flink cdc如何执行一个批作业，将当前的mysql一个表导入到其他地方？

在 Flink CDC 中执行完全量导入并自动停止任务，可以通过设置合适的 checkpoint 和 savepoint 来实现。

首先，你可以使用 Flink CDC 连接器读取 MySQL 表的变更数据，并将其发送到一个 Sink（例如 JDBC Sink）来导入到其他地方。在 Flink 中，你可以使用 FlinkCDCConsumer 和 DataStream 来读取 CDC 数据并进行处理。

接下来，当完全量阶段完成后，你可以手动触发保存一个 savepoint。保存 savepoint 后，你可以停止任务并终止 Flink 作业。可以通过 Flink 的命令行界面或 REST API 来进行这些操作。

具体步骤如下：

启动 Flink 作业，读取 MySQL 表的 CDC 数据，将其发送到 Sink 进行导入。

当完全量导入完成后，手动触发保存一个 savepoint。可以使用 Flink 的命令行界面或 REST API 来进行操作。

命令行界面：执行 bin/flink savepoint [] 命令保存 savepoint。 是 Flink 作业的 ID， 是保存 savepoint 的目标目录。

REST API：使用 Flink 的 REST API 发送一个 POST 请求到 /jobs/:jobid/savepoints 路径，保存 savepoint。

在保存了 savepoint 后，可以使用 Flink 的命令行界面或 REST API 来停止任务和终止 Flink 作业。

命令行界面：执行 bin/flink cancel -s :savepointPath [:jobID] 命令停止任务并终止 Flink 作业。:savepointPath 是保存的 savepoint 的路径，[:jobID] 是 Flink 作业的 ID（可选）。

REST API：使用 Flink 的 REST API 发送一个 PATCH 请求到 /jobs/:jobid 路径，设置作业状态为 CANCELED，终止 Flink 作业。

需要注意的是，由于 Flink CDC 是基于实时流式数据变更的，与批处理作业的差异可能会导致在完全量阶段上的一些行为和需求不同。因此，确保在使用 Flink CDC 和 JDBC Connector 时了解其特性和适用场景，以便选择合适的工具和策略来满足你的需求。