Flink CDC想使用pyflink做一个数据同步，请问是否有相似的cdc案例推荐一下呀？

是的，Flink CDC可以用于将MySQL中的数据同步到另一个MySQL数据库。以下是一个使用PyFlink进行数据同步的示例代码：

from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.table import StreamTableEnvironment, DataTypes, EnvironmentSettings
from pyflink.table.descriptors import Schema, OldCsv, FileSystem, Parquet, Kafka, CSV
from pyflink.table.udf import udf
from pyflink.table.types import RowType, DataTypes
from pyflink.table.catalog import HiveCatalog, CatalogFactoryOptions
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建流执行环境
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
t_env = StreamTableEnvironment.create(env)

# 设置B库的连接信息
catalog_b = HiveCatalog("jdbc:mysql://<b库地址>:<端口>/<数据库名>", "<用户名>", "<密码>")
t_env.register_catalog("b", catalog_b)
t_env.use_catalog("b")
t_env.set_parallelism(1)

# 定义源表和目标表的模式
source_schema = Schema() 
    .field("id", DataTypes.INT()) 
    .field("name", DataTypes.STRING()) 
    .field("age", DataTypes.INT()) 
    .field("ts", DataTypes.TIMESTAMP(3)) 
    .proctime() 
    .build()
target_schema = Schema() 
    .field("id", DataTypes.INT()) 
    .field("name", DataTypes.STRING()) 
    .field("age", DataTypes.INT()) 
    .field("ts", DataTypes.TIMESTAMP(3)) 
    .proctime() 
    .build()

# 注册源表和目标表
source_ddl = f"""CREATE TABLE a (
    {source_schema}
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = '<a库地址>',
    'port' = <端口>,
    'username' = '<用户名>',
    'password' = '<密码>',
    'database-name' = '<数据库名>',
    'table-name' = 'ls_card_blacklist_id_1101' -- 这里需要修改为实际的表名，并重复32次
)"""
target_ddl = f"""CREATE TABLE b (
    {target_schema}
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://<b库地址>:<端口>/<数据库名>?user=<用户名>&password=<密码>',
    'table-name' = 'ls_card_blacklist_id_1101' -- 这里需要修改为实际的表名，并重复32次
)"""
t_env.execute_sql(source_ddl)
t_env.execute_sql(target_ddl)

# 定义数据同步逻辑
def sync():
    source_table = t_env.from_path('a.ls_card_blacklist_id_1101') # 这里需要修改为实际的表名，并重复32次
    target_table = t_env.from_path('b.ls_card_blacklist_id_1101') # 这里需要修改为实际的表名，并重复32次
    result = source_table.join(target_table, 'id').select('*') # 根据实际需求修改join条件和select字段
    result.insert_into('b.ls_card_blacklist_id_1101') # 这里需要修改为实际的表名，并重复32次
    return result

# 执行数据同步任务
sync() | t_env.to_append_stream(result).print() # 这里需要修改为实际的表名，并重复32次