Flink这个整库多表同步大概是怎么做呢？

在Apache Flink中，整库多表同步是指将一个数据库中的所有表的数据同步到另一个目标系统。通常情况下，您可以创建一个Flink作业来处理整个数据库的变更数据捕获（CDC），并将这些变更应用到目标系统。

要实现这个功能，可以考虑以下步骤：

1. 选择源数据库：
   选择您想要同步的源数据库。这可能是任何支持CDC的数据库，如MySQL、PostgreSQL等。

2. 设置CDC：
   在源数据库上启用CDC，以便能够捕获和跟踪数据库中的更改。这可能需要配置特定的数据库参数或安装额外的插件。

3. 设置Flink作业：
   创建一个新的Flink作业，并设置一个或多个源表，这些表应该与源数据库中的表相对应。使用适当的连接器（如TableSource）来从源数据库读取数据。

4. 处理CDC事件：
   在Flink作业中，处理从源数据库接收到的CDC事件。这些事件通常包括INSERT、UPDATE和DELETE操作。

5. 写入目标系统：
   根据CDC事件的内容，更新目标系统的数据。这可能涉及到将变更应用到相应的表或者执行其他操作。

6. 管理元数据：
   管理源数据库和目标系统之间的元数据映射关系。这可以帮助确保正确地处理表结构的变化以及不同表之间的关系。

7. 错误处理和重试策略：
   实现错误处理逻辑，以应对可能出现的问题，例如网络中断、数据冲突等。同时，设计合理的重试策略，以便在遇到短暂故障时能够自动恢复。

8. 监控和优化：
   监控Flink作业的运行状态，根据需要调整性能参数，并对作业进行优化。

我是采用flink+hologres方案，holo ods层类似从库方案，没有直接连mysql去打宽，很多需求不一样，同一表可能多处用到，都去连业务库压力还是比较大的，整库同步cads，然后指定多表。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”