flinksql cdc 连接gaussdb

根据提供的引用内容，可以得知问题出现在将数据库操作代码放入`addSink`方法中时会报错。因此，我们需要将数据库操作代码放入`addSink`方法中，并使用`JdbcSinkFunction`类进行入库操作。以下是连接GaussDB并使用Flink SQL CDC进行数据同步的步骤：

1.首先，需要在Flink中添加GaussDB的JDBC驱动程序。可以将驱动程序jar包放入Flink的lib目录中，或者在启动Flink Job时使用`--classpath`参数指定驱动程序jar包的路径。

2.在Flink SQL Client中创建一个表，用于存储CDC数据。例如，可以使用以下命令创建一个名为`my_table`的表：

CREATE TABLE my_table (
  id INT,
  name STRING,
  age INT
) WITH (
  'connector' = 'jdbc',
  'url' = 'jdbc:postgresql://localhost:5432/mydb',  'table-name' = 'my_table',
  'username' = 'myuser',
  'password' = 'mypassword',
  'sink.buffer-flush.max-rows' = '5000'
)

其中，`connector`参数指定使用JDBC连接器，`url`参数指定GaussDB的连接URL，`table-name`参数指定表名，`username`和`password`参数指定连接数据库的用户名和密码，`sink.buffer-flush.max-rows`参数指定缓冲区大小。

3.在Flink SQL Client中创建一个CDC源表，用于捕获GaussDB中的变更数据。例如，可以使用以下命令创建一个名为`my_source`的CDC源表：

CREATE TABLE my_source (
  id INT,
  name STRING,
  age INT,
  ts TIMESTAMP(3),
  watermark FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'postgresql-cdc',
  'hostname' = 'localhost',
  'port' = '5432',
  'username' = 'myuser',
  'password' = 'mypassword',
  'database-name' = 'mydb',
  'schema-name' = 'public',
  'table-name' = 'my_table'
)

其中，`connector`参数指定使用PostgreSQL CDC连接器，`hostname`和`port`参数指定GaussDB的主机名和端口号，`username`和`password`参数指定连接数据库的用户名和密码，`database-name`参数指定数据库名，`schema-name`参数指定模式名，`table-name`参数指定表名。

4.在Flink SQL Client中创建一个查询，用于将CDC源表中的数据写入目标表。例如，可以使用以下命令创建一个查询：

INSERT INTO my_table
SELECT id, name, age
FROM my_source

5.在Flink中编写一个Job，将上述查询转换为Flink Job。例如，可以使用以下代码编写一个Job：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

tEnv.executeSql("CREATE TABLE my_table (id INT, name STRING, age INT) WITH (...)");
tEnv.executeSql("CREATE TABLE my_source (id INT, name STRING, age INT, ts TIMESTAMP(3), watermark FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND) WITH (...)");
tEnv.executeSql("INSERT INTO my_table SELECT id, name, age FROM my_source");

env.execute();

其中，`StreamExecutionEnvironment`和`StreamTableEnvironment`分别用于创建Flink执行环境和Flink Table环境，`executeSql`方法用于执行SQL语句，`env.execute()`方法用于启动Flink Job。