Flink cdc同步Postgres数据库时如何指定某些表全量同步，某些表增量同步

在 Flink CDC 中，同步 Postgres 数据库时，可以使用 `startupOptions` 参数来指定某些表进行全量同步，某些表进行增量同步。

具体的做法是，在创建 Postgres Source 时，可以通过设置 `startupOptions` 参数来控制 Source 的启动方式。例如，可以通过设置 `startupOptions` 参数为 `initial`，来指定某些表进行全量同步。而对于其他表，可以设置 `startupOptions` 参数为 `earliest` 或 `latest`，来进行增量同步。具体的配置方式如下所示：

// 指定某些表进行全量同步
List<String> initialTables = Arrays.asList("table1", "table2");
Map<String, String> startupOptions = new HashMap<>();
startupOptions.put("startup-mode", "initial");
startupOptions.put("table-list", String.join(",", initialTables));

// 对于其他表，进行增量同步
startupOptions.put("startup-mode", "earliest"); // 或者是 "latest"

需要注意的是，以上的配置方式是针对 Postgres Source 的，对于其他的 Source 类型，配置方式可能会有所不同。

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Flink cdc如何指定某些表全量同步，某些表增量同步

在Flink CDC中，可以通过配置参数来指定某些表进行全量同步，而其他表进行增量同步。具体的做法是，在创建MySQL Source时，可以通过 `startupOptions` 参数来控制 Source 的启动方式。

例如，可以通过设置 `startupOptions` 参数为 `initial`，来指定某些表进行全量同步。而对于其他表，可以设置 `startupOptions` 参数为 `latest-offset`，来进行增量同步。具体的配置方式如下所示：

// 指定某些表进行全量同步
List<String> initialTables = Arrays.asList("table1", "table2");
startupOptions.put("table-list", String.join(",", initialTables));
startupOptions.put("startup-mode", "initial");

// 对于其他表，进行增量同步
startupOptions.put("startup-mode", "latest-offset");

需要注意的是，以上的配置方式是针对 MySQL Source 的，对于其他的 Source 类型，配置方式可能会有所不同。

Flink cdc 同步时PostgresSqlSource如何同步多个表

在 Flink CDC 中，可以使用 PostgresSqlSource 来同步多个表。一种简单的方法是创建多个 PostgresSqlSource 实例，每个实例对应一个需要同步的表。例如：

PostgresSqlSource source1 = PostgresSqlSource.builder()
    .hostname("localhost")
    .port(5432)
    .database("mydb")
    .table("table1")
    .username("user")
    .password("pwd")
    .build();

PostgresSqlSource source2 = PostgresSqlSource.builder()
    .hostname("localhost")
    .port(5432)
    .database("mydb")
    .table("table2")
    .username("user")
    .password("pwd")
    .build();

然后，在 Flink 程序中将这些源合并成一个流：

DataStream<Row> stream1 = env.addSource(source1);
DataStream<Row> stream2 = env.addSource(source2);

DataStream<Row> mergedStream = stream1.union(stream2);

这样，`mergedStream` 就包含了 `table1` 和 `table2` 中的所有数据，你可以对它进行进一步的处理和分析。