使用flink cdc 的union all语法同步多个源表到一个目标表

Apache Flink 是一款高性能的流处理框架，它支持CDC（Change Data Capture）功能，即变更数据捕获。CDC允许你捕获到数据库中数据的变更（包括增加、更新、删除操作），并将这些变更实时地同步到其他系统或数据仓库中。
Flink CDC Connectors 是 Flink 的一部分，它提供了一系列的连接器，用于从不同的数据库中读取变更数据。目前，Flink CDC Connector 支持从 MySQL、PostgreSQL 等数据库中读取变更数据。
如果你需要将多个源表的数据同步到一个目标表中，你可以使用 Flink 的 SQL API 来实现。以下是一个简化的例子，说明如何使用 Flink CDC Connector 和 SQL API 来实现多个源表同步到一个目标表：

1. 创建 Flink TableEnvironment：StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();StreamTableEnvironment tEnv =StreamTableEnvironment.create(env);
2. 设置 Flink CDC Connector： 为每个源表创建一个 CDC 连接器，并指定数据库的连接信息。例如，从 MySQL 同步数据：CREATETABLE source_table1 ( id INT, name STRING,PRIMARYKEY(id)NOT ENFORCED)WITH('connector'='mysql-cdc','hostname'='localhost','port'='3306','username'='root','password'='password','database-name'='source_db','table-name'='source_table1');CREATETABLE source_table2 ( id INT, address STRING,PRIMARYKEY(id)NOT ENFORCED)WITH('connector'='mysql-cdc','hostname'='localhost','port'='3306','username'='root','password'='password','database-name'='source_db','table-name'='source_table2');
3. 创建目标表： 在目标系统中创建一个表，用来存储同步后的数据。例如，将数据同步到另一个 MySQL 表中：CREATETABLE target_table ( id INT, name STRING, address STRING,PRIMARYKEY(id)NOT ENFORCED)WITH('connector'='jdbc','url'='jdbc:mysql://localhost:3306/target_db','table-name'='target_table','username'='root','password'='password');
4. 数据同步： 使用 Flink SQL 的 INSERT INTO 语句将多个源表的数据合并插入到目标表中。如果需要，可以使用 UNION ALL 将多个源表的数据合并起来：INSERTINTO target_tableSELECT id, name,NULLFROM source_table1UNIONALLSELECT id,NULL, address FROM source_table2;
5. 执行 Flink 任务： 在完成上述步骤后，执行 execute() 方法来启动 Flink 任务：env.execute("Flink CDC Sync Job");

需要注意的是，以上代码仅作为示例，实际使用时需要根据具体的业务逻辑和需求进行相应的调整。此外，在处理数据同步时，还需要考虑数据一致性问题、错误处理、性能优化等方面。