Flink CDC 里有oraclecdc用flink datastreamapi实现的吗？

是的，Flink CDC 支持使用 Flink DataStream API 实现 Oracle CDC，通过 Flink CDC Connector for Oracle 实现数据同步。

Flink CDC 是 Flink 提供的一种用于捕获数据库变更的数据流处理框架，它支持多种数据库的 CDC（Change Data Capture）功能，包括 Oracle 数据库。

下面是使用 Flink DataStream API 实现 Oracle CDC 的详细步骤：

1、添加依赖

在项目的构建文件（如 Maven 的 pom.xml）中，添加 Flink CDC 和 Oracle JDBC 驱动的依赖项，确保版本与您的项目要求相匹配。

2、创建 Flink 执行环境

创建一个 Flink 执行环境，用于运行数据流作业，可以使用 StreamExecutionEnvironment 类来创建执行环境。

3、配置 Oracle CDC

使用 DebeziumSourceFunction 类来配置 Oracle CDC，需要指定连接信息、要监听的表和模式等参数。

4、读取数据流

使用 addSource 方法将配置好的 DebeziumSourceFunction 添加到数据流作业中，这将启动一个数据流，并持续捕获来自 Oracle 数据库的变更事件。

5、处理数据流

使用 Flink DataStream API 对捕获到的数据流进行处理，可以应用过滤、转换、聚合等操作，以满足业务需求。

6、输出结果

将处理后的数据流输出到目标系统，如文件、消息队列或另一个数据库，可以使用 addSink 方法将数据流连接到合适的 Sink。

7、执行作业

调用 execute 方法启动 Flink 数据流作业的执行，作业将在 Flink 集群上运行，并根据配置的资源进行调度和管理。

下面是一个示例代码片段，演示了如何使用 Flink DataStream API 实现 Oracle CDC：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaTableSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaTopicPartition;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaTableSinkBuilder;
import org.apache.flink.streaming.connectors.oraclecdc.OracleCDCSource;
import org.apache.flink.streaming.connectors.oraclecdc.config.OracleCDCSourceConfig;
import org.apache.flink.streaming.connectors.oraclecdc.table.*;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.*;
import org.apache.flink.types.*;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.*;
import java.util.*;
import java