可以，Flink CDC 支持处理 Doris 数据源，通过 Flink CDC Connector 实现实时增量数据同步。

Flink CDC 可以处理 Doris 数据，Doris 是一个开源的分布式 SQL 查询引擎，支持高并发、低延迟的实时数据分析，Flink CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获数据库表变更的技术，可以将变更数据实时同步到 Flink 中进行处理。

以下是使用 Flink CDC 处理 Doris 数据的详细步骤：

1、准备环境

安装并配置 Flink

安装并配置 Doris

确保 Flink 和 Doris 可以正常通信

2、创建 Flink CDC Source

引入 Flink CDC 相关依赖

创建 Flink CDC Source，连接到 Doris 数据库

设置 Flink CDC Source 的相关参数，如数据库连接信息、表名等

3、定义数据处理逻辑

使用 Flink SQL 或 Table API/DataStream API 编写数据处理逻辑

对从 Doris 同步过来的数据进行清洗、转换、聚合等操作

4、将数据处理结果输出到其他存储系统

将处理后的数据输出到其他存储系统，如 Kafka、HBase、Elasticsearch 等

根据需求选择合适的输出方式，如直接写入文件、写入消息队列等

5、启动 Flink 作业并监控

将编写好的 Flink 作业提交到 Flink 集群

使用 Flink Web UI、日志等方式监控作业运行情况，确保数据处理正常进行

以下是一个使用 Flink CDC 处理 Doris 数据的示例代码：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;
import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalogFactoryOptions;
import org.apache.flink.table.catalog.manifest.ManifestCatalog;
import org.apache.flink.table.descriptors.*;
import org.apache.flink.table.sources.StreamTableSource;
import org.apache.flink.types.Row;
public class FlinkCDCDorisExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
        // 注册 HiveCatalog
        String name = "myhive";
        String defaultDatabase = "default";
        String hiveConfDir = "/path/to/hive/conf";
        String version = "3.1";
        HiveCatalog hive = new HiveCatalog(name, defaultDatabase, hiveConfDir, version);
        tableEnv.registerCatalog("myhive", hive);
        tableEnv.useCatalog("myhive");
        tableEnv.useDatabase("default");
        // 创建 Flink CDC Source，连接到 Doris 数据库
        String dorisUrl = "jdbc:mysql://localhost:9030/test?user=root&password=123456";
        String dorisTableName = "test_table";
        String dorisUsername = "root";
        String dorisPassword = "123456";
        String dorisDBName = "test";
        String dorisDriverName = "com.mysql.jdbc.Driver";
        String dorisQuery = String.format("SELECT * FROM %s", dorisTableName);
        StreamTableSource source = new MyDorisCDCSource(dorisUrl, dorisUsername, dorisPassword, dorisDBName, dorisTableName, dorisDriverName, dorisQuery);
        tableEnv.registerTableSource("doris_cdc", source);
        // 定义数据处理逻辑
        String sinkDDL = "CREATE TABLE sink (...) WITH (...)"; // 根据需求编写 Sink DDL，如输出到 Kafka、HBase、Elasticsearch 等
        tableEnv.executeSql(sinkDDL);
        String query = "INSERT INTO sink ..."; // 根据需求编写查询语句，对从 Doris 同步过来的数据进行清洗、转换、聚合等操作
        tableEnv.executeSql(query);
        // 启动 Flink 作业并监控
        env.execute("Flink CDC Doris Example");
    }
}

注意：上述示例代码中的 MyDorisCDCSource 需要根据实际需求实现，可以参考 Flink CDC Connectors（如Debezium、Canal等）的实现方式。

文章名称：请问flinkcdc可以处理doris数据吗？
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