FlinkCDC 是一款基于 Apache Flink 的 Change Data Capture(CDC) 工具，用于捕获数据源的变化并将其同步到目标系统。根据你提出的需求，以下是实现的大致步骤：

1，实现分表同步，后续新增的分表也可以进行同步。

新版本的 FlinkCDC 支持正则匹配多表的方式，因此我们可以通过正则表达式来匹配分表进行同步操作。例如，如果我们的分表命名规则是 table_1, table_2, ..., 我们可以使用 "table_*" 来匹配所有分表。对于新增的分表，只要符合这个命名规则，就能被自动识别并进行同步。

.debezium
.table("table_*")  // 正则匹配所有分表
.build();

2，实现加新表同步功能，后续一个库只要一个任务，大分表除外

同样，我们可以使用正则表达式来匹配整个数据库的所有表进行同步。对于新增的表，只要它在这个数据库中，就能被自动识别并同步。

.debezium
.table("*")  // 匹配库中的所有表
.build();

对于大分表，你可能需要单独创建任务来进行同步。

3，实现gbk编码表同步。

在连接字符串中指定字符集为 gbk 即可。

.debezium
.option("charset", "gbk")  // 设置字符集为 gbk
.build();

4，支持表schema变化同步。

FlinkCDC 默认就支持 schema evolution，即表结构的变化。对于新增的字段，FlinkCDC 会自动识别并将其添加到输出流中。但请注意，删除的字段将不会被自动移除，需要手动进行处理。

以上是新版本 FlinkCDC 实现这些功能的大致步骤，具体实现可能会根据 FlinkCDC 的具体版本和你的使用场景有所不同。

Apache Flink 提供了 Flink CDC（Change Data Capture）的功能，用于捕获数据库变更并将其转发到 Flink 流处理应用程序。有关 Flink CDC 的最新信息，我无法提供实时更新。以下是一些通用的指导，但具体的实现方法可能因 Flink 和 Flink CDC 版本而异。

实现分表同步，后续新增的分表也可以进行同步：

Flink CDC 通常会监视数据库的特定表。对于分表同步，你需要确保你的 Flink CDC 配置中包含通配符或其他机制，以便支持新分表的动态监视。这可能需要配置数据库连接字符串或其他配置参数，以允许动态添加表。具体的配置取决于 Flink CDC 的版本和支持。

实现加新表同步功能，后续一个库只要一个任务，大分表除外：

同样，这与你的 Flink CDC 版本有关。通常，Flink CDC 可以配置为监视整个数据库或特定数据库中的所有表。你可能需要在配置中指定数据库名称，并确保你的任务具有足够的权限来访问并监视该数据库的所有表。对于大分表，你可能需要考虑水平扩展和调整资源。

实现GBK编码表同步：

Flink CDC 通常处理数据库的原始数据。对于特定编码的支持，你可能需要在 Flink 应用程序中添加适当的编码处理逻辑。例如，你可以使用 Flink 的 Map 或 ProcessFunction 操作符，在其中转换字符串编码。

支持表 schema 变化同步：

对于表 schema 变化，你可能需要考虑使用 Apache Avro 或类似的 schema 演变策略。这意味着 Flink 应用程序需要能够处理不同版本的 schema，并采取适当的措施来确保向前和向后的兼容性。具体的实现方式可能依赖于你所使用的 Flink 版本和 CDC 工具。

请记住，Flink 和相关的 CDC 工具都在不断演进，因此建议查阅相关的官方文档以获取最新的信息和示例。在配置 Flink CDC 时，特别要注意配置参数和选项，以确保满足你的具体需求。