在Flink CDC（Change Data Capture，变化数据捕获）中，通常使用DataStream API来处理流数据，为了修改Flink CDC中的写法，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的依赖

在使用Flink CDC之前，确保你的项目中包含了正确的依赖项，在你的构建文件（如pom.xml）中添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flinkconnectorkafka_2.11</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flinkstreamingjava_2.11</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flinkconnectorjdbc_2.11</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

2. 创建Flink StreamExecutionEnvironment

创建一个Flink的StreamExecutionEnvironment实例，该实例将用于执行流处理任务：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

3. 配置Kafka连接参数

接下来，配置Kafka连接参数，例如Kafka的地址、主题和组ID等：

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "myConsumerGroup");

4. 创建Kafka消费者

使用配置好的Kafka连接参数，创建一个Kafka消费者，并将其添加到Flink的数据流中：

FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
        "myTopic",  // Kafka主题名称
        new SimpleStringSchema(),  // 序列化方案
        properties);
DataStream<String> kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer);

5. 处理数据流

现在，你可以对kafkaStream进行处理，根据你的需求进行转换、过滤或其他操作，你可以使用map函数将每个字符串拆分成单词：

DataStream<String> processedStream = kafkaStream.map(value > value.split(" "));

6. 定义输出操作

你需要定义一个输出操作，将处理后的数据流写入目标系统，这里以写入JDBC为例：

JdbcSink<String> jdbcSink = JdbcSink.sink(
        "INSERT INTO myTable (column) VALUES (?)",  // SQL插入语句
        (ps, value) > ps.setString(1, value),  // 设置预处理语句的参数
        new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
            .withUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/myDatabase")
            .withDriverName("com.mysql.jdbc.Driver")
            .withUsername("username")
            .withPassword("password")
            .build()
);
processedStream.addSink(jdbcSink);

7. 执行流处理任务

启动Flink的流处理任务：

env.execute("Flink CDC Example");

这样，你就可以根据上述步骤修改Flink CDC的写法，并根据你的具体需求进行相应的数据处理和输出操作，记得根据实际情况调整代码中的参数和配置。