大家用 DataStream有什么其他考量吗?

在使用Flink CDC时，您可能已经发现Flink SQL提供了丰富的功能来满足数据处理需求，包括但不限于数据抽取、转换和加载（ETL）操作、窗口函数、聚合操作以及与外部系统如MaxCompute的集成。确实，对于许多场景，Flink SQL因其简洁性和易用性成为首选方案。

尽管如此，DataStream API依然有其独特的应用场景和优势：

1. 低级别控制需求：当需要对数据流的处理逻辑进行细粒度控制，或者实现复杂的业务逻辑时，DataStream API提供了更低级别的编程模型。这允许开发者直接操作事件时间、处理时间和状态，以及自定义定时器（Timer）来实现更灵活的数据处理流程。

2. 高度定制化功能：对于一些Flink SQL当前不支持的高级或特定领域功能，如非标准的聚合函数或特殊的数据转换逻辑，DataStream API可以通过自定义函数（UDF, UDAF, UDTF）来实现这些需求，提供更高的灵活性和扩展性。

3. 性能优化：在某些特定场景下，通过直接操作DataStream API，开发者可以针对自己的应用进行更深入的性能调优。例如，通过精细管理状态和优化算子链，可以减少数据序列化和反序列化的开销，提升整体处理效率。

4. 与现有代码基础集成：如果项目中已有基于DataStream API编写的代码，继续使用DataStream API可以简化代码的整合和维护工作，避免从SQL到DataStream或反之的转换复杂性。

5. 实时处理复杂性：对于涉及复杂事件处理（CEP）、状态管理、或需要频繁交互式查询状态的实时应用，DataStream API提供了更为直接的支持和更好的性能表现。

总结来说，虽然Flink SQL为多数ETL和数据分析任务提供了便捷的解决方案，DataStream API则在需要深度定制、高性能实时处理或与现有代码库兼容的场景下展现出其价值。选择哪种API取决于具体的应用需求、团队技能和项目的长远规划。在实际应用中，根据具体情况灵活选择或结合使用Flink SQL与DataStream API，可以最大化利用Flink的功能和优势。