大佬们 有大批量同步数据 使用 flink sql cdc 的 吗? flinksql 稳 还是

1. 问题描述： 您想了解在进行大批量数据同步时，使用Flink SQL CDC与DataStream API两者之间的稳定性比较。

2. 背景信息：

   • Flink SQL CDC：为简化流处理任务开发，Flink提供了SQL接口来处理CDC（Change Data Capture）数据源。它支持从数据库如MySQL中捕获变更数据，并通过标准SQL语句进行数据转换和聚合操作。Flink SQL CDC利用了CREATE TABLE AS (CTAS)和CREATE DATABASE AS (CDAS)等语句实现数据的快速同步与表结构变更的自动适应。
   • DataStream API：是Flink提供的低级别API，允许用户以更灵活的方式定义数据处理逻辑，适合需要高度定制化处理逻辑的场景。对于状态管理、资源分配等方面提供了细粒度控制，但相应地，开发复杂度较高。

3. 稳定性对比：

   • Flink SQL CDC倾向于提供更高级别的抽象，使得开发者能够以声明式方式编写数据处理流程，减少了手动管理状态和资源的需求，这通常意味着在正确配置下，对于批量数据同步任务，其稳定性和易用性较好。
   • DataStream API提供了底层访问能力，虽然灵活性高，但在处理大规模数据同步时，由于需要手动管理状态、内存分配等，若配置不当，可能会遇到性能瓶颈或稳定性问题，如大状态导致的反压问题需细致调优。

4. 选择建议：

   • 如果您的需求主要是大批量数据同步，且业务逻辑相对简单，推荐使用Flink SQL CDC，因为它能简化开发过程，减少出错概率，同时具备良好的自动化表结构变更处理能力。
   • 若数据同步任务涉及到复杂的业务逻辑处理，需要高度定制化的数据转换或有特殊性能优化需求，可以考虑使用DataStream API，但需注意合理设计作业并进行细致的性能调优。

5. 注意事项：

   • 在使用Flink SQL CDC时，确保理解并正确配置源端的CDC配置，以及目标端的数据写入策略，避免因配置不当引发的稳定性问题。
   • 使用DataStream API时，要特别关注状态管理和资源分配的设置，防止大状态导致的性能瓶颈和稳定性风险。

总结来说，Flink SQL CDC在大批量数据同步场景下，因其简洁的声明式编程模型，通常被视为更为稳定的选项，尤其适用于逻辑较为直接的数据迁移任务。而DataStream API则更适合对性能有极致要求或有特殊处理逻辑的场景，但需要更专业的调优和维护。