我想问下，Flink中为什么我在用datastream的算子时，一运行就报错，如果改用sql的方式？

在 Flink 中，数据流（DataStream）和表（Table）是两种不同的数据处理方式。数据流是一种基于事件的数据处理模型，它的算子是基于事件流的，可以进行流式处理。而表是一种基于行的数据处理模型，它的算子是基于表格的，可以进行批处理和流处理。
当您在使用 DataStream 的算子时，如果一运行就报错，可能是因为算子的输入或输出数据格式不正确，或者算子的实现存在代码问题。在这种情况下，您可以通过调试算子的代码，检查输入输出数据格式和算子实现等方面的问题，来解决报错问题。
另外，如果您改用 SQL 的方式来实现同样的功能，可能会更容易调试和排查问题，因为 SQL 是一种声明性语言，不需要编写复杂的代码实现，而且 SQL 的执行过程通常是可视化的，可以更直观地了解数据处理的流程和结果。

在使用 Flink 的 DataStream 算子时遇到报错，而改用 SQL 方式正常运行的情况，可能有多种原因导致。

1. 代码逻辑问题：可能是在使用 DataStream 算子时出现了代码逻辑错误，例如数据类型不匹配、算子顺序错误、未正确设置并行度等。请仔细检查代码，确保算子的输入输出类型和配置都正确。

2. 序列化问题：当使用 DataStream 算子处理数据时，需要确保数据能够正确地进行序列化和反序列化。如果数据类型没有实现 Serializable 接口或注册了自定义的序列化器，可能会导致序列化错误。请确保数据类型可序列化，并适配正确的序列化器。

3. 配置问题：DataStream 算子可能依赖于一些配置参数，如内存大小、并行度、资源限制等。如果这些参数配置不合理，可能会导致运行时错误。请仔细检查并适配合适的配置参数。

4. 版本兼容性问题：Flink 的版本更新可能引入新的特性或更改 API，导致旧版本的 DataStream 算子不再兼容。请确保您所使用的 Flink 版本与代码适配，并参考官方文档或社区资源了解 API 的使用变更。

相比之下，使用 Flink SQL 通常更容易避免某些错误。Flink SQL 提供了更高级的抽象，隐藏了底层复杂性，并提供了优化的查询计划。使用 Flink SQL 可以更方便地编写和调试查询逻辑。

总结而言，当您在使用 DataStream 算子时遇到报错，而改用 SQL 方式正常运行时，可能是由于代码逻辑问题、序列化问题、配置问题或版本兼容性问题导致的。请仔细检查代码并适配合适的配置参数，使用 Flink SQL 可能更容易避免一些错误。

推荐用sql，用 java / python 花更多时间效果还不见得好，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”