你们用flinksql做复杂聚合好还是用stream处理好？

这个问题的答案非常依赖你的具体业务场景和数据规模。通常情况下, Flink SQL 提供了简单的 SQL 操作，传统SQL用户很容易学习并使用 Flink SQL，而对于较复杂的逻辑，需要用Flink stream 提供的更加灵活和强大的功能进行实现。

在数据规模较小的情况下，使用 Flink SQL 进行聚合可能更为方便。而在大规模数据处理的场景下（例如流数据），会存在一些无法通过Flink SQL直接解决的问题，因此需要使用Flink Stream API 进行实现。

当然，在实际使用中，两种方式并不是完全独立的。通常情况下，可能需要将 SQL 和 Stream 相结合，例如利用 SQL 进行数据筛选和初步聚合，然后利用 Stream 进行更加复杂的聚合和计算。

这取决于具体的场景和数据处理需求。Flink SQL是一种基于SQL语言的流式数据处理框架，它提供了丰富的聚合函数和窗口函数，可以轻松实现复杂的数据聚合和统计分析。使用Flink SQL可以快速构建流式数据处理应用，减少开发成本和维护成本。

而使用Stream API进行数据处理，则需要编写Java或Scala代码，相对来说更加灵活，可以实现更加复杂的数据处理逻辑。但是相应的开发成本也会更高，需要更多的编程技能和经验。

因此，选择使用Flink SQL还是Stream API，需要根据具体的业务需求和开发资源来决定。通常来说，对于简单的数据处理场景，使用Flink SQL可以更加简单高效；而对于复杂的数据处理场景，使用Stream API可以更加灵活和可控。

这要看具体的场景和需求。

如果聚合的逻辑非常复杂，需要使用大量的窗口函数或者自定义函数，而且需要非常准确地控制窗口的大小、触发条件等，那么使用Flink SQL可能会更方便和高效。Flink SQL提供了很多内置的聚合函数和窗口函数，也支持自定义函数和表达式，可以非常灵活地组合各种函数和表达式来实现复杂的聚合逻辑。同时，Flink SQL也提供了很好的优化和调优能力，可以自动选择最优的执行计划，提高查询性能。

如果聚合的逻辑比较简单，只需要进行一些基本的聚合操作，而且数据量不是非常大，那么使用Stream处理也是一个不错的选择。Stream处理可以更加灵活地处理流数据，可以通过编写简单的代码来实现聚合操作，而且可以直接使用Java或Scala的语言特性来操作数据，更加方便和易于理解。同时，Stream处理也可以很好地支持复杂的流处理逻辑，比如分流、合流、滑动窗口等等。

总之，Flink SQL和Stream处理都有各自的优势和适用场景，需要根据具体的需求和场景来选择使用哪种方式。

这取决于具体情况。通常来说，FlinkSQL是适合做基本聚合操作的，如对数据进行分组、汇总、过滤，而Stream处理则适合处理复杂的非结构化数据、实时流数据的转换和处理，例如对事件进行流式处理、对数据进行实时计算和分析等。

在一般情况下，如果需要进行较为简单的数据聚合，Flink SQL的效果会更好，因为其拥有丰富的聚合函数，同时还可以在SQL语言中进行分组、过滤等操作，非常方便。如果需要进行复杂的数据处理和转换，建议使用Stream处理，因为Stream处理可以更灵活地处理流数据，支持自定义的操作、函数和算子等。

Flink SQL：Flink SQL 是 Flink 提供的一种声明式查询语言，可以通过 SQL 语句来进行数据查询、转换和聚合。Flink SQL 的优点在于它具有简单易学、高效快速、灵活可扩展等特点，能够大大简化编程复杂度和提高计算效率。同时，Flink SQL 支持将 SQL 查询和 Flink 流处理进行无缝集成，可以方便地实现从查询到处理的全流程处理。因此，如果您的聚合需求比较简单，且数据规模较小，使用 Flink SQL 可以获得更好的性能和开发效率。

Flink Stream：Flink Stream 是 Flink 提供的一种流处理框架，采用 Java 或 Scala 语言编写，可以实现实时流数据处理的各种操作。Flink Stream 的优点在于它能够实时处理海量数据流，且可以根据实际需求进行灵活配置和优化，包括窗口大小、时间偏移量、缓存策略等，能够实现更加细粒度和复杂的数据处理操作。因此，如果您的聚合需求比较复杂，且数据规模较大，使用 Flink Stream 可以获得更好的性能和灵活性。

这取决于具体的应用场景和需求。下面我将简要介绍一些 Flink SQL 和 Flink Stream 的特点和适用范围。

Flink SQL 是基于 Apache Flink 引擎的 SQL 接口，可以使用 SQL 语言对流数据进行查询、转换、聚合等操作。Flink SQL 具有简单易用的语法、高效的计算、灵活的数据源支持、丰富的函数库等特点。当数据源是关系型数据库或者半结构化数据（如 JSON）时，Flink SQL 是一个非常好的选择。

与此相比，Flink Stream 提供了更为灵活的编程接口，允许用户通过编写自定义算子来实现各种数据处理和计算。Flink Stream 对处理的数据没有特定要求，既支持有状态的操作，也支持无状态的操作，适用于更为复杂的计算和应用场景。尤其在实时数据流处理的场景下，Flink Stream 的表现更为出色。

因此，对于一些相对简单的数据处理工作，例如简单的数据转换和查询等，Flink SQL 更加适合，而对于需要高度定制化的复杂计算场景，Flink Stream 则更适合。需要注意的是，这只是一些简单的指导原则，具体的选择应依据实际需求和场景而定。

Flink SQL 和 Flink DataStream 都是 Flink 提供的常见数据处理方式，用于实现各种复杂聚合任务。它们具有不同的优缺点和适用场景。

Flink SQL 适用于基于 SQL 的查询和分析，并且在某些情况下可以比 DataStream 更加简洁、易于理解和维护。使用 Flink SQL 可以通过 SQL 语句进行聚合操作，无需编写复杂的代码。此外，Flink SQL 还提供了一些优化策略（例如基于查询计划的优化），可以自动对 SQL 查询进行优化，提高计算性能和效率。

但是需要注意的是，Flink SQL 在某些情况下可能不够灵活和强大，例如需要编写自定义函数、转换器等操作。同时，Flink SQL 也不支持所有的 Flink 特性和功能，例如状态管理、多路流处理等。

相比之下，Flink DataStream 具有更好的灵活性和可扩展性，并且可以完全控制底层数据处理逻辑。使用 Flink DataStream 可以编写自定义代码来处理复杂聚合任务，并使用 Flink 提供的各种算子和状态管理机制来实现复杂数据处理场景。

但是需要注意的是，使用 Flink DataStream 编写代码通常需要更多的时间和精力，并且可能需要更好的编程技能和经验。同时，Flink DataStream 在某些情况下可能需要更多的资源和计算成本，例如处理大规模数据、复杂业务逻辑等。

综上所述，选择 Flink SQL 还是 Flink DataStream 取决于具体场景和要求。如果需要进行基于 SQL 的查询和分析，并且处理逻辑相对简单，则可以考虑使用 Flink SQL。如果需要进行自定义代码编写和底层控制，并且处理逻辑比较复杂，则可以考虑使用 Flink DataStream。

Flint SQL 和 Flink DataStream 都是 Flink 作业编程的方式。对于聚合操作，Flink SQL 可以通过类 SQL 的语句进行编写，而 Flink DataStream 则需要通过编写 Java 或 Scala 代码来实现。

那么，在使用 Flink 进行复杂聚合时，使用 Flink SQL 还是 Flink DataStream 更好呢？这取决于具体的场景和需求。

一般来说，Flink SQL 更适合简单的聚合操作，例如 SUM、COUNT、AVG 等。Flink SQL 的语义和 SQL 相似，简单易懂，适合快速开发和实现。而对于复杂的聚合操作，例如多表 JOIN、窗口聚合、滑动窗口等，Flink SQL 的语法可能不太直观，需要理解 Flink SQL 的语义和实现原理，才能进行正确的开发和优化。

相比之下，Flink DataStream 更加灵活，可以通过编写 Java 或 Scala 代码来实现复杂的聚合操作。Flink DataStream 可以进行更加细粒度的控制和优化，可以根据实际场景进行灵活的调整和优化。

综上所述，对于简单的聚合操作，使用 Flink SQL 更为方便和快捷；而对于复杂的聚合操作，使用 Flink DataStream 更加灵活和可控。

楼主你好，根据你的描述，在实际使用中，可以看一下对比：

1、优先选择Flink SQL，Flink SQL和离线数仓的各个组件集成较好，如数据治理；
2、其次选择Flink CEP，Flink CEP主要编写规则引擎，匹配规则简单，参数少、简洁；
3、最后选择Flink Stream，Flink Stream涉及到底层开发，很多复杂的开发需要Flink Stream，如源码二次开发。

这个问题并没有绝对的答案，取决于具体场景和需求。下面是一些可以考虑的因素：

处理复杂逻辑：如果需要进行复杂的数据逻辑处理，SQL 可能不太方便，需要使用 Java/Scala API 编写更复杂的代码。

性能和资源消耗：SQL 操作通常比 Java/Scala API 操作效率更高，因为 Flink SQL 可以自动进行优化和执行计划。但是在某些情况下，Java/Scala API 可能更加高效，比如需要使用自定义函数、复杂的数据结构等。

开发效率：使用 SQL 编写聚合逻辑比使用 Java/Scala API 更加简单、快速。

技术栈匹配：如果团队已经熟悉 SQL，那么使用 Flink SQL 可能更加容易上手。如果团队已经熟悉 Java/Scala API，那么使用 Flink 的 Java/Scala API 可能更加方便。

综上所述，对于复杂的聚合操作，如果需要处理复杂逻辑和数据结构，建议使用 Java/Scala API。如果需要快速开发和部署聚合逻辑，并且可以使用 SQL 实现，那么使用 Flink SQL 可能更加方便和高效。

这个问题的答案取决于具体的数据处理需求和场景。

如果是对实时数据进行复杂的聚合操作，包括窗口计算、分组聚合、过滤等等，Flink SQL 可能会更加方便快捷。使用 Flink SQL 可以通过 SQL 语句来实现这些聚合逻辑，并且 Flink 作为一个流式计算引擎，在执行 SQL 时可以自动完成流式处理的各种细节，比如事件时间管理、水位线控制等等。

但是如果需要进行一些更加灵活的数据处理操作，比如自定义函数、多路流处理、状态管理等等，那么使用 Flink 的 DataStream API 可能会更加方便。使用 DataStream API 可以编写更加灵活的代码来实现特定的数据处理逻辑，而且还可以利用 Java 或 Scala 语言提供的各种工具和库来进行开发和调试。同时，DataStream API 还可以很好地支持异步 IO 等高级功能，使得应用程序的性能和可扩展性都得到了极大的提升。

Flink SQL 和 Flink Stream 都可以用于执行复杂聚合。它们都提供了高度灵活的查询语言，可以方便地处理各种数据结构和查询。

Flink SQL 是 Flink 提供的原生查询语言，适用于执行大型数据聚合操作，如连接、过滤、聚合等。Flink SQL 的优点是可以直接使用 Flink 的内置计算引擎来处理大型数据集，提供了很好的性能表现。但是，Flink SQL 相对于 Flink Stream 来说学习曲线相对较陡峭，需要花费一定的时间和精力来熟悉其语法和使用方法。

Flink Stream 是 Flink 提供的高级流式计算引擎，适用于处理时间序列、网络传输、文本分析等场景。Flink Stream 的优点是可以使用 Flink 的内置计算引擎和数据结构，实现复杂的数据处理和计算任务。但是，Flink Stream 相对于 Flink SQL 来说，其使用相对较为复杂，需要花费一定的时间和精力来学习和熟悉其使用方法。

因此，选择 Flink SQL 还是 Flink Stream 取决于具体的应用场景和需求。

Flink SQL 中处理复杂聚合的方式取决于具体的业务场景和数据模型。

如果你的数据模型非常复杂，并且需要处理大量的数据，那么使用 Flink SQL 的流式处理方式可能更适合。这种方式可以将聚合操作作为一个流式事件进行处理，从而避免了在聚合操作和查询之间频繁进行数据转换和处理。

另一方面，如果你的数据模型比较简单，并且只需要处理一些基本的聚合操作，那么使用 Flink SQL 的聚合操作方式可能更适合。这种方式可以将聚合操作作为一个单独的 Flink SQL 语句，从而减少对聚合查询语言（Hive、InfluxDB、Cassandra等）的依赖。

总之，选择使用 Flink SQL 的流式处理方式还是聚合操作方式取决于具体需求和数据模型。如果数据模型比较复杂，可能需要使用流式处理方式；如果数据模型比较简单，可能需要使用聚合操作方式。