想问下flink sql可以完全替代datastream api吗

关于有什么场景是要datastream api解决的 - 我们需要一个适用于有界和无界源的源API。 - 我们需要一个适用于无界和有界源的接收器API。 - 我们需要定义一组通用的执行语义，用于批处理和流执行，这包括重新考虑DataStream - API中的一些决策，使它们在一个统一的世界中工作。 - 当拓扑有界时，我们需要为DataStream程序使用高效的批处理式执行。 - 特别是对于机器学习用例，我们需要对迭代计算的健壮支持。目前DataStream API中对迭代的支持应该被认为是实验性的，它不像DataSet API那样支持动态终止标准。

Flink本身是批流统一的处理框架，所以Table API和SQL，就是批流统一的上层处理API。 目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。 Table API是一套内嵌在Java和Scala语言中的查询API，它允许我们以非常直观的方式，组合来自一些关系运算符的查询（比如select、filter和join）。而对于Flink SQL，就是直接可以在代码中写SQL，来实现一些查询（Query）操作。Flink的SQL支持，基于实现了SQL标准的Apache Calcite（Apache开源SQL解析工具）。 无论输入是批输入还是流式输入，在这两套API中，指定的查询都具有相同的语义，得到相同的结果。 但是目前flink sql还不能完全替代datastream api。在测试出，cep等场景下可以使用datastream api解决。

有些用SQL实现比较麻烦，如测试出，自定义状态管理，cep等，这些场景用datastream api比较方便。