大家 flink cdc 用的 是不是都是 datastream 方式? 如果sql 作业 貌似

在实际应用中，Flink CDC（Change Data Capture）的使用方式确实偏向于DataStream API，主要是因为DataStream API提供了更直接且灵活的方式来处理数据流和变更事件，特别是在实时同步、复杂数据处理逻辑或与特定源/目标系统集成的场景中。通过DataStream API结合MySQL CDC Source，您可以实现对MySQL数据库binlog的实时读取和处理，如示例代码所示，这为实时数据管道提供了强大的支持。

然而，对于SQL作业，尤其是当涉及到大量连接管理或者需要较高可维护性和可移植性时，推荐使用Flink SQL来实现作业。Flink SQL不仅简化了开发复杂度，还能够自动优化执行计划，减少手动配置的工作量。如果业务需求导致SQL作业中连接数较多，可以考虑以下几点优化：

• 连接池共享：利用connectionPoolName参数实现在同一个TaskManager中的表共享连接池，以减少连接数压力。
• 资源调整：合理分配Flink集群资源，确保任务间不会因资源竞争而影响性能。
• 作业设计：优化作业结构，避免不必要的连接创建，比如通过合并多个小查询为一个大查询。

综上所述，虽然Flink CDC常用DataStream API实现复杂的数据流处理，但面对SQL作业及可能的连接数挑战时，采用Flink SQL并结合相应的优化策略是更为推荐的做法。