Flink CDC用 Flink SQL 是因为方便后面的人好运维，所有的 Flink 任务都应该用 Flink SQL 来解决，除非你不想让后面的人接手你的 Flink 任务。要么用阿里云服务器的 Flink，默认给你能用 Ververica Platform 的傻瓜式 Flink SQL 操作界面，要么你用 Dinky？
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确实，Flink SQL 提供了一种更加简洁的方式来编写 Flink 应用，使得 Flink 任务更易于理解和维护。使用 Flink SQL 可以大大简化 Flink 应用的开发和运维工作，对于初学者来说更容易上手。因此，在满足需求的情况下，尽可能使用 Flink SQL 来编写 Flink 应用是一个不错的选择。
此外，Ververica Platform 提供了图形化的 Flink SQL 编辑器和监控工具，使得 Flink SQL 的开发和运维更加直观和便捷。如果您在使用阿里云服务，可以考虑使用 Ververica Platform 来管理和监控 Flink 任务。
不过，也有一些情况下可能需要使用 Java API 编写 Flink 应用，例如当需要使用 Flink 中未提供的高级功能时。在这种情况下，可以通过继承自定义算子等方式来实现复杂的功能。但是，即使在这种情况下，也应尽量保持代码清晰、简洁，以便于他人理解。
Flink CDC 使用 Flink SQL 的原因是为了方便运维和后续任务的维护。虽然 Flink SQL 可以解决大部分 Flink 任务，但在某些情况下，使用 Flink SQL 可能不是最佳选择。例如，如果你需要对数据进行复杂的转换或聚合操作，或者你需要使用 Flink 提供的其他高级功能，那么使用 Flink SQL 可能不是最佳选择。
此外，Flink SQL 的操作界面可能不如 Ververica Platform 或 Dinky 直观和易用。这些工具提供了更友好的用户界面，可以帮助你更容易地管理和监控你的 Flink 任务。
总的来说，Flink CDC 使用 Flink SQL 主要是为了方便运维和后续任务的维护，而不是为了提供最强大的数据处理能力。
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