问题1:flink cdc 多表同步 通过stream api 获取数据 再写入多个sink表？[阿里云实时计算 Flink版] 暂停朗读为您朗读

问题1：在 Flink CDC 中实现多表同步，通过 Stream API 获取数据再写入多个 Sink 表，或者直接使用多个 Flink SQL 的 Source 表和 Sink 表，哪种方式更推荐？

这个问题的答案取决于具体情况，包括数据规模、性能要求以及资源压力等因素。以下是对两种方式的简要评估：

1. 通过 Stream API 获取数据并写入多个 Sink 表：    – 优点：使用 Stream API 可以更灵活地进行数据处理和转换操作，适用于复杂的业务需求和定制化逻辑。可以根据需要对数据进行任意的流式处理，从而实现更高度的控制。    – 缺点：需要编写更多的代码来实现数据的处理和分发，相对来说可能会增加一些开发工作量。

2. 使用多个 Flink SQL 的 Source 表和 Sink 表：    – 优点：使用 Flink SQL 可以快速地定义和执行数据处理逻辑，减少了开发和维护的工作量。同时，Flink SQL 提供了优化器和查询计划优化功能，可以自动优化查询性能。    – 缺点：对于复杂的业务逻辑和数据转换操作，可能无法直接使用 Flink SQL 进行处理，需要编写 UDF（User-Defined Function）或自定义操作符。

总体而言，如果你的业务需求较为复杂，需要对数据进行更加灵活的处理和转换操作，那么通过 Stream API 获取数据并写入多个 Sink 表可能更为适合。但如果你的需求相对简单，可以使用 Flink SQL 来定义和执行数据处理逻辑，并且能够满足性能要求，那么使用多个 Flink SQL 的 Source 表和 Sink 表可能更加方便。

至于资源消耗，这取决于具体的实现方式和部署环境。一般而言，使用 Stream API 可能会占用更多的计算资源，因为它提供了更大的灵活性和可扩展性。而使用 Flink SQL 可能相对较少消耗资源，因为它是在 Flink 的优化器和查询引擎之上构建的。

建议根据具体的需求和场景选择合适的方式，并进行性能测试和资源评估，以确保满足业务要求。