问题1:flink cdc 多表同步 通过stream api 获取数据 再写入多个sink表？

Flink CDC 支持通过 Stream API 和 SQL API 两种方式来实现多表同步，两种方式都有各自的优点和适用场景。
Stream API：通过 Stream API 获取数据，再写入多个 Sink 表。这种方式的优点是灵活性高，可以自由定义数据处理逻辑，适用于处理复杂的数据同步场景。可以通过 Flink 的 DataStream API 获取数据，再通过自定义的算子对数据进行处理，最后将处理后的数据写入多个 Sink 表。例如：
java
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DataStreamSource source = env.addSource(new MySQLSourceFunction(...));
DataStream stream = source
.map(new MapFunction() {
@Override
public Row map(String value) throws Exception {
// 将字符串转换为 Row 对象
return ...;
}
})
// 自定义算子，对数据进行处理
.keyBy(new KeySelector() {
@Override
public String getKey(Row value) throws Exception {
return value.getField(0).toString();
}
})
.process(new ProcessFunction() {
@Override
public void processElement(Row value, Context ctx, Collector out) throws Exception {
// 对数据进行处理
out.collect(...);
}
});

// 将处理后的数据写入多个 Sink 表
stream.addSink(new MySQLSinkFunction(...));
stream.addSink(new KafkaSinkFunction(...));
SQL API：通过多个 Flink SQL 的 Source 表和 Sink 表来实现多表同步。这种方式的优点是简单易用，可以通过 SQL 语句来定义数据同步逻辑，适用于处理简单的数据同步场景。可以通过 Flink 的 Table API 和 SQL API 定义多个 Source 表和 Sink 表，然后通过 SQL 语句来定义数据同步逻辑。例如：
sql
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-- 定义多个 Source 表
CREATE TABLE source1 (
id INT,
name STRING,
PRIMARY KEY (id)
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
...
);

CREATE TABLE source2 (
id INT,
age INT,
PRIMARY KEY (id)
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
...
);

-- 定义多个 Sink 表
CREATE TABLE sink1 (
id INT,
name STRING,
PRIMARY KEY (id)
) WITH (
'connector' = 'mysql',
...
);

CREATE TABLE sink2 (
id INT,
age INT,
PRIMARY KEY (id)
) WITH (
'connector' = 'kafka',
...
);

-- 定义数据同步逻辑
INSERT INTO sink1
SELECT id, name FROM source1;

INSERT INTO sink2
SELECT id, age FROM source2;
需要注意的是，两种方式都可以实现多表同步，具体选择哪种方式要根据需求和场景来确定。如果需要处理复杂的数据同步场景，可以选择使用 Stream API；如果需要处理简单的数据同步场景，可以选择

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。

回答1:这个看数据规模情况和资源性能压力情况而定，一般个人建议第一种较好，我是使用第一种实现，好把控，好扩展，有发挥余地。 回答2:上游业务库的性能并发压力缓解和解耦，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”