Flink SQL DataStream 融合开发模式与动态配置热加载机制实战

一、为什么需要 SQL 与 DataStream 融合开发？

在实时数仓构建中，Flink SQL 的易用性和声明式优势广受欢迎；但遇到业务逻辑复杂、需要灵活控制时，DataStream API 提供了不可替代的灵活性。

而现实中，我们常常遇到如下痛点：

场景	问题	解决方式
多业务线、多个 Kafka Topic，字段结构不同	Flink SQL 难以一套规则搞定所有	DataStream 控制更灵活
希望部分流程用 SQL 快速处理，部分自定义处理更复杂逻辑	Flink SQL + 自定义 UDF 不够直观	融合开发解决
希望动态控制字段标准化规则 / 字典加载逻辑	静态代码配置难维护	动态配置 + 热加载机制

因此，融合 SQL 与 DataStream，配合配置热加载机制，成为构建灵活、高可维护的实时标准化处理框架的关键路径。

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二、融合开发整体架构图

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