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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。
二、融合开发整体架构图
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