Hi, Jark
感谢你的建议！
我们这边充分相信社区在SQL/Table上的苦心孤诣，也愿意跟进Flink在新版本的变化。
先看我遇到问题本身，你的建议确实可以帮助我解决问题。我想聊一下我对问题之外的一些想法
```
> 2. 我们目前封装了一些自己的Sink，我们会在Sink之前增加一个process/Filter 用来做缓冲池/微批/数据过滤等功能
这个我觉得也可以封装在 SinkFunction 里面。
```
比如上述这个问题2，我们确实可以把它做到SinkFunction中，但是我个人认为这可能在设计上不够理想的。我个人在设计编排Function/算子的时候习惯于遵循”算子单一职责”的原则，这也是我为什么会拆分出多个process/filter算子编排到SinkFunction前面而非将这些功能耦合到SinkFunction去做。另一方面，没了DataStream，向新的API的迁移成本相对来说变得更高了一些~
又或者，我们现在还有一些特殊原因，算子编排的时候会去修改TaskChain Strategy，这个时候DataStream的灵活性是必不可少的
考虑到Flink Task都可以拆分成Source -> Transformation -> sink
三个阶段，那么能让用户可以对自己的作业针对（流或批）的运行模式下，可以有效灵活做一些自己的定制策略/优化/逻辑可能是会方便的~
诚然，DataStream的灵活性确实会是一把双刃剑，但就像@leonard提到的，平台层和应用层的目的和开发重点可能也不太一样，对Flink
API使用侧重点也不同。我个人还是希望可以在享受全新API设计优势同时，
可以继续使用DataStream（Transformation）的灵活性，助力Flink组件在我们组的开落地
再次感谢各位的回复！
________________________________
发件人: Jark Wu <[email protected]>
发送时间: 2020年7月22日 16:33:45
收件人: user-zh
抄送: godfrey he; [email protected]; 刘首维
主题: Re: 关于1.11Flink SQL 全新API设计的一些问题
Hi，首维，
非常感谢反馈。与 DataStream 解耦是 FLIP-95 的一个非常重要的设计目标，这让 sink/source 对于框架来说不再是黑盒，
因此将来才可以做诸如 state 兼容升级、消息顺序保障、自动并发设置等等事情。
关于你的一些需求，下面是我的建议和回复：
> 1. 我们现在有某种特定的Kafka数据格式，1条Kafka数据
> 会对应转换n（n为正整数）条Row数据，我们的做法是在emitDataStream的时候增加了一个process/FlatMap阶段，用于处理这种情况，这样对用户是透明的。
这个理论上还属于“数据格式”的职责，所以建议做在 DeserializationSchema 上，目前 DeserializationSchema
支持一对多的输出。可以参考 DebeziumJsonDeserializationSchema 的实现。
> 2. 我们目前封装了一些自己的Sink，我们会在Sink之前增加一个process/Filter 用来做缓冲池/微批/数据过滤等功能
这个我觉得也可以封装在 SinkFunction 里面。
> 3. 调整或者指定Source/Sink并行度为用户指定值，我们也是在DataStream层面上去做的
这个社区也有计划在 FLIP-95 之上支持，会提供并发（或者分区）推断的能力。
> 4. 对于一些特殊Source Sink，他们会和KeyBy操作组合（对用户透明），我们也是在DataStream层面上去做的
这个能在具体一点吗？目前像 SupportsPartitioning 接口，就可以指定数据在交给 sink 之前先做 group by
partition。我感觉这个可能也可以通过引入类似的接口解决。
Best,
Jark
On Wed, 22 Jul 2020 at 16:27, Leonard Xu
<[email protected]<mailto:[email protected]>> wrote:
Hi，首维， Ran
感谢分享， 我理解1.11新的API主要是想把 Table API 和 DataStream API 两套尽量拆分干净,
但看起来平台级的开发工作会依赖DataStream的一些预处理和用户逻辑。
我觉得这类需求对平台开发是合理，可以收集反馈下的， cc: godfrey
祝好
Leonard Xu
> 在 2020年7月22日，13:47，刘首维
> <[email protected]<mailto:[email protected]>> 写道：
>
> Hi JingSong,
>
> 简单介绍一下背景，我们组的一个工作就是用户在页面写Sql,我们负责将Sql处理转换成Flink作业并在我们的平台上运行，这个转换的过程依赖我们的SQL
> SDK
> 下面我举几个我们比较常用且感觉用1.11新API不太好实现的例子
>
>
> 1. 我们现在有某种特定的Kafka数据格式，1条Kafka数据
> 会对应转换n（n为正整数）条Row数据，我们的做法是在emitDataStream的时候增加了一个process/FlatMap阶段，用于处理这种情况，这样对用户是透明的。
> 2. 我们目前封装了一些自己的Sink，我们会在Sink之前增加一个process/Filter 用来做缓冲池/微批/数据过滤等功能
> 3. 调整或者指定Source/Sink并行度为用户指定值，我们也是在DataStream层面上去做的
> 4. 对于一些特殊Source Sink，他们会和KeyBy操作组合（对用户透明），我们也是在DataStream层面上去做的
>
>
> 如果可以的话，能让我在API层面拿到Transformation也是能满足我需求的
>
>
> ________________________________
> 发件人: Jingsong Li <[email protected]<mailto:[email protected]>>
> 发送时间: 2020年7月22日 13:26:00
> 收件人: user-zh
> 抄送: [email protected]<mailto:[email protected]>
> 主题: Re: 关于1.11Flink SQL 全新API设计的一些问题
>
> 可以分享下你们为啥要拿到DataStream吗？什么场景一定离不开DataStream吗？
>
> Best
> Jingsong
>
> On Wed, Jul 22, 2020 at 12:36 PM 刘首维
> <[email protected]<mailto:[email protected]>> wrote:
>
>> Hi all,
>>
>>
>>
>> 很高兴看到Flink 1.11的发布，FLIP95和FLIP105也成功落地~
>>
>> 我们最近在调研基于1.11的SQL/Table API对我们旧有的SQL
>> SDK进行升级。经过初步调研发现，基于`Factory`和`DynamicTable`的API，CatalogTable会被Planner直接变成Transformation，而不是跟之前一样可以拿到DataStream。比如之前的`StreamTableSource`#getDataStream，我可以直接获得DataStream对象的。这个动作/方法对于我们很重要，因为我们封装的SDK中，很多内部操作是在这个方法调用时触发/完成的。
>>
>>
>>
>> 所以，如果基于新的API去开发的话，我该如何获取到DataStream，或者达成类似的效果呢（尽可能不去动执行计划的话）
>>
>
>
> --
> Best, Jingsong Lee
