flink的本质是什么

Apache Flink 是一种流处理框架，它的本质是将数据流转换为有限的、有序的数据集合，并在这些数据集合上执行各种数据处理操作。它是一种基于流式计算的大数据处理框架，能够支持非常高效的数据流处理和复杂的数据分析任务。Flink 具有高可用性、高性能、低延迟、高吞吐量等特点，可以处理实时数据、批处理数据以及流批结合的数据。同时，Flink 还具有良好的扩展性和灵活性，可以支持各种数据源和数据格式，以及在不同的场景中进行应用。

相关问题

java Flink SQL

Flink SQL是一种使用SQL语言进行Flink任务开发的方式。相对于学习Java或C等编程语言，学习SQL的成本更低，对于非专业的开发人员或跨团队合作来说，使用SQL进行Flink任务开发是一种简单且高效的选择。[1]

在Flink SQL中，时间机制与DataStream API本质上是相同的，只是使用方式略有不同。需要注意的是，在SQL中指定Watermark时，需要使用timestamp(3)类型，并设置Watermark后可以使用ROWTIME字段进行处理。如果没有设置Watermark，可以直接使用PROCTIME字段。[2]

在使用Flink SQL进行开发之前，需要导入相关的依赖。可以通过在项目的pom.xml文件中添加以下依赖来引入Flink Table相关的依赖：

<!-- 引入flink table相关依赖 -->
<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-table-planner_2.12</artifactId>
  <version>1.10.1</version>
</dependency>

为什么flink使用lambda表达式会有类型擦除

Flink使用Java编程语言，而Java在JVM中实现泛型时会进行类型擦除。Lambda表达式是Java 8引入的特性，可以简化编程，但是其本质上仍然是一个匿名内部类，使用时需要将其转换为函数式接口，而函数式接口中只有一个抽象方法，因此Lambda表达式中的类型也会被擦除。因此，使用Lambda表达式时可能会出现类型擦除的情况。