flinksql回测流

根据提供的引用内容，没有明确的关于FlinkSQL回测流的说明。但是可以根据引用中提到的Flink Table编程、SQL编程、Time与WaterMark、Window操作、函数使用、元数据管理等内容，来介绍如何在FlinkSQL中进行流式计算。

FlinkSQL是Flink的一种编程方式，它支持使用SQL语句和Table API来进行流式计算。在FlinkSQL中，可以使用Table API或SQL语句来定义输入数据源、数据转换、数据输出等操作，同时也支持使用Window、Join、GroupBy等操作来进行数据处理。

在FlinkSQL中，可以使用Watermark来处理乱序数据，Watermark是一种时间戳，表示数据流中的事件已经达到了某个时间点。通过设置Watermark，可以让FlinkSQL在处理数据时，只处理已经到达的数据，而不是等待所有数据都到达后再进行处理。

另外，FlinkSQL还支持使用函数来进行数据处理，例如可以使用内置函数或自定义函数来进行数据转换、聚合等操作。

总之，FlinkSQL提供了丰富的功能和API来进行流式计算，可以根据具体的业务需求来选择合适的方式进行数据处理。

相关问题

如何用flink sql实现数据流表与hive维表的关联

要使用Flink SQL将流表与Hive维表关联，需要遵循以下步骤：

1.首先需要在Flink SQL客户端中注册Hive表。可以使用以下命令将Hive表注册到Flink SQL环境中：

CREATE TABLE hive_table (
  id INT,
  name STRING,
  age INT
) WITH (
  'connector' = 'hive',
  'database-name' = 'my_db',
  'table-name' = 'my_table'
)

2.在Flink SQL中创建流表。可以使用以下命令创建流表：

CREATE TABLE stream_table (
  id INT,
  name STRING,
  age INT
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'my_topic',
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'format' = 'json'
)

3.将流表和Hive表连接起来。可以使用以下命令将流表和Hive表连接起来：

SELECT s.id, s.name, s.age, h.address
FROM stream_table s
JOIN hive_table h
ON s.id = h.id

这个SQL查询将流表和Hive表连接起来，并将它们的数据合并在一起。

需要注意的是，连接Hive表可能需要配置Flink的Hive集成。要使用Flink的Hive集成，需要将以下配置添加到Flink的配置文件中：

table.planner = blink
execution.runtime-mode = batch

这将启用Flink的Blink Planner和批处理模式，以允许Flink与Hive进行集成。

Flink1.17 FlinkSQL

Flink 1.17 是 Apache Flink 的一个版本，而 FlinkSQL 是 Flink 中用于处理结构化数据的 SQL 查询语言。

在 Flink 1.17 中，FlinkSQL 经历了一些重要的改进和增强。其中一些亮点包括：

1. 支持 ANSI SQL 语法：FlinkSQL 现在更加符合 ANSI SQL 标准，可以更轻松地编写和执行符合标准的 SQL 查询。

2. 动态表：引入了动态表的概念，可以根据输入数据自动推断表结构，无需提前定义表结构。

3. 支持批处理和流处理：FlinkSQL 可以处理批处理和流处理的数据，无需编写额外的代码。

4. 支持常用的 SQL 操作：FlinkSQL 提供了丰富的 SQL 操作，如聚合、连接、过滤、排序等，可以轻松地对数据进行处理和分析。

5. 支持连接外部系统：FlinkSQL 可以方便地与外部系统（如 Kafka、Hive、MySQL 等）进行连接和交互，实现数据的读取和写入。

总的来说，Flink 1.17 中的 FlinkSQL 提供了更强大和灵活的功能，使得使用 SQL 查询语言进行数据处理变得更加简单和高效。