1、Flink的介绍 1~2

Apache Flink是一个分布式流处理框架，它支持有状态的计算、窗口操作和事件时间处理。与批处理框架不同，Flink能够处理无限流数据，并且可以在低延迟和高吞吐量的情况下进行实时计算。Flink的核心是DataStream API和DataSet API，它们允许开发者对无界流数据和有界数据进行处理。Flink还支持多种部署模式，包括本地模式、集群模式和云环境模式，可以灵活地应对各种应用场景。

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Flink 1.15.2 1 重点掌握 1、Flink的编程模型TST 6 2、Flink实现WordCount的批处理和流处理 7~9 3、lambda表达式简化代码 10 4、Flink Transformation类算子 11~12 5、Flink的基础架构与Task并行度 13~14 操作链 了解 1、Flink的介绍 1~2 2、数据的有界流和无界流 3 3、Flink学习的前置条件 4 4、Flink的分层API 5

感谢你的分享，Flink是一个非常流行的分布式流处理框架，它支持有界流和无界流的处理，可以用来构建实时的数据处理应用。在学习Flink时，我们通常需要了解它的编程模型和算子，以及如何在Flink中实现我们的数据处理逻辑。同时，Flink的基础架构和Task并行度也是非常重要的概念，可以帮助我们更好地理解Flink的运行机制。

flink sql介绍

Flink SQL 是 Apache Flink 提供的一种 SQL 查询引擎，使得用户可以使用标准的 SQL 语句对实时流数据进行查询、过滤、聚合等操作。Flink SQL 不仅支持标准的 SQL 语法，还提供了许多扩展和优化，如窗口、时间属性、表值构造函数等，使其能够更好地处理实时流数据。

Flink SQL 的优势在于：

1. 简单易用：Flink SQL 支持标准的 SQL 语法，用户可以使用熟悉的 SQL 语句进行数据分析和查询，无需专业的编程技能。

2. 实时性能：Flink SQL 可以实时处理数据流，并支持流式处理的各种操作，如窗口、聚合、过滤等，具有较高的实时性能和处理能力。

3. 扩展性：Flink SQL 支持用户自定义函数、UDF 和 UDTF，用户可以根据自己的需求扩展和优化 SQL 查询功能。

4. 生态丰富：Flink SQL 与 Flink 的其他组件集成紧密，如 Flink Table API、DataStream API 和 Flink CEP 等，具有较好的生态支持。

总之，Flink SQL 的出现使得数据分析和查询变得更加简单、高效和灵活，适用于各种实时数据处理场景。