flink nosuchmethoderror getexternalresources

您好！针对您遇到的 `NoSuchMethodError: getExternalResources` 错误，这通常是由于 Flink 版本不兼容或依赖库冲突导致的问题。请确保您使用的 Flink 版本与您的代码和依赖项兼容，并且没有版本冲突。

另外，请检查您的代码中是否使用了已经被废弃或不存在的方法 `getExternalResources`。如果是这种情况，请查看 Flink 官方文档或参考最新的 API 文档来获取正确的方法调用。

如果问题仍然存在，请提供更多的详细信息，例如您使用的 Flink 版本、相关代码片段以及完整的错误日志，以便我能够更好地帮助您解决问题。

相关问题

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。

spark flink

Spark和Flink都是流行的大数据处理框架，用于处理大规模数据集的分布式计算。它们具有以下特点：

1. Spark：
- Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理和流处理。
- 它提供了高级API（如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX）和低级API（RDD）。
- Spark使用内存计算，可以在内存中缓存数据，从而加快处理速度。
- 它支持多种数据源，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、关系型数据库、NoSQL数据库等。
- Spark具有良好的容错性和可伸缩性，可以在集群中运行，并自动处理故障。

2. Flink：
- Flink是一个流式处理框架，支持事件驱动的流处理和批处理。
- 它提供了高级API（如DataStream API和Table API）和低级API（ProcessFunction）。
- Flink具有低延迟和高吞吐量的特点，适用于实时数据处理场景。
- 它支持事件时间和处理时间的语义，并提供了窗口操作和状态管理功能。
- Flink可以与其他生态系统工具（如Kafka、Hadoop、Elasticsearch等）无缝集成。