flink sql 开发平台

Flink SQL 开发平台是一种基于 FlinkSQL 的实时计算平台，它的目标是基于 100% FlinkSQL 来实现批流一体的实时计算平台。在开发过程中，您不需要看到任何一句 java、scala 或者 python，只需要写 SQL 就可以进行业务开发。为了降低开发难度成本，很多公司开始研发 Flink 开发平台，例如 Flink-SQL-Gateway 和 Flink-JDBC-Driver 等项目。此外，Flink 官方也打算在 1.16 中支持 Flink JDBC。如果您需要参考一些 Flink 开源项目，可以在 GitHub 上搜索相关项目。如果您想深入学习 Flink SQL 开发平台，可以参考一些课程，例如全面讲解 Flink Table 编程、SQL 编程、Time 与 WaterMark、Window 操作、函数使用、元数据管理等内容的课程。

相关问题

flink sql etl

Flink SQL ETL是指使用Flink SQL进行数据提取、转换和加载。Flink SQL是Apache Flink提供的一种高级编程接口，它允许用户使用SQL语句来查询和处理数据，同时还支持自定义的用户函数和聚合函数。在Flink SQL中，ETL可以用SQL语句来完成，包括数据提取（Extract）、数据转换（Transform）和数据加载（Load）等操作。

具体而言，Flink SQL ETL可以包括以下步骤：

1. 数据提取：从数据源中读取数据，可以使用Flink提供的数据源或自定义数据源。

2. 数据转换：对数据进行转换，包括过滤、聚合、排序等操作，可以使用Flink SQL语句来完成。

3. 数据加载：将处理后的数据写入到目标存储中，可以使用Flink提供的数据输出或自定义数据输出。

总之，Flink SQL ETL提供了一种快速、方便、灵活的数据处理方式，可以让开发人员更加专注于业务逻辑的实现。

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>