//执行环境 environment.execute(); 。。分点解释。。

`environment.execute()` 是一个 Apache Flink 程序的启动方法。该方法会启动一个 Flink 的本地或远程执行环境，将 Flink 程序提交到该执行环境中执行。

具体来说，`environment.execute()` 会执行以下操作：

1. 根据执行环境的配置，创建一个 Flink 的本地或远程执行环境。
2. 将 Flink 程序打包成一个可执行的 JAR 文件并提交到执行环境中。
3. 执行环境会启动一个或多个 TaskManager，每个 TaskManager 负责执行一部分 Flink 程序的任务。
4. 执行环境会根据任务的依赖关系，将任务划分成一个个 Task，将它们分配到 TaskManager 上执行。
5. TaskManager 会根据 Task 的执行计划，从输入源读取数据，执行计算逻辑，将结果写入输出目的地。

最终，当所有任务都执行完毕时，`environment.execute()` 方法才会返回。

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//运行环境 environment.execute(); 。。分点详细解释。。

`environment.execute()` 是 Flink 程序的执行入口，它会启动 Flink 的运行时环境。在 Flink 中，每个任务都会运行在 TaskManager 中，而一个 Flink 程序可以由多个任务组成。`environment.execute()` 会在 JobGraph 构建完成后提交给 JobManager，由 JobManager 对任务进行调度，并在 TaskManager 中启动任务的执行。

在 `environment.execute()` 执行之前，需要先配置好 Flink 程序的各种参数，例如并行度、状态后端、任务重启策略等等。可以通过 ExecutionEnvironment 来获取 Flink 程序的执行环境，并通过 ExecutionConfig 来配置各种参数。例如：

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(4);
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3, Time.of(10, TimeUnit.SECONDS)));
env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints"));

以上代码设置了 Flink 程序的并行度为 4，配置了一个重启策略，当任务失败时会重启 3 次，每次间隔 10 秒，还指定了一个 RocksDB 的状态后端用于状态的持久化。

在配置完成后，调用 `environment.execute()` 开始执行程序。在 Flink 程序的执行过程中，Flink 会自动将数据流划分为若干个 Task，每个 Task 由一个或多个算子组成，每个算子都会在 TaskManager 中运行。Flink 还提供了丰富的算子库和 API，方便用户进行数据转换、聚合、分组、窗口等操作。

Flink SQL专门用 OVER 聚合做了优化实现。所以只有在 Top N 的应用场景中，OVER 窗口 ORDER BY后才可以指定其它排序字段；而要想实现 Top N，就必须按照上面的格式进行定义，否则 Flink SQL 的优化器将无法正常解析。而且，目前 Table API 中并不支持 ROW_NUMBER()函数，所以也 只有 SQL 中这一种通用的 Top N 实现方式 public static void main(String[] args) { //执行环境 StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); environment.setParallelism(1); StreamTableEnvironment tableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(environment); //执行SQL tableEnvironment.executeSql("CREATE TABLE t_goods (\n" + " gid STRING,\n" + " type INT,\n" + " price INT,\n" + " ts AS localtimestamp,\n" + " WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND\n" + ") WITH (\n" + " 'connector' = 'datagen',\n" + " 'rows-per-second'='1',\n" + " 'fields.gid.length'='10',\n" + " 'fields.type.min'='1',\n" + " 'fields.type.max'='1',\n" + " 'fields.price.min'='100',\n" + " 'fields.price.max'='999'\n" + ")"); // tableEnvironment.sqlQuery("select * from t_goods").execute().print(); //排序开窗函数--所有数据的排序 tableEnvironment.sqlQuery("select * from (" + " select *, ROW_NUMBER() OVER (" + " PARTITION BY type " + " ORDER BY price desc " + " ) AS rownum from t_goods" + ") WHERE rownum <= 3 ").execute().print(); }。怎么跟别人解释。。。

可以这样解释：Flink SQL优化了OVER窗口的聚合实现，所以在使用Top N应用场景时，必须按照特定格式定义窗口并指定排序字段，否则Flink SQL优化器无法正常解析。同时，由于Table API不支持ROW_NUMBER()函数，只能在SQL中使用通用的Top N实现方式。这些细节需要注意，以确保代码能够正常运行。