简要说明本实验让你体验到了Flink的什么计算功能？

本实验让我体验到了Flink的流处理计算功能，通过编写Flink程序，我能够对数据流进行实时处理和分析，并通过Flink的窗口操作来对数据流进行统计和聚合，还可以使用Flink提供的丰富的算子对数据流进行转换和过滤，从而实现各种不同应用场景下的实时计算需求。

相关问题

什么是flink的连接器？

在Flink中，连接器（Connector）是一种用于与外部数据源进行交互的组件。Flink提供了多种连接器，包括：

1. 文件连接器（File Connector）：用于读取和写入本地文件或分布式文件系统（如HDFS）中的数据。

2. Socket连接器（Socket Connector）：用于读取和写入网络套接字中的数据。

3. Kafka连接器（Kafka Connector）：用于读取和写入Kafka消息队列中的数据。

4. JDBC连接器（JDBC Connector）：用于读取和写入关系型数据库中的数据。

5. Elasticsearch连接器（Elasticsearch Connector）：用于读取和写入Elasticsearch搜索引擎中的数据。

连接器可以帮助Flink与外部数据源交互，使得Flink可以更方便地处理外部系统中的数据。同时，连接器也可以根据具体的需求来自定义开发，从而支持更多的数据源和数据格式。

那你了解Flink1.14这个版本吗？

是的，我了解Flink 1.14版本。Apache Flink是一个开源的流处理和批处理框架，它提供了高性能、容错性和可伸缩性的数据处理能力。Flink 1.14是Flink的最新版本，其中包含了许多新的功能和改进。

一些Flink 1.14的亮点包括：
1. 动态表连接：支持动态表与静态表之间的连接，可以在运行时动态更新连接关系，提供更灵活的数据处理能力。
2. 快速启动：引入了快速启动模式，可以在不重新分配状态的情况下快速重启作业，提高作业的恢复速度。
3. 改进的异步快照：通过引入增量快照和异步快照合并，减少了检查点操作对作业吞吐量的影响。
4. 改进的Python支持：提供了新的Python Table API和Python UDF API，使得使用Python进行Flink开发更加便捷和高效。

除此之外，Flink 1.14还包括了性能优化、安全性增强、系统稳定性改进等方面的更新。这些新功能和改进使得Flink在实时流处理和批处理场景中更加强大和易用。