文章目录

一、Flink SQL介绍
- 1.1、流的概念
- 1.2、SQL 操作
二、Connector
- 2.0、Table Formats
- 2.1、[JDBC Connector](https://chbxw.blog.csdn.net/article/details/119479967#SQL_Client_6)
- 2.2、[upsert-kafka Connector](https://blog.csdn.net/wuxintdrh/article/details/127434263)
- 2.3、[FlinkSQL 整合 Hive--flink-1.13](https://blog.csdn.net/wuxintdrh/article/details/127741170)
三、flink sql clinet 实战
四、源码解析

一、Flink SQL介绍

1.1、流的概念

Dynamic Tables（动态表）: Describes the concept of dynamic tables.
Time attributes（时间属性）: Explains time attributes and how time attributes are handled in Table API & SQL.
Versioned Tables（版本表）: Describes the Temporal Table concept.

时间属性-指定时间字段

1.2、SQL 操作

CREATE语句

二、Connector

2.0、Table Formats

Flink 提供了一套与表连接器（table connector）一起使用的表格式（table format）。表格式是一种存储格式，定义了如何把二进制数据映射到表的列上。

2.1、JDBC Connector

2.2、upsert-kafka Connector

2.3、FlinkSQL 整合 Hive–flink-1.13

三、flink sql clinet 实战

1、模拟数据
2、窗口函数----flink-1.13.6
3、窗口聚合
4、分组聚合
5、Over 聚合
6、维表join
7、Top-N ，Window Top-N
8、joins

四、源码解析

1、sql-client及源码解析 – flink-1.13.6

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