文章目录
一、Flink SQL介绍
1.1、流的概念
- 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
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 FormatsFlink 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
