1.spark和flink的区别
Flink中，批处理是流处理的一个特例
spark刚好相反，是微小的批次，准实时不能说实时处理。
2.Fink的版本
Flink1.12之前的版本，并没有实现流批统一
Flink1.12开始，Table API 和SQL，才真正的成熟
3.Flink Table API/SQL的执行过程
Table API/SQL >>>>>解析、校验、优化(Apache calcite) >>>> 逻辑计划>>>>>>物理计划>>>>>>转化>>>>>>执行图
4.动态表与连续查询
stream>>>>动态表(create table...)>>>>连续查询(select window窗口)>>>>>动态表>>>>stream
5.动态表转换为流需要进行编码（动态表）
5.1 仅追加流(Append-only stream,即insert-only)-------增操作
5.2 撤回流(Retract stream)，添加(add),删除(retract)-------增删改操作，改是删除后进行新增
5.3更新插入流(Upsert流)，添加(add),更新(update)
6.动态表查询限制
6.1状态大小限制(维护大数据量的状态信息)
6.2计算成本限制(例如:计算每个用户不同时刻具有的排名)
标签：stream,FlinkSQL,基础,查询,概念,API,SQL,Table,动态 From： https://www.cnblogs.com/glblog/p/16773947.html