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奇技指南本文由360系统部大数据计算平台负责人张馨予，在FlinkChina线下社区Meetup的演讲整理而成，首发于高可用架构公众号。作者：张馨予，360大数据计算平台负责人。北京邮电大学硕士，2015年加入360系统部，一直致力于公司大数据计算平台的易用性、稳定性和性能优化的研发工作。目前主要负责Flink的研发，完成公

本文整理自FlinkForward全球在线会议，演讲者云邪，由浪尖整理。1\.Flinktable/sql架构演变flink1.9之前的版本，对于TableAPI和SQL的底层实现结构如下图，可以看处流处理和批处理有各自独立的api(流处理DataStream，批处理DataSet)。而且有不同的执行计划解析过程，codege

官方介绍Flink中的APIFlink为流式/批式处理应用程序的开发提供了不同级别的抽象。 !(https://oscimg.oschina.net/oscnet/upeb75f272e09db3f4fedc012d7b0fab6ec7b.png)FlinkAPI最底层的抽象为有状态实时流处理。其

重新温习一遍，整理成思维导图，方便理解。导图放在processon(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.processon.com%2Fview%2Flink%2F56c83977e4b0f0c4286943a7)，欢迎指正。图片很大，截图不清晰，请直接看proc

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导语：SQL作为现代计算机行业的数据处理事实标准，是目前最重要的数据处理接口之一，从传统的DBMS(如MySQL、Oracle)，到主流的计算框架（如spark，flink）都提供了SQL的解析引擎，因此想对sql进行精细化的操作，一定离不开SQLPars