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Flink 1.11 SQL 使用攻略

作者 | 李劲松,Apache Flink Committer,阿里巴巴技术专家 7 月 6 日,Apache Flink 1.11 正式发布。从 3 月初进行功能规划到 7 月初正式发版,1.11 用将近 4 个月的时间重点优化了 Flink 的易用性问题,提升用户的生产使用体验。 SQL 作为 Flink 中公认的核心模块之一,对推动 Flink 流批一体功能的完善至关重要。在 1.11 中,Flink SQL 也进行了大量的增强与完善,开发大功能 10 余项,不仅扩大了应用场景,还简化了流程,上手操作更简单。 其中,值得注意的改动包括: 默认 Planner 已经切到 Blink planner 上。 引入了对 CDC(Change Data Capture,变动数据捕获)的支持,用户仅用几句简单的 SQL 即可对接 Debezium 和 Canal 的数据源。 离线数仓实时化,用户可方便地使用 SQL 将流式数据从 Kafka 写入 Hive 等。 Flink SQL 演变 随着流计算的发展,挑战不再仅限于数据量和计算量,业务变得越来越复杂,开发者可能是资深的大数据从业者、初学...

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