最佳实践｜如何写出简单高效的 Flink SQL？

一、Flink SQL Insight

Flink 作为流批一体计算引擎，给大家提供了统一的 API，统一的算子描述，以及统一的调度。但 Flink 算子的底层仍有一些细微的差别。
对于一个批算子而言，它的输入是一个有限数据集。批算子会基于完整数据集进行计算，计算过程中如果内存装不下，数据会 Spill 到磁盘。
对于流算子而言，它的输入是一个无限数据集。与批算子不同，流算子不能在收集到所有输入数据之后才开始处理，也不可能将这些数据存到磁盘上。所以流算子的处理是一条一条的（也可能会按一小批进行计算）。
当流算子接收到上游的一条数据后，对于 Stateful 算子会从 State 里读取之前的计算结果，然后结合当前数据进行计算，并将计算结果存储到 State 里。因此 State 优化是流计算里非常重要的一部分。

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