大数据技术之路
本人从13年开始接触大数据，也算在大数据领域中摸爬滚打了很多年，本项目是我对大数据行业相关技术做些梳理。
1、Hadoop
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
2、Spark
Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序
3、Flink
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。
Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。
4、大数据生态圈一些其它技术框架
- Hive
- HBase
- Kafka
- Doris
- Kudu
- Parquet
- Kylin
- Superset
- Druid
- Talos
- Pegasus
- Griffin
- ElasticSearch
- Oozie
- Redis
- MySQL
- SpringBoot
- Vue
5、大数据相关技能前奏
6、大数据一些相关项目
7、数据相关知识点
- 1、数据仓库
- 2、数据中台
- 3、数据建模
- 4、数据监控
- 5、数据治理
- 6、数据质量
- 7、数据血缘
- 8、数据计算
- 9、数据存储
- 数据收集
- 数据压缩
- 数据加解密
- 数据产生
- 数据延迟
- 数据可视化
- 数据字典
- 数据分析
- 数据集市
8、大数据学习相关资料
8.1、大数据学习网站
8.2、大数据学习书籍
8.3、大数据论文
8.4、学习网址收藏
9、必会知识点
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- 1）、Spark作业提交流程？
- 2）、Spark的内存模型？
- 3）、SparkContext创建流程？源码级别？
- 4）、简述Spark个版本区别？1.x与2.x？
- 5）、使用Spark中遇到过哪些问题？如何解决的？
- 6）、Spark的Shuffle过程？ 和MR Shuffle区别？
- 7）、Spark中的数据倾斜问题有啥好的解决方案？
- 8）、Spark有哪些聚合类的算子，我们应该怎么避免使用这些算子？ReduceByKey和GroupByKey的区别？
- 9）、Spark On Yarn作业执行流程？yarn-client和yarn-cluster的区别？
- 10）、Spark中Job、Task、RDD、DAG、Stage的理解？
- 11）、Spark中RDD如何通过记录更新的方式容错？
- 12）、Spark常用调优方法？
- 13）、Spark中宽依赖和窄依赖如何理解？
- 14）、Spark中Job和Task如何理解？
- 15）、Spark中Transformation和action区别是什么？列举出常用的方法？
- 16）、Spark中persist()和cache()的区别？
- 17）、Spark中map和mapPartitions的区别？
- 18）、Spark中Worker和Executor的异同？
- 19）、Spark中提供的2中共享变量是啥？
- 20）、菲波那切数列可以用Spark做出来么？
- 21）、看过哪些Spark源码？
- 22）、Spark通信机制？
- 23）、Spark的存储级别有哪些？
- 24）、Spark序列化模式有哪些？
- 25）、Spark使用到的安全协议有哪些？
- 26）、Spark部署模式有哪些？
- 27）、Spark的cache后能不能接其它算子？是不是action操作?
- 28）、Spark中reduceByKey是action算子不？reduec呢?
- 29）、Spark中数据本地性是哪个阶段确定的？
- 30）、Spark中RDD的弹性提现在哪里？
- 31）、Spark中容错机制？
- 32）、Spark中RDD的缺陷？
- 33）、Spark中有哪些聚合类的算子？应该避免什么类型的算子?
- 34）、Spark中并行度怎么设置比较合理一些？
- 35）、Spark中数据的位置由谁来管理？
- 36）、Spark中数据本地性有哪几种？
- 37）、Spark如何处理不被序列化的数据？
- 38）、Spark中collect功能是啥？其底层是如何实现的?
- 39）、Spark作业在没有获得足够资源就开始启动了,可能会导致什么问题？
- 40）、Spark中map和flatmap有啥区别？
- 41）、介绍一下join操作优化经验？
- 42）、Spark有哪些组件？
- 43）、Spark的工作机制？
- 44）、Spark中的宽窄依赖？
- 45）、Spark如何划分stage？
- 46）、spark-submit时候如何引用外部的jar包？
- 47）、Spark中RDD有哪些特性？
- 48）、Spark的一个工作流程？
- 49）、Spark on yarn与standalone区别？
- 50）、Spark优化之内存管理？
- 51）、Spark优化之广播变量？
- 52）、Spark优化之数据本地性？
- 53）、Spark中task有几种类型？
- 54）、Spark中基本概念？
- 55）、Spark中的ShuffleManager？
- 56）、Spark中Shuffle时候数据一定会落磁盘么？
- 57）、Spark和MR中Shuffle不同？Spark的优势?
- 58）、Spark如何做checkpoint?
- 59）、Spark比MR速度快的原因?
- 60）、Spark distinct去重原理?
- 61）、Spark cache和checkpoint区别?
- 62）、Spark Core和Spark SQL区别?
- 63）、Spark和MapReduce区别?
- 64）、Spark不同版本区别?
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- 1）、Spark Streaming如何保证数据仅且消费一次？
- 2）、Spark Streaming中DataFrame和DataSet区别？
- 3）、Spark Streaming如何做checkPoint检查点？
- 4）、Spark Streaming如何设置batch大小？
- 5）、Spark Streaming程序消费过慢如何解决？
- 6）、统计实时流中某一单词出现的总个数（eg：比如一天某商品被点击的PV）？
- 7）、Spark Streaming工作流程是怎样的？和Storm以及Flink有什么区别？
- 8）、Spark Streaming输出小文件问题？
- 9）、Spark Streaming中foreachRDD如何使用？
- 10）、Spark Streaming的启动时序图？
- 11）、Spark Streaming程序调优？
- 12）、Spark Streaming窗口大小？每个窗口处理的数据量？
- 13）、Spark Streaming中updateStateByKey和mapWithState的区别与使用？
- 14）、Spark Streaming面对高峰数据如何处理？
- 15）、Spark Streaming反压机制？
- 16）、Spark Streaming如何实现ExactlyOnce？
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- 1）、Flink如何保证数据仅且消费一次？
- 2）、Flink如何做checkPoint检查点？分布式快照原理是啥?
- 3）、Flink程序消费过慢如何解决？
- 4）、统计实时流中某一单词出现的总个数（eg：比如一天某商品被点击的PV）？
- 5）、Flink中时间有几种？
- 6）、Flink中窗口有几种？
- 7）、Flink中state如何理解？状态机制?
- 8）、Flink中Operator是啥？
- 9）、Flink中StreamExecutionEnvironment初始化流程？
- 10）、用过DataStream里面的哪些方法？
- 11）、Flink程序调优？
- 12）、Flink如何解决数据乱序问题？Watermark使用过么?EventTime+Watermark可否解决数据乱序问题?
- 13）、Flink的checkpoint存储有哪些(状态存储)？
- 14）、Flink如何实现exactly-once？
- 15）、海量key去重,双十一场景,滑动窗口长度为1小时,滑动距离为10s,亿级别用户,如何计算UV？
- 16）、Flink的checkpoint和spark streaming比较？
- 17）、Flink CEP编程中当状态没有达到时候,数据会保存在哪里？
- 18）、3种时间语义？
- 19）、Flink面对高峰数据如何处理？
- 20）、Flink程序运行慢如何优化处理？
- 21）、Flink程序延迟高如何解决？
- 22）、Flink如何做容错？
- 23）、Flink有没有重启策略？说说有哪几种?
- 24）、Flink分布式快照原理是什么?
- 25）、Flink的Kafka连接器有什么特别的地方?
- 26）、Flink的内存管理?
- 27）、Flink序列化都有哪些?怎么实现的?
- 28）、Flink的window出现了数据倾斜,如何解决?
- 29）、Flink在使用聚合函数GroupBy、KeyBy、Distinct等函数出现数据热点如何解决?
- 30）、Flink如何处理反压?和spark streaming和storm区别有了解么?
- 31）、Flink的Operator Chains算子链了解么?
- 32）、Flink什么时候会把Operator Chain在一起行程算子链?
- 33）、Flink1.7特性?Flink1.9特性
- 34）、Flink组件栈有哪些?
- 35）、Flink运行需要依赖哪些组件?必须依赖Hadoop么?
- 36）、Flink基础编程模型?
- 37）、Flink集群有哪些角色?各有什么作用?
- 38）、Flink中Task Slot概念?Slot和parallelism区别?
- 39）、Flink中常用算子有哪些?
- 40）、Flink分区策略?
- 41）、Flink并行度如何设置?
- 42）、Flink分布式缓存用过没?如何使用?
- 43）、Flink广播变量,使用时候需要注意什么?
- 44）、Flink Table&SQL熟悉不?TableEnvironment这个类有什么作用?
- 45）、Flink SQL实现原理是什么?如何实现SQL的解析?
- 46）、Flink如何支持流批一体的?
- 47）、Flink如何支如何做到高效的数据转换?
- 48）、Flink如何做内存管理?
- 49）、Flink Job提交流程?
- 50）、Flink的三层图结构是哪几个图?
- 51）、Flink中JobManager在集群中扮演的角色?
- 52）、Flink中JobManager在集群启动中扮演的角色?
- 53）、Flink中TaskManager在集群中扮演的角色?
- 54）、Flink中TaskManager在集群启动时候扮演的角色?
- 55）、Flink计算资源的调度是如何实现的?
- 56）、简述Flink的数据抽象以及数据交换过程?
- 57）、FlinkSQL的实现原理?
- 58）、Flink压测和监控?
- 59）、有了Spark为啥还要用Flink?
- 60）、Flink的应用架构有哪些?
- 61）、Flink Barrier对齐?
- 62）、Flink slot和cpu core区别?
- 63）、JobGraph生成?
- 64）、Flink和SparkStreaming区别?
- 65）、Flink中什么场景会用到state?
- 66）、Flink如何快速定位问题?
- 67）、Flink中watermark 机制?
- 68）、Flink集群有哪些角色？各自有什么作用？
- 69）、Flink中多流Join?
- 70）、Flink中两阶段提交?
- 71）、Flink中多流checkpoint?
- 72）、Flink中多流合并反压?
- 73）、Flink中多流Join，数据延迟?
- 74）、Flink中checkpoint存的数据是什么?
- 75）、Flink中checkpoint和savepoint区别?
- 76）、Flink中join类型?
- 77）、Flink与SparkStreaming的优缺点?适用的场景?
- 78）、Flink背压如何实现?
- 79）、Flink如何取消state?1.7版本如如何取消?
- 80）、Flink如何实现自定义sink?
- 81）、Flink分布式缓存?
- 82）、Flink计数器?
- 86）、Flink SQL解析方式?
- 87)、Flink Window的分组？
- 88)、Flink Window 的生命周期？清除？
- 89)、Flink Window 的触发器？以及内置自定义触发器？
- 90)、Flink Window 的窗口函数？
- 91)、Flink Window 的驱逐器Evictors？
- 92)、Flink Window 允许时延？
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- 1）、简述Hive主要结构？
- 2）、Hive解析成MapReduce过程？
- 3）、Hive与传统数据库的区别？
- 4）、Hive内部表和外部表区别？
- 5）、Hive中order by、sort by、distribute by和cluster by的区别？
- 6）、Hive中row_number()、rank()和dense_rank()区别？
- 7）、Hive中常用的系统函数有哪些？
- 8）、Hive使用过udf函数么？如何使用的？
- 9）、Hive如何实现分区？
- 10）、Hive导入和导出数据的方式？
- 11）、Hive窗口函数有哪些?
- 12）、Hive中如何使用UDTF?
- 13）、Hive表关联查询，如何解决数据倾斜问题？
- 14）、Hive中数据的null在底层是如何存储的？
- 15）、Hive有哪些方式保存元数据？各有哪些特点？
- 16）、Hive中split、coalesce和collect_list函数的用法？
- 17）、Hive在join时候大表和小表放置顺序？
- 18）、Hive使用两张表关联，使用MapReduce怎么实现？
- 19）、Hive中使用什么可以代替in查询？
- 20）、所有的Hive任务底层都会执行MapReduce么？
- 21）、Hive函数中UDF、UDAF和UDTF区别？
- 22）、Hive桶表的理解？
- 23）、Hive实现UDF函数的流程？
- 24）、Hive SQL语句是怎么执行的？
- 25）、Hive用过哪些优化？
- 26）、Hive如何设置并行数？
- 27）、Hive如何合并小文件？
- 28）、Hive动态分区？
- 29）、Hive的Fetch抓取？
- 30）、Hive的Group By？
- 31）、Hive的Count(Distinct) 去重统计？
- 32）、Hive的笛卡尔积？
- 33）、Hive的JVM重用？
- 34）、Hive的行列过滤？
- 35）、Hive的Map数？
- 36）、Hive的Reduce数？
- 37）、Hive的并行执行？
- 38）、Hive的本地模式？
- 39）、Hive的列裁剪和分区裁剪？
- 40）、Hive的谓词下推?
- 41）、Hive的严格模式?
- 42）、Hive启用压缩?
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- 1）、HBase是什么？特点有哪些？
- 2）、HBase和Hive的区别？
- 3）、HBase的rowKey如何设计？
- 4）、简述HBase架构模块？
- 5）、描述HBase中一个cell结构？
- 6）、HBase中compact用途是什么？什么时候触发？分为哪两种？有什么区别？有哪些相关参数？
- 7）、HBase优化？
- 8）、HBase如何建立预分区？
- 9）、HBase中HRegionServer宕机如何处理？
- 10）、HBase中scan和get的功能以及实现的异同？
- 11）、HBase读流程？
- 12）、HBase写流程？
- 13）、HBase内部机制是什么？
- 14）、HBase在进行模型设计时重点在什么地方？一张表定义多个Column Family最合适？为什么？
- 15）、如何提高HBase客户端的读写性能？
- 16）、直接将时间戳作为行键存储在HBase中，在写入单个Region时候会发生热点问题，为什么？
- 17）、请描述如何解决HBase中Region太大和Region太小带来的冲突？
- 18）、简述下布隆过滤器的原理？HBase中如何使用的？
- 19）、简述下LSM树的原理？HBase中如何使用的？
- 20）、HBase中二级索引原理？有使用过么？
- 21）、HBase有put方法，那如何批量进HBase中？用什么方法？
- 22）、访问HBase有哪些方式？
- 23）、HBase中最小存储单元是什么？
- 24）、HBase中的MemStore是用来做什么的？
- 25）、HBase中scan对象的setCache和setBatch方法的使用？
- 26）、每天百亿数据存入HBase，如何保证数据的存储正确以及在规定时间里全部录入完毕，不残留数据？
- 27）、HBase的RowFilter和BloomFilter原理？
- 28）、HBase的HRegion如何划分的？
- 29）、HBase的HRegion如何分裂的？
- 30）、HBase的MemStore和BlockCache区别？
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- 1）、自己写个HDFS需要实现哪些模块？
- 2）、HDFS读流程？
- 3）、HDFS写流程？
- 4）、HDFS的事物日志和镜像文件怎么理解？
- 5）、HDFS的SecondaryNameNode工作机制？
- 6）、HDFS的NameNode和SecondaryNameNode区别？
- 7）、HDFS节点动态上线下线怎么操作？
- 8）、HDFS的单点问题？如何解决？
- 9）、HDFS的HA如何实现？
- 10）、HDFS的Federation如何理解？
- 11）、HDFS的Block和spark的partition有什么区别？
- 12）、HDFS的压缩算法？
- 13）、HDFS的3个DataNode，其中有一个出现问题，会怎么样？
- 14）、HDFS的小文件过多时候，如何解决小文件问题？
- 15）、有一个200M文件写入HDFS，是先写入128M复制完之后再写72M，还是全部写完再复制？
- 16）、HDFS中的RPC协议，底层是如何进行封装的？
- 17）、HDFS出现文件丢失怎么处理？
- 18）、描述HDFS的SecondaryNameNode进行checkpoint的过程？
- 19）、HDFS的数据完整性如何保证？
- 20）、HDFS什么时候进入安全模式？
- 21）、HDFS的副本存放机制？
- 22）、如何理解分布式？
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- 1）、MapReduce和Spark都是并行计算，有什么区别？
- 2）、Spark比MapReduce快么？为什么快？快在哪里？
- 3）、MapReduce的Shuffle过程？
- 4）、MapReduce架构原理？
- 5）、MapReduce如何读取小文件？
- 6）、MapReduce调优？
- 7）、MapReduce作业执行过程？
- 8）、MapReduce切片机制？
- 9）、描述mapReduce中combiner的作用是什么，一般使用情景，哪些情况不需要，及和reduce的区别？
- 10）、描述Hadoop MapReduce的容错机制？
- 11）、在一个运行的Hadoop 任务中，什么是InputSplit？
- 12）、如何判定一个job的map和reduce的数量?
- 13）、分片与分块的区别？
- 14）、什么叫数据本地性？Hadoop采用了哪些机制提高任务的数据本地性？
- 15）、编写MapReduce作业时，如何做到在Reduce阶段，先对key排序，再对value排序？
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- 1）、说说Java中有哪些数据结构？
- 2）、Java中有几种基本类型，各占多少字节？
- 3）、Java中String可以被继承不？String、StringBuffer和StringBuilder有什么区别？
- 4）、Java中ArrayList和LinkedList有什么区别？
- 5）、Java中类的初始化顺序？
- 6）、Java中HashMap内部实现原理？如何扩容？线程安全不？
- 7）、描述动态代理的几种实现方式？
- 8）、Java的反射中，Class.forName和ClassLoader区别？
- 9）、Java中nio和bio区别？
- 10）、写出三种单例模式实现方式？
- 11）、垃圾回收机制？
- 12）、Java的内存模型？
- 13）、数组和链表数据结构描述？各自时间复杂度
- 14）、Java1.5中引入了泛型，泛型的存在用来解决什么问题？
- 15）、Java的HashSet内部如何实现的？
- 16）、Java中List、Set和Map之间的区别？
- 17）、Java中哪些集合类是线程安全的？
- 18）、Java中synchronized和volatile区别？
- 19）、Jvm中一次完整的GC流程？
- 20）、Java中CurrentHashMap和HashMap的区别？
- 21）、Java中int和Integer区别？
- 22）、Java中内存溢出和内存泄漏区别？
- 23）、Java中进程和线程的区别？
- 24）、深拷贝和浅拷贝区别？
- 25）、什么是值传递和引用传递？
- 26）、可以在static环境中访问非static变量吗？
- 27）、Java支持多继承么,为什么？
- 28）、构造器是否可被重写？
- 29）、char型变量中能不能存贮一个中文汉字，为什么？
- 30）、如何实现对象克隆？
- 31）、object中定义了哪些方法？
- 32）、hashCode的作用是什么？
- 34）、列举出JAVA中6个比较常用的包？
- 35）、JDK 7有哪些新特性？
- 36）、JDK 和 JRE 有什么区别？
- 37）、说说你熟悉的设计模式有哪些？
- 38）、在自己的代码中，如果创建一个java.lang.String类，这个类是否可以被类加载器加载？为什么？
- 39）、java8的新特性?
- 40）、switch是否能作用在byte 上，是否能作用在long 上，是否能作用在String上?
- 41）、是否可以从一个静态（static）方法内部发出对非静态（non-static）方法的调用?
- 42）、equals与==的区别?
- 43）、final, finally, finalize 的区别?
- 44）、重载和重写的区别?
- 45）、BIO、NIO、AIO 有什么区别?
- 46）、String，StringBuffer，StringBuilder的区别?
- 47）、Comparator与Comparable有什么区别?
- 48）、说说反射的用途及实现原理，Java获取反射的三种方法?
- 49）、Java中IO流分为几种?
- 50）、Java创建对象有几种方式?
- 51）、守护线程是什么？用什么方法实现守护线程?
- 52）、String s与new String与有什么区别?
- 53）、反射中，Class.forName和ClassLoader的区别?
- 54）、Java的类加载机制?
- 55）、JVM调优?
- 56）、数据库3范式?
- 57）、rpc服务和http服务区别?
- 58）、CurrentHashMap底层结构?
- 59）、单例模式双重检测机制?
- 60）、java字符串contains实现原理?
- 61）、Java map的contains实现?
- 62）、java1.8 currentHashMap原理?
- 63）、java CAS机制?
- 64）、java中的悲观锁与乐观锁?
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- 1）、伴生对象Object和伴生类Class区别？
- 2）、var、val和def三个关键字之间的区别？
- 3）、trait和abstract class区别？
- 4）、case class是什么？
- 5）、apply和unapply区别？以及各自的使用场景？
- 6）、Nil、Null、None和Nothing四个类型的区别？
- 7）、Unit类型是什么？
- 8）、Option类型的定义和使用场景？
- 9）、yield如何工作？
- 10）、Scala隐士转换如何理解？什么场景下使用？
- 11）、什么是偏函数？
- 12）、什么是柯里化？
- 13）、什么是闭包？
- 14）、Array和ArrayBuffer区别？
- 15）、Scala中协变和逆变区别？
- 16）、Scala中有break么？
- 17）、Scala中上界和下界区别？
- 18）、Scala中Any AnyRef AnyVal区别？
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- 1）、Kafka如何保证消息的顺序？
- 2）、Kafka的receiver和direct区别？
- 3）、Kafka和Flink保证仅消费一次ExactlyOnce？
- 4）、Kafka中ISR、AR表示什么？
- 5）、Kafka中HW、LEO等表示什么意思？
- 6）、Kafka中是怎么体现消息顺序性的？
- 7）、Kafka中分区器、序列化器、拦截器是否了解？它们之间的顺序使什么？
- 8）、Kafka生产者客户端整体结构式什么样子的？使用了几个线程处理？分别是什么？
- 9）、Kafka消费组中的消费者个数如果超过了topic的分区，那么就会有消费者消费不到数据，这句话是否正确？
- 10）、Kafka中消费者提交消费位移时提交的是当前消费到的最新消息offset还是offset+1？
- 11）、Kafka中有哪些情形会造成重复消费？
- 12）、Kafka中有哪些情形会造成消息漏消费？
- 13）、当使用kafka-topics.sh创建(删除)一个topic之后，kafka背后会执行什么逻辑？
- 14）、Kafka的topic分区数可不可以增加？如果可以怎么增加？如果不可以，那又是为什么？
- 15）、Kafka的topic分区数可不可以减少？如果可以怎么增加？如果不可以，那又是为什么？
- 16）、Kafka有内部的topic么？如果有是什么？有什么用？
- 17）、Kafka分区分配的概念？
- 18）、简述Kafka日志目录结构？
- 19）、如果指定了一个offset，Kafka Controller怎么找到对应的消息？
- 20）、Kafka Controller的作用？
- 21）、Kafka中有哪些地方需要选举，这些地方的选举策略有哪些？
- 22）、Kafka失效副本是指什么？有哪些应对策略？
- 23）、Kafka的哪些设计让它有如此高的性能？
- 24）、简述Kafka的基础架构？
- 25）、Kafka的用途有哪些？适用于哪些使用场景？
- 26）、Kafka中过期数据清理？
- 27）、Kafka中幂等是怎么实现的？
- 28）、Kafka中优先副本是什么？有什么特殊的作用？
- 29）、Kafka中zookeeper作用是什么？
- 30）、Kafka的ACK机制？
- 31）、Kafka如何实现ExactlyOnce？
- 32）、说说Kafka的使用场景？
- 33）、Kafka与传统MQ消息系统之间有三个关键区别？
- 34）、kafka如何保证不丢失消息？
- 35）、Kafka分区的目的？
- 36）、Kafka消息是采用Pull模式，还是Push模式？
- 37）、Kafka 数据存储类型？
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- 1）、Doris数据模型？
- 2）、Doris底层存储原理？
- 3）、MPP引擎的选型？
- 4）、Doris简介？
- 5）、Doris适用场景？
- 6）、Doris的查询规划过程？
- 7）、Doris的Rollup？
- 8）、Doris的写入方式？
- 9）、Doris优缺点？
- 10）、Doris查询方式？
- 11）、Doris的调度？
- 12）、Doris的数据划分？
- 13）、Doris的Bitmap去重？
- 14）、Doris、ClickHouse、Druid对比？
- 15）、Doris内置函数？
- 16）、MPP数据库？
- 17）、数据库架构设计？
- 18）、Doris近似去重、精确去重功能？
- 19）、DorisDB基本概念？
- 20）、Doris分区？
- 21）、Doris分桶？
- 22）、Doris的Bloom Filter索引？
- 23）、Doris物化视图？
- 24）、Doris系统架构？
- 25）、Doris的Rollup？
- 26）、Doris用Bitmap实现精确去重？
- 27）、Doris用HLL(HyperLogLog)实现近似去重？
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- 1）、1、Flink API&SQL概述？是什么？
- 2）、Flink API&SQL的planner？
- 3）、Flink API&SQL的编程模板？
- 4）、Flink API&SQL的TableEnvironment？
- 5）、catalog是什么？
- 6）、catalog中创建临时表与永久表？
- 7）、catalog中创建虚表(Virtual Tables)？
- 8）、catalog中创建外部数据源表(Connector Tables)？
- 9）、查询表Table API方式？
- 10）、查询表SQL方式？
- 11）、API&SQL底层的转换与执行，Old planner？
- 12）、API&SQL底层的转换与执行 Blink planner？
- 13）、查询优化，Old planner？
- 14）、查询优化，Blink planner？