问题一：flink在提交任务后，在源端数据库会有一个进程 ， 这个进程是在干嘛呢？
问下大家 flink在提交任务后，在源端数据库会有一个进程 ，
这个进程会执行很长时间，数据量大概是400多w。 这个进程是在干嘛呢？
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问题二：实时计算 Flink版ScanTableSource会扫描数据源所有行嘛？
实时计算 Flink版ScanTableSource会扫描数据源所有行嘛？
参考回答：
ScanTableSource 是 Flink SQL 的一个接口，用于定义一个可以被扫描的数据源。ScanTableSource 会根据查询计划的需要，扫描数据源的所有行或者部分行。
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问题三：flink 读取kafka 源的数据, 要对该数据进行过滤,过滤条件可以从外部的配置表中动态加载吗
flink 读取kafka 源的数据, 要对该数据进行过滤,过滤条件可以从外部的配置表中动态加载吗
参考回答：
这个肯定是可以的。
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问题四：实时计算 Flink版ScanTableSource会扫描数据源所有行嘛？
实时计算 Flink版ScanTableSource会扫描数据源所有行嘛？ScanTableSource如果我想要他把条件直接推到数据源是不是需要实现SupportsFilterPushDown这个接口
参考回答：
阿里云实时计算 Flink版的ScanTableSource不会扫描数据源中的所有行，而是根据Flink任务的需求进行逐行扫描。ScanTableSource会根据Flink任务中的过滤条件，逐行读取符合条件的数据，并将其传递给Flink任务进行处理。
如果您想要ScanTableSource将条件直接推送到数据源，以减少不必要的数据传输和处理，可以实现SupportsFilterPushDown接口。该接口可以让Flink任务将过滤条件直接下推到数据源，以减少扫描的数据量，提高查询性能。
实现SupportsFilterPushDown接口需要在ScanTableSource中实现两个方法：
setPredicate：该方法将Flink任务中的过滤条件转换为数据源可以处理的格式，并将其保存到ScanTableSource中。
applyPredicate：该方法根据ScanTableSource中保存的过滤条件，将其应用于数据源中的数据，并返回符合条件的数据。
实现SupportsFilterPushDown接口可以大幅提高查询性能，并减少不必要的数据传输和处理。不过需要注意的是，实现SupportsFilterPushDown接口需要对Flink和数据源的技术有一定的了解，如果您遇到了问题或困难，建议向阿里云技术支持或Flink社区寻求帮助。
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问题五：实时计算 Flink版hive能作为数据源source实时读取吗？？
实时计算 Flink版hive能作为数据源source实时读取吗？？
参考回答：
阿里云实时计算 Flink版支持从Hive中读取数据作为实时计算任务的数据源，可以使用Hive作为Flink任务的Source来实时读取Hive表的数据。
在Flink中，可以使用HiveCatalog来访问Hive中的数据，并将其作为实时计算任务的数据源。HiveCatalog是Flink内置的Hive元数据存储库，可以连接到Hive集群中的元数据服务，并通过SQL语句读取Hive表的数据。
下面是一些基本的步骤，可以帮助您使用Hive作为Flink任务的数据源：
安装和配置HiveCatalog：在阿里云实时计算Flink版的Standalone集群中，可以使用Flink的内置HiveCatalog来访问Hive表。可以参考阿里云官方文档来完成HiveCatalog的安装和配置。
创建Flink任务：在Flink任务中，可以使用HiveCatalog来访问Hive表，并将其作为数据源。可以使用Flink提供的SQL API或DataStream API来读取和处理Hive表的数据。
配置读取Hive表的SQL语句：在Flink任务中，需要配置读取Hive表的SQL语句，以便将Hive表的数据作为数据源传递给Flink任务。可以使用Flink提供的SQL语句来访问Hive表，如“SELECT * FROM myHiveTable”。
测试任务：在配置完Flink任务后，可以进行一些测试，以确保任务能够正常工作。可以通过手动插入和更新Hive表的数据，来验证Flink任务是否能够及时读取和处理Hive表的数据。
需要注意的是，使用Hive作为Flink任务的数据源需要对Hive和Flink的技术有一定的了解。如果您遇到了问题或困难，建议您向阿里云技术支持或Flink社区寻求帮助。
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