Flink 中一直抱这个错 有大佬知道怎么解决吗？

操作使Flink失去时间属性特性。比如如下操作：

1、对时间属性字段以外的字段进行GROUP BY（滚动窗口、滑动窗口或会话窗口中的GROUP BY除外）操作。

2、双流JOIN操作。

3、复杂事件处理（CEP）语句中的MATCH_RECOGNIZE操作

4、OVER窗口中的PARTITION BY操作

5、UNION操作。UNION = RETRACT＋UNION ALL

——参考链接。

你遇到的问题是尝试将 TIMESTAMP(3) 类型列作为窗口策略的一部分，但 Flink 不支持这样做。这通常是由于你的 SQL 查询语法有问题或者没有正确的配置窗口属性造成的。

以下是几个可能导致此问题的原因及相应的解决方案：

• 错误的 SQL 语法：如果你正在使用的 SQL 查询中包含了无效的窗口声明，则可能会收到这样的错误消息。请仔细检查查询语句，确保它们符合标准的 SQL 格式规范。

• 缺少窗口属性：如果在 SQL 查询中没有明确指明窗口属性，也可能会产生类似的错误提示。你应该在窗口声明后面加上合适的参数，如下所示：

SELECT ... FROM table_name WINDOW TUMBLE_STARTING OVER (PARTITION BY column ORDER BY timestamp_column ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)

这里需要注意的是，timestamp_column 必须是你表中存在的字段名，否则也会报错。

• 其他潜在问题：还有可能出现其他的因素导致这个问题的发生，包括但不限于环境变量设置不当、JDBC连接池冲突等问题。建议查看相关的日志文件，看看有没有更多的线索可以帮助定位问题所在。另外，也可以查阅相关文档资料，寻找类似问题的解决方案。

这个问题是因为你的窗口表达式（例如 TUMBLE/WINDOW/FIRST_VALUE/TIMESTAMPDIFF 等）是在 TIMESTAMP 类型列上的时间戳属性 (TIMESTAMP) 上被应用的，而这种类型不适用于窗口运算符。为了修复此问题，你需要将窗口应用于具有适当时间单位的列。这通常意味着你应该有一个包含日期或小时级别的列作为时间戳字段。请参考以下示例以更好地理解如何调整窗口表达式：

val eventsTable = ... // your table with columns like id, date, hour, value ...

// Define the time attribute column as 'date' or another appropriate timestamp field.
val timeAttributeColumn = "date"

// Create an event stream from the table using the time attribute column for windowing strategy definition:
val eventsStream = TableConfig.create()
    .setParallelism(parallelism)
    .addInput(eventsTable)

eventsStream.add(new Window(
    new TumbleOverlapping tumblingStrategy,
    new FieldSet(timeAttributeColumn),
    new WatermarkStrategy(),
    new Time.timeUnit(TIMESTAMP_UTC))
);

// Execute and get results of the query
executionResult.print();

在这个例子中，“tumblingStrategy”，"timeAttributeColumn", 和 “WatermarkStrategy” 都应该是针对合适时间单位的相应参数。具体来说，它们应分别对应于适当的滚动策略（比如 TUMBLE），时间属性列名（这里假设为 'date' 或其他合适的列名），以及水印策略。

可能在尝试执行一个带有窗口计算的 SQL 查询。这里有一些建议来帮助您解决这个问题：

1. 确保您的 Flink 版本与您的 SQL 查询兼容。特别是，请确保您使用的是 Flink 1.13 或更高版本，因为 Flink 1.12 之前的版本在处理 CUMULATE 窗口函数时有一些限制。
2. 检查您的窗口定义。在 Flink 中，您需要使用 TUMBLE 或 SLIDE 窗口定义，而不是 INTERVAL。例如，如果您想要一个 5 分钟的窗口，您可以使用 TUMBLE(table trade n order, 5 minutes)。如果您想要一个基于日期的窗口，您可以使用 TUMBLE(table trade n order, 1 day)。
3. 确保您正确地使用了 CUMULATE 函数。在 Flink 中，CUMULATE 函数需要两个参数：一个窗口定义和一个聚合函数。例如，如果您想要计算每个窗口的累计和，您可以使用 CUMULATE(sum(deduct_amt), TUMBLE(table trade n order, 5 minutes))。
4. 检查您的数据源和数据类型。确保您的数据源能够提供所需的数据，并且您的数据类型与您的 SQL 查询中使用的一致。