今天的目标是了解flink table & sql的发展历程，理解为何使用table api & sql，掌握如何使用flink table & sql进行批处理和流处理开发，以及学习常见的开发案例和flink-sql的常用算子。
Flink Table & SQL提供了一种更高抽象层次的操作，其底层依赖于Flink Runtime的Stream流程。批处理可以看作是流处理的一种特殊形态。Flink SQL遵循ANSI的SQL规范。在Flink 1.9之前，Flink SQL包含两套Table API：DataStream Table API（用于流处理）和DataSet Table API（用于批处理）。
Planner（查询器）负责将抽象语法树通过parser、optimizer和codegen（模板代码生成）转化为Flink Runtime直接执行的代码。Planner包括旧版Planner和Blink Planner，后者实现了流批一体化处理，是默认的Planner。
Flink Table & SQL的程序结构涉及动态表和连续查询。Flink-SQL的常用算子包括Join操作，如full join。
此外，介绍了多语言实现WordCount问题，构建模块和导包问题，以及Operator state案例。如果没有设置每秒钟生成一条记录，状态不会被保存，每次都会从头开始。这是因为checkpoint需要1秒钟，但每5条数据生成时会抛出异常，导致完整的checkpoint状态备份未能完成，每次重启后都需要重新开始消费。
