
Flink ML 基本概念Table API、Stage、Pipeline 与 Graph
Flink ML 基于 Table API 构建,提供了一套完整的机器学习组件抽象。其核心架构围绕 Stage 概念展开,包括 Estimator(训练模型)、Transformer(特征转换)、AlgoOperator(通用计算)和 Model(携带参数的模型)四种基本组件。通过 Pipeline 和 Graph 两种构建方式,用户可以将这些组件灵活组合成完整的机器学习流程。其中 Pipeline 提供线性执行链,支持训练时顺序执行 Estimator 的 fit() 和 transform(),预测时串
Flink SQL「SHOW / SHOW CREATE」元数据巡检、DDL 复刻与排障速查(含 Java 示例)
Flink SQL 提供了丰富的 SHOW 命令用于元数据查询和管理,主要包括两类功能:SHOW 用于列出对象清单,SHOW CREATE 用于生成对象的创建语句。支持查询的对象包括 catalog、database、table、view、function 等多种元数据。这些命令可以通过 Java API 的 TableEnvironment.executeSql() 执行,返回可打印的结果。SHOW 命令支持 LIKE/ILIKE 等过滤条件,特别适用于开发调试、环境复刻和问题排查场景,是 Flink S


