以下面的 SQL 为例，我们来介绍下其在离线中和在实时中执行的区别，对比学习一下，大家就比较清楚了。
INSERT INTO target_table
SELECT PRETTY_PRINT(order_id) FROM Orders
Where id > 3这个 SQL 对应的实时任务，假设 Orders 为 kafka，target_table 也为 Kafka，在执行时，会生成三个算子：
- 数据源算子(From Order)：连接到 Kafka topic，数据源算子一直运行，实时的从 Order Kafka 中一条一条的读取数据，然后一条一条发送给下游的 过滤和字段标准化算子。
- 过滤和字段标准化算子(Where id > 3 和 PRETTY_PRINT(order_id))：接收到上游算子发的一条一条的数据，然后判断 id > 3?将判断结果为 true 的数据执行 PRETTY_PRINT UDF 后，一条一条将计算结果数据发给下游 数据汇算子。
- 数据汇算子(INSERT INTO target_table)：接收到上游发的一条一条的数据，写入到 target_table Kafka 中。
可以看到这个实时任务的所有算子是以一种 pipeline 模式运行的，所有的算子在同一时刻都是处于 running 状态的，24 小时一直在运行，实时任务中也没有离线中常见的分区概念。
select & where
关于看如何看一段 Flink SQL 最终的执行计划：
最好的方法就如上图，看 Flink web ui 的算子图，算子图上详细的标记清楚了每一个算子做的事情。以上图来说，我们可以看到主要有三个算子：
- Source 算子：Source: TableSourceScan(table=[[default_catalog, default_database, Orders]], fields=[order_id, name]) -> Calc(select=[order_id, name, CAST(CURRENT_TIMESTAMP()) AS row_time]) -> WatermarkAssigner(rowtime=[row_time], watermark=[(row_time - 5000:INTERVAL SECOND)]) ，其中 Source 表名称为 table=[[default_catalog, default_database, Orders]，字段为 select=[order_id, name, CAST(CURRENT_TIMESTAMP()) AS row_time]，Watermark 策略为 rowtime=[row_time], watermark=[(row_time - 5000:INTERVAL SECOND)]。
- 过滤算子：Calc(select=[order_id, name, row_time], where=[(order_id > 3)]) -> NotNullEnforcer(fields=[order_id])，其中过滤条件为 where=[(order_id > 3)]，结果字段为 select=[order_id, name, row_time]
- Sink 算子：Sink: Sink(table=[default_catalog.default_database.target_table], fields=[order_id, name, row_time])，其中最终产出的表名称为 table=[default_catalog.default_database.target_table]，表字段为 fields=[order_id, name, row_time]。
可以看到 Flink SQL 具体执行了哪些操作是非常详细的标记在算子图上。所以小伙伴萌一定要学会看算子图，这是掌握 debug、调优前最基础的一个技巧。
那么如果这个 SQL 放在 Hive 中执行时，假设其中 Orders 为 Hive 表，target_table 也为 Hive 表，其也会生成三个类似的算子(虽然实际可能会被优化为一个算子，这里为了方便对比，划分为三个进行介绍)，离线和实时任务的执行方式完全不同：
- 数据源算子(From Order)：数据源从 Order Hive 表(通常都是读一天、一小时的分区数据)中一次性读取所有的数据，然后将读到的数据全部发给下游 过滤字段标准化算子，然后 数据源算子就运行结束了，释放资源了。
- 过滤和字段标准化算子(Where id > 3 和 PRETTY_PRINT(order_id))：接收到上游算子的所有数据，然后遍历所有数据判断 id > 3?将判断结果为 true 的数据执行 PRETTY_PRINT UDF 后，将所有数据发给下游 数据汇算子，然后 过滤和字段标准化算子 就运行结束了，释放资源了。
- 数据汇算子(INSERT INTO target_table)：接收到上游的所有数据，将所有数据都写到 target_table Hive 表中，然后整个任务就运行结束了，整个任务的资源也就都释放了。
可以看到离线任务的算子是分阶段(stage)进行运行的，每一个 stage 运行结束之后，然后下一个 stage 开始运行，全部的 stage 运行完成之后，这个离线任务就跑结束了。
注意：
很多小伙伴都是之前做过离线数仓的，熟悉了离线的分区、计算任务定时调度运行这两个概念，所以在最初接触 Flink SQL 时，会以为 Flink SQL 实时任务也会存在这两个概念，这里博主做一下解释。
- 分区概念：离线由于能力限制问题，通常都是进行一批一批的数据计算，每一批数据的数据量都是有限的集合，这一批一批的数据自然的划分方式就是时间，比如按小时、天进行划分分区。但是 在实时任务中，是没有分区的概念的，实时任务的上游、下游都是无限的数据流。
- 计算任务定时调度概念：同上，离线就是由于计算能力限制，数据要一批一批算，一批一批输入、产出，所以要按照小时、天定时的调度和计算。但是在实时任务中，是没有定时调度的概念的，实时任务一旦运行起来就是 24 小时不间断，不间断的处理上游无限的数据，不简单的产出数据给到下游。
3.DML：SELECT DISTINCT 子句
- 应用场景(支持 Batch\Streaming)：语句和离线 Hive SQL SELECT DISTINCT 语句一样的，xdm，用作根据 key 进行数据去重。
- 直接上案例：
INSERT into target_table
SELECT
DISTINCT id
FROM Orders- SQL 语义：
也是拿离线和实时做对比。
这个 SQL 对应的实时任务，假设 Orders 为 kafka，target_table 也为 Kafka，在执行时，会生成三个算子：
- 数据源算子(From Order)：连接到 Kafka topic，数据源算子一直运行，实时的从 Order Kafka 中一条一条的读取数据，然后一条一条发送给下游的 去重算子。
- 去重算子(DISTINCT id)：接收到上游算子发的一条一条的数据，然后判断这个 id 之前是否已经来过了，判断方式就是使用 Flink 中的 state 状态，如果状态中已经有这个 id 了，则说明已经来过了，不往下游算子发，如果状态中没有这个 id，则说明没来过，则往下游算子发，也是一条一条发给下游 。 数据汇算子数据汇算子(INSERT INTO target_table)：接收到上游发的一条一条的数据，写入到target_table Kafka 中。
select distinct
注意：
对于实时任务，计算时的状态可能会无限增长。
状态大小取决于不同 key(上述案例为 id 字段)的数量。为了防止状态无限变大，我们可以设置状态的 TTL。但是这可能会影响查询结果的正确性，比如某个 key 的数据过期从状态中删除了，那么下次再来这么一个 key，由于在状态中找不到，就又会输出一遍。
那么如果这个 SQL 放在 Hive 中执行时，假设其中 Orders 为 Hive 表，target_table 也为 Hive 表，其也会生成三个相同的算子(虽然可能会被优化为一个算子，这里为了方便对比，划分为三个进行介绍)，但是其和实时任务的执行方式完全不同：
- 数据源算子(From Order)：数据源从 Order Hive 表(通常都有天、小时分区限制)中一次性读取所有的数据，然后将读到的数据全部发给下游去重算子，然后 数据源算子 就运行结束了，释放资源了。
- 去重算子(DISTINCT id)：接收到上游算子的所有数据，然后遍历所有数据进行去重，将去重完的所有结果数据发给下游 数据汇算子，然后 去重算子就运行结束了，释放资源了。
- 数据汇算子(INSERT INTO target_table)：接收到上游的所有数据，将所有数据都写到 target_table Hive 中，然后整个任务就运行结束了，整个任务的资源也就都释放了。
