1. Flink表接受是基于dataset、datastream的；首先需要注册一个dataset，然后通过sql去查询这个dataset，返回的即使基于dataset查询结果，这个查询结构就是Flink的表；除此之外，FLink支持很多外部的数据源，比如Csv文件等都可以映射到表操作；
2. Flink的流计算，基于窗口的流计算，里面会有很多操作，比如聚合，join，注意，这些操作计算的对象都是窗口，是累积的多个窗口进行了；这个和spark的parittion（分区）很类似（当然Flink也有Partition的概念）；只不过Spark的分区是来自于底层数据源（比如Hive）的处理；对于Flink而言他的数据源的处理结果其实就是窗口（可以指定某个时间段内的数据），然后对累积的几个窗口数据进行数据操作；还有一种是增量运算，就是针对一个窗口，没进入到一个数据，就进行一次操作，比如reduce，fold等；还有一种是增量运算，就是等窗口的数据集齐了之后再一并处理；
3. Flink的三个时间点：EventTime，终端事件发生的时间；Ingestion Time，是到了终端事件数据到达服务器端的时间；Processing Time，数据被真正处理（运算）时间；
4. 什么是waterMarker？其实我理解就是指定每个窗口的约束，比如我们约束一个窗口只接受序号大于20的数据，这个时候，这个窗口可以接受大于20的数据。