请教个flink sql问题：为啥TVF不支持changelog呢？

是的，Flink 1.17.1 支持 Hive 方言。Flink 的 Hive 方言允许用户使用类似于 Hive QL 的语法来编写 Flink 作业，从而更容易地迁移和集成现有的 Hive 查询和数据处理逻辑。这对于那些熟悉 Hive 但希望利用 Flink 的流处理和批处理能力的用户来说是非常有用的。

在 Flink 1.17.1 中，你可以通过配置 Flink 以使用 Hive 的元数据、UDF（用户自定义函数）和其他功能，从而实现与 Hive 的更紧密集成。这通常涉及设置 Flink 以连接到 Hive Metastore，以及可能需要在 Flink 的类路径中包含 Hive 的相关依赖项。

请注意，虽然 Flink 支持 Hive 方言，但两者在功能和性能上可能存在差异。因此，在使用 Flink 的 Hive 方言时，建议仔细测试你的查询以确保它们按预期工作，并充分利用 Flink 的并行和分布式处理能力。

Flink SQL 中的分组窗口聚合 TVF 是一种新的窗口聚合方式，用于替代旧版的窗口分组语法。TVF 是表值函数的缩写，表示返回值是一张表的函数。

窗口聚合 TVF 可以按照不同类型的窗口函数对数据进行分组和聚合。

而在动态表的概念中，其输出结果不是一个简单的“结果记录”不断追加的状态，而是一个需要对“前序”结果进行修正的状态；为了能向下游传递其输出结果的动态信息，flink 设计了一种 DataStream，叫做changelogStream（改变日志流）

——参考链接。

目前不直接支持 changelog 流的主要原因在于其设计初衷是为了处理静态或有界的数据集，或者生成一个确定的结果集。

Flink Table & SQL 的 Table API 和 SQL API 是为批处理和流处理而设计的。这两种处理模式的主要区别在于数据输入的连续性：在批处理中，数据被视为离散的，而在流处理中，数据被视为连续的。

在流处理中，数据是连续、无界的，因此需要一种机制来处理数据的变化。Changelog 格式提供了一种标准化的方式来表示数据的变化，并允许系统以事件驱动的方式处理这些变化。

然而，Table API 和 SQL API 的 Table & View 模式（TVF）主要是为批处理设计的。在批处理中，数据是静态的，并且已知的。因此，对于 TVF 来说，它们不需要 Changelog 格式来处理数据的变化。

尽管 Flink 的流处理 API（DataStream API 和 DataStream SQL）支持 Changelog 格式，但 TVF 不支持的主要原因是它们的设计目标和上下文不同。

如果你需要在批处理环境中处理数据的变化，可能需要考虑使用其他技术或工具，例如使用外部的数据仓库或数据库系统来存储和查询数据。

Apache Flink SQL中的Table Valued Functions (TVF) 是一种用户自定义函数，它返回的是一个表结构的结果。在流处理场景下，Changelog是一种记录数据变更（插入、更新、删除）的消息格式，这对于实现精确一次的状态一致性至关重要。关于TVF不支持changelog的问题，可能的原因在于：

1. TVF设计目的与Changelog机制不完全匹配：

   • TVF主要用于计算逻辑的封装和复用，其输出通常是一个静态或者动态计算得出的表结构数据，而不是数据源的原始变更事件流。

2. 数据抽象层级的不同：

   • Changelog是在Flink内部用于表示数据流变更状态的核心概念，尤其在处理Upsert流或CDC数据源时发挥作用。
   • 而TVF属于较高层级的SQL表达式，它更关注的是函数的输入转换为输出的逻辑，而不涉及底层的变更日志管理。

3. 处理逻辑的复杂性：

   • Changelog处理通常涉及到复杂的事件时间窗口、水印机制以及状态管理，这超出了普通TVF功能的范畴。

所以，如果要在Flink SQL中处理类似Changelog的数据源，一般会通过连接到支持Changelog格式的数据源（如Kafka结合Debezium等CDC工具），并利用Flink的Table API或SQL的内置 Upsert 功能来消费和处理变更日志，而非通过TVF的方式来实现。

的确，目前Flink SQL TVFs（Table Valued Functions）还不支持Changelog表结构的变化检测。

这是因为TVFs的设计目标是为了提高查询效率而优化过的函数，而非针对实时变化的数据集设计。相比之下，Changelog表是用来跟踪数据变更历史的，主要用于审计目的，而不适合用于快速计算。

如果你真的需要在TVFs中使用Changelog表的功能，可能需要寻找其他的解决方案，例如利用Flink CDC插件或者自定义SQL扩展等方式来满足需求。

TVF（Table-Valued Function）是Flink SQL中的一个重要概念，用于实现对数据流进行处理和转换。TVF可以看作是一个动态的表，可以对其进行各种查询和操作。然而，TVF并不支持changelog，即无法记录其输入数据流的历史变化。
原因在于TVF的设计理念和实现方式。TVF的主要目的是为了高效地处理数据流，因此它更关注对数据的实时处理和转换，而不是数据的持久化。TVF通常是在数据流上执行的，数据流可以是来自外部数据源（如Kafka、文件系统等）的数据，也可以是其他Flink算子产生的数据。在数据流处理过程中，TVF会对数据进行转换和聚合操作，并将结果写入到新的数据流中，以支持各种查询和分析需求。
由于TVF是在数据流上执行的，因此它的输入数据流是不断变化的，而TVF本身并不负责记录这些变化的历史。如果需要记录数据的历史变化，可以使用Flink的窗口函数（如Tumbling Windows、Sliding Windows、Session Windows等）来实现。窗口函数可以在一定程度上实现数据的持久化，并支持各种时间窗口内的聚合和查询操作。

Changelog的特性要求对流式数据进行持续的跟踪和更新，而TVF主要是为了对静态数据集进行复杂的转换和聚合操作而设计的。因此，TVF本身并不具备Changelog所需的流式处理能力。

本文为您介绍Window TVF修改的可兼容性和不可兼容性详情。https://help.aliyun.com/zh/flink/user-guide/window-tvf?spm=a2c4g.11186623.0.i140