实时计算Streaming提供了一套完整的WEB-SQL IDE工具，同时还提供原生Flink代码的提交运行。
任务类型
实时计算Streaming提供了3种任务类型，分别适用于不同的使用场景：
FlinkSQL任务
SQL任务支持您直接在Web端编辑和维护Flink SQL代码，并可方便地调试运行和协作开发。实时计算Streaming还支持代码内容的版本管理、关键字高亮能功能。
Flink任务
基于原生Flink Java API的任务。
实时采集任务
实时任务主要完成数据实时采集以供后续实时计算Streaming或其他组件处理，详细的配置规范请参考 数据采集 模块。
实时任务的处理流程通常分3步，前2步建立好数据源（维表）与数据目标，之后再写数据计算的逻辑，完成对实时数据的分析处理。
FlinkSQL任务使用SQL的形式处理Kafka内的流式数据，因此，在处理时，需要开发人员将Kafka内的数据看做一张虚拟的"`二维表`"，之后即可通过FlinkStreamSQL实现对二维表的处理，并将计算结果输出。
新建任务
实时计算提供了3种任务类型，本节以创建SQL任务为例，介绍如何创建一个任务并编辑代码内容。
FlinkSQL任务
本节以创建FlinkSQL任务为例，介绍一个FlinkSQL任务创建的完整流程。
新建FlinkSQL任务
进入数据开发 菜单，点击创建任务 按钮，并填写新建任务弹出框中的配置项，配置项说明：
1.任务名称：需输入英文字母、数字、下划线组成，不超过64个字符。
2.任务类型：可选择FlinkSQL、Flink、实时采集。
3.存储位置：此任务在页面左侧的任务存储结构中的位置。
4.描述：此任务的描述，可输入长度不超过200个的任意字符。
点击 保存 ，弹窗关闭，即完成了新建任务，同时系统自动打开新建的SQL任务。
可视化添加数据源
在SQL任务中，用户可以直接通过页面配置的方式添加Kafka数据源，在打开SQL任务后，点击右侧面板的 源表，打开配置面板：
1.点击添加输入，若需要添加多路Kafka作为输入时，可继续在下面的模块点击添加输入。
2.选择数据源类型：目前只支持Kafka；
3.选择Kafka Topic；
4.映射表：由Kafka Topic内的数据映射到Flink中的"表"，需在此输入Flink的表名,从而在Flink中以SQL
的形式处理数据；
5.字段信息：将Json格式中的数据映射为关系型数据表，即Flink中此表对应的字段信息和类型。
6.点击 数据预览 查看采集到的Json语句的格式
7.根据字段名称进行映射，输入模式为 <源表字段名><字段类型>AS<源表映射字段名> ，多字段信
息通过回车进行分割。仅支持JSON格式数据源，若为嵌套格式，字段名称由JSON的各层级key组合
隔开，例如：
-- 原 Json [source,json]
{
"a":
{
"b":"1",
"c":"2"
}
}
--在实时采集任务中不勾选Json平铺，源表中填写的字段信息
a.b varchar as b
a.c varchar as c
--在实时采集任务中勾选Json平铺后[source,json]
{
"a_b": "1",
"a_c":"2"
}
-- 源表中填写的字段信息
[source,sql]
a_b varchar as b a_c varchar as c
--------------------
实时计算通过 _ 将嵌套JSON进行平铺展开。
1.时间特征：Flink分为ProcTime和 EventTime两种时间特征。
a.ProcTime:处理时间指执行对应Operation的设备的系统时间；
b.EventTime:事件时间是每个单独事件在它的生产设备上发生的时间，若选择了EventTime，则还需补充时间列、偏移量和时区信息，这是Flink Watermark机制的要求。
i.时间列必须是映射表中已声明的一列（当前仅支持为Timestamp类型），含义是基于该列生成Watermark，并且标识该列为Event Time列，可以在后续Query中用来定义窗口。
ii.偏移量单位为毫秒，含义为Watermark值与Event time值的偏移量。通常一条记录中的某个字段就代表了该记录的发生时间。此处的详细信息可参考 Watermark。
iii.通过配置作业的时区调整时间类型数据的输出结果。默认时区为东八区（Asia/Shanghai）。
此处的详情信息可参考 时区。
2.并行度：算子的并发数，指的是Flink集群的Task Slot的数量；
a.在使用Event Time Watermark的时候，rowtime必须是 TIMESTAMP 的类型，现在支持毫秒级别的、在Unix时间戳里是13位的，如果是其他类型或者是在Unix时间戳不是13位的建议使用计算列来做转换。
b.如果数据源注册了watermarker：默认添加了 rowtime 字段，否则添加 processtime 字段；每个任务的并行度配置不能超过整个Flink集群的Task Slot的数量，每个任务的并行度累加起来也不能超出，否则会造成任务的报错；
可视化添加数据目标
在SQL任务中，用户可以直接通过页面配置的方式添加MySQL、ElasticSearch、HBase、Redis等结果数据的
输出目标，在打开SQL任务后，点击右侧面板的 结果表 ，打开配置面板：
1.点击 添加输入 ，若需要添加多路输出时，可继续在下面的模块点击 添加输入。
2.选择存储类型：可选择MySQL、HBase、ElasticSearch、Redis等数据库；
a.若选择了MySQL，则还需选择MySQL中的一张表；
b.若选择了HBase，则还需选择HBase中的一张表及rowkey；
c.若选择了ElasticSearch，则还需选择ElasticSearch中的索引、id和索引类型；
d.若选择了Redis，则还需要选择Redis中的一张表及主键；
3.映射表：由Kafka Topic内的数据映射到Flink中的"`表`"，需在此输入Flink的表名,从而在Flink中以SQL的形式处理数据；
4.字段信息：即Flink中此表对应的字段信息和类型。输入模式为 ` <源表字段名><字段类型>AS <源表映射字段名>` ，<strong>多字段信息通过回车进行分割</strong>。</源表映射字段名></字段类型></源表字段名>
5.并行度：算子的并发数，指的是Flink集群的Task Slot的数量；
每个任务的并行度配置不能超过整个Flink集群的Task Slot的数量，每个任务的并行度累加起来也不能超出，
否则会造成任务的报错；
支持目标数据库
当前版本实时计算支持以下作为流式计算的数据输出目标数据库：MySQL
可视化添加维表
在SQL任务中，用户可以直接通过页面配置的方式添加MySQL作为维表数据源，在打开SQL任务后，点击右侧面板的维表，打开配置面板：
1.点击添加输入，若需要添加多路维表时，可继续在下面的模块点击添加输入。
2.选择数据源类型：目前只支持MySQL；
3.选择MySQL中的一张表；
4.输入映射表：Flink中的"表"；
5.字段信息：即MySQL中的哪些字段需要作为维表加载；
6.主键：维表中的主键信息，系统进行缓存刷新时会根据主键判断数据的超时时间；
7.并行度：算子的并发数，指的是Flink集群的Task Slot的数量；
8.缓存策略
LRU（部分缓存）：Least Recently Used，记录维表每条数据的访问热度，仅缓存热度较高的数据；
None（不缓存）：表示不需要缓存
ALL（全缓存）：缓存维表的全部数据；
9.缓存大小：即缓存空间需要保存多少条数据；
10.缓存超时时间：数据超出缓存时间时会在缓存空间中被删除 ==== 环境参数配置
实时计算支持用户手动对当前任务的系统环境参数进行配置，具体配置参数请参考环境参数中的注释内容。
新建Flink任务
交互方式与新建FlinkSQL任务类似，但还需补充如下信息： . 资源：基于原生Flink Java API编写的Jar包， 需要用户提前上传（上传方式可参考资源管理）。
. mainClass：用户jar包的入口函数。
. 参数：mainClass入口函数的入参。
新建实时采集任务
交互方式与新建FlinkSQL任务类似，但还需补充配置模式信息。实时采集提供两种模式进行选择，具体说明如下：
向导模式
提供向导式的开发引导，通过可视化的填写和下一步的引导，帮助快速完成数据同步任务的配置工作。学习成本低，但无法享受到一些高级功能。
脚本模式
通过直接编写数据同步的JSON脚本来完成数据同步开发，适合高级用户，学习成本较高。脚本模式可以提供更丰富灵活的能力，做精细化的配置管理。
如果选择了向导模式，您可以参考 实时采集 完成任务配置。
如果选择了脚本模式，您可以在编辑区左上角点击 导入模板，并选择数据源类型、数据库等信息，确定后即可导入模板，您只需编辑其中一部分信息。
数据源配置中密码已加密，导入模板后需要重新填写数据源密码。
通过克隆功能复制的脚本任务密码有效，可无需修改。
向导/脚本模式一旦选择，不可修改。向导模式可转化为脚本模式（操作不可逆）。
