Flink SQL与其他SQL引擎（如Hive）的区别是什么？

​Flink SQL​：以流处理为核心，支持有状态的低延迟实时计算，可处理无界数据流，同时通过批流一体模型兼容批处理。
​Hive​：基于批处理设计，主要面向离线数据分析，处理存储在HDFS的静态数据集。

Flink​：内置分布式流计算引擎，支持事件时间语义、精确一次状态容错​（exactly-once）和增量计算优化。
​Hive​：依赖MapReduce/Tez/Spark等批处理引擎，无原生流处理能力，状态管理能力有限。

Flink SQL​：支持毫秒级延迟的实时窗口聚合、CEP（复杂事件处理）及持续查询，可直接对接Kafka等流式数据源。
​Hive​：​高延迟​（分钟级至小时级），仅适用于离线场景，实时方案需借助Hive Streaming等外部扩展。

Flink SQL​：引入动态表（Dynamic Table）​概念，扩展窗口（TUMBLE/HOP/SESSION）、时间属性（PROCTIME/ROWTIME）、回退更新（RETRACT）等流处理语法。
​Hive​：遵循标准批处理SQL，流式功能依赖外部工具（如Hive Streaming或Apache Iceberg集成）。

Flink SQL​：实时风控、实时数仓、IoT设备监控等低延迟场景。
​Hive​：T+1报表、历史数据分析等对实时性无要求的场景。