问题1: 使用 over window 聚合，发现同一个时间窗口会产生多条数据 ？
ANS: Over Window 的开窗模式是每条数据过来会产生一个新的窗口，并不会删除原来的窗口产生的数据， 如果要保证每个时间窗口的数据只有一条， 应该使用 group window
问题2: 在 FlinkSQL 中使用 Hive 作为维表时，报错: The only supported ‘streaming-source.partition.include’ is ‘all’ in hive table scan, but is ’latest’）
ANS: SQL 写法的问题， 当使用 latest 时，必须要使用 temporal join 的写法， 如果使用了普通的 join，或者使用了子查询， Hive 表实际会当作一个 source 表，因此无法支持 latest 的选项
问题3: Hive 函数中的 collect_list ，Flink SQL 中应该用什么函数？
ANS:
- Flink SQL 中提供了 collect 函数用于聚合
- 可以使用 hive module， 使用 hive 函数直接引用即可
问题4: 使用 Hive 维度表，非常容易 OOM，实际的维度表可能就几十 M
ANS:
- Hive 的 Parquet 文件时经过压缩的， 实际加载到内存，可能远比文件要大的多。