本文介绍了Flink SQL的最新特性，如高级窗口函数和多源表Join优化，以及性能优化策略，包括数据分区、内存管理和并行计算。重点讨论了时区时间纠正，讲解了时间戳转换、时间窗口纠正的重要性，帮助在大数据处理中实现更准确的计算结果。
Flink SQL的最新特性及性能优化 | 时区时间纠正在大数据中的应用
近年来，随着大数据技术的快速发展，Flink作为一个流式处理框架，被广泛应用于各个领域。其中，Flink SQL作为一种常用的编程语言，提供了方便快捷的数据操作方法。本文将介绍Flink SQL的最新特性，并重点探讨与性能优化、时区时间纠正相关的内容。
1. Flink SQL新特性
1.1 支持高级窗口函数
Flink SQL 2.4版本引入了对高级窗口函数的支持，使用户能够更方便地进行窗口计算。在SQL中，我们可以使用窗口函数来聚合和转换数据。新的高级窗口函数包括滑动窗口、会话窗口等，提供了更灵活的窗口计算方式。
-- 滑动窗口计算过去30分钟的数据
SELECT TUMBLE_END(eventTime, INTERVAL '1' 
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