flink sql使用中的一个问题

最近有人问了浪尖一个flink共享datastream或者临时表会否重复计算的问题。

对于 flink 的datastream ，比如上图，source 经过datastream计算之后的结果想共享给compute1和compute2计算，这样可以避免之前的逻辑重复计算，而且数据也只需拉去一次。

而对于flink的sql呢？假如compute1和compute2之前是经过复杂计算的临时表，直接给下游sql计算使用会出现什么问题呢？

先告诉大家答案 ，临时表注册完了之后，实际上并没有完成物化功能，这时候后续有多个sqlupdate操作依赖这个临时表的话，会导致临时表多次计算的。

这个其实也不难理解，因为每次sqlupdate都是完成sql 语法树的解析，实际上也是类似于spark的血缘关系，但是flink sql不能像spark rdd血缘关系那样使用cache或者Checkpoint来避免重复计算，因为它并不能支持公共节点识别和公共节点数据的多次分发。

sql代码如下，供大家测试参考

package org.table.kafka;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamE