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# Esegui un'analisi interattiva dei dati in streaming
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Utilizza un notebook serverless basato su Apache Zeppelin per interagire con i tuoi dati di streaming. Il notebook può contenere più note e ogni nota può contenere uno o più paragrafi in cui scrivere il codice.

L'esempio seguente di query SQL mostra come recuperare dati da un'origine dati:

```
%flink.ssql(type=update)
select * from stock;
```

Per altri esempi di query SQL di Flink Streaming, consulta [Esempi e tutorial per notebook Studio in Managed Service for Apache Flink](how-zeppelin-examples.md) quanto segue e [Query](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/docs/dev/table/sql/queries/overview/) nella documentazione di Apache Flink.

È possibile utilizzare le query SQL di Flink nel notebook Studio per interrogare i dati di streaming. Puoi anche usare Python (Table API) e Scala (Table and Datastream APIs) per scrivere programmi per interrogare i tuoi dati di streaming in modo interattivo. Puoi visualizzare i risultati delle query o dei programmi, aggiornarli in pochi secondi ed eseguirli nuovamente per visualizzare i risultati aggiornati.

## Interpreti Flink
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Puoi specificare la lingua utilizzata dal servizio gestito per Apache Flink per eseguire l'applicazione utilizzando un *interprete*. Con il servizio gestito da Amazon per Apache Flink puoi utilizzare i seguenti interpreti:


| Nome | Classe | Description | 
| --- |--- |--- |
| %flink | FlinkInterpreter | Crea ExecutionEnvironment/StreamExecutionEnvironment/BatchTableEnvironment/StreamTableEnvironmente fornisce un ambiente Scala | 
| %flink.pyflink | PyFlinkInterpreter | Fornisce un ambiente python | 
| %flink.ipyflink | IPyFlinkInterpreter | Fornisce un ambiente ipython | 
| %flink.ssql | FlinkStreamSqlInterpreter | Fornisce un ambiente stream sql | 
| %flink.bsql | FlinkBatchSqlInterpreter | Fornisce un ambiente sql in batch | 

Per ulteriori informazioni sugli interpreti Flink, consulta [Interprete Flink per Apache Zeppelin](https://zeppelin.apache.org/docs/0.9.0/interpreter/flink.html).

Se si utilizzano `%flink.pyflink` o `%flink.ipyflink` come interpreti, è necessario utilizzare il `ZeppelinContext` per visualizzare i risultati all'interno del notebook.

Per esempi più PyFlink specifici, consulta [Interroga i flussi di dati in modo interattivo utilizzando Managed Service per Apache Flink Studio](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/query-your-data-streams-interactively-using-kinesis-data-analytics-studio-and-python/) e Python.

## Variabili dell'ambiente tabellare Apache Flink
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Apache Zeppelin fornisce l'accesso alle risorse dell'ambiente tabellare utilizzando variabili di ambiente. 

Puoi accedere alle risorse dell'ambiente tabellare Scala con le seguenti variabili:


| Variabile | Risorsa | 
| --- |--- |
| senv | StreamExecutionEnvironment | 
| stenv | StreamTableEnvironment for blink planner | 

Puoi accedere alle risorse dell'ambiente tabellare Python con le seguenti variabili:


| Variabile | Risorsa | 
| --- |--- |
| s\$1env | StreamExecutionEnvironment | 
| st\$1env | StreamTableEnvironment for blink planner | 

Per ulteriori informazioni sull'utilizzo degli ambienti tabellari, consulta [Concetti e API comuni](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/docs/dev/table/common/) nella documentazione di Apache Flink.