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# Realize uma análise interativa dos dados de transmissão
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Você usa um notebook com tecnologia sem servidor e com tecnologia Apache Zeppelin para interagir com seus dados de streaming. Seu notebook pode ter várias notas, e cada nota pode ter um ou mais parágrafos onde você pode escrever seu código.

O exemplo de consulta SQL a seguir mostra como recuperar dados de uma fonte de dados:

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

Para obter mais exemplos de consultas SQL do Flink Streaming, consulte [Exemplos e tutoriais para notebooks do Studio no Managed Service for Apache Flink](how-zeppelin-examples.md) a seguir, e [Consultas](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/docs/dev/table/sql/queries/overview/) na Documentação do Apache Flink.

Você pode usar as consultas SQL do Flink no notebook Studio para consultar dados de streaming. Você também pode usar Python (API de tabela) e Scala (tabela e fluxo de dados APIs) para escrever programas para consultar seus dados de streaming de forma interativa. Você pode visualizar os resultados de suas consultas ou programas, atualizá-los em segundos e executá-los novamente para ver os resultados atualizados.

## Intérpretes Flink
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Você especifica qual linguagem o Managed Service for Apache Flink usa para executar seu aplicativo usando um *intérprete*. Você pode usar os seguintes intérpretes com o Managed Service for Apache Flink:


| Nome | Classe | Description | 
| --- |--- |--- |
| %flink | FlinkInterpreter | Cria ExecutionEnvironment/StreamExecutionEnvironment/BatchTableEnvironment/StreamTableEnvironmente fornece um ambiente Scala | 
| %flink.pyflink | PyFlinkInterpreter | Fornece um ambiente python | 
| %flink.ipyflink | IPyFlinkInterpreter | Fornece um ambiente ipython | 
| %flink.ssql | FlinkStreamSqlInterpreter | Fornece um ambiente stream sql | 
| %flink.bsql | FlinkBatchSqlInterpreter | Fornece um ambiente sql em lote | 

Para obter mais informações sobre intérpretes Flink, consulte [Interpretador Flink for Apache Zeppelin.](https://zeppelin.apache.org/docs/0.9.0/interpreter/flink.html)

Se você estiver usando `%flink.pyflink` ou `%flink.ipyflink` como intérpretes, precisará usar o `ZeppelinContext` para visualizar os resultados no caderno.

Para exemplos mais PyFlink específicos, consulte [Consulte seus fluxos de dados de forma interativa usando o Managed Service para Apache Flink Studio](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/query-your-data-streams-interactively-using-kinesis-data-analytics-studio-and-python/) e Python.

## Variáveis de ambiente da tabela Apache Flink
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O Apache Zeppelin fornece acesso aos recursos do ambiente de tabela usando variáveis de ambiente. 

Você acessa os recursos do ambiente de tabela Scala com as seguintes variáveis:


| Variável | Recurso | 
| --- |--- |
| senv | StreamExecutionEnvironment | 
| stenv | StreamTableEnvironment for blink planner | 

Você acessa os recursos do ambiente de tabela Python com as seguintes variáveis:


| Variável | Recurso | 
| --- |--- |
| s\$1env | StreamExecutionEnvironment | 
| st\$1env | StreamTableEnvironment for blink planner | 

Para obter mais informações sobre o uso de ambientes de tabela, consulte [Conceitos e API comum](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/docs/dev/table/common/) na documentação do Apache Flink.