根据您提供的文本，我将分点回答有关Flink数据处理的问题：
1.FlinkSQL元数据验证:
Flink
1.9
引入了
`CatalogManager`
来管理
`Catalog`
和
`CatalogBaseTable`。
在执行DDL（数据定义语言）语句时，表信息会被封装成
`CatalogBaseTable`
并存储在
`CatalogManager`
中。
重点关注如何解析
`proctime
AS
PROCTIME()`
计算列的定义。
`CREATE
TABLE`
语句示例展示了如何创建一个连接到Kafka的表，并指定了格式为JSON的topic。
2.使用数据库作为数据源和接收器:
Flink可以使用数据库作为数据的来源和接收器，便于与其他系统进行数据交互。
需要在Flink项目中添加数据库连接的依赖。
示例代码展示了如何从数据库读取数据以及将数据写入数据库。
3.处理时间乱序数据:
使用Flink的watermark和window可以处理时间乱序的数据。
文章提供了实例验证，包括POM文件的配置和依赖，以及如何设置watermark来处理乱序数据。
4.Flink概述:
Apache
Flink是一个开源流处理框架，由Apache软件基金会开发。
Flink的核心是一个用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。
它支持数据并行性和
faulttolerance。
请注意，以上信息是基于提供的文本摘要，如果需要更详细的信息或具体的代码示例，请进一步说明您的需求。
