在Apache Flink中，动态表和连续查询是通过Table API和SQL API实现的。下面是一个包含代码示例的解决方法：

首先，您需要添加Flink Table API和SQL API的依赖项。可以在您的Maven或Gradle构建文件中添加以下依赖项：

  org.apache.flink
  flink-table-api-java
  ${flink.version}


  org.apache.flink
  flink-table-planner
  ${flink.version}


  org.apache.flink
  flink-streaming-java_${scala.binary.version}
  ${flink.version}

然后，您可以使用以下代码示例来创建动态表和执行连续查询：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;

public class DynamicTableExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建流式执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // 创建TableEnvironment
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance()
                .inStreamingMode()
                .useBlinkPlanner()
                .build();
        TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);

        // 定义输入流
        DataStream input = env.addSource(new MyEventSource());

        // 注册输入表
        tableEnv.createTemporaryView("input_table", input, "name, age");

        // 创建动态表
        Table inputTable = tableEnv.from("input_table");
        
        // 执行连续查询
        Table resultTable = inputTable
                .groupBy("name")
                .select("name, age.max as maxAge");

        // 将结果表转换为DataStream并打印结果
        tableEnv.toRetractStream(resultTable, Row.class)
                .print();

        // 执行任务
        env.execute();
    }
}

上述示例中，我们首先创建了一个流式执行环境和TableEnvironment。然后，我们定义了一个输入流并将其注册为输入表。接下来，我们使用Table API来创建一个动态表，并执行连续查询。最后，我们将结果表转换为DataStream，并打印结果。

请注意，上述示例中的MyEvent是一个自定义的事件类，您需要根据您的实际需求进行调整。

希望这个示例能够帮助您理解如何在Apache Flink中使用动态表和执行连续查询。