import org.apache.flink.table.descriptors.{FileSystem, OldCsv, Schema}object TestSql { def main(args: Array[String]): Unit = { val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //2.基于Flink流创建表执行环境 可以更换env setting //val tableEnv: StreamTableEnvir...
⭐ 'properties.group.id' = 'testGroup':声明 Flink SQL 任务消费这个 Kafka topic,会使用 testGroup 的 group id 去消费 ⭐ 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset':声明 Flink SQL 任务消费这个 Kafka topic 会从最早位点开始消费 ⭐ 'format' = 'csv':声明 Flink SQL 任务读入或者写出时对于 K...
⭐ Array Expansion:表字段的列转行,类似于Hive的 explode 数据炸开的列转行 ⭐ Table Function:自定义函数的表字段的列转行,支持 Inner Join 和 Left Outer Join 1.Regular Join ⭐ Regular Join 定义(支持 Batch\Streaming):Regular Join 其实就是和离线 Hive SQL 一样的 Regular Join,通过条件关联两条流...
新增AGGTABLE 表值聚合语法及 UDATF 支持0.4.0 新增FlinkSQLEnv 执行环境复用0.5.0 新增Flink Catalog 交互查询0.4.0 新增 执行环境的共享与私有会话机制0.4.0 新增 多种方言的作业目录管理(FlinkSQL、SQL、Java)0.5.0 新增 作业配置与执行配置管理0.4.0 ...
FlinkSQL实战开发 1、基础知识 FlinkSQL分为Table API和SQL API,是架构于Flink Core之上用SQL予以方便快捷地进行结构化数据处理的上层库。 工作流程 SQL和Table在进入Flink以后转化成统一的数据结构表达形式,也就是逻辑计划(logic plan),其
当然,如果想使用用户自定义函数,或是跟 kafka 做连接,需要有一个SQL client,这个包含在 flink-table-common 里。 3.3 两种planner(old & blink)的区别 1、批流统一:Blink将批处理作业,视为流式处理的特殊情况。所以,blink不支持表和DataSet之间的转换,批处理作业将不转换为DataSet应用程序,而是跟...
SQL FunctionTable FunctionDescription IS JSON [ { VALUE SCALAR ARRAY JSON_EXISTS(jsonValue, path [ { TRUE FALSE UNKNOWN JSON_STRING(value) jsonString(value) 将值序列化为JSON字符串。 JSON_VALUE(jsonValue, path [RETURNING ] [ { NULL ERROR DEFAULT } ON EMPTY ] [ { NULL JSON_QUERY(jsonValu...
当然,如果想使用用户自定义函数,或是跟 kafka 做连接,需要有一个SQL client,这个包含在flink-table-common里。 3.3 两种planner(old & blink)的区别 1、批流统一:Blink将批处理作业,视为流式处理的特殊情况。所以,blink不支持表和DataSet之间的转换,批处理作业将不转换为DataSet应用程序,而是跟流处理一样,转换为...
JSON_ARRAY([value]* [ { NULL | ABSENT } ON NULL ]) 从值列表中构建一个JSON数组字符串。 JSON_ARRAYAGG(items [ { NULL | ABSENT } ON NULL ]) 通过将项聚合成一个数组来构建一个JSON对象字符串。 值构建函数 -- implicit constructor with parenthesis (value1 [, value2]*) 返回从值列表 (val...
CREATE TABLE source_table ( user_id BIGINT, `name` STRING ) WITH ( 'connector' = 'user_defined', 'format' = 'json', 'class.name' = 'flink.examples.sql._03.source_sink.table.user_defined.UserDefinedSource' ); -- 永久视图。需要外部 Catalog 持久化!!! CREATE VIEW query_view as ...