importorg.apache.flink.table.api.Table; importorg.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; importorg.apache.flink.types.Row; importstaticorg.apache.flink.table.api.Expressions.$; /** * 使用TableAPI的基本套路: * 1.创建表的执行环境 * 2.创建表,将流转换为动态表,表...
用于把计算结果输出tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("outputTable");// 通过 Table API 查询算子,得到一张结果表Tableresult=tableEnv.from("inputTable").select(...);// 通过 SQL 查询语句,得到一张结果表TablesqlResult=table
Table API：ANY1 === ANY2 ANY1 > ANY2 2. 逻辑函数 SQL：boolean1 OR boolean2 boolean IS FALSE NOT boolean Table API：BOOLEAN1 || BOOLEAN2 BOOLEAN.isFalse !BOOLEAN 3. 算术函数 SQL：numeric1 + numeric2 POWER(numeric1, numeric2)Table API：NUMERIC1 + NUMERIC2 NUMERIC1.power(NUMERIC2)4....
用于读取数据tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("inputTable")// 注册一张表,用于把计算结果输出tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("outputTable")// 通过 Table API 查询算子,得到一张结果表val result=tableEnv.from("inputTable").select(...)// 通过 SQL查询语句,得到一张结果...
一、Flink SQL数据类型介绍 1、数据类型 2、Table API 中的数据类型 二、Flink SQL 数据类型种类 1、Character Strings 1)、CHAR 2)、VARCHAR / STRING 2、Binary Strings 1)、BINARY 2)、VARBINARY / BYTES 3、Exact Numerics 1)、DECIMAL 2)、TINYINT ...
flink-table-api-scala-bridge:bridge 桥接器,主要负责 table API 和 DataStream/DataSet API 的连接支持,按照语言分 java 和 scala。 flink-table-common: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。
flink-table-api-java-bridge 使用Java编程语言支持DataStream / DataSet API的Table&SQL API。 flink-table-api-scala-bridge 使用Scala编程语言支持DataStream / DataSet API的Table&SQL API。 flink-table-planner 表程序规划器和运行时。 flink-table-uber 将上述模块打包成大多数Table&SQL API用例的发行版。 uber...
一、Table API & SQL介绍 1、Table API & SQL 介绍 2、maven依赖 3、table api与sql章节介绍 二、概念与通用 API 1、两种计划器(Planner)的主要区别 2、Table API 和 SQL 程序的结构 3、创建 TableEnvironment 4、在 Catalog 中创建表 1)、临时表(Temporary Table)和永久表(Permanent Table) 2)、创建表...
Table API: STRING.toDate STRING.toTimestamp currentTime() NUMERIC.days NUMERIC.minutes 6. 聚合函数 SQL: COUNT(*) SUM([ ALL | DISTINCT ] expression) RANK() ROW_NUMBER() Table API: FIELD.count FIELD.sum0 二、UDF 用户定义函数(User-defined Functions,UDF)是一个重要的特性,因为它们显著地扩展...
Table API 和 SQL 的程序结构,与流式处理的程序结构类似;也可以近似地认为有这么几步:首先创建执行环境,然后定义source、transform和sink。 具体操作流程如下: val tableEnv = ... // 创建表环境 // 创建表 tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("table1") ...