在自定义source&sink这一块官方给的说明并不是很多,需要去看源代码熟悉,自己实现一个redis sink主要需要实现StreamTableSinkFactory,RichSinkFunction和AppendStreamTableSink/RetractStreamTableSink/UpsertStreamTableSink,代码逻辑依赖主要如下 1.定义TableFactory 定义一个TableSinkFactory需要实现以下一个或者多个接口,在这里...
tableEnv.sqlUpdate("CREATE TABLE datasink (item_id_key string,price double,price String) WITH ('connector.data.type' = 'sortedset' ...)"); tableEnv.sqlUpdate("insert into datasink SELECT CONCAT('sortedset',item_id),price,cast(price as string) FROM order_info"); //字段 String[] nam...
在规划和优化表程序时,需要将 CatalogTable 解析为 DynamicTableSource(用于在 SELECT 查询中读取)和 DynamicTableSink(用于在 INSERT INTO 语句中写入)。 DynamicTableSourceFactory 和 DynamicTableSinkFactory 提供特定于连接器的逻辑,用于将 CatalogTable 的元数据转换为 DynamicTableSource 和 DynamicTableSink 的实例。
Flink SQL可以将多种数据源或数据落地端映射为table,使用起来非常方便。本篇以Flink自带的datagen类型表数据源和print类型表落地端为例,为大家分析TableSource和TableSink的代码实现逻辑。 TableSource DynamicTableSourceFactory Flink使用SPI机制加载Factory(DynamicTableSourceFactory和DynamicTableSinkFactory同属Factory)。在...
Flink Table 的三种 Sink 模式 作为计算引擎 Flink 应用的计算结果总要以某种方式输出,比如调试阶段的打印到控制台或者生产阶段的写到数据库。而对于本来就需要在 Flink 内存保存中间及最终计算结果的应用来说,比如进行聚合统计的应用,输出结果便是将内存中的结果同步到外部。就 Flink Table/SQL API 而言,这里的同步...
就Flink Table/SQL API 而言,这里的同步会有三种模式,分别是 Append、Upsert 和 Retract。实际上这些输出计算结果的模式并不限于某个计算框架,比如 Storm、Spark 或者 Flink DataStream 都可以应用这些模式,不过 Flink Table/SQL 已有完整的概念和内置实现,更方便讨论。
2)、mysql创建表UserScoresSink 3)、创建java验证类 4)、验证插入INSERT数据 5)、验证删除DELETE数据 6)、验证更新UPDATE数据 7)、验证输入非string和int数据类型 本文简单介绍了Flink table api & SQL用户自定义实现source和sink的步骤,并以实际示例介绍了实现source端和验证步骤。 本文依赖flink和mysql集群能正常使...
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") ...
动态表是Flink Table和SQL API处理有界和无界数据的核心概念。在Flink中,动态表只是逻辑概念,其本身并不存储数据,而是将表的具体数据存储...
Flink Table Sink 的三种模式本质上是如何监控结果表并产生 changelog,这可以应用于所有需要将表转为流的场景,包括同一个 Flink 应用的不同表间的联动。三种模式中 Append 模式只支持表的INSERT,最为简单;Upsert 模式依赖业务主键提供INSERT、UPDATE和DELETE全部三类变更,比较实用;Retract 模式同样支持三类变更且不要求...