flinksql 里面不支持这种with insert into语法。flinksql，不支持使用WITH子句来定义临时表或子查询。但是...
tEnv.executeSql("CREATE TABLE RubberOrders(product STRING, amount INT) WITH (...)")//运行一个 INSERT 语句,将源表的数据输出到结果表中val tableResult1 =tEnv.executeSql("INSERT INTO RubberOrders SELECT product, amount FROM Orders WHERE product LIKE '%Rubber%'")//通过 TableResult 来获取作业...
一个FlinkSQL 脚本 可以写两个表的insert flink 多表关联,在Flink流处理过程中,经常需要和外部系统进行交互,如维度补全,用维度表补全事实表中的字段。默认情况下,在MapFunction中,单个并行只能用同步方式去交互:将请求发送到外部存储,IO阻塞,等待请求返回,然后继续
-- 创建表 Flink SQL> CREATE TABLE t_user ( > t_id BIGINT, > t_name STRING, > t_balance DOUBLE, > t_age INT > ) WITH ( > 'connector' = 'filesystem', > 'path' = 'hdfs://HadoopHAcluster/flinktest/sql1/', > 'format' = 'csv' > ); [INFO] Execute statement succeed. Fli...
在以前想要把聚合的数据输出到 Kafka 中，如上图所示，几乎是不可能的，因为 Kafka 只能接收 Insert-only 的数据。Flink 之前主要是因为 Source&Sink 接口的限制，导致不能支持 CDC 数据的输入。Flink SQL 1.11 经过了大量的接口重构，在新的 Source&Sink 接口上，支持了 CDC 数据的输入和输出，并且支持了 ...
tableEnv.executeSql(createSinkTableDdl);// 执行查询并将结果输出到csv_sinkStringquery="INSERT INTO csv_sink "+"SELECT user_id, SUM(order_amount) as total_amount "+"FROM csv_source "+"GROUP BY user_id"; tableEnv.executeSql(query);// env.execute("Flink SQL Job");} ...
createTemporaryView("users", dataStream); String insertSql = "insert into fs_table SELECT userId, amount, " + " DATE_FORMAT(ts, 'yyyy-MM-dd'), DATE_FORMAT(ts, 'HH'), DATE_FORMAT(ts, 'mm') FROM users"; tEnv.executeSql(insertSql); 完整的代码请参考 https://github.com/zhangjun0x...
") WITH (" + " 'connector' = 'filesystem'," + " 'path' = 'file:///path/output.csv'," + " 'format' = 'csv'" + ")"; tableEnv.executeSql(createSinkTableDdl); // 执行查询并将结果输出到csv_sink String query = "INSERT INTO csv_sink " + ...
所以这里在写入时需要注意,不要在 SQL 的 INSERT INTO 语句中写入offset列,否则 Flink SQL 任务会直接报错。 ⭐ 计算列 计算列其实就是在写建表的 DDL 时,可以拿已有的一些列经过一些自定义的运算生成的新列。这些列本身是没有以物理形式存储到数据源中的。
问题一 : 上面的insert语句会出现如下错误 Caused by: org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorException: Cannot apply '$SCALAR_QUERY' to arguments of type '$SCALAR_QUERY(<RECORDTYPE(BIGINT A, VARCHAR(2147483647) B)>)'. Supported form(s): '$SCALAR_QUERY(<RECORDTYPE(SINGLE FIELD)>)' ...