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: StreamTableEnvironment tableEnv=...//创建表的执行环境//创建一张表,用于读取数据 tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("inputTable");//注册一张...
Table API 和 SQL 集成在同一套 API 中。 这套 API 的核心概念是Table,用作查询的输入和输出,这套 API 都是批处理和流处理统一的上层 API,这意味着在无边界的实时数据流和有边界的历史记录数据流上,关系型 API 会以相同的语义执行查询,并产生相同的结果。Table API 和 SQL借助了 Apache Calcite 来进行查询...
Table API 是流处理和批处理通用的关系型 API，Table API 可以基于流输入或者批输入来运行而不需要进行任何修改。Table API 是 SQL 语言的超集并专门为 ApacheFlink 设计的，Table API 是 Scala 和 Java 语言集成式的 API。与常规 SQL 语言中将查询指定为字符串不同，Table API 查询是以 Java 或 Scala 中的语...
Table API 和 SQL 查询的混用非常简单因为它们都返回 Table 对象: 可以在 SQL 查询返回的 Table 对象上定义 Table API 查询。 在TableEnvironment 中注册的结果表可以在 SQL 查询的 FROM 子句中引用,通过这种方法就可以在 Table API 查询的结果上定义 SQL 查询。 6、输出表 Table 通过写入 TableSink 输出。Table...
Table API和SQL,本质上还是基于关系型表的操作方式;而关系型表、关系代数,以及SQL本身,一般是有界的,更适合批处理的场景。这就导致在进行流处理的过程中,理解会稍微复杂一些,需要引入一些特殊概念。 1 流处理和关系代数(表,及SQL)的区别 可以看到,其实关系代数(主要就是指关系型数据库中的表)和SQL,主要就是针对...
常规表(Table)一般可以用来描述外部数据,比如文件、数据库表或消息队列的数据,也可以直接从 DataStream转换而来; 视图(View)可以从现有的表中创建,通常是 table API 或者 SQL 查询的一个结果集; 4.1 创建表 TableEnvironment 可以调用 .connect() 方法,连接外部系统,并调用 .createTemporaryTa...
Table API & SQL的特点 Flink之所以选择将 Table API & SQL 作为未来的核心 API,是因为其具有一些非常重要的特点: 声明式:属于设定式语言,用户只要表达清楚需求即可,不需要了解底层执行; 高性能:可优化,内置多种查询优化器,这些查询优化器可为 SQL 翻译出最优执行计划; ...
Flink 的 Table API 和 SQL 是流批统一的 API。 这意味着 Table API & SQL 在无论有限的批式输入还是无限的流式输入下,都具有相同的语义。 因为传统的关系代数以及 SQL 最开始都是为了批式处理而设计的, 关系型查询在流式场景下不如在批式场景下容易懂。 下面这些页面包含了概念、实际的限制,以及流式数据...
Apache Flink 具有两个关系型API:Table API 和SQL,用于统一流和批处理。Table API 是用于 Scala 和 Java 语言的查询API,允许...