Table table = tenv.from("Alan_KafkaTable"); //和 SQL 的 GROUP BY 子句类似。 使用分组键对行进行分组,使用伴随的聚合算子来按照组进行聚合行。 Table result = table.groupBy($("user_id")).select($("user_id"), $("user_id").count().as("count(user_id)")); DataStream<Tuple2<Boolean,...
tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM SourceTable").execute().print(); tableEnv.createTemporaryView("TEMP_TABLE_A", table2); tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM TEMP_TABLE_A").execute().print(); // Emit a Table API result Table to a TableSink, same for SQL result table2.insertInto("Sink...
"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/words_count_db?useSSL=false")\.option("table-name","WordsCountTable")\.option("driver","com.mysql.jdbc.Driver")\.option("username","admin")\.option("password","pwd123")\.build()
for_connector(connector: str)方法返回一个TableDescriptor.Builder对象; schema(self, schema: Schema)将上面生成的source_schema 对象和descriptor关联; option(self, key: Union[str, ConfigOption], value)用于指定一些参数,比如本例用于指定输入文件的路径; format(self, format: Union[str, ‘FormatDescriptor’]...
<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-common</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency> 2.简单示例 有了基本的依赖,接下来就可以在Flink代码中使用TableAPI和SQL了。比如,可以自定义一些Event类型的用户访问事件,作为输入的数据源;而后从中提取url...
1. Table API & SQL 实战运用 案例说明 功能说明 通过socket读取数据源,进行单词的统计处理。 实现流程 初始化Table运行环境 转换操作处理: 1)以空格进行分割 2)给每个单词计数累加1 3)根据单词进行分组处理 4)求和统计 5)输出打印数据 执行任务 FlinkTable API 方式实现 ...
(2)通过TableAPI方式读取Hive表 (3)表转流操作,以及在流中做数据清洗 (4)将清洗完的流数据转为表,再通过SQL方式插入到hive中。 packagecom.king;importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importorg.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;importorg.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;importorg.apache...
所有Table API和SQL组件都捆绑在flink-table Maven工件中。 以下依赖项与大多数项目相关: flink-table-common 通过自定义函数,格式等扩展表生态系统的通用模块。 flink-table-api-java 使用Java编程语言的纯表程序的表和SQL API(在早期开发阶段,不推荐!)。
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/functions/udfs.html#table-functions 1. 注册用户自定义函数UDF 在大多数情况下,用户定义的函数必须先注册,然后才能在查询中使用。不需要专门为Scala 的Table API注册函数。 函数通过调用registerFunction()方法在TableEnvironment中注册。当用...
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了查询...