接下来,我们需要设计数据流,并从一个源(如 Kafka 或文件)创建数据,然后将其写入 MySQL。 // 创建一个临时表,从数据源读取数据,这里以值为例tableEnv.executeSql("CREATE TABLE source_table ("+" id INT,"+" name STRING,"+" age INT"+") WITH ('connector' = 'values')");// 仅作为示例,使用值...
步骤4: 使用 Table API 执行查询与插入 创建连接器以连接到 MySQL 数据库。可以使用以下代码: // 创建连接 MySQL 的表tableEnv.executeSql("CREATE TABLE users ("+"id INT,"+"name STRING,"+"age INT"+") WITH ("+"'jdbc.url'='jdbc:mysql://localhost:3306/flink_test',"+// MySQL 的 URL"'jd...
在 Apache Flink 1.14 版本中，当你从 MySQL 读取数据并通过 Table API 进行处理，然后将数据写入 El...
在《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到Mysql》一文中,我们讲到如何通过定义Souce、Sink和Execute三个SQL,来实现数据读取、清洗、计算和入库。 如下图所示SQL是最高层级的抽象,在它之下是TableAPI。本文我们会将例子中的SQL翻译成Table API来实现等价的功能。
import org.apache.flink.table.api.scala._ import org.apache.flink.table.descriptors.{Csv, Elasticsearch, FileSystem, Json, Schema} object MysqlOutputTest { def main(args: Array[String]): Unit = { //1 、创建环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment ...
).createTemporaryTable("kafkaInputTable"); 也可以连接到ElasticSearch、MySql、HBase、Hive等外部系统,实现方式基本上是类似的 表的查询 两种查询方式:Table API和SQL Table API的调用 Table API是集成在Scala和Java语言内的查询API Table API的查询不会用字符串表示,而是在宿主语言中一步一步调用完成的 ...
在关系型数据库中,数据是以表(table)的形式组织起来的,所以也可以认为SQL是用来对表进行处理的工具语言。无论是传统架构中进行数据存储的MySQL、PostgreSQL,还是大数据应用中的Hive,都少不了SQL的身影;而Spark作为大数据处理引擎,为了更好地支持在Hive中的SQL查询,也提供了SparkSQL作为入口。
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; public class FlinkMySQL2MySQL { public static void main(String[] args) { //1.获取stream的执行环境 StreamExecutionEnvironment senv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmen...
使用Flink SQL时,我们通常会遵循如下编码套路,这些套路和使用Flink API的套路是一样的: 环境准备:初始化一个TableEnvironment对象,它是执行Flink SQL语句的核心。这个环境可以是流数据环境,也可以是批数据环境。 数据源定义:通过CREATE TABLE语句定义输入数据源(source),可以是Kafka、CSV文件等。 数据处理:编写SQL语句...