Table API 顾名思义,就是基于“表”(Table)的一套 API,它是内嵌在 Java、Scala 等语言中的一种声明式领域特定语言(DSL),也就是专门为处理表而设计的;在此基础上,Flink 还基于 Apache Calcite 实现了对 SQL 的支持。这样一来,我们就可以在 Flink 程序中直接写 SQL 来实现处理需求了。 在Flink 中这两种 A...
之前具有flink-table依赖关系的用户需要更新其依赖关系flink-table-planner以及正确的依赖关系flink-table-api-?,具体取决于是使用Java还是Scala:flink-table-api-java-bridge或者flink-table-api-scala-bridge。 更改为外部目录表构建器(FLINK-11522) ExternalCatalogTable.builder()不赞成使用ExternalCatalogTableBuilder()。
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; import org.apache.flink.types.Row; /** * @author al...
//表不能直接打印,要把它转换成流 //import org.apache.flink.table.api.scala._ 需要加隐式转换val midchDataStream: DataStream[(String, String)]=table.toAppendStream[(String,String)]midchDataStream.print() env.execute() } 动态表 如果流中的数据类型是case class可以直接根据case class的结构生成tabl...
三、示例:通过Table API和SQL创建表 本文介绍了通过Table API和SQl创建表的基本用法,并以具体的示例展示其使用。同时在使用Table API和SQL 创建表之前给出了通过Table API操作的基本程序结构示例。 本文除了maven依赖外,没有其他依赖。 本文需要有kafka的运行环境。
1. Table API & SQL 程序结构 在Flink 中,Table API 和 SQL 可以看作联结在一起的一套 API,这套 API 的核心概念是一个可以用作 Query 输入和输出的表 Table。在我们程序中,输入数据可以定义成一张表,然后对这张表进行查询得到一张新的表,最后还可以定义一张用于输出的表,负责将处理结果写入到外部系统。
Flink分为架构分为三层,由上往下依次是API&Libraries层、Runtime核心层以及物理部署层 API&Libraries层 作为分布式数据处理框架,Flink同时提供了支撑计算和批计算的接口,同时在此基础上抽象出不同的应用类型的组件库,如基于流处理的CEP(复杂事件处理库)、SQL&Table库和基于批处理的FlinkML(机器学习库)等、Gelly(...
目前 PyFlink 基于 Java 的 Table API 之上,同时在 Runtime 层面有 Python 的算子和执行容器。那么我们聚焦重点,看最底层的 Deploy 部分,上图我们分成了三种部署模式,Local/Cluster/Cloud,其中 Local 模式还有 2 种不同方式,一是 SingleJVM,也即是 MiniCluster, 前面博客里面运行示例所使用的就是 MiniCluster。二...
Flink同样提供了对于“表”处理的支持,这就是更高层级的应用API,在Flink中被称为TableAPI和SQL。TableAPI顾名思义,就是基于“表”(Table)的一套API,它是内嵌在Java、Scala等语言中的一种声明式领域特定语言(DSL),也就是专门为处理表而设计的;在此基础上,Flink还基于ApacheCalcite实现了对SQL的支持。这样一来,...
除了上面的方法,还有Scala 的case class方法转换。 Table 查询API Tablefilter=table.select($("word"),$("count")).filter($("word").isNotEqual("")).where($("word").isNotNull()).distinct();filter.printSchema();GroupedTableword=filter.groupBy($("word"));Tableresult=word.select($("word"...