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...
Configuration}importorg.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunctionimportorg.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, SplitStream, StreamExecutionEnvironment}importorg.apache.flink.table.api.scala.StreamTableEnvironmentimportorg.apache.flink.table.api.{StreamQueryConfig, Table}importscala.col...
*///指定底层使用Blink引擎,以及数据处理模式-stream//从1.11版本开始,Blink引擎成为Table API和SQL的默认执行引擎,在生产环境下面,推荐使用Blink引擎valsSettings =EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build()//创建TableEnvironment对象valsTableEnv =TableEnvironment.create(sSettings)...
Flink Table 和 SQL内置了很多SQL中支持的函数；如果有无法满足的需要，则可以实现用户自定义的函数（UDF）来解决。一、系统内置函数 Flink Table API 和 SQL为用户提供了一组用于数据转换的内置函数。SQL中支持的很多函数，Table API和SQL都已经做了实现，其它还在快速开发扩展中。以下是一些典型函数的举例，全部的...
TableEnviroment是Table API与SQL API的核心,主要负责: 在内部 catelog 中注册表 注册外部 catelog 执行SQL查询 注册用户自定义函数 将DataStream 或 DataSet 转换为表 持有ExecutionEnvironment 或 StreamExecutionEnvironment 的引用 Table API 与 SQL API的实现 ...
其中,Table API与SQL作为Flink提供的高级API,使得用户能够以类似SQL的方式处理数据流,极大地降低了开发门槛。本文将围绕Flink的流式概念,详细解析动态表、时间属性及时态表等关键概念。 一、动态表 1.1 动态表的概念 动态表是Flink在Table API和SQL中的核心概念,它代表了随时间不断变化的数据集合。与传统的静态表不...
可以在表和DataStream / DataSet之间无缝转换,允许程序混合 Table API以及DataStream 和DataSet API。 Flink提供的最高级抽象是SQL。这种抽象在语义和表达方面类似于 Table API,但是将程序表示为SQL查询表达式。在SQL抽象与 Table API紧密地相互作用,和SQL查询可以通过定义表来执行 Table API。1.2 模型类比MapReduce ==...
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...
Flink Table API与SQL简介 Apache Flink是一个开源流处理框架,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。Flink的Table API和SQL层提供了对复杂数据处理逻辑的抽象,使得开发者能够像操作数据库表一样处理数据流。Table API是一个Scala和Java的API,而SQL则是基于ANSI SQL标准的一个扩展版本,两者都允许开发者以声明式...