StreamTableEnvironmenttableEnv=...// 创建表的执行环境// 创建一张表,用于读取数据tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("inputTable");// 注册一张表,用于把计算结果输出tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("outputTable");// 通过 Table API 查询算子,得到一张结果表Tableresult=tableEnv.fro...
DataStream<Tuple2<String, String>> stream = ...; // 声明一个额外的字段作为时间属性字段 Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user_name"), $("data"), $("user_action_time").proctime()); WindowedTable windowedTable = table.window( Tumble.over(lit(10).minutes()) .on($("user...
tabEnv.registerTableSource("CsvTable",csvSource); 1. 2. (3) TableSink的注册 数据处理完毕后将1数据写入到外部存储系统中,Table API的sink模块为table sink. table sink的操作是在StreamTableEnvironment中注册需要输出的表,sql查询处理后将产生的结果插入到table sink对应的表中,与tablesource相同,先注册Stream...
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Table API 和 SQL。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...
将动态表转换为流或将其写入外部系统时,需要对这些更改进行编码。Flink的Table API和SQL支持三种方法来编码动态表的更改: 仅追加流(Append-only stream): 仅通过Insert操作修改的动态表可以通过发出插入的行转换为流。 回收流(Retract stream):回收流是具有两种类型的消息的流,添加消息和回收消息。 通过将INSERT更改...
Flink是一个开源的流处理框架,它提供了StreamTable API用于处理流数据。使用Flink StreamTable API从JDBC中读取流数据的步骤如下: 导入必要的依赖:在项目的构建文件中添加Flink和JDBC相关的依赖,例如Maven的pom.xml文件中添加以下依赖: 代码语言:txt 复制
Table API和SQL尚未完成并且正在积极开发中。并非 Table API,SQL和stream,batch输入的每种组合都支持所有算子操作 2.2 依赖结构 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。
()));//todo 设置表环境StreamTableEnvironmenttableEnv=StreamTableEnvironment.create(senv);//todo 把流转换成动态表TablesensorTable=tableEnv.fromDataStream(sensorDS);//todo 使用TableAPI对动态表操作TableresultTable=sensorTable.where($("id").isEqual("sensor_1")).select($("id"),$("ts"),$("vc...
--数据源表CREATETABLEsource_table(--维度数据dimSTRING,--用户iduser_idBIGINT,--用户priceBIGINT,-...
在API层,flink为批和流提供了两套API(DataSet和DataStream) Table API是一套内嵌在Java和Scala语言中的查询API,它允许我们以非常直观的方式,组合来自一些关系运算符的查询(比如select、filter和join)。 对于Flink SQL,就是直接可以在代码中写SQL,来实现一些查询(Query)操作。Flink的SQL支持,基于实现了SQL标准的Apache...