flink-table-common:当然,如果想使用用户自定义函数,或是跟 kafka 做连接,需要有一个 SQL client,这个包含在 flink-table-common 里。 【温馨提示】这里的flink-table-planner和flink-table-api-scala-bridge两个依赖,是 IDE 环境下运行需要添加的;如果是生产环境,lib 目录下默认已经有了 planner,就只需要有 brid...
Table API和SQL需要引入的依赖有两个:planner和bridge。 <dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId><version>1.10.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.11</artifactId><...
Apache Flink 有两种关系型 API 来做流批统一处理:Table API 和 SQL。 Table API 是用于 Scala 和 Java 语言的查询API,它可以用一种非常直观的方式来组合使用选取、过滤、join 等关系型算子。 Flink SQL 是基于 Apache Calcite 来实现的标准 SQL。无论输入是连续的(流式)还是有界的(批处理),在两个接口中指...
可选的: 在与其他 API 进行数据交换时,为 Planner 提供这些数据物理层面的相关提示。 对于基于 JVM 的语言,所有预定义的数据类型都可以在 org.apache.flink.table.api.DataTypes 下找到。 使用Table API 编程时,建议使用星号引入所有相关依赖,以获得更流畅的 API 使用体验: import static org.apache.flink.table....
Apache Flink具有两个关系型API Table API SQL 用于统一流和批处理 Table API是Scala和Java语言集成查询API,可以非常直观的方式组合来自关系算子的查询(e.g. 选择,过滤和连接). Flink的SQL支持基于实现SQL标准的Apache Calcite。无论输入是批输入(DataSet)还是流输入(DataStream),任一接口中指定的查询都具有相同的语...
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。
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（Query）的表达能力。一些系统内置函数无法解决的需求，我们可以用UDF来自定义实现。https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/functions/udfs....
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)。而对于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 Calcite(Apache开源SQL解析工具)。
Flink SQL的流批统一核心在于三点：统一的API和SQL语义：Flink SQL提供一致的查询构建块（如窗口、时间...