Flink流批一体计算(15):PyFlink Tabel API之SQL写入Sink

目录

举个例子

写入Sink的各种情况

[1. 将结果数据收集到客户端](#1. 将结果数据收集到客户端)

[2. 将结果数据转换为Pandas DataFrame,并收集到客户端](#2. 将结果数据转换为Pandas DataFrame,并收集到客户端)

[3. 将结果写入到一张 Sink 表中](#3. 将结果写入到一张 Sink 表中)

[4. 将结果写入多张 Sink 表中](#4. 将结果写入多张 Sink 表中)


举个例子

将计算结果写入给 sink 表

python 复制代码
#将Table API结果表数据写入sink表:
result_table.execute_insert("print").wait()
# 或者通过SQL查询语句来写入sink表:
table_env.execute_sql("INSERT INTO print SELECT * FROM datagen").wait()

写入Sink的各种情况

1. 将结果数据收集到客户端

你可以使用 TableResult.collect 将 Table 的结果收集到客户端,结果的类型为迭代器类型。

以下代码展示了如何使用 TableResult.collect() 方法:

python 复制代码
#准备source表
source = table_env.from_elements([(1, "Hi", "Hello"), (2, "Hello", "Hello")], ["a", "b", "c"])
#得到TableResult
res = table_env.execute_sql("select a + 1, b, c from %s" % source)
#遍历结果
with res.collect() as results:
   for result in results:
       print(result)

2. 将结果数据转换为Pandas DataFrame,并收集到客户端

3. 将结果写入到一张 Sink 表中

你可以调用 execute_insert 方法来将 Table 对象中的数据写入到一张 sink 表中:

python 复制代码
table_env.execute_sql("""
    CREATE TABLE sink_table (
        id BIGINT,
        data VARCHAR
    ) WITH (
        'connector' = 'print'
    )
""")
table = table_env.from_elements([(1, 'Hi'), (2, 'Hello')], ['id', 'data'])
table.execute_insert("sink_table").wait()

也可以通过 SQL 来完成

python 复制代码
table_env.create_temporary_view("table_source", table)
table_env.execute_sql("INSERT INTO sink_table SELECT * FROM table_source").wait()

4. 将结果写入多张 Sink 表中

你也可以使用 Statementset 在一个作业中将 Table 中的数据写入到多张 sink 表中:

create_statement_set() 创建一个可接受 DML 语句或表的 Statementset 实例。 它可用于执行包含多个 sink 的作业。

python 复制代码
# 准备 source 表和 sink 表
table = table_env.from_elements([(1, 'Hi'), (2, 'Hello')], ['id', 'data'])
table_env.create_temporary_view("simple_source", table)
table_env.execute_sql("""
    CREATE TABLE first_sink_table (
        id BIGINT,
        data VARCHAR
    ) WITH (
        'connector' = 'print'
    )
""")
table_env.execute_sql("""
    CREATE TABLE second_sink_table (
        id BIGINT,
        data VARCHAR
    ) WITH (
        'connector' = 'print'
    )
""")
# 创建 statement set
statement_set = table_env.create_statement_set()
# 将 "table" 的数据写入 "first_sink_table"
statement_set.add_insert("first_sink_table", table)
# 通过一条 sql 插入语句将数据从 "simple_source" 写入到 "second_sink_table"
statement_set.add_insert_sql("INSERT INTO second_sink_table SELECT * FROM simple_source")
# 执行 statement set
statement_set.execute().wait()
相关推荐
xiao-xiang6 小时前
redis-保姆级配置详解
数据库·redis
白鹭7 小时前
MySQL(多表查询练习)
数据库·mysql
吃掉你也没关系吧10 小时前
【postgresql】一文详解postgresql中的统计模块
sql·postgresql
xiao-xiang11 小时前
redis-sentinel基础概念及部署
数据库·redis·sentinel
AI 嗯啦12 小时前
SQL详细语法教程(三)mysql的函数知识
android·开发语言·数据库·python·sql·mysql
时序数据说12 小时前
国内时序数据库概览
大数据·数据库·物联网·时序数据库·iotdb
杰克尼13 小时前
mysql-条件查询案例
数据库·mysql
阿Paul果奶ooo15 小时前
Flink中基于时间的合流--双流联结(join)
大数据·flink
运维行者_15 小时前
使用Applications Manager进行 Apache Solr 监控
运维·网络·数据库·网络安全·云计算·apache·solr
Direction_Wind17 小时前
Flinksql bug: Heartbeat of TaskManager with id container_XXX timed out.
大数据·flink·bug