在《0基础学习PyFlink------使用PyFlink的Sink将结果输出到Mysql》一文中，我们讲到如何通过定义Souce、Sink和Execute三个SQL，来实现数据读取、清洗、计算和入库。
如下图所示SQL是最高层级的抽象，在它之下是Table API。本文我们会将例子中的SQL翻译成Table API来实现等价的功能。
Souce
python
# """create table source (
# word STRING
# ) with (
# 'connector' = 'filesystem',
# 'format' = 'csv',
# 'path' = '{}'
# )
# """.format(input_path)下面的SQL分为两部分：
- Table结构：该表只有一个名字为word，类型为string的字段。
- 连接器：是"文件系统"（filesystem）类型，格式是csv的文件。这样输入就会按csv格式进行解析。
SQL中的Table对应于Table API中的schema。它用于定义表的结构，比如有哪些类型的字段和主键等。
上述整个SQL整体对应于descriptor。即我们可以认为descriptor是表结构+连接器。
我们可以让不同的表和不同的连接器结合，形成不同的descriptor。这是一个组合关系，我们将在下面看到它们的组合方式。
schema
python
# define the source schema
source_schema = Schema.new_builder() \
.column("word", DataTypes.STRING()) \
.build()new_builder()会返回一个Schema.Builder对象；
column(self, column_name: str, data_type: Union[str, DataType])方法用于声明该表存在哪些类型、哪些名字的字段，同时返回之前的Builder对象；
最后的build(self)方法返回Schema.Builder对象构造的Schema对象。
descriptor
python
# Create a source descriptor
source_descriptor= TableDescriptor.for_connector("filesystem") \
.schema(source_schema) \
.option('path', input_path) \
.format("csv") \
.build()for_connector(connector: str)方法返回一个TableDescriptor.Builder对象；
schema(self, schema: Schema)将上面生成的source_schema 对象和descriptor关联；
option(self, key: Union[str, ConfigOption], value)用于指定一些参数，比如本例用于指定输入文件的路径；
format(self, format: Union[str, 'FormatDescriptor'], format_option: ConfigOption[str] = None)用于指定内容的格式，这将指导怎么解析和入库；
build(self)方法返回TableDescriptor.Builder对象构造的TableDescriptor对象。
Sink
python
# """CREATE TABLE WordsCountTableSink (
# `word` STRING,
# `count` BIGINT,
# PRIMARY KEY (`word`) NOT ENFORCED
# ) WITH (
# 'connector' = 'jdbc',
# 'url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/words_count_db?useSSL=false',
# 'table-name' = 'WordsCountTable',
# 'driver'='com.mysql.jdbc.Driver',
# 'username'='admin',
# 'password'='pwd123'
# );
# """schema
python
sink_schema = Schema.new_builder() \
.column("word", DataTypes.STRING().not_null()) \
.column("count", DataTypes.BIGINT()) \
.primary_key("word") \
.build()大部分代码在之前已经解释过了。我们主要关注于区别点：
- primary_key(self, *column_names: str) 用于指定表的主键。
- 主键的类型需要使用调用not_null()，以表明其非空。
descriptor
python
# Create a sink descriptor
sink_descriptor = TableDescriptor.for_connector("jdbc") \
.schema(sink_schema) \
.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/words_count_db?useSSL=false") \
.option("table-name", "WordsCountTable") \
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") \
.option("username", "admin") \
.option("password", "pwd123") \
.build()这块代码主要是通过option来设置一些连接器相关的设置。可以看到这是用KV形式设计的，这样就可以让option方法有很大的灵活性以应对不同连接器千奇百怪的设置。
Execute
使用下面的代码将表创建出来，以供后续使用。
python
t_env.create_table("source", source_descriptor)
tab = t_env.from_path('source')
t_env.create_temporary_table("WordsCountTableSink", sink_descriptor)
python
# execute insert
# """insert into WordsCountTableSink
# select word, count(1) as `count`
# from source
# group by word
# """
python
tab.group_by(col('word')) \
.select(col('word'), lit(1).count) \
.execute_insert("WordsCountTableSink") \
.wait()这儿需要介绍的就是lit。它用于生成一个表达式，诸如sum、max、avg和count等。
execute_insert(self, table_path_or_descriptor: Union[str, TableDescriptor], overwrite: bool = False)用于将之前的计算结果插入到Sink表中
完整代码
python
import argparse
import logging
import sys
from pyflink.common import Configuration
from pyflink.table import (EnvironmentSettings, TableEnvironment, Schema)
from pyflink.table.types import DataTypes
from pyflink.table.table_descriptor import TableDescriptor
from pyflink.table.expressions import lit, col
def word_count(input_path):
config = Configuration()
# write all the data to one file
config.set_string('parallelism.default', '1')
env_settings = EnvironmentSettings \
.new_instance() \
.in_batch_mode() \
.with_configuration(config) \
.build()
t_env = TableEnvironment.create(env_settings)
# """create table source (
# word STRING
# ) with (
# 'connector' = 'filesystem',
# 'format' = 'csv',
# 'path' = '{}'
# )
# """
# define the source schema
source_schema = Schema.new_builder() \
.column("word", DataTypes.STRING()) \
.build()
# Create a source descriptor
source_descriptor = TableDescriptor.for_connector("filesystem") \
.schema(source_schema) \
.option('path', input_path) \
.format("csv") \
.build()
t_env.create_table("source", source_descriptor)
# """CREATE TABLE WordsCountTableSink (
# `word` STRING,
# `count` BIGINT,
# PRIMARY KEY (`word`) NOT ENFORCED
# ) WITH (
# 'connector' = 'jdbc',
# 'url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/words_count_db?useSSL=false',
# 'table-name' = 'WordsCountTable',
# 'driver'='com.mysql.jdbc.Driver',
# 'username'='admin',
# 'password'='pwd123'
# );
# """
# define the sink schema
sink_schema = Schema.new_builder() \
.column("word", DataTypes.STRING().not_null()) \
.column("count", DataTypes.BIGINT()) \
.primary_key("word") \
.build()
# Create a sink descriptor
sink_descriptor = TableDescriptor.for_connector("jdbc") \
.schema(sink_schema) \
.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/words_count_db?useSSL=false") \
.option("table-name", "WordsCountTable") \
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") \
.option("username", "admin") \
.option("password", "pwd123") \
.build()
t_env.create_temporary_table("WordsCountTableSink", sink_descriptor)
# execute insert
# """insert into WordsCountTableSink
# select word, count(1) as `count`
# from source
# group by word
# """
tab = t_env.from_path('source')
tab.group_by(col('word')) \
.select(col('word'), lit(1).count) \
.execute_insert("WordsCountTableSink") \
.wait()
if __name__ == '__main__':
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO, format="%(message)s")
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument(
'--input',
dest='input',
required=False,
help='Input file to process.')
argv = sys.argv[1:]
known_args, _ = parser.parse_known_args(argv)
word_count(known_args.input)