Flink Table API和Flink SQL处理Row类型字段案例

猫猫爱吃小鱼粮2023-11-14 9:20

从数据源获取Row类型数据流并使用Flink Table API和Flink SQL进行处理。

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;

public class RowTypeExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建Table环境
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        // 创建一个包含姓名、年龄和性别的数据流，并将其转换为Row类型的数据流
        DataStream<Row> dataStream = env.fromElements(
                Row.of("Alice", 25, "female"),
                Row.of("Bob", 30, "male"),
                Row.of("Charlie", 28, "male")
        ).returns(Types.ROW(Types.STRING, Types.INT, Types.STRING));

        // 将数据流注册为表
        tableEnv.createTemporaryView("myTable", dataStream, "name, age, gender");

        // 使用Table API进行查询
        Table resultTable = tableEnv.from("myTable").select("name, age").filter("gender = 'male'");

        // 将查询结果转换为数据流
        DataStream<Row> resultStream = tableEnv.toAppendStream(resultTable, Row.class);

        // 打印数据流
        resultStream.print();

        // 执行任务
        env.execute("RowTypeExample");
    }
}

首先创建了一个包含姓名、年龄和性别的Row类型的数据流，并将其注册为临时表。

然后，使用Table API进行查询操作，并将查询结果转换为数据流进行打印。