Flink创建TableEnvironment

在官网上,Flink创建TableEnvironment有两种方式:1.通过静态方法 TableEnvironment.create() 创建;2.从现有的 StreamExecutionEnvironment 创建一个 StreamTableEnvironment 与 DataStream API 互操作

java 复制代码
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;


//1.通过静态方法 TableEnvironment.create() 创建
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
    .newInstance()
    .inStreamingMode()//默认为StreamingMode。可以不写
    //.inBatchMode()
    //.useOldPlanner()//1.14.4已过时
    //.useBlinkPlanner()//1.14.4已过时。默认BLINK
    .build();

TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(settings);

//2.从现有的 StreamExecutionEnvironment 创建一个 StreamTableEnvironment 与 DataStream API 互操作
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

而在写代码时会发现,通过静态方法 TableEnvironment.create() 创建时,create()方法有两种参数,一种就是官网上的EnvironmentSettings,另一种是Configuration。

查看源码会发现EnvironmentSettings最终还是会将EnvironmentSettings转为Configuration。且可以看到默认的RUNTIME_MODE是StreamingMode。

复制代码
TableEnvironment.create(settings)-->TableEnvironmentImpl.create(settings)-->create(settings, settings.toConfiguration())
java 复制代码
    /** Convert the environment setting to the {@link Configuration}. */
    public Configuration toConfiguration() {
        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.set(RUNTIME_MODE, isStreamingMode() ? STREAMING : BATCH);
        configuration.set(TABLE_PLANNER, PlannerType.BLINK);
        return configuration;
    }

同样,看EnvironmentSettings的构造方法也可以发现默认的RUNTIME_MODE是StreamingMode。

java 复制代码
    private EnvironmentSettings(
            String planner,
            @Nullable String executor,
            String builtInCatalogName,
            String builtInDatabaseName,
            boolean isStreamingMode) {
        this.planner = planner;
        this.executor = executor;
        this.builtInCatalogName = builtInCatalogName;
        this.builtInDatabaseName = builtInDatabaseName;
        this.isStreamingMode = isStreamingMode;
    }

此外,我看的是1.14.4的源码,发现默认的planner已经是BLINK,而OLD未来将不会保留。

java 复制代码
/**
 * Determine the type of the {@link Planner}. Except for the optimization, the different planner
 * also differs in the time semantic and so on.
 *
 * @deprecated The old planner has been removed in Flink 1.14. Since there is only one planner left
 *     (previously called the 'blink' planner), this class is obsolete and will be removed in future
 *     versions.
 */
@PublicEvolving
@Deprecated
public enum PlannerType {
    /** Blink planner is the up-to-date planner in Flink. */
    BLINK,

    /** Old planner is used before. It will not be maintained in the future. */
    OLD
}
相关推荐
沧海寄馀生10 分钟前
Apache Hadoop生态组件部署分享-Kafka
大数据·hadoop·分布式·kafka·apache
B站计算机毕业设计之家15 分钟前
大数据项目:基于python电商平台用户行为数据分析可视化系统 电商订单数据分析 Django框架 Echarts可视化 大数据技术(建议收藏)
大数据·python·机器学习·数据分析·django·电商·用户分析
测试人社区—667927 分钟前
GPT-4开启“软件工程3.0“新时代:测试工程师的智能化转型指南
大数据
数据猿30 分钟前
【“致敬十年”系列】专访中国商联数据委会长邹东生:以“最小化场景闭环”实现AI真价值
大数据·人工智能
web3.088899933 分钟前
唯品会商品详情 API 数据解析
大数据
B站计算机毕业设计之家43 分钟前
大数据:基于python唯品会商品数据可视化分析系统 Flask框架 requests爬虫 Echarts可视化 数据清洗 大数据技术(源码+文档)✅
大数据·爬虫·python·信息可视化·spark·flask·唯品会
沧海寄馀生43 分钟前
Apache Hadoop生态组件部署分享-Spark
大数据·hadoop·分布式·spark·apache
专注数据的痴汉1 小时前
「数据获取」中华人民共和国乡镇行政区划简册(2010-2017)(2011-2012缺失)
大数据·人工智能·信息可视化
专注数据的痴汉1 小时前
「数据获取」中国河流水系 2000 至 2022 年变化矢量数据集
大数据·人工智能·信息可视化
数据皮皮侠1 小时前
中国气候政策不确定性数据(2000-2022)
大数据·数据库·人工智能·信息可视化·微信开放平台