详解 Flink Table API 和 Flink SQL 之入门介绍

一、介绍

Flink 提供了对于"表"处理的支持，这就是更高层级的应用 API，在 Flink 中被称为 Table API 和 SQL
Table API 是基于"表"（Table）的一套 API，它是内嵌在 Java、Scala 等语言中的一种声明式领域特定语言（DSL），也就是专门为处理表而设计的
Flink SQL 是基于 Apache Calcite 实现了对 SQL 的支持
Table API 和 SQL 最初并不完善，在 Flink 1.9 版本合并阿里巴巴内部版本 Blink 之后发生了非常大的改变，此后也一直处在快速开发和完善的过程中，直到 Flink 1.12 版本才基本上做到了功能上的完善。而即使是在目前最新的 1.13 版本中， Table API 和 SQL 也依然不算稳定，接口用法还在不停调整和更新

二、快速入门

1. 引入依赖

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner_2.12</artifactId>
    <version>1.10.1</version>
</dependency>

<!-- 或者引入阿里的 blink 版本依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner-blink_2.12</artifactId>
    <version>1.10.1</version>
</dependency>

2. 案例

java 复制代码

public class TestTableAPIAndSql {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        
        //读取数据并转换成 POJO
        DataStream<String> inputStream = env.readTextFile("./sensor.txt");
        DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(line -> {
            String[] fields = line.split(",");
            return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));
        });
        
        //1. 创建 TableAPI 执行环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
        
        //2. 基于 DataStream 创建表
        Table dataTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream);
        
        //3. 调用 TableAPI
        Table resultTable = dataTable.select("id, temperature").where("id = 'sensor_1'");
        
        //4. 使用 Flink SQL 语法
        //4.1 基于 Table 注册一个查询视图
        tableEnv.createTemporaryView("sensor", dataTable);
        //4.2 对注册的视图进行 SQL 操作
        String sql = "select id, temperature from sensor where id = 'sensor_1'";
        Table resultSqlTable = tableEnv.sqlQuery(sql);
        
        //5.打印输出
        tableEnv.toAppendStream(resultTable, Row.class).print("table");
        tableEnv.toAppendStream(resultSqlTable, Row.class).print("sql");
        
        env.execute();
    }
}

三、程序结构

TableAPI 和 SQL 程序的整体结构与 DataStream API 非常相似，也可以分为读取数据源（Source）、转换（Transform）和输出数据（Sink）三部分，TableAPI 的输入输出操作不需要额外定义，只需要将用于输入和输出的表定义出来，然后进行转换查询就可以

java 复制代码

//1.创建表的执行环境
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);  

//2.创建一张表，用于读取数据源
tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("inputTable");

//3.通过 TableAPI或SQL进行转换查询
Table result = tableEnv.from("inputTable").select(...);
Table sqlResult = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM inputTable ...");

//4.注册一张表，用于输出结果
tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("outputTable");
result.insertInto("outputTable");