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Flink Table API & SQL

钝悟...大约 4 分钟大数据flink大数据Flink

Flink Table API & SQL

Apache Flink 有两种关系型 API 来做流批统一处理:Table API 和 SQL。Table API 是用于 Scala 和 Java 语言的查询 API,它可以用一种非常直观的方式来组合使用选取、过滤、join 等关系型算子。Flink SQL 是基于 Apache Calciteopen in new window 来实现的标准 SQL。无论输入是连续的(流式)还是有界的(批处理),在两个接口中指定的查询都具有相同的语义,并指定相同的结果。

Table API 和 SQL 两种 API 是紧密集成的,以及 DataStream API。你可以在这些 API 之间,以及一些基于这些 API 的库之间轻松的切换。比如,你可以先用 CEPopen in new window 从 DataStream 中做模式匹配,然后用 Table API 来分析匹配的结果;或者你可以用 SQL 来扫描、过滤、聚合一个批式的表,然后再跑一个 Gelly 图算法open in new window 来处理已经预处理好的数据。

jar 依赖

必要依赖:

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.11</artifactId>
  <version>1.14.4</version>
  <scope>provided</scope>
</dependency>

除此之外,如果你想在 IDE 本地运行你的程序,你需要添加下面的模块,具体用哪个取决于你使用哪个 Planner:

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
  <version>1.14.4</version>
  <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
  <version>1.14.4</version>
  <scope>provided</scope>
</dependency>

如果你想实现自定义格式或连接器open in new window 用于(反)序列化行或一组用户定义的函数open in new window,下面的依赖就足够了,编译出来的 jar 文件可以直接给 SQL Client 使用:

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-table-common</artifactId>
  <version>1.14.4</version>
  <scope>provided</scope>
</dependency>

概念与通用 API

Table API 和 SQL 集成在同一套 API 中。 这套 API 的核心概念是Table,用作查询的输入和输出。

Table API 和 SQL 程序的结构

所有用于批处理和流处理的 Table API 和 SQL 程序都遵循相同的模式。

import org.apache.flink.table.api.*;
import org.apache.flink.connector.datagen.table.DataGenOptions;

// Create a TableEnvironment for batch or streaming execution.
// See the "Create a TableEnvironment" section for details.
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(/*…*/);

// Create a source table
tableEnv.createTemporaryTable("SourceTable", TableDescriptor.forConnector("datagen")
    .schema(Schema.newBuilder()
      .column("f0", DataTypes.STRING())
      .build())
    .option(DataGenOptions.ROWS_PER_SECOND, 100)
    .build())

// Create a sink table (using SQL DDL)
tableEnv.executeSql("CREATE TEMPORARY TABLE SinkTable WITH ('connector' = 'blackhole') LIKE SourceTable");

// Create a Table object from a Table API query
Table table2 = tableEnv.from("SourceTable");

// Create a Table object from a SQL query
Table table3 = tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM SourceTable");

// Emit a Table API result Table to a TableSink, same for SQL result
TableResult tableResult = table2.executeInsert("SinkTable");

创建 TableEnvironment

TableEnvironment 是 Table API 和 SQL 的核心概念。它负责:

  • 在内部的 catalog 中注册 Table
  • 注册外部的 catalog
  • 加载可插拔模块
  • 执行 SQL 查询
  • 注册自定义函数 (scalar、table 或 aggregation)
  • DataStreamTable 之间的转换(面向 StreamTableEnvironment )

在 Catalog 中创建表

TableEnvironment 维护着一个由标识符(identifier)创建的表 catalog 的映射。标识符由三个部分组成:catalog 名称、数据库名称以及对象名称。

Table 可以是虚拟的(视图 VIEWS)也可以是常规的(表 TABLES)。视图 VIEWS可以从已经存在的Table中创建,一般是 Table API 或者 SQL 的查询结果。 表TABLES描述的是外部数据,例如文件、数据库表或者消息队列。

查询表

Table API 示例

// get a TableEnvironment
TableEnvironment tableEnv = ...; // see "Create a TableEnvironment" section

// register Orders table

// scan registered Orders table
Table orders = tableEnv.from("Orders");
// compute revenue for all customers from France
Table revenue = orders
  .filter($("cCountry").isEqual("FRANCE"))
  .groupBy($("cID"), $("cName"))
  .select($("cID"), $("cName"), $("revenue").sum().as("revSum"));

// emit or convert Table
// execute query

SQL 示例

// get a TableEnvironment
TableEnvironment tableEnv = ...; // see "Create a TableEnvironment" section

// register Orders table

// compute revenue for all customers from France
Table revenue = tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT cID, cName, SUM(revenue) AS revSum " +
    "FROM Orders " +
    "WHERE cCountry = 'FRANCE' " +
    "GROUP BY cID, cName"
  );

// emit or convert Table
// execute query

输出表

Table 通过写入 TableSink 输出。TableSink 是一个通用接口,用于支持多种文件格式(如 CSV、Apache Parquet、Apache Avro)、存储系统(如 JDBC、Apache HBase、Apache Cassandra、Elasticsearch)或消息队列系统(如 Apache Kafka、RabbitMQ)。

批处理 Table 只能写入 BatchTableSink,而流处理 Table 需要指定写入 AppendStreamTableSinkRetractStreamTableSink 或者 UpsertStreamTableSink

数据类型

通用类型与(嵌套的)复合类型 (如:POJO、tuples、rows、Scala case 类) 都可以作为行的字段。

复合类型的字段任意的嵌套可被 值访问函数open in new window 访问。

通用类型将会被视为一个黑箱,且可以被 用户自定义函数open in new window 传递或引用。

SQL

Flink 支持以下语句:

参考资料

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