FLINK SQL&Table API 简介及运行环境
FLINK SQL&Table API 简介
Flink本身是批流统一的处理框架，所以Flink SQL和Table API是批流统一的上层处理API。目前，这两套API仍处于活跃的开发阶段，功能尚未完全完善。
Flink SQL
Flink SQL：可以直接在代码中写SQL，来实现一些查询（Query）操作。Flink的SQL支持基于实现了SQL标准的Apache Calcite（Apache开源SQL解析工具）。Calcite提供了标准的SQL语言、多种查询优化和连接各种数据源的基础框架，可以让用户轻松地接入各种数据，并实现使用SQL查询。此外，Calcite还提供了OLAP和流处理的查询引擎。
核心概念
- 动态表：
- 动态表是Flink SQL中的核心概念，它为流数据处理提供了表和SQL支持。
- 与关系型数据库中的静态表不同，动态表中的数据会随时间变化。
- 动态表可以像静态的批处理表一样进行查询操作，但由于数据在不断变化，因此基于它定义的SQL查询不可能执行一次就得到最终结果。这样的查询被称为“持续查询”（Continuous Query）。
- 持续查询：
- 持续查询是对动态表定义的查询操作，查询结果也是一个动态表。
- 每次数据到来都会触发查询操作，因此可以认为一次查询面对的数据集是当前输入动态表中收到的所有数据。
- 流式数据的到来会触发连续不断的快照查询，这些快照查询像动画一样连贯起来，就构成了持续查询。
- 时间属性：
- 在Flink SQL中，时间属性（time attributes）是表模式结构（schema）的一部分。
- 它可以在创建表的DDL里直接定义为一个字段，也可以在DataStream转换成表时定义。
- 基于时间的操作（比如时间窗口）需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。
使用
- 环境准备：
- 初始化一个TableEnvironment对象，它是执行Flink SQL语句的核心。这个环境可以是流数据环境，也可以是批数据环境。
- 数据源定义：
- 通过CREATE TABLE语句定义输入数据源（source），可以是Kafka、CSV文件等。
- 数据处理：
- 编写SQL语句对数据进行处理，如查询、过滤、聚合等。
- 数据输出：
- 通过CREATE TABLE定义输出数据源（sink），并将处理结果输出。
流批统一
流批统一是大数据处理领域的一个概念，它指的是使用一套代码来同时处理流数据（Streaming）和批数据（Batching）。Flink SQL正是实现了这一概念的框架，无论是批处理还是流处理，都可以使用相同的SQL语句进行处理，并得到相同的结果。
优势
- 统一的处理框架：Flink SQL为流式和批式数据处理提供了统一的处理框架，简化了数据处理的复杂性。
- 强大的处理能力：Flink SQL利用了Flink的强大处理能力，可以处理高吞吐量和低延迟的数据处理任务。
- 灵活的查询语言：Flink SQL使用SQL作为查询语言，使得开发者可以使用熟悉的SQL语言来进行复杂的数据处理任务。
- 丰富的功能：Flink SQL支持窗口函数、连接操作、子查询等多种SQL功能，满足了复杂的数据处理需求。
Table API
Table API：是一套内嵌在Java和Scala语言中的查询API，它允许以非常直观的方式组合来自一些关系运算符的查询（比如select、filter和join）。
在Flink SQL和Table API中，无论输入是批输入还是流式输入，指定的查询都具有相同的语义，并能得到相同的结果。这两种API紧密集成，并与DataStream和DataSet API可在这些API之间或一些基于这些API的库之间进行切换。
特点
- 声明式：Table API属于设定式语言，用户只需表达清楚需求，无需了解底层实现。
- 高性能：Flink Table API内置多种查询优化器，可为用户翻译出最优执行计划。
- 简单易学：Table API易于理解，学习成本较低，适合不同行业和领域的人使用。
- 标准稳定：Table API的语义遵循SQL标准，非常稳定。
- 流批统一：Flink Table API可以在API层面上实现流与批的统一，相同的查询逻辑既可以流模式运行，也可以批模式运行。
使用方式
- 创建TableEnvironment：
- TableEnvironment是Table API的入口，用户需要首先创建一个TableEnvironment实例。
- 可以通过TableEnvironment.create()方法创建，也可以基于已有的StreamExecutionEnvironment来创建。
- 注册表：
- 用户可以在TableEnvironment中注册外部数据源表，这些表可以是文件、数据库表或消息队列的数据。
- 注册表后，用户就可以使用SQL或Table API对这些表进行查询和操作。
- 执行查询：
- 用户可以使用Table API提供的各种操作（如扫描、投影、过滤、聚合等）来构建查询。
- 查询结果会生成一个新的表，用户可以对这个结果表进行进一步的操作或输出。
- 输出结果：
- 用户可以将查询结果输出到外部系统，如文件系统、数据库或消息队列等。
- 输出时，用户需要指定输出表的格式和连接器类型。
示例
以下是一个使用Flink Table API进行简单查询的示例：
// 创建TableEnvironment
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode().build());
// 注册表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE myTable (id INT, name STRING) WITH ('connector' = 'filesystem', 'path' = '/path/to/your/file', 'format' = 'csv')");
// 执行查询
Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT id, name FROM myTable WHERE id > 1");
// 输出结果（这里只是示例，实际输出需要指定输出表和连接器）
// result.executeInsert("outputTable");
注意事项
- 版本兼容性：随着Flink版本的更新，Table API的接口和用法可能会发生变化。因此，建议用户在使用时参考最新的Flink官方文档。
- 性能优化：虽然Flink Table API内置了多种查询优化器，但在实际应用中，用户仍然需要根据具体场景进行性能调优。
- 错误处理：在使用Table API时，用户需要注意错误处理，如处理空值、异常值等。
FLINK SQL&Table API 运行环境
TableEnvironment是使用SQL API永远都离不开的一个接口，是SQL API使用的入口（上下文），包含了Flink任务运行时的所有上下文环境信息。其地位类似于Java DataStream API中的StreamExecutionEnvironment。在创建TableEnvironment后，用户可以在其中进行表的注册、SQL查询、UDF（用户自定义函数）管理等一系列操作。
关于Flink SQL&Table API的运行环境，以下是一些关键要点：
- 创建TableEnvironment：这是使用Flink SQL和Table API的第一步。用户可以通过设置环境信息（如流式处理或批处理模式）来创建TableEnvironment实例。此外，用户还可以通过已有的StreamExecutionEnvironment来创建TableEnvironment。
- 注册和管理表：在TableEnvironment中，用户可以注册和管理表。这些表可以是描述外部数据的常规表（如文件、数据库表或消息队列的数据），也可以是直接从DataStream或DataSet转换而来的表。此外，用户还可以创建视图，视图通常是从现有的表中创建的，代表了一个SQL逻辑查询的结果。
- 执行SQL查询：在TableEnvironment中，用户可以编写和执行SQL查询。Flink会解析和执行这些查询，并返回查询结果。对于流式输入，查询会生成一个连续查询，结果会生成一个新的动态表，该表会随输入表的更改而不断更新。
- 依赖管理：在使用Flink SQL和Table API时，需要引入一些依赖。这些依赖包括planner（计划器）和bridge（桥接器）。Planner是Table API最主要的部分，提供了运行时环境和生成程序执行计划的planner。而bridge则主要负责Table API和DataStream/DataSet API的连接支持。
总之，Flink SQL和Table API为流式和批式数据处理提供了强大的工具。通过创建和管理TableEnvironment、注册和管理表、执行SQL查询以及管理依赖等步骤，用户可以在Flink中高效地处理和分析数据。
原文地址：https://blog.csdn.net/mqiqe/article/details/142766271
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