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Table API 与 SQL
Flink 对批处理和流处理,提供了统一的上层 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
Flink 的 SQL 支持基于实现了 SQL 标准的 Apache Calcite
Table API 是流处理和批处理通用的关系型 API, Table API 可以基于流输入或者批输入来运行而不需要进行任何修改。 Table API 是 SQL 语言的超集并专门为 ApacheFlink 设计的,Table API 是 Scala 和 Java 语言集成式的 API。与常规 SQL 语言中将查询指定为字符串不同,Table API 查询是以 Java 或 Scala 中的语言嵌入样式来定义的,具有 IDE 支持如:自动完成和语法检测。
TableApI与SQL目前还处于未完善的开发状态。
需要引入依赖
<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-planner_2.12</artifactId><version>1.10.1</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-planner-blink_2.12</artifactId><version>1.10.1</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.12</artifactId><version>1.10.1</version>
</dependency>
基本了解
public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);// 从文件中读取数据String path = "/home/lxj/workspace/Flink/src/main/resources/sensor.txt";DataStream<String> inputDataStream = env.readTextFile(path);// 转换成POJODataStream<SensorReading> dataStream = inputDataStream.map(line -> {String[] fields = line.split(",");return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));});// 创建表环境StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);// 基于数据流创建一张表Table dataTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream);// 调用tableAPI进行转换操作Table resultTable = dataTable.select("id, temperature").where("id = 'sensor_1'");// 执行SQL，需要提前注册一个视图tableEnv.createTemporaryView("sensor", dataTable);String sql = "select id, temperature from sensor where id = 'sensor_1'";Table resultSqlTable = tableEnv.sqlQuery(sql);// 表中的数据都可以看成是一个Row，也可直接传入对应的Bean对象（需要有对应的构造方法）tableEnv.toAppendStream(resultTable, Row.class).print("result");tableEnv.toAppendStream(resultSqlTable, Row.class).print("sql");env.execute();
}sensor_1,1547718199,35.8
sensor_6,1547718201,15.4
sensor_7,1547718202,6.7
sensor_10,1547718205,38.1
sensor_1,1547710000,36.8
sensor_1,1547719999,34.8
sensor_1,1547715555,37.8result> sensor_1,35.8
sql> sensor_1,35.8
result> sensor_1,36.8
sql> sensor_1,36.8
result> sensor_1,34.8
sql> sensor_1,34.8
result> sensor_1,37.8
sql> sensor_1,37.8
基本程序的结构如下：
Table API 和 SQL 的程序结构,与流式处理的程序结构十分类似
// 创建表的执行环境
StreamTableEnvironment tableEnv = ...// 创建一张表，连接source,用于读取数据 Source
tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("inputTable");// 注册一张表，连接Sink,用于把计算结果输出 Sink
tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("outputTable");// 通过 Table API 查询算子,得到一张结果表
Table result = tableEnv.from("inputTable").select(...);// 通过 SQL 查询语句,得到一张结果表
Table sqlResult = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM inputTable ...");// 将结果表写入输出表中，输出到Sink中
result.insertInto("outputTable");
各种环境的创建
// 创建表环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);// 1.10默认就是planner的流处理；1.10之后默认是blink的流处理
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);// 基于老版本planner的流处理, 1.10默认就是planner，默认是批流统一
EnvironmentSettings oldStreamSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useOldPlanner().inStreamingMode().build();
StreamTableEnvironment oldStreamTableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, oldStreamSettings);// 基于老版本planner的批处理
ExecutionEnvironment batchEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
BatchTableEnvironment oldBatchTableEnv = BatchTableEnvironment.create(batchEnv);// 基于Blink的流处理
EnvironmentSettings blinkStreamSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
StreamTableEnvironment blinkStreamTableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, blinkStreamSettings);// 基于Blink的批处理
EnvironmentSettings blinkBatchSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inBatchMode().build();
TableEnvironment blinkBatchTableEnv = TableEnvironment.create(blinkStreamSettings);
TableEnvironment 是 flink 中集成 Table API 和 SQL 的核心概念,所有对表的操作都基于 TableEnvironment
– 注册 Catalog
– 在 Catalog 中注册表
– 执行 SQL 查询
– 注册用户自定义函数(UDF)
表(Table)
TableEnvironment 可以注册目录 Catalog,并可以基于 Catalog 注册表
表(Table)是由一个“标识符”(identifier)来指定的,由3部分组成:Catalog名、数据库(database)名和对象名，默认是defaultCatelog和defaultDatabase
表可以是常规的,也可以是虚拟的(视图,View)
常规表(Table)一般可以用来描述外部数据,比如文件、数据库表或消息队列的数据,也可以直接从 DataStream转换而来
视图(View)可以从现有的表中创建,通常是 table API 或者 SQL 查询的一个结果集
要使用SQL查询必须有对应的视图，要使用TableAPI必须要是Table。
创建表
TableEnvironment 可以调用 .connect() 方法,连接外部系统,并调用 .createTemporaryTable() 方法,在 Catalog 中注册表
tableEnv.connect(...) // 定义表的数据来源,和外部系统建立连接.withFormat(...) // 定义数据格式化方法.withSchema(...) // 定义表结构.createTemporaryTable("MyTable"); // 创建临时表
可以创建 Table 来描述文件数据,它可以从文件中读取,或者将数据写入文件
// 表的创建：连接外部系统，读取数据
// 读取文件
String path = "/home/lxj/workspace/Flink/src/main/resources/sensor.txt";
tableEnv.connect(new FileSystem().path(path)).withFormat(new Csv()).withSchema(new Schema() // 顺序要一致.field("id", DataTypes.STRING()).field("time", DataTypes.BIGINT()).field("temp", DataTypes.DOUBLE())).createTemporaryTable("inputTable");Table inputTable = tableEnv.from("inputTable");
inputTable.printSchema();
// root
// |-- id: STRING
// |-- time: BIGINT
// |-- temp: DOUBLE
tableEnv.toAppendStream(inputTable, Row.class).print();
// sensor_1,1547718199,35.8
// sensor_6,1547718201,15.4
// sensor_7,1547718202,6.7
// sensor_10,1547718205,38.1
// sensor_1,1547710000,36.8
// sensor_1,1547719999,34.8
// sensor_1,1547715555,37.8
使用新版的CSV需要引入依赖
<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-csv</artifactId><version>1.10.1</version>
</dependency>
表的查询 – Table API
Table API 是集成在 Scala 和 Java 语言内的查询 API
Table API 基于代表“表”的 Table 类,并提供一整套操作处理的方法 API;这些方法会返回一个新的 Table 对象,表示对输入表应用转换操作的结果
有些关系型转换操作,可以由多个方法调用组成,构成链式调用结构
表的查询 – SQL
Flink 的 SQL 集成,基于实现 了SQL 标准的 Apache Calcite
在 Flink 中,用常规字符串来定义 SQL 查询语句
SQL 查询的结果,也是一个新的 Table
// 查询转换
// 3.1 TableAPI
// 简单转换
Table resultTable = inputTable.select("id, temp").filter("id === 'sensor_1'");// 聚合统计
Table aggTable = inputTable.groupBy("id").select("id, id.count as count, temp.avg as avgTemp");// 3.2 SQL
Table resultSqlTable = tableEnv.sqlQuery("select id, temp from inputTable where id = 'sensor_1'");Table aggSqlTable = tableEnv.sqlQuery("select id, count(id) as cnt, avg(temp) as avgTmp from inputTable group by id");// tableEnv.toAppendStream(resultTable, Row.class).print("result");
// tableEnv.toAppendStream(resultSqlTable, Row.class).print("resultSql");
// resultSql> sensor_1,35.8
// result> sensor_1,35.8
// resultSql> sensor_1,36.8
// result> sensor_1,36.8
// resultSql> sensor_1,34.8
// result> sensor_1,34.8
// resultSql> sensor_1,37.8
// result> sensor_1,37.8// 此处因为使用了count有更新查询出来的表的内容，因此不能使用toAppendStream，要使用toRetractStream
tableEnv.toRetractStream(aggTable, Row.class).print("agg");
tableEnv.toRetractStream(aggSqlTable, Row.class).print("aggSQL");
// aggSQL> (true,sensor_1,1,35.8)
// aggSQL> (true,sensor_6,1,15.4)
// aggSQL> (true,sensor_7,1,6.7)
// aggSQL> (true,sensor_10,1,38.1)
// aggSQL> (false,sensor_1,1,35.8) // true表示新数据的插入，false表示旧数据的删除
// aggSQL> (true,sensor_1,2,36.3)
// aggSQL> (false,sensor_1,2,36.3)
// aggSQL> (true,sensor_1,3,35.8)
// aggSQL> (false,sensor_1,3,35.8)
// aggSQL> (true,sensor_1,4,36.3)
// agg> (true,sensor_1,1,35.8)
// agg> (true,sensor_6,1,15.4)
// agg> (true,sensor_7,1,6.7)
// agg> (true,sensor_10,1,38.1)
// agg> (false,sensor_1,1,35.8)
// agg> (true,sensor_1,2,36.3)
// agg> (false,sensor_1,2,36.3)
// agg> (true,sensor_1,3,35.8)
// agg> (false,sensor_1,3,35.8)
// agg> (true,sensor_1,4,36.3)
输出表
表的输出,是通过将数据写入 TableSink 来实现的
TableSink 是一个通用接口,可以支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列
输出表最直接的方法,就是通过 Table.insertInto() 方法将一个 Table 写入注册过的 TableSink 中
输出到文件
String path = "/home/lxj/workspace/Flink/src/main/resources/sensor.txt";
tableEnv.connect(new FileSystem().path(path)).withFormat(new Csv()).withSchema(new Schema() // 顺序要一致.field("id", DataTypes.STRING()).field("time", DataTypes.BIGINT()).field("temp", DataTypes.DOUBLE())).createTemporaryTable("inputTable");Table inputTable = tableEnv.from("inputTable");Table resultTable = inputTable.select("id, temp").filter("id === 'sensor_1'");// 输出到文件
// 注册外部文件到输出表
String outputPath = "/home/lxj/workspace/Flink/src/main/resources/output.txt";
tableEnv.connect(new FileSystem().path(outputPath)).withFormat(new Csv()).withSchema(new Schema() // 顺序要一致.field("idOut", DataTypes.STRING()).field("tempOut", DataTypes.DOUBLE())).createTemporaryTable("outputTable");// insertInto输出到文件的话是不支持toRetractStream带更新的流
resultTable.insertInto("outputTable");sensor_1,35.8
sensor_1,36.8
sensor_1,34.8
sensor_1,37.8
更新模式
对于流式查询,需要声明如何在表和外部连接器之间执行转换，与外部系统交换的消息类型,由更新模式(Update Mode)指定
追加(Append)模式
表只做插入操作,和外部连接器只交换插入(Insert)消息，所有的外部连接器都支持追加模式
撤回(Retract)模式
– 表和外部连接器交换添加(Add)和撤回(Retract)消息
– 插入操作(Insert)编码为 Add 消息;删除(Delete)编码为 Retract 消息;更新(Update)编码为上一条的 Delete 和下一条的 Add 消息
比如count，avg之类的聚合操作
更新插入(Upsert)模式
更新和插入都被编码为 Upsert 消息;删除编码为 Delete 消息
输出到 Kafka
可以创建 Table 来描述 kafka 中的数据,作为输入或输出的 TableSink
tableEnv.connect(new Kafka().version("0.11").topic("sinkTest").property("zookeeper.connect", "localhost:2181").property("bootstrap.servers", "localhost:9092")
).withFormat( new Csv() ).withSchema( new Schema().field("id", DataTypes.STRING()).field("temp", DataTypes.DOUBLE())).createTemporaryTable("kafkaOutputTable");resultTable.insertInto("kafkaOutputTable");
输出到 ES
可以创建 Table 来描述 ES 中的数据,作为输出的 TableSink
tableEnv.connect(new Elasticsearch().version("6").host("localhost", 9200, "http").index("sensor").documentType("temp")
).inUpsertMode() // 默认是Append模式，需要显示声明为Upsert.withFormat(new Json()).withSchema( new Schema().field("id", DataTypes.STRING()).field("count", DataTypes.BIGINT())).createTemporaryTable("esOutputTable");
aggResultTable.insertInto("esOutputTable");
输出到 MySql
可以创建 Table 来描述 MySql 中的数据,作为输入和输出，需要引入依赖
<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-jdbc_2.12</artifactId><version>1.10.1</version>
</dependency>
String sinkDDL="create table jdbcOutputTable (" +" id varchar(20) not null, " +" cnt bigint not null " +") with (" +" 'connector.type' = 'jdbc', " +" 'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test', " +" 'connector.table' = 'sensor_count', " +" 'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', " +" 'connector.username' = 'root', " +" 'connector.password' = '123456' )";// 执行 DDL 创建表
tableEnv.sqlUpdate(sinkDDL);aggResultSqlTable.insertInto("jdbcOutputTable");
DataStream 和表的转换
将 Table 转换成 DataStream
表可以转换为 DataStream 或 DataSet ,这样自定义流处理或批处理程序就可以继续在 Table API 或 SQL 查询的结果上运行了
将表转换为 DataStream 或 DataSet 时,需要指定生成的数据类型,即要将表的每一行转换成的数据类型
表作为流式查询的结果,是动态更新的
转换有两种转换模式:追加(Append)模式和撤回(Retract)模式
**追加模式(Append Mode)**用于表只会被插入(Insert)操作更改的场景
DataStream<Row> resultStream = tableEnv.toAppendStream(resultTable, Row.class);
**撤回模式(Retract Mode)**用于任何场景。有些类似于更新模式中 Retract 模式,它只有 Insert 和 Delete 两类操作；得到的数据会增加一个 Boolean 类型的标识位(返回的第一个字段),用它来表示到底是新增的数据(Insert),还是被删除的数据(Delete)
DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> aggResultStream = tableEnv.toRetractStream(aggResultTable , Row.class);
将 DataStream 转换成表
对于一个 DataStream,可以直接转换成 Table,进而方便地调用 Table API做转换操作
DataStream<SensorReading> dataStream = ...
Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream);
默认转换后的 Table schema 和 DataStream 中的字段定义一一对应,也可以单独指定出来
DataStream<SensorReading> dataStream = ...
Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream, "id, timestamp as ts, temperature");
创建临时视图(Temporary View)
基于 DataStream 创建临时视图
tableEnv.createTemporaryView("sensorView", dataStream);tableEnv.createTemporaryView("sensorView", dataStream, "id, temperature, timestamp as ts");
基于 Table 创建临时视图
tableEnv.createTemporaryView("sensorView", sensorTable);
查看执行计划
Table API 提供了一种机制来解释计算表的逻辑和优化查询计划
查看执行计划,可以通过 TableEnvironment.explain(table) 方法或TableEnvironment.explain() 方法完成,返回一个字符串,描述三个计划
优化的逻辑查询计划
优化后的逻辑查询计划
实际执行计划。
String explaination = tableEnv.explain(resultTable);
System.out.println(explaination);
流处理和关系代数的区别
动态表(Dynamic Tables)
动态表是 Flink 对流数据的 Table API 和 SQL 支持的核心概念
与表示批处理数据的静态表不同,动态表是随时间变化的
持续查询(Continuous Query)
动态表可以像静态的批处理表一样进行查询,查询一个动态表会产生持续查询(Continuous Query)
连续查询永远不会终止,并会生成另一个动态表
查询会不断更新其动态结果表,以反映其动态输入表上的更改
流式表查询的处理过程:
- 流被转换为动态表
- 对动态表计算连续查询,生成新的动态表
- 生成的动态表被转换回流
将流转换成动态表
为了处理带有关系查询的流,必须先将其转换为表
从概念上讲,流的每个数据记录,都被解释为对结果表的插入(Insert)修改操作
持续查询会在动态表上做计算处理,并作为结果生成新的动态表
将动态表转换成 DataStream
与常规的数据库表一样,动态表可以通过插入(Insert)、更新(Update)和删除(Delete)更改,进行持续的修改
将动态表转换为流或将其写入外部系统时,需要对这些更改进行编码
仅追加(Append-only)流仅通过插入(Insert)更改来修改的动态表,可以直接转换为仅追加流
撤回(Retract)流撤回流是包含两类消息的流:添加(Add)消息和撤回(Retract)消息
Upsert(更新插入)流Upsert 流也包含两种类型的消息:Upsert 消息和删除(Delete)消息。
