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Flink-Table API

时间：2022-09-29 22:57:39浏览次数：38  
标签：Flink val tableEnv flink API SQL Table

  在 Flink 提供的多层级 API 中，核心是 DataStream API，这是我们开发流处理应用的基本途径；底层则是所谓的处理函数（process function），可以访问事件的时间信息、注册定时器、自定义状态，进行有状态的流处理。DataStream API 和处理函数比较通用，有了这些 API，理论上我们就可以实现所有场景的需求了。 不过在企业实际应用中，往往会面对大量类似的处理逻辑，所以一般会将底层 API 包装成更加具体的应用级接口。怎样的接口风格最容易让大家接收呢？作为大数据工程师，我们最为熟悉的数据统计方式，当然就是写 SQL 了。 SQL 是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是我们对关系型数据库进行查询和修改的通用编程语言。在关系型数据库中，数据是以表（table）的形式组织起来的，所以也可以认为 SQL 是用来对表进行处理的工具语言。无论是传统架构中进行数据存储的MySQL、PostgreSQL，还是大数据应用中的 Hive，都少不了 SQL 的身影；而 Spark 作为大数据处理引擎，为了更好地支持在 Hive 中的 SQL 查询，也提供了 Spark SQL 作为入口。 Flink 同样提供了对于“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 顾名思义，就是基于“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；在此基础上，Flink 还基于 Apache Calcite 实现了对 SQL 的支持。这样一来，我们就可以在 Flink 程序中直接写 SQL 来实现处理需求了。   在 Flink 中这两种 API 被集成在一起，SQL 执行的对象也是 Flink 中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。Flink 是批流统一的处理框架，无论是批处理（DataSet API）还是流处理（DataStream API），在上层应用中都可以直接使用 TableAPI 或者 SQL 来实现；这两种 API 对于一张表执行相同的查询操作，得到的结果是完全一样的。 需要说明的是，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。所以这部分希望大家重在理解原理和基本用法，具体的 API 调用可以随时关注官网的更新变化。  

1.Table API的简单使用

  
package com.zhen.flink.table

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.table.api.Table
import org.apache.flink.table.api.bridge.scala.StreamTableEnvironment
import org.apache.flink.table.api.Expressions.$

/**
  * @Author FengZhen
  * @Date 9/28/22 10:38 PM
  * @Description TODO
  */

case class Event(user: String, url: String, timeLength: Long)


object SimpleTableExample {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)

    // 读取数据源，创建DataStream
    val eventStream = env.fromElements(
      Event("Alice", "./home", 1000L),
      Event("Bob", "./cart", 1000L),
      Event("Alice", "./prod?id=1", 5 * 1000L),
      Event("Cary", "./home", 60 * 1000L),
      Event("Bob", "./prod?id=3", 90 * 1000L),
      Event("Alice", "./prod?id=7", 105 * 1000L),
    )

    // 创建表环境
    val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)

    // 将DataStream转换成表
    val eventTable: Table = tableEnv.fromDataStream(eventStream)

    // 调用Table API进行转换计算
    /**
      * 这里的$符号是 Table API 中定义的“表达式”类 Expressions 中的一个静态方法，传入一
      * 个字段名称，就可以指代数据中对应字段，这个方法需要使用如下的方式进行手动导入。
      * import org.apache.flink.table.api.Expressions.$
      */
    val resultTable = eventTable.select($("user"), $("url"))
      .where($("user").isEqual("Alice"))

    // 直接写SQL SQL后直接 + eventTable，会自动注册一张和变量名同名的表
    val resultSqlTable = tableEnv.sqlQuery("select user, url from " + eventTable + " where user = 'Bob'")

    // 转换成流打印输出
    resultTable.printSchema()

    /**
      * resultStream> +I[Alice, ./home]
      * resultSqlStream> +I[Bob, ./cart]
      * resultStream> +I[Alice, ./prod?id=1]
      * resultSqlStream> +I[Bob, ./prod?id=3]
      * resultStream> +I[Alice, ./prod?id=7]
      * +I:这是表示每条数据都是“插入”（Insert）到表中的新增数据。
      */
    val resultStream = tableEnv.toDataStream(resultTable)
    resultStream.print("resultStream")

    val resultSqlStream = tableEnv.toDataStream(resultSqlTable)
    resultSqlStream.print("resultSqlStream")

    env.execute("simple table example")
  }

}

 

2.Table API代码整体架构

在 Flink 中，Table API 和 SQL 可以看作联结在一起的一套 API，这套 API 的核心概念就是“表”（Table）。在我们的程序中，输入数据可以定义成一张表；然后对这张表进行查询，就可以得到新的表，这相当于就是流数据的转换操作；最后还可以定义一张用于输出的表，负责将处理结果写入到外部系统。 我们可以看到，程序的整体处理流程与 DataStream API 非常相似，也可以分为读取数据源（Source）、转换（Transformation）、输出（Sink）三部分；只不过这里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了。   程序基本架构如下： 
// 创建表环境
val tableEnv = ...;
// 创建输入表，连接外部系统读取数据
tableEnv.executeSql("CREATE TEMPORARY TABLE inputTable ... WITH ( 'connector'= ...)")
// 注册一个表，连接到外部系统，用于输出
tableEnv.executeSql("CREATE TEMPORARY TABLE outputTable ... WITH ( 'connector'= ...)")
// 执行 SQL 对表进行查询转换，得到一个新的表
val table1 = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM inputTable... ")
// 使用 Table API 对表进行查询转换，得到一个新的表
val table2 = tableEnv.from("inputTable").select(...)
// 将得到的结果写入输出表
val tableResult = table1.executeInsert("outputTable")
  这里不是从一个 DataStream 转换成 Table，而是通过执行 DDL（DataDefinition Language，数据定义语言）来直接创建一个表。这里执行的 CREATE 语句中用 WITH指定了外部系统的连接器，于是就可以连接外部系统读取数据了。这其实是更加一般化的程序架构，因为这样我们就可以完全抛开 DataStream API，直接用 SQL 语句实现全部的流处理过程。 而后面对于输出表的定义是完全一样的。可以发现，在创建表的过程中，其实并不区分“输入”还是“输出”，只需要将这个表“注册”进来、连接到外部系统就可以了；这里的 inputTable、outputTable 只是注册的表名，并不代表处理逻辑，可以随意更换。至于表的具体作用，则要等到执行后面的查询转换操作时才能明确。我们直接从 inputTable 中查询数据，那么 inputTable就是输入表；而 outputTable 会接收查询的结果进行写入，那么就是输出表。 在早期的版本中，有专门的用于输入输出的 TableSource 和 TableSink，这与流处理里的概念是一一对应的；不过这种方式与关系型表和 SQL 的使用习惯不符，所以已被弃用，不再区分 Source 和 Sink。  

3.创建表环境

对于 Flink 这样的流处理框架来说，数据流和表在结构上还是有所区别的。所以使用 TableAPI 和 SQL 需要一个特别的运行时环境，这就是所谓的“表环境”（TableEnvironment）。它主要负责： （1）注册 Catalog 和表； （2）执行 SQL 查询； （3）注册用户自定义函数（UDF）； （4）DataStream 和表之间的转换。 这里的 Catalog 就是“目录”，与标准 SQL 中的概念是一致的，主要用来管理所有数据库（database）和表（table）的元数据（metadata）。通过 Catalog 可以方便地对数据库和表进行查询的管理，所以可以认为我们所定义的表都会“挂靠”在某个目录下，这样就可以快速检索。在表环境中可以由用户自定义 Catalog，并在其中注册表和自定义函数（UDF）。默认的 Catalog就叫作 default_catalog。 每个表和 SQL 的执行，都必须绑定在一个表环境（TableEnvironment）中。TableEnvironment是 Table API 中提供的基本接口类，可以通过调用静态的 create()方法来创建一个表环境实例。方法需要传入一个环境的配置参数 EnvironmentSettings，它可以指定当前表环境的执行模式和计划器（planner）。执行模式有批处理和流处理两种选择，默认是流处理模式；计划器默认使用 blink planner。  

4.创建表

表（Table）是我们非常熟悉的一个概念，它是关系型数据库中数据存储的基本形式，也是 SQL 执行的基本对象。Flink 中的表概念也并不特殊，是由多个“行”数据构成的，每个行（Row）又可以有定义好的多个列（Column）字段；整体来看，表就是固定类型的数据组成的二维矩阵。 为了方便地查询表，表环境中会维护一个目录（Catalog）和表的对应关系。所以表都是通过 Catalog 来进行注册创建的。表在环境中有一个唯一的 ID，由三部分组成：目录（catalog）名，数据库（database）名，以及表名。在默认情况下，目录名为 default_catalog，数据库名为default_database。所以如果我们直接创建一个叫作 MyTable 的表，它的 ID 就是： default_catalog.default_database.MyTable 具体创建表的方式，有通过连接器（connector）和虚拟表（virtual tables）两种。

4.1连接器表（Connector Tables）

最直观的创建表的方式，就是通过连接器（connector）连接到一个外部系统，然后定义出对应的表结构。例如我们可以连接到 Kafka 或者文件系统，将存储在这些外部系统的数据以“表”的形式定义出来，这样对表的读写就可以通过连接器转换成对外部系统的读写了。当我们在表环境中读取这张表，连接器就会从外部系统读取数据并进行转换；而当我们向这张表写入数据，连接器就会将数据输出（Sink）到外部系统中。 在代码中，我们可以调用表环境的 executeSql()方法，可以传入一个 DDL 作为参数执行SQL 操作。这里我们传入一个 CREATE 语句进行表的创建，并通过 WITH 关键字指定连接到外部系统的连接器： tableEnv.executeSql("CREATE [TEMPORARY] TABLE MyTable ... WITH ( 'connector'= ... )") 这里的 TEMPORARY 关键字可以省略 这里没有定义 Catalog 和 Database ， 所 以 都 是 默 认 的 ， 表 的 完 整 ID 就 是default_catalog.default_database.MyTable。如果希望使用自定义的目录名和库名，可以在环境中进行设置： tEnv.useCatalog("custom_catalog") tEnv.useDatabase("custom_database") 这样我们创建的表完整 ID 就变成了 custom_catalog.custom_database.MyTable。之后在表环境中创建的所有表，ID 也会都以 custom_catalog.custom_database 作为前缀。  

4.2虚拟表（Virtual Tables）

在环境中注册之后，我们就可以在 SQL 中直接使用这张表进行查询转换了。 val newTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM MyTable... ") 这里调用了表环境的 sqlQuery()方法，直接传入一条 SQL 语句作为参数执行查询，得到的结果是一个 Table 对象。Table 是 Table API 中提供的核心接口类，就代表了一个 Java 中定义的表实例。 得到的 newTable 是一个中间转换结果，如果之后又希望直接使用这个表执行 SQL，又该怎么做呢？由于 newTable 是一个 Table 对象，并没有在表环境中注册；所以我们还需要将这个中间结果表注册到环境中，才能在 SQL 中使用： tableEnv.createTemporaryView("NewTable", newTable) 注意：这里的第一个参数"NewTable"是注册的表名，而第二个参数 newTable 是 Java 中的Table 对象。 我们发现，这里的注册其实是创建了一个“虚拟表”（Virtual Table）。这个概念与 SQL 语法中的视图（View）非常类似，所以调用的方法也叫作创建“虚拟视图”（createTemporaryView）。视图之所以是“虚拟”的，是因为我们并不会直接保存这个表的内容，并没有“实体”；只是在用到这张表的时候，会将它对应的查询语句嵌入到 SQL 中。 注册为虚拟表之后，我们就又可以在 SQL 中直接使用 NewTable 进行查询转换了。不难看到，通过虚拟表可以非常方便地让 SQL 分步骤执行得到中间结果，这为代码编写提供了很大的便利。 另外，虚拟表也可以让我们在 Table API 和 SQL 之间进行自由切换。一个 Java 中的 Table对象可以直接调用 Table API 中定义好的查询转换方法，得到一个中间结果表；这跟对注册好的表直接执行 SQL 结果是一样的。  

5.表的查询

创建好了表，接下来自然就是对表进行查询转换了。对一个表的查询（Query）操作，就对应着流数据的转换（Transformation）处理。 Flink 为我们提供了两种查询方式：SQL 和 Table API。

5.1执行SQL进行查询

基于表执行 SQL 语句，是我们最为熟悉的查询方式。Flink 基于 Apache Calcite 来提供对SQL 的支持，Calcite 是一个为不同的计算平台提供标准 SQL 查询的底层工具，很多大数据框架比如 Apache Hive、Apache Kylin 中的 SQL 支持都是通过集成 Calcite 来实现的。 在代码中，我们只要调用表环境的 sqlQuery()方法，传入一个字符串形式的 SQL 查询语句就可以了。执行得到的结果，是一个 Table 对象。 
// 创建表环境
val tableEnv = ...
// 创建表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE EventTable ... WITH ( 'connector' = ... )")
// 查询用户 Alice 的点击事件，并提取表中前两个字段
val aliceVisitTable = tableEnv.sqlQuery(
"SELECT user, url " +
"FROM EventTable " +
"WHERE user = 'Alice' "
)
目前 Flink 支持标准 SQL 中的绝大部分用法，并提供了丰富的计算函数。这样我们就可以把已有的技术迁移过来，像在 MySQL、Hive 中那样直接通过编写 SQL 实现自己的处理需求，从而大大降低了 Flink 上手的难度。 例如，我们也可以通过 GROUP BY 关键字定义分组聚合，调用 COUNT()、SUM()这样的函数来进行统计计算： 
val urlCountTable = tableEnv.sqlQuery(
"SELECT user, COUNT(url) " +
"FROM EventTable " +
"GROUP BY user "
)
上面的例子得到的是一个新的 Table 对象，我们可以再次将它注册为虚拟表继续在 SQL中调用。另外，我们也可以直接将查询的结果写入到已经注册的表中，这需要调用表环境的executeSql()方法来执行 DDL，传入的是一个 INSERT 语句： 
// 注册表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE EventTable ... WITH ( 'connector' = ... )")
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE OutputTable ... WITH ( 'connector' = ... )")
// 将查询结果输出到 OutputTable 中
tableEnv.executeSql (
"INSERT INTO OutputTable " +
"SELECT user, url " +
"FROM EventTable " +
"WHERE user = 'Alice' "
)
 

5.2 调用Table API进行查询

另外一种查询方式就是调用 Table API。这是嵌入在 Java 和 Scala 语言内的查询 API，核心就是 Table 接口类，通过一步步链式调用 Table 的方法，就可以定义出所有的查询转换操作。每一步方法调用的返回结果，都是一个 Table。 由于Table API是基于Table的Java实例进行调用的，因此我们首先要得到表的Java对象。基于环境中已注册的表，可以通过表环境的 from()方法非常容易地得到一个 Table 对象： val eventTable = tableEnv.from("EventTable") 传入的参数就是注册好的表名。注意这里 eventTable 是一个 Table 对象，而 EventTable 是在环境中注册的表名。得到 Table 对象之后，就可以调用 API 进行各种转换操作了，得到的是一个新的 Table 对象： 
val maryClickTable = eventTable
.where($("user").isEqual("Alice"))
.select($("url"), $("user"))
这里每个方法的参数都是一个“表达式”（Expression），用方法调用的形式直观地说明了想要表达的内容；“$”符号用来指定表中的一个字段。上面的代码和直接执行 SQL 是等效的。 Table API 是嵌入编程语言中的 DSL，SQL 中的很多特性和功能必须要有对应的实现才可以使用，因此跟直接写 SQL 比起来肯定就要麻烦一些。目前 Table API 支持的功能相对更少，可以预见未来 Flink 社区也会以扩展 SQL 为主，为大家提供更加通用的接口方式；  

6.输出表

表的创建和查询，就对应着流处理中的读取数据源（Source）和转换（Transform）；而最后一个步骤 Sink，也就是将结果数据输出到外部系统，就对应着表的输出操作。 在代码上，输出一张表最直接的方法，就是调用 Table 的方法 executeInsert()方法将一个Table 写入到注册过的表中，方法传入的参数就是注册的表名。 
// 注册表，用于输出数据到外部系统
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE OutputTable ... WITH ( 'connector' = ... )")
// 经过查询转换，得到结果表
val result = ...
// 将结果表写入已注册的输出表中
result.executeInsert("OutputTable")
在底层，表的输出是通过将数据写入到 TableSink 来实现的。TableSink 是 Table API 中提供的一个向外部系统写入数据的通用接口，可以支持不同的文件格式（比如 CSV、Parquet）、存储数据库（比如 JDBC、HBase、Elasticsearch）和消息队列（比如 Kafka）。它有些类似于DataStream API 中调用 addSink()方法时传入的 SinkFunction，有不同的连接器对它进行了实现。   
package com.zhen.flink.table

import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.table.api.{EnvironmentSettings, TableEnvironment}
import org.apache.flink.table.api.bridge.scala.StreamTableEnvironment
import org.apache.flink.table.api.Expressions.$


/**
  * @Author FengZhen
  * @Date 9/28/22 11:19 PM
  * @Description 通用API
  */
object CommonApiTest {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // 1.创建表环境
    // 1.1 直接基于流执行环境创建
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)

    val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)

    // 1.2 传入一个环境的配置参数创建
    val settings = EnvironmentSettings.newInstance()
        .inStreamingMode()
        .useBlinkPlanner()
        .build()
    val tableEnvironment = TableEnvironment.create(settings)

    // 2.创建表
    tableEnv.executeSql("CREATE TABLE eventTable (" +
      " uid STRING," +
      " url STRING," +
      " ts BIGINT" +
      ") WITH (" +
      " 'connector' = 'filesystem'," +
      " 'path' = '/Users/FengZhen/Desktop/accumulate/0_project/flink_learn/src/main/resources/data/input/clicks.txt', " +
      " 'format' = 'csv' " +
      ")")

    // 3.表的查询转换
    // 3.1 SQL
    val resultTable = tableEnv.sqlQuery("select uid, url, ts from eventTable where uid = 'Alice'")
    // 统计每个用户访问频次
    val urlCountTable = tableEnv.sqlQuery("select uid, count(url) from eventTable group by uid")
    // 创建虚拟表
    tableEnv.createTemporaryView("tempTable", resultTable)


    // 3.2 Table API
    val eventTable = tableEnv.from("eventTable")
    val resultTable2 = eventTable
      .select($("url"), $("uid"), $("ts"))
      .where($("url").isEqual("./home"))


    // 4.输出表的创建
    val outputTable = tableEnv.executeSql("CREATE TABLE outputTable (" +
      " user_name STRING," +
      " url STRING," +
      " `timestamp` BIGINT" +
      ") WITH (" +
      " 'connector' = 'filesystem'," +
      " 'path' = '/Users/FengZhen/Desktop/accumulate/0_project/flink_learn/src/main/resources/data/output', " +
      " 'format' = 'csv' " +
      ")")

    // 5.将结果表写入输出表汇总
    resultTable.executeInsert("outputTable")
  }

}
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    <properties>
        <scala_version>2.12</scala_version>
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    </properties>

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        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_${scala_version}</artifactId>
            <version>${flink_version}</version>
        </dependency>


        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-scala_${scala_version}</artifactId>
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        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-scala_${scala_version}</artifactId>
            <version>${flink_version}</version>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-connector-kafka -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka_${scala_version}</artifactId>
            <version>${flink_version}</version>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.bahir/flink-connector-redis -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.bahir</groupId>
            <artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId>
            <version>1.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-elasticsearch6_${scala_version}</artifactId>
            <version>${flink_version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.44</version>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-statebackend-rocksdb -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-statebackend-rocksdb_${scala_version}</artifactId>
            <version>${flink_version}</version>
        </dependency>

        <!--  Scala 的“桥接器”（bridge），主要就是负责 Table API 和下层 DataStreamAPI 的连接支持    -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-api-scala-bridge_${scala_version}</artifactId>
            <version>${flink_version}</version>
        </dependency>

        <!--  “计划器”（planner），它是 Table API 的核心组件，负责提供运行时环境，并生成程序的执行计划。这里我们用到的是新版的 blink planner。由于 Flink 安装包的 lib 目录下会自带 planner，所以在生产集群环境中提交的作业不需要打包这个依赖      -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-planner-blink_${scala_version}</artifactId>
            <version>${flink_version}</version>
        </dependency>

        <!--  想实现自定义的数据格式来做序列化  -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-common</artifactId>
            <version>${flink_version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-csv</artifactId>
            <version>${flink_version}</version>
        </dependency>



    </dependencies>

    <build>
        <plugins> <!-- 该插件用于将 Scala 代码编译成 class 文件 -->
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.4.6</version>
                <executions>
                    <execution> <!-- 声明绑定到 maven 的 compile 阶段 -->
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.0.0</version>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
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        </plugins>
    </build>


</project>

 

 

标签：Flink,val,tableEnv,flink,API,SQL,Table
From： https://www.cnblogs.com/EnzoDin/p/16743404.html

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