大数据实时分析：Flink中的Table API-51CTO.COM

TableAPI

Apache Flink 的 Table API 是一个统一的关系式 API，适用于流处理和批处理。它提供了一种高级别的、声明式的方式来处理数据流和批量数据，使得数据处理变得更加直观和简洁。Table API 和 SQL API 紧密集成，可以相互转换，提供了强大的灵活性和功能。

Table API 的主要特性

统一的批处理和流处理

Table API 支持批处理和流处理，可以对动态数据流和静态数据集使用相同的 API。

声明式查询

用户可以使用类似 SQL 的语法编写查询，而不需要关注底层的执行细节。

多种数据源和目标

支持多种数据源和数据汇，包括 Kafka、文件系统、JDBC、Elasticsearch 等。

与 SQL 集成

可以在 Table API 中使用 SQL 查询，或者将 Table API 查询结果转换为 SQL 查询。

基本使用流程

设置执行环境

创建 StreamExecutionEnvironment 或 ExecutionEnvironment 作为基础环境。
创建 StreamTableEnvironment 或 TableEnvironment 进行 Table API 操作。

定义表

通过连接器定义源表和目标表。

编写查询

使用 Table API 编写查询，包括过滤、选择、聚合、连接等操作。

执行查询

将查询结果写入目标表，或者直接触发查询执行。

示例代码

以下是一个基本的 Flink Table API 示例，包括设置环境、定义表和执行查询。

// 设置执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 定义 Kafka 源表
String sourceDDL = "CREATE TABLE kafka_source ("
        + " user_id STRING,"
        + " action STRING,"
        + " timestamp TIMESTAMP(3),"
        + " WATERMARK FOR timestamp AS timestamp - INTERVAL '5' SECOND"
        + ") WITH ("
        + " 'connector' = 'kafka',"
        + " 'topic' = 'input_topic',"
        + " 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',"
        + " 'format' = 'json'"
        + ")";
tableEnv.executeSql(sourceDDL);
// 定义 Kafka 目标表
String sinkDDL = "CREATE TABLE kafka_sink ("
        + " user_id STRING,"
        + " action STRING,"
        + " action_count BIGINT,"
        + " window_start TIMESTAMP(3),"
        + " window_end TIMESTAMP(3)"
        + ") WITH ("
        + " 'connector' = 'kafka',"
        + " 'topic' = 'output_topic',"
        + " 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',"
        + " 'format' = 'json'"
        + ")";
tableEnv.executeSql(sinkDDL);
// 使用 Table API 进行查询
Table result = tableEnv
    .from("kafka_source")
    .window(Tumble.over(lit(10).minutes()).on($("timestamp")).as("w"))
    .groupBy($("w"), $("user_id"))
    .select(
        $("user_id"),
        $("action"),
        $("w").start().as("window_start"),
        $("w").end().as("window_end"),
        $("action").count().as("action_count")
    );
// 将查询结果写入目标表
result.executeInsert("kafka_sink");1.
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Table API 常用操作

选择（Select）

Table result = tableEnv.from("kafka_source")
                         .select($("user_id"), $("action"), $("timestamp"));1.
2.

过滤（Filter）

Table filtered = tableEnv.from("kafka_source")
                            .filter($("action").isEqual("purchase"));1.
2.

聚合（Aggregation）

Table aggregated = tableEnv.from("kafka_source")
                              .groupBy($("user_id"))
                              .select($("user_id"), $("action").count().as("action_count"));1.
2.
3.

连接（Join）

Table joined = tableEnv.from("kafka_source")
                          .join(tableEnv.from("another_table"))
                          .where($("kafka_source.user_id").isEqual($("another_table.user_id")))
                          .select($("kafka_source.user_id"), $("kafka_source.action"), $("another_table.info"));1.
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窗口操作（Windowing）

Table windowed = tableEnv.from("kafka_source")
                            .window(Tumble.over(lit(10).minutes()).on($("timestamp")).as("w"))
                            .groupBy($("w"), $("user_id"))
                            .select($("user_id"), $("w").start().as("window_start"), $("w").end().as("window_end"), $("action").count().as("action_count"));1.
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总结

Flink 的 Table API 提供了一种声明式的、类似 SQL 的方式来进行数据流和批处理。它使用户能够使用高层次的查询语言进行数据处理，而不需要关心底层的实现细节。通过与 SQL 的紧密集成，Table API 既保留了 SQL 的易用性，又提供了更强大的编程灵活性，是构建 Flink 应用的强大工具。

使用Table API调用完整的分析SQL

使用 Flink 的 Table API 可以调用和执行完整的 Flink SQL 查询。Flink 提供了将 SQL 查询嵌入到 Table API 中的方法，使得用户可以在程序中编写和执行 SQL 语句。

下面是一个完整的示例，演示如何使用 Table API 调用和执行从 Kafka 读取数据、进行分析并将结果写回 Kafka 的 Flink SQL 查询。

步骤：

设置执行环境。
定义 Kafka 源表和目标表。
编写和执行 SQL 查询。
将结果写入目标表。

示例代码：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.*;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
public class FlinkSqlExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 设置执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
        // 定义 Kafka 源表
        String sourceDDL = "CREATE TABLE kafka_source ("
                + " user_id STRING,"
                + " action STRING,"
                + " timestamp TIMESTAMP(3),"
                + " WATERMARK FOR timestamp AS timestamp - INTERVAL '5' SECOND"
                + ") WITH ("
                + " 'connector' = 'kafka',"
                + " 'topic' = 'input_topic',"
                + " 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',"
                + " 'format' = 'json'"
                + ")";
        tableEnv.executeSql(sourceDDL);
        // 定义 Kafka 目标表
        String sinkDDL = "CREATE TABLE kafka_sink ("
                + " user_id STRING,"
                + " action_count BIGINT,"
                + " window_start TIMESTAMP(3),"
                + " window_end TIMESTAMP(3)"
                + ") WITH ("
                + " 'connector' = 'kafka',"
                + " 'topic' = 'output_topic',"
                + " 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',"
                + " 'format' = 'json'"
                + ")";
        tableEnv.executeSql(sinkDDL);
        // 编写 SQL 查询
        String query = "INSERT INTO kafka_sink "
                + "SELECT "
                + " user_id, "
                + " COUNT(action) AS action_count, "
                + " TUMBLE_START(timestamp, INTERVAL '10' MINUTE) AS window_start, "
                + " TUMBLE_END(timestamp, INTERVAL '10' MINUTE) AS window_end "
                + "FROM kafka_source "
                + "GROUP BY "
                + " user_id, "
                + " TUMBLE(timestamp, INTERVAL '10' MINUTE)";
        // 执行 SQL 查询
        tableEnv.executeSql(query);
    }
}1.
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详细说明：

设置执行环境

创建 StreamExecutionEnvironment 和 StreamTableEnvironment，用于流处理和 Table API 操作。

定义 Kafka 源表

使用 CREATE TABLE 语句定义源表 kafka_source，指定数据的字段和数据源的连接配置。

定义 Kafka 目标表

使用 CREATE TABLE 语句定义目标表 kafka_sink，指定数据的字段和数据汇的连接配置。

编写 SQL 查询

编写一个 SQL 查询，将源表的数据进行窗口聚合，计算每个用户在10分钟窗口内的操作次数。

执行 SQL 查询

使用 tableEnv.executeSql(query) 执行 SQL 查询，将结果写入目标表。

总结

通过使用 Flink 的 Table API，可以在 Java 程序中嵌入和执行完整的 Flink SQL 查询。这种方式结合了 SQL 的声明式编程和 Table API 的灵活性，使得开发复杂的流处理和批处理应用变得更加简洁和高效。

Table API的应用

目前市面上很多基于 Flink SQL 的在线编辑和任务执行引擎主要是通过 Flink 的 Table API 实现的。通过 Table API，用户可以在运行时动态地解析和执行 SQL 查询。这种方法提供了灵活性和高效性，使得在交互式环境中执行流式和批处理查询变得非常方便。

基于 Table API 实现的在线编辑任务执行引擎

Flink 的 Table API 是一个高级别的 API，可以轻松地将 SQL 查询转换为 Flink 程序，并且在执行环境中运行这些程序。这使得许多在线 SQL 编辑器和执行引擎可以动态地接受用户输入的 SQL 查询，并将其转换为 Flink 的作业进行执行。

其他方法

除了使用 Table API，还有其他几种方法可以实现基于 Flink SQL 的在线编辑任务执行：

直接使用 SQL API

Flink 的 SQL API 允许直接编写 SQL 查询，并在执行环境中运行这些查询。SQL API 和 Table API 是紧密集成的，很多情况下是可以互换使用的。

Flink SQL CLI

Flink 提供了一个命令行工具（SQL CLI），可以用于交互式地执行 SQL 查询。这适用于需要手动输入 SQL 并立即查看结果的场景。

REST API

使用 Flink 提供的 REST API，可以将 SQL 查询提交到 Flink 集群进行执行。通过自定义的 Web 界面或应用程序，用户可以在线编辑和提交 SQL 查询到 Flink 集群。
自定义的 REST 服务可以解析用户输入的 SQL，调用 Flink 的 REST API 提交作业，并将结果返回给用户。

Flink Dashboard

Flink 的 Web Dashboard 提供了一些交互式功能，可以查看和管理作业状态。虽然不直接支持 SQL 编辑和执行，但可以集成其他工具以实现此功能。

Flink SQL Gateway

Flink SQL Gateway 是一个面向 SQL 的接口层，允许用户通过 JDBC 或 REST API 提交 SQL 查询。SQL Gateway 可以作为一个中间层，解析用户的 SQL 查询，并将其转换为 Flink 作业进行执行。

示例：使用 REST API 提交 SQL 查询

假设我们有一个自定义的 Web 应用，用户可以在界面上输入 SQL 查询，并提交到 Flink 集群执行。以下是一个简单的 REST 服务示例，展示如何通过 REST API 提交 SQL 查询：

import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@RestController
@RequestMapping("/flink-sql")
public class FlinkSqlController {
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
    @PostMapping("/execute")
    public ResponseEntity<String> executeSql(@RequestBody String sqlQuery) {
        String flinkUrl = "http://localhost:8081/v1/sql/execute";
        Map<String, String> request = new HashMap<>();
        request.put("statement", sqlQuery);
        ResponseEntity<String> response = restTemplate.postForEntity(flinkUrl, request, String.class);
        return ResponseEntity.ok(response.getBody());
    }
}1.
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在这个示例中，我们创建了一个简单的 Spring Boot REST 服务，允许用户通过 POST 请求提交 SQL 查询，并将其转发到 Flink 集群进行执行。

总结

虽然大多数基于 Flink SQL 的在线编辑和任务执行引擎都是通过 Table API 实现的，但还有其他方法可以实现类似的功能，包括直接使用 SQL API、Flink SQL CLI、REST API、Flink Dashboard 和 Flink SQL Gateway 等。这些方法各有优劣，可以根据具体需求选择合适的方案。