2024年【Flink SQL】Flink SQL 基础概念（一）(2)，2024大数据开发高级面试题及答案

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• Catalog 管理：Catalog 可以理解为 Flink 的 MetaStore，类似 Hive MetaStore 对在 Hive 中的地位，关于 Flink Catalog 的详细内容后续进行介绍。
• 表管理：在 Catalog 中注册表。
• SQL 查询：（这 TMD 还用说，最基本的功能啊），就像 DataStream 中提供了 addSource、map、flatmap 等接口。
• UDF 管理：注册用户定义（标量函数：一进一出、表函数：一进多出、聚合函数：多进一出）函数。
• UDF 扩展：加载可插拔 Module（Module 可以理解为 Flink 管理 UDF 的模块，是可插拔的，可以让小伙伴萌自定义 Module，去支持奇奇怪怪的 UDF 功能）。

DataStream 和 Table（Table / SQL API 的查询结果）之间进行转换：目前

1.13

1.13

1.13 版本的只有流任务支持，批任务不支持。

1.14

1.14

1.14 支持批任务。

接下来介绍如何创建一个 TableEnvironment。案例为 Java。

• 方法 1：通过 EnvironmentSettings 创建 TableEnvironment

import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;

// 1. 就是设置一些环境信息
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
    .newInstance()
    .inStreamingMode() // 声明为流任务
    //.inBatchMode() // 声明为批任务
    .build();

// 2. 创建 TableEnvironment
TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(settings);

在

1.13

1.13

1.13 版本中：

• 如果你是 inStreamingMode，则最终创建出来的 TableEnvironment 实例为 StreamTableEnvironmentImpl。
• 如果你是 inBatchMode，则最终创建出来的 TableEnvironment 实例为 TableEnvironmentImpl。

它两虽然都继承了 TableEnvironment 接口，但是 StreamTableEnvironmentImpl 支持的功能更多一些。大家可以直接去看看接口实验一下，这里就不进行详细介绍。

• 方法 2：通过已有的 StreamExecutionEnvironment 创建 TableEnvironment

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

2.3 SQL 中表的概念（外部表 TABLE、视图 VIEW）

一个表的全名（标识）会由三个部分组成：Catalog 名称.数据库名称.表名称。如果 Catalog 名称或者数据库名称没有指明，就会使用当前默认值 default。

举个例子，下面这个 SQL 创建的 Table 的全名为 default.default.table1。

tableEnv.executeSql("CREATE TEMPORARY TABLE table1 ... WITH ( 'connector' = ... )");

下面这个 SQL 创建的 Table 的全名为 default.mydatabase.table1。

tableEnv.executeSql("CREATE TEMPORARY TABLE mydatabase.table1 ... WITH ( 'connector' = ... )&