好的，下面是一个使用
Flink SQL 读取
Kafka 多个
表的
示例 Maven 依赖和代码：
1. Maven 依赖：
```xml
<!--
Flink Kafka Connector -->
<dependency>
<groupId>org.apache.
flink</groupId>
<artifactId>
flink-
connector-
kafka_2.12</artifactId>
<version>${
flink.version}</version>
</dependency>
<!--
Flink SQL -->
<dependency>
<groupId>org.apache.
flink</groupId>
<artifactId>
flink-table-api-java-bridge_2.12</artifactId>
<version>${
flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.
flink</groupId>
<artifactId>
flink-table-planner_2.12</artifactId>
<version>${
flink.version}</version>
</dependency>
```
2. 代码
示例：
```java
import org.apache.
flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.
flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.
flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.
flink.streaming.
connectors.
kafka.
FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.
flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.
flink.table.api.Table;
import org.apache.
flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.
flink.table.descriptors.
Kafka;
import org.apache.
flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.
flink.table.types.DataType;
import org.apache.
flink.table.types.FieldsDataType;
import java.util.Properties;
public class
KafkaMultiTableDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
// 定义
Kafka Consumer 配置
Properties
kafkaProps = new Properties();
kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
kafkaProps.setProperty("group.id", "test-group");
// 定义
FlinkKafkaConsumer
FlinkKafkaConsumer<String> consumer1 = new
FlinkKafkaConsumer<>("topic1", new SimpleStringSchema(),
kafkaProps);
FlinkKafkaConsumer<String> consumer2 = new
FlinkKafkaConsumer<>("topic2", new SimpleStringSchema(),
kafkaProps);
// 读取
Kafka 数据流
DataStream<String> stream1 = env.addSource(consumer1);
DataStream<String> stream2 = env.addSource(consumer2);
// 定义 Schema
Schema schema1 = new Schema()
.field("id", DataType.INT())
.field("name", DataType.STRING())
.field("age", DataType.INT());
Schema schema2 = new Schema()
.field("id", DataType.INT())
.field("gender", DataType.STRING())
.field("address", DataType.STRING());
// 将数据流转换为 Table
tableEnv.connect(new
Kafka()
.version("universal")
.topic("topic1")
.startFromEarliest()
.property("bootstrap.servers", "localhost:9092")
.property("group.id", "test-group"))
.withFormat(new Json())
.withSchema(schema1)
.createTemporaryTable("table1");
tableEnv.connect(new
Kafka()
.version("universal")
.topic("topic2")
.startFromEarliest()
.property("bootstrap.servers", "localhost:9092")
.property("group.id", "test-group"))
.withFormat(new Json())
.withSchema(schema2)
.createTemporaryTable("table2");
// 使用
Flink SQL 查询多个
表
Table result = tableEnv.
sqlQuery("SELECT t1.id, t1.name, t2.gender, t2.address FROM table1 t1
JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id");
// 输出结果
result.printSchema();
tableEnv.toRetractStream(result, FieldsDataType.ROW(FieldsDataType.FIELD("id", DataType.INT()), FieldsDataType.FIELD("name", DataType.STRING()), FieldsDataType.FIELD("gender", DataType.STRING()), FieldsDataType.FIELD("address", DataType.STRING()))).print();
env.execute();
}
}
```
注意事项：
-
Flink Kafka Connector 和
Flink SQL 的版本需一致。
- Schema 的字段名称和类型需和
Kafka 中的一致。
-
Flink SQL 查询多个
表时，需要使用
JOIN 连接。
使用Flink SQL Kafka Connector实现两表Join操作
本文展示了如何利用Apache Flink的SQL功能和Kafka Connector，执行两个Kafka主题之间的表Join操作。首先创建并填充两个Kafka主题，接着编写Flink SQL作业完成Join，并将结果写入新的Kafka主题。执行此操作前，需要正确配置Kafka服务器和Flink环境。示例代码提供了一个基础模板，可根据实际需求调整。
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