Flink Table API及Flink SQL

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原创最新推荐文章于 2026-05-04 09:35:42 发布 932 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Flink快速入门-11.Flink 中 Table API 和 SQL 在 Spark 中，最基础的编程模型是 RDD 编程。但是并不是所有的程序员都能够用 RDD 很好地处理数据，所以 Spark 社区在 RDD 的基础上增加了关系型编程接口 Spark DataFrame 和 Spark SQL。Spark DataFrame 和 Spark SQL 的出现，大大降低了 Spark 的使用门槛，使那些并不擅长 Scala 以及只会 SQL 的程序员和数据分析师也能利用 Spark 的分析能力进行大数据分析。阅读详情

Flink Table API及Flink SQL

一、概述

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

https://www.notion.so

导入依赖：

<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-api-scala-bridge_2.12</artifactId>
    <version>1.10.1</version>
</dependency>

<!-- 写入文件以及jdbc依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-csv</artifactId>
    <version>1.10.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-jdbc_2.12</artifactId>
    <version>1.10.1</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

简单使用代码：

package com.root.table;

import com.root.SensorReading;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;

/**
 * @author Kewei
 * @Date 2022/3/7 16:31
 */

public class TableTest1_Example {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        
        // 1.创建一个Table环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // 2.读取文件，并格式化
        String path = "data/sensor.txt";
        DataStreamSource<String> inputStream = env.readTextFile(path);
        SingleOutputStreamOperator<SensorReading> dataStream = inputStream.map(line -> {
            String[] fields = line.split(",");
            return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));
        });
        
        // 3.创建Table
        Table dataTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream);
        
        // 4.简单查询
        Table resultTable = dataTable.select("id, temperature")
                .where("id = 'sensor_1'");
        
        // 5. 创建临时视图
        tableEnv.createTemporaryView("sensor", dataTable);
        
        // 6.使用sql查询
        String sql = "select id, temperature from sensor where id = 'sensor_1'";
        Table resultSqlTable = tableEnv.sqlQuery(sql);
        
        // 7.Table转换为DataStream，并打印输出
        tableEnv.toAppendStream(resultTable, Row.class).print("result");
        tableEnv.toAppendStream(resultSqlTable,Row.class).print("sql");

        env.execute();

    }
}

二、基本程序结构

Table API和SQL的程序结构，与流式处理的程序结构十分类似。

StreamTableEnvironment tableEnv = ... // 创建表的执行环境

// 创建一张表，用于读取数据
tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("inputTable");

// 注册一张表，用于把计算结果输出,和读取表相同，需要输出时，
// 需要resultTable.insertInto("outputTable");
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
result.insertInto("outputTable");

三、Table API批处理和流处理

新版本blink，真正把批处理、流处理都以DataStream实现

创建环境样例代码

package com.root.table;

import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.java.BatchTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.java.StreamTableEnvironment;

/**
 * @author Kewei
 * @Date 2022/3/7 16:47
 */

public class TableTest2_CommonAPI {
    public static void main(String[] args) {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // 基于老版本的planner的流处理
        EnvironmentSettings oldStreamSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
                .useOldPlanner()
                .inStreamingMode()
                .build();
        StreamTableEnvironment oldStreamTableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, oldStreamSettings);

        // 基于老版本的planner的批处理
        ExecutionEnvironment batchEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        BatchTableEnvironment oldBatchEnv = 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(blinkBatchSettings);

    }
}

3.1 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"标示符"(identifier)来指定的，由3部分组成：Catalog名、数据库(database)名和对象名
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

3.2 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 new CSV()
  .withSchema(...)    //    定义表结构
  .createTemporaryTable("MyTable");    //    创建临时表

3.3 创建TableEnvironment

创建表的执行环境，需要将flink流处理的执行环境传入

StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
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）

package com.root.table;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.descriptors.Csv;
import org.apache.flink.table.descriptors.FileSystem;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.types.Row;

/**
 * @author Kewei
 * @Date 2022/3/7 17:15
 */

public class TableTest3_CommonAPI {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // 创建Table环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // 读取文件，作为数据源
        String path = "data/sensor.txt";
        tableEnv.connect(new FileSystem().path(path))
                .withFormat(new Csv())
                .withSchema(new Schema()
                        .field("id", DataTypes.STRING())
                        .field("timestamp",DataTypes.BIGINT())
                        .field("temp",DataTypes.DOUBLE()))
                .createTemporaryTable("inputTable");

        // 查询表
        Table inputTable = tableEnv.from("inputTable");

        // 查看表结构
        inputTable.printSchema();

        // 转换为DataStream，并打印输出
        tableEnv.toAppendStream(inputTable, Row.class).print();

        env.execute();
    }
}

3.4 表的查询

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

测试代码

package com.root.table;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.descriptors.Csv;
import org.apache.flink.table.descriptors.FileSystem;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.types.Row;

/**
 * @author Kewei
 * @Date 2022/3/7 17:15
 */

public class TableTest4_CommonAPI {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // 创建Table环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // 读取文件，作为数据源
        String path = "data/sensor.txt";
        tableEnv.connect(new FileSystem().path(path))
                .withFormat(new Csv())
                .withSchema(new Schema()
                        .field("id", DataTypes.STRING())
                        .field("timestamp",DataTypes.BIGINT())
                        .field("temp",DataTypes.DOUBLE()))
                .createTemporaryTable("inputTable");
        // 查询表
        Table inputTable = tableEnv.from("inputTable");
//        inputTable.printSchema();
//        tableEnv.toAppendStream(inputTable, Row.class).print();

        // 链式查询，并筛选
        Table resultTable = inputTable.select("id, temp")
                .filter("id === 'sensor_6'");

        // 分组，并聚合
        Table aggTable = inputTable.groupBy("id")
                .select("id, id.count as count, temp.avg as avgTemp");

        // 执行SQL
        tableEnv.sqlQuery("select id, temp from inputTable where id = 'sensor_6'");
        Table sqlAggTable = tableEnv.sqlQuery("select id, count(id) as cnt, avg(temp) as avgTemp from inputTable group by id");

        // 转换为DataStream，注意聚合之后的Table，需要使用toRetractStream，来转换为DataStream
        // 并且数据中含有true和false，false表示上一条保存的记录被删除，true则是新加入的数据
        tableEnv.toAppendStream(resultTable, Row.class).print("result");
        tableEnv.toRetractStream(aggTable, Row.class).print("agg");
        tableEnv.toRetractStream(sqlAggTable, Row.class).print("sqlagg");

        env.execute();
    }
}

Flink的Table API在更新数据时，实际是先删除原本的数据，再添加新数据

3.5 Table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（Uadate 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
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Retract和下一条的Add消息
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

3.6 将数据写到文件中

写入到文件有局限，只能是批处理，且只能是追加写，不能是更新式的随机写。

测试代码

package com.root.table;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.descriptors.Csv;
import org.apache.flink.table.descriptors.FileSystem;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;

/**
 * @author Kewei
 * @Date 2022/3/7 17:41
 */

public class TableTest5_FileOutput {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        String path = "data/sensor.txt";

        tableEnv.connect(new FileSystem().path(path))
                .withFormat(new Csv())
                .withSchema(new Schema()
                        .field("id", DataTypes.STRING())
                        .field("timestamp", DataTypes.BIGINT())
                        .field("temp", DataTypes.DOUBLE()))
                .createTemporaryTable("inputTable");

        Table resultTable = tableEnv.from("inputTable").select("id, timestamp");
        Table sqlAggTable = tableEnv.sqlQuery("select id, count(id) cnt,avg(temp) avgTemp from inputTable group by id");

        String outputPath = "data/out.txt";
        tableEnv.connect(new FileSystem().path(outputPath))
                .withFormat(new Csv())
                .withSchema(new Schema()
                        .field("id", DataTypes.STRING())
                        .field("timestamp",DataTypes.BIGINT()))
                .createTemporaryTable("outputTable");
        resultTable.insertInto("outputTable");

        // 以下报错 AppendStreamTableSink requires that Table has only insert changes.
        // AppendStreamTableSink 需要表只能插入没有修改的数据（不能group by）
//        String outputPath2 = "data/out1.txt";
//        tableEnv.connect(new FileSystem().path(outputPath2))
//                .withFormat(new Csv())
//                .withSchema(new Schema()
//                        .field("id", DataTypes.STRING())
//                        .field("cnt",DataTypes.BIGINT())
//                        .field("avgTemp",DataTypes.DOUBLE()))
//                .createTemporaryTable("outputTable2");
//        sqlAggTable.insertInto("outputTable2");

        env.execute();
        
        // 旧版Flink可以用下面这条
        // env.execute();

        // 新版Flink需要用这条，上面那条会报错，报错如下
        // Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException:
        // No operators defined in streaming topology. Cannot execute.
        // tableEnv.execute("");

    }
}

注意输出到文件时，输出的目标文件不能存在！否则会报错。

3.7 读写Kafka

Kafka作为消息队列，和文件系统类似的，只能往里追加数据，不能修改数据。

tableEnv.connect(new Kafka()
                .version("universal")
                .topic("sensor")
                .property("zookeeper.connect", "localhost:2181")
                .property("bootstrap.servers", "localhost:9092")
        )
        .withFormat(new Csv())
        .withSchema(new Schema()
                .field("id", DataTypes.STRING())
                .field("timestamp", DataTypes.BIGINT())
                .field("temp", DataTypes.DOUBLE())
        )
        .createTemporaryTable("inputTable");

四、表和流的转换

4.1 将表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（Appende）模式和撤回（Retract）模式

追加模式

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
- 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）。
  
  更新数据，会先删除旧数据，再插入新数据

4.2 将DataStream转换为Table

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");

4.3 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, timestamp as ts, temperature");

基于Table创建临时视图

tableEnv.createTemporaryView("sensorView", sensorTable);

五、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);

六、流处理和关系代数的区别

	关系代数（表）/sql	流处理
处理的数据对象	字段元组的有界集合	字段元组的无限序列
查询（Query）对数据的访问	可以访问到完整的数据输入	无法访问所有数据，必须持续"等待"流式输入
查询终止条件	生成固定大小的结果集后终止	永不停止，根据持续收到的数据不断更新查询结果

6.1 动态表（Dynamic Table）

我们可以随着新数据的到来，不停地在之前的基础上更新结果。这样得到的表，在Flink Table API概念里，就叫做“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（Query）会不断更新其动态结果表，以反映其动态输入表上的更改。

6.2 动态表和持续查询

在这里插入图片描述

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
生成的动态表转换成流

6.3 将流转换为动态表

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

本质上，我们其实是从一个、只有插入操作的changelog（更新日志）流，来构建一个表来一条数据插入一条数据

在这里插入图片描述

6.4 持续查询

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。

与批处理查询不同，连续查询从不终止，并根据输入表上的更新更新其结果表。

在任何时间点，连续查询的结果在语义上，等同于在输入表的快照上，以批处理模式执行的同一查询的结果。

下图为一个点击事件流的持续查询，是一个分组聚合做count统计的查询。

在这里插入图片描述

6.5 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

有三种类型：

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
动态表通过将INSERT 编码为add消息、DELETE 编码为retract消息、UPDATE编码为被更改行（前一行）的retract消息和更新后行（新行）的add消息，转换为retract流。
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
  
  通过将INSERT和UPDATE更改编码为upsert消息，将DELETE更改编码为DELETE消息，就可以将具有唯一键（Unique Key）的动态表转换为流。