Flink入门(六)Table-Sql

连接kafka

import com.tc.flink.conf.KafkaConfig;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.descriptors.Json;
import org.apache.flink.table.descriptors.Kafka;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.types.Row;

.....

       	final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env);
        Kafka kafkaConnect=new Kafka().version("0.11").topic("topic-test").startFromLatest().property("bootstrap.servers", KafkaConfig.KAFKA_BROKER_LIST).property("group.id", "trafficwisdom-streaming");
        Schema tableSchema=new Schema().field("proctime", Types.SQL_TIMESTAMP).proctime()
                .field("interruptCode", Types.STRING).field("interruptMsg", Types.STRING).field("requestId", Types.STRING).field("transferType", Types.STRING); 
        tableEnvironment.connect(kafkaConnect).withFormat(new Json().failOnMissingField(true).deriveSchema()).withSchema(tableSchema).inAppendMode().registerTableSource("search_log_error");

说明:因为我的kafka消息是json,所以我选取new Json
必须定义Schema,interruptCode、interruptMsg、requestId、transferType且类型全为String类型

kafka消息格式为

{"interruptCode":"B01","interruptMsg":"离线计算-无中转城市","requestId":"565f3d5ef47705fd92be40c70d09c135","transferType":"TF"}
{"interruptCode":"D02","interruptMsg":"回头路规则过滤了所有方案","requestId":"36d1496be24ad63d1d1d6e6bbfaf1e4d","transferType":"TB"}
{"interruptCode":"
### 回答1: Flink 1.14的Table API和SQL教程可以在Flink官方文档中找到,其中包括了Table API和SQL的基础概念、语法、操作符、函数等内容,还有详细的示例代码和实战案例,非常适合初学者学习和入门。另外,Flink社区也有很多优秀的博客和视频教程,可以帮助大家更深入地理解和应用Table API和SQL。 ### 回答2: Flink是一个分布式计算引擎,是Apache Hadoop生态圈中用于处理流式数据的一种解决方案。Flink支持表格API和SQL语言,使得用户可以更加简单地实现流处理任务。而在Flink 1.14中,TableAPI和SQL引擎则得到了进一步的增强。 TableAPI和SQL将无需掌握Java或Scala编程语言就可以操作表格数据。TableAPI API支持Java和Scala,SQL则支持标准的SQL语言。如果你熟悉SQL语言,那么你很容易上手使用TableAPI和SQL引擎。 Flink TableAPI和SQL支持各种类型的表格操作,包括选择、过滤、分组、排序、连接等。此外,它们还支持窗口和聚合操作。这使得用户在处理流式数据时可以更加简单易懂地进行复杂的操作。 在Flink 1.14中,TableAPI和SQL引擎还提供了一系列新功能,包括: 1. 时间特征支持——TableAPI和SQL中的数据时间戳可以通过时间特征进行定义和控制。通过时间特征,用户可以定义数据的时间属性,例如事件时间或处理时间。 2. 详细的窗口管理——当窗口中的数据到期时,Flink 1.14会自动清除过期数据,避免数据量过大导致性能下降。 3. 支持更多的流数据源——在Flink 1.14中,TableAPI和SQL引擎可以直接从Kafka、Kinesis、Hive等数据源中读取数据。这可以让用户更加方便地读取数据,而无需编写额外的代码。 TableAPI和SQL引擎对于Flink用户来说是非常重要的工具,无需掌握Java或Scala编程语言即可操作表格数据。并且在Flink 1.14中,这两个工具得到了进一步的增强,包括更好的窗口管理和更多的数据源支持。因此,学习TableAPI和SQL引擎对于想要使用Flink进行流处理的人来说是非常有益的。 ### 回答3: Flink 1.14 TableAPI和SQL是一个非常好用的数据处理工具,可帮助数据分析师快速进行数据查询、聚合和处理。下面详细介绍一下Flink 1.14的TableAPI和SQL教程。 1. 如何配置Flink 1.14的TableAPI和SQL环境? 在进行Flink 1.14的TableAPI和SQL开发之前,需要先进行环境的配置。可以在官网下载Flink的安装包,解压后找到/bin目录下的start-cluster.sh脚本进行启动。启动之后,即可通过WebUI的页面查看Flink的运行状态。 2. TableAPI的基本操作 TableAPI是Flink的一个高层次数据处理API,可以通过编写代码来进行数据的处理。TableAPI的基本操作有以下几个: (1) 创建Table,可以使用StreamTableEnvironment的fromDataStream或fromTableSource方法,将DataStream或TableSource转换成Table(2) Table的转换,可以使用多种转换操作,包括filter、select、orderBy、groupBy、join等。 (3)Table转化为DataStream,可以使用StreamTableEnvironment的toDataStream方法。 3. SQL的基本操作 SQLFlink提供的一种快速数据处理方式,用户只需要编写SQL语句即可完成数据处理。SQL的基本操作有以下几个: (1) 注册Table,可以使用StreamTableEnvironment的registerTable或registerTableSource方法,将TableTableSource注册到环境中。 (2) 执行SQL,可以使用StreamTableEnvironment的executeSql方法,执行SQL语句并返回结果。 (3) 将结果转换为DataStream,可以使用StreamTableEnvironment的toDataStream方法。 4. 如何优化Flink 1.14的TableAPI和SQL的执行效率? 在进行TableAPI和SQL开发时,为了保证其执行效率,需要注意以下几点: (1) 避免使用复杂的JOIN操作,可以使用Broadcast和TableFunction等方式来避免JOIN操作。 (2) 注意Table的Schema定义,Schema的设计合理与否直接影响SQL性能。 (3) 避免使用无限制的聚合操作,可以进行分批次聚合来避免。 总的来说,Flink 1.14的TableAPI和SQL是非常强大的数据处理工具,能够帮助开发者快速高效的进行数据处理。上述内容是入门级别的教程,如果想要更深入的了解,可以参考官方文档进行学习。
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