Flink SQL（续）

来源：B站尚硅谷

代码中使用FlinkSQL

需要引入的依赖

我们想要在代码中使用Table API，必须引入相关的依赖。

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-api-java-bridge</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

这里的依赖是一个Java的“桥接器”（bridge），主要就是负责Table API和下层DataStream API的连接支持，按照不同的语言分为Java版和Scala版。
如果我们希望在本地的集成开发环境（IDE）里运行Table API和SQL，还需要引入以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner-loader</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-runtime</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-files</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

创建表环境

对于Flink这样的流处理框架来说，数据流和表在结构上还是有所区别的。所以使用Table API和SQL需要一个特别的运行时环境，这就是所谓的“表环境”（TableEnvironment）。它主要负责：
（1）注册Catalog和表；
（2）执行 SQL 查询；
（3）注册用户自定义函数（UDF）；
（4）DataStream 和表之间的转换。
每个表和SQL的执行，都必须绑定在一个表环境（TableEnvironment）中。TableEnvironment是Table API中提供的基本接口类，可以通过调用静态的create()方法来创建一个表环境实例。方法需要传入一个环境的配置参数EnvironmentSettings，它可以指定当前表环境的执行模式和计划器（planner）。执行模式有批处理和流处理两种选择，默认是流处理模式；计划器默认使用blink planner。

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

EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
    .newInstance()
    .inStreamingMode()    // 使用流处理模式
    .build();

TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(setting);

对于流处理场景，其实默认配置就完全够用了。所以我们也可以用另一种更加简单的方式来创建表环境：

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

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

这里我们引入了一个“流式表环境”（StreamTableEnvironment），它是继承自TableEnvironment的子接口。调用它的create()方法，只需要直接将当前的流执行环境（StreamExecutionEnvironment）传入，就可以创建出对应的流式表环境了。

创建表

表（Table）是我们非常熟悉的一个概念，它是关系型数据库中数据存储的基本形式，也是SQL执行的基本对象。
具体创建表的方式，有通过连接器（connector）和虚拟表（virtual tables）两种。

• 1）连接器表（Connector Tables）
  最直观的创建表的方式，就是通过连接器（connector）连接到一个外部系统，然后定义出对应的表结构。
  在代码中，我们可以调用表环境的executeSql()方法，可以传入一个DDL作为参数执行SQL操作。这里我们传入一个CREATE语句进行表的创建，并通过WITH关键字指定连接到外部系统的连接器：

tableEnv.executeSql("CREATE [TEMPORARY] TABLE MyTable ... WITH ( 'connector' = ... )");

这里的TEMPORARY关键字可以省略。

• 2）虚拟表（Virtual Tables）
  在环境中注册之后，我们就可以在SQL中直接使用这张表进行查询转换了。

Table newTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM MyTable... ");

这里调用了表环境的sqlQuery()方法，直接传入一条SQL语句作为参数执行查询，得到的结果是一个Table对象。Table是Table API中提供的核心接口类，就代表了一个Java中定义的表实例。
由于newTable是一个Table对象，并没有在表环境中注册；所以如果希望直接在SQL中使用，我们还需要将这个中间结果表注册到环境中：

tableEnv.createTemporaryView("NewTable", newTable);

我们发现，这里的注册其实是创建了一个“虚拟表”（Virtual Table）。这个概念与SQL语法中的视图（View）非常类似，所以调用的方法也叫作创建“虚拟视图”（createTemporaryView）。

表的查询

创建好了表，接下来自然就是对表进行查询转换了。对一个表的查询（Query）操作，就对应着流数据的转换（Transform）处理。
Flink为我们提供了两种查询方式：SQL，和Table API。

• 1）执行SQL进行查询
• 在代码中，我们只要调用表环境的sqlQuery()方法，传入一个字符串形式的SQL查询语句就可以了。执行得到的结果，是一个Table对象。

// 创建表环境
TableEnvironment tableEnv = ...; 

// 创建表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE EventTable ... WITH ( 'connector' = ... )");

// 查询用户Alice的点击事件，并提取表中前两个字段
Table aliceVisitTable = tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT user, url " +
    "FROM EventTable " +
    "WHERE user = 'Alice' "
  );

目前Flink支持标准SQL中的绝大部分用法，并提供了丰富的计算函数。这样我们就可以把已有的技术迁移过来，像在MySQL、Hive中那样直接通过编写SQL实现自己的处理需求，从而大大降低了Flink上手的难度。
例如，我们也可以通过GROUP BY关键字定义分组聚合，调用COUNT()、SUM()这样的函数来进行统计计算：

Table urlCountTable = tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT user, COUNT(url) " +
    "FROM EventTable " +
    "GROUP BY user "
);

上面的例子得到的是一个新的Table对象，我们可以再次将它注册为虚拟表继续在SQL中调用。另外，我们也可以直接将查询的结果写入到已经注册的表中，这需要调用表环境的executeSql()方法来执行DDL，传入的是一个INSERT语句：

// 注册表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE EventTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE OutputTable ... WITH ( 'connector' = ... )");


// 将查询结果输出到OutputTable中
tableEnv.executeSql (
"INSERT INTO OutputTable " +
    "SELECT user, url " +
    "FROM EventTable " +
    "WHERE user = 'Alice' "
  );

• 2）调用Table API进行查询
  由于Table API是基于Table的Java实例进行调用的，因此我们首先要得到表的Java对象。基于环境中已注册的表，可以通过表环境的from()方法非常容易地得到一个Table对象：

Table eventTable = tableEnv.from("EventTable");

传入的参数就是注册好的表名。注意这里eventTable是一个Table对象，而EventTable是在环境中注册的表名。得到Table对象之后，就可以调用API进行各种转换操作了，得到的是一个新的Table对象：

Table maryClickTable = eventTable
        .where($("user").isEqual("Alice"))
        .select($("url"), $("user"));

“$”符号用来指定表中的一个字段。Table API是嵌入编程语言中的DSL，SQL中的很多特性和功能必须要有对应的实现才可以使用，因此跟直接写SQL比起来肯定就要