FlinkSQL系列02-Table表对象和SQL表视图

表概念

表标识

表标识由3部分组成：

• catalog name （常用于标识不同的“源”， 比如 hive catalog， inner catalog 等）
• database name（通常语义中的“库”）
• table name（通常语义中的“表”）

// 指定使用地表标识
TableEnvironment tEnv = ...;
tEnv.useCatalog("a_catalog");
tEnv.useDatabase("db1");

// 将 table 注册到指定标识中
Table table = ...;
​
// 注册在默认 catalog 的默认 database 中
tableEnv.createTemporaryView("a_view", table);
​
// 注册在默认 catalog 的指定 database 中
tableEnv.createTemporaryView("db2.a_view", table);
​
// 注册在指定 catalog 的指定 database 中
tableEnv.createTemporaryView("x_catalog.db3.a_view", table);

表和视图

Flinksql 中的表，可以是 virtual 的（view 视图）和 regular 的（table 常规表）

• table 描述了一个物理上的外部数据源， 如文件、数据库表、kafka 消息 topic
• view 则基于表创建， 代表一个或多个表上的一段计算逻辑（就是对一段查询计划的逻辑封装）

不管是 table 还是 view， 在 tableAPI 中得到的都是 Table 对象

临时表和永久表

• 临时表（视图）
  创建时带 temporary 关键字（crate temporary view，createtemporary table）；
  schema 只维护在所属 flink session 运行时内存中；
  当所属的 flink session 结束后表信息将不复存在； 且该表无法在 flink session 间共享；
• 永久表（视图）
  创建时不带 temporary 关键字 （create view ， create table）；
  schema 可记录在外部持久化的元数据管理器中（比如 hive 的 metastore） ；
  当所属 flink session 结束后， 该表信息不会丢失； 且在不同 flink session 中都可访问到该表的信息；

区别：schema 信息是否被持久化存储

表定义

创建 table 表对象

Table 对象获取方式解析：

• 从已注册的表

  Table t1 = tenv.from("t1"); // 通过已经在 env 的 catalog 中注册的表名， 获得 Table 对象
  

• 从 TableDescriptor（连接器/format/schema/options）

  Table table = tenv.from(TableDescriptor
              .forConnector("kafka")  // 指定连接器
              .schema(Schema.newBuilder()  // 指定表结构
                      .column("id", DataTypes.INT())
                      .column("name", DataTypes.STRING())
                      .column("age", DataTypes.INT())
                      .column("gender", DataTypes.STRING())
                      .build())
              .format("json")  // 指定数据源的数据格式
              .option("topic", "doit30-3")  // 连接器及format格式的相关参数
              .option("properties.bootstrap.servers", "doit01:9092")
              .option("properties.group.id", "g2")
              .option("scan.startup.mode", "earliest-offset")
              .option("json.fail-on-missing-field", "false")
              .option("json.ignore-parse-errors", "true")
              .build());
  

• 从 DataStream

  // 1 不指定schema，将流创建成Table对象，表的schema是默认的，往往不符合我们的要求
  Table table1 = tenv.fromDataStream(kfkStream);
  /*table1.execute().print();*/
  
  // 2 为了获得更理想的表结构，可以先把数据流中的数据转成javabean类型
  SingleOutputStreamOperator<Person> javaBeanStream = kfkStream.map(json -> JSON.parseObject(json, Person.class));
  Table table2 = tenv.fromDataStream(javaBeanStream);
  /*table2.execute().print();*/
  
  // 3 手动指定 schema定义，来将一个javabean流，转成Table对象
  Table table3 = tenv.fromDataStream(javaBeanStream,
         Schema.newBuilder()
                 .column("id",DataTypes.BIGINT())
                 .column("name",DataTypes.STRING())
                 .column("age",DataTypes.INT())
                 .column("gender",DataTypes.STRING())
                 .build());
  

• 从 Table 对象上的查询 api 生成

  Table table = table3.select($("guid"), $("uuid"));
  

• 从测试数据

  Table table = tenv.fromValues(
              DataTypes.ROW(
                      DataTypes.FIELD("id",DataTypes.INT()),
                      DataTypes.FIELD("name",DataTypes.STRING()),
                      DataTypes.FIELD("age",DataTypes.DOUBLE())
              ),
              Row.of(1, "zs", 18.2),
              Row.of(2, "bb", 28.2),
              Row.of(3, "cc", 16.2),
              Row.of(4, "dd", 38.2)
      );
  

创建 sql 表视图

• 从已存在的 datastream 注册

  tenv.createTemporaryView("t_person", javaBeanStream);
  tenv.executeSql("select gender,max(age) as max_age from t_person group by gender").print();
  

• 从已存在的 Table 对象注册

  tenv.createTemporaryView("t1",table);
  

• 从 TableDescriptor（连接器） 注册

  tenv.createTable("table_a",  // 表名
          TableDescriptor.forConnector("filesystem")
                  .schema(Schema.newBuilder()
                          .column("id", DataTypes.INT())
                          .column("name", DataTypes.STRING())
                          .column("age", DataTypes.INT())
                          .column("gender", DataTypes.STRING())
                          .build())
                  .format("csv")
                  .option("path", "data/sqldemo/a.txt")
                  .option("csv.ignore-parse-errors", "true")
                  .build());
  
  
  tenv.executeSql("select * from table_a").print();
  

• 执行 Sql 的 DDL 语句来注册

  tenv.executeSql(
  "CREATE TABLE age_info "
  + "( "
  + " id INT, "
  + " name string, "
  + " gender string, "
  + " age int, "
  + " PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED "
  + ") WITH ( "
  + " 'connector' = 'mysql-cdc', "
  + " 'hostname' = 'hdp01', "
  + " 'port' = '3306', "
  + " 'username' = 'root', "
  + " 'password' = '123456', "
  + " 'database-name' = 'abc', "
  + " 'table-name' = 'age_info' "
  + " ) ");
  tenv.executeSql("select * from age_info").print();
  

catalog

什么是 catalog

catalog 就是一个元数据空间，简单说就是记录、获取元数据（表定义信息）的实体；

flinksql 在运行时，可以拥有多个 catalog，它们由 catalogManager 模块来注册、管理；

1. 环境创建之初，就会初始化一个默认的元数据空间

   • 空间名称： default_catalog
   • 空间实现类： GenericInMemoryCatalog

2. 用户还可以向环境中注册更多的 catalog，如下代码新增注册了一个 hivecatalog

   // 创建了一个 hive 元数据空间的实现对象
   HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog("hive", "default", "/hiveconf/dir");
   // 将 hive 元数据空间对象注册到 环境中
   tenv.registerCatalog("mycatalog",hiveCatalog);
   

如何理解 hive catalog

• flinksql 利用 hive catalog 来建表（查询、修改、删除表），本质上只是利用了 hive 的 metastore 服务；
• 更具体来说，flinksql 只是把 flinksql 的表定义信息，按照 hive 元数据的形式，托管到 hive 的 metastore 中而已；
• 当然，hive 中也能看到这些托管的表信息，但是，并不能利用它底层 mapreduce 或 spark 引擎来查询这些表；因为 mapreduce 或者 spark 引擎，并不能理解 flinksql 表定义中的信息，也无法为这些定义信息提供相应的组件去读取数据