pyflink datastream数据流ds经过一系列转换后转为table,t_env.from_data_stream(ds)_flink1.16.2如何将datastream转化为table-优快云博客

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在 pyflink 处理数据流过程中，有时候需要将data_stream转为table,下面是正确的方式，即每一个算子(map，reduce, window)操作之后需要指定输出数据类型。

from pyflink.common.typeinfo import Types
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.table import DataTypes, StreamTableEnvironment, Schema

env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
t_env = StreamTableEnvironment.create(env)
ds = env.from_collection([(12, "Alice"), (0, "Bob")], type_info=Types.TUPLE([Types.LONG(), Types.STRING()]))

def update_tel(data):
    return data

## 正确用法，每一步操作算子之后都需要加上输出的数据类型 output_type
ds = ds.map(lambda x: update_tel(x), output_type=Types.TUPLE([Types.INT(), Types.STRING()]))
#input_table = t_env.from_data_stream(ds).alias("score", "name")
input_table = t_env.from_data_stream(ds)
input_table.print_schema()
t_env.create_temporary_view("MyView", input_table)
t_env.from_path("MyView").print_schema()

# 输出：
#(
#  `f0` INT NOT NULL,
#  `f1` STRING
#)
"""
## 错误用法，不指定output_type
ds = ds.map(lambda x: update_tel(x))
#input_table = t_env.from_data_stream(ds).alias("score", "name")
input_table = t_env.from_data_stream(ds)
input_table.print_schema()
t_env.create_temporary_view("MyView", input_table)
t_env.from_path("MyView").print_schema()

输出：
(
  `f0` RAW('[B', '...')
)
"""