FlinkSQL-API_flink sql api

作者：很楠不爱3 | 2024-04-10 05:02:44

踩

flink sql api

1.简介

1.1 Flink SQL
Flink SQL 是 Apache Flink 提供的一种用于处理结构化和半结构化数据的 API。通过使用 SQL 查询语言，用户可以在 Flink 中进行数据的转换、过滤、聚合等操作，而无需编写繁琐的代码。Flink SQL 提供了与传统 SQL 数据库相似的语法，使得用户能够轻松地使用 SQL 来操作流式和批处理数据。

1.2 Flink SQL API
Flink SQL API 是 Flink 提供的用于执行 SQL 查询语句的编程接口。通过 Flink SQL API，用户可以在 Java 或 Scala 中编写 Flink SQL 查询，并将其提交给 Flink 集群进行执行。Flink SQL API 提供了一系列的类和方法，用于创建和管理 Flink SQL 查询的执行环境以及处理执行结果。

2.Flink SQL 原理解说

2.1 流处理与批处理
Flink SQL 可以同时处理流处理和批处理数据。对于流处理数据，Flink SQL 提供了对无限数据流的支持，可以实时处理流式数据；对于批处理数据，Flink SQL 会将其视为有限的数据集，进行批处理操作。Flink SQL 将流处理和批处理统一起来，使得用户无需关心数据的类型，只需使用统一的语法进行查询操作。

2.2 查询执行计划
当用户提交一个 Flink SQL 查询时，Flink SQL 引擎会将查询转换为一个查询执行计划。查询执行计划是一个有向无环图（DAG），其中包含了查询的各个算子以及它们之间的依赖关系。Flink SQL 引擎会对查询执行计划进行优化，以提高查询的性能和效率。

2.3 Flink SQL 引擎
Flink SQL 引擎是 Flink SQL 的核心组件，负责将查询执行计划转换为具体的物理执行计划，并将其提交给 Flink 集群进行执行。Flink SQL 引擎会根据查询的特点选择合适的执行策略，并将查询分解为多个子任务进行并行执行。

2.4 Flink SQL 数据流转换
在 Flink SQL 中，数据流是以 Table 的形式进行表示的。Flink SQL API 提供了一系列的方法，用于将数据流转换为 Table，并对 Table 进行各种操作，如过滤、聚合、连接等。用户可以使用 SQL 查询语句对 Table 进行操作，也可以使用 Flink SQL API 提供的方法进行编程。

3.Flink SQL API 参数介绍

3.1 StreamExecutionEnvironment
StreamExecutionEnvironment 是 Flink 提供的用于配置和控制流处理环境的类。通过 StreamExecutionEnvironment，用户可以设置并行度、检查点、时间特性等参数，并创建流处理数据源和数据接收器。

3.2 TableEnvironment
TableEnvironment 是 Flink 提供的用于创建和管理 Table 的类。通过 TableEnvironment，用户可以注册外部系统（如 Kafka、Hive）的数据源和数据接收器，并执行 SQL 查询语句。

3.3 TableConfig
TableConfig 是 Flink 提供的用于配置 Table 环境的类。通过 TableConfig，用户可以设置 Table 的执行模式、优化器开关、内存大小等参数，并获取当前配置的信息。

3.4 Table
Table 是 Flink SQL API 提供的表示数据流的类。通过 Table，用户可以对数据流进行各种操作，如过滤、聚合、连接等。Table 可以通过 Flink SQL 查询语句或 Flink SQL API 提供的方法进行操作。

3.5 TableResult
TableResult 是 Flink SQL API 提供的表示查询结果的类。通过 TableResult，用户可以获取查询结果的元数据、行数据以及执行计划等信息，并对结果进行处理和导出。

4.Flink SQL API 完整代码案例

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

import org.apache.flink.table.api.Table;

import org.apache.flink.table.api.TableResult;

public class FlinkSQLExample {

public static void main(String[] args) throws Exception {

// 创建流处理环境

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 创建 Table 环境

StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

// 注册外部系统的表

tableEnv.executeSql("CREATE TABLE source_table (id INT, name STRING) WITH (...)");

tableEnv.executeSql("CREATE TABLE sink_table (id INT, name STRING) WITH (...)");

// 执行 SQL 查询

TableResult result = tableEnv.executeSql("SELECT id, name FROM source_table WHERE id > 100");

// 处理查询结果

Table table = result.getTable();

table.printSchema();

table.insertInto("sink_table");

// 提交任务并执行

env.execute();

}

以上代码示例演示了如何使用 Flink SQL API 进行流处理数据的查询和处理操作。用户可以根据实际需求，注册外部系统的表，执行 SQL 查询，并对查询结果进行处理和导出。通过 Flink SQL API，用户可以简化流处理数据的编程和操作流程，提高开发效率。

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/很楠不爱3/article/detail/396736