Flink API总共分为4层这里主要整理Table API的使用

Table API是流处理和批处理通用的关系型API，Table API可以基于流输入或者批输入来运行而不需要进行任何修改。Table API是SQL语言的超集并专门为Apache Flink设计的，Table API是Scala和Java语言集成式的API。与常规SQL语言中将查询指定为字符串不同，Table API查询是以Java或Scala中的语言嵌入样式来定义的，具有IDE支持如：自动完成和语法检测。需要引入的pom依赖如下：

    org.apache.flink
    flink-table_2.12
    1.7.2

Table API & SQL

TableAPI： WordCount案例

tab.groupBy("word").select("word,count(1) as count")

SQL： WordCount案例

SELECT word,COUNT(*) AS cnt FROM MyTable GROUP BY word

【1】声明式： 用户只关系做什么，不用关心怎么做；

【2】高性能： 支持查询优化，可以获取更好的执行性能，因为它的底层有一个优化器，跟SQL底层有优化器是一样的。

【3】流批统一： 相同的统计逻辑，即可以流模型运行，也可以批模式运行；

【4】标准稳定： 语义遵循SQL标准，不易改动。当升级等底层修改，不用考虑API兼容问题；

【5】易理解： 语义明确，所见即所得；

Table API 特点

Table API使得多声明的数据处理写起来比较容易。

1 #例如，我们将a<10的数据过滤插入到xxx表中
2 table.filter(a<10).insertInto("xxx")
3 #我们将a>10的数据过滤插入到yyy表中
4 table.filter(a>10).insertInto("yyy")

Talbe是Flink自身的一种API使得更容易扩展标准的SQL（当且仅当需要的时候），两者的关系如下：

Table API 编程

WordCount编程示例

package org.apache.flink.table.api.example.stream;
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.FileSystem;
import org.apache.flink.table.descriptors.OldCsv;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.types.Row;
public class JavaStreamWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
                //获取执行环境：CTRL + ALT + V
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env);
                //指定一个路径
        String path = JavaStreamWordCount.class.getClassLoader().getResource("words.txt").getPath();
                //指定文件格式和分隔符，对应的Schema(架构）这里只有一列，类型是String
        tEnv.connect(new FileSystem().path(path))
            .withFormat(new OldCsv().field("word", Types.STRING).lineDelimiter("\n"))
            .withSchema(new Schema().field("word", Types.STRING))
            .inAppendMode()
            .registerTableSource("fileSource");//将source注册到env中
                //通过 scan 拿到table，然后执行table的操作。
        Table result = tEnv.scan("fileSource")
            .groupBy("word")
            .select("word, count(1) as count");
                //将table输出
        tEnv.toRetractStream(result, Row.class).print();
                //执行
        env.execute();
    }
}

怎么定义一个 Table

Table myTable = tableEnvironment.scan("myTable") 都是从Environment中scan出来的。而这个myTable 又是我们注册进去的。问题就是有哪些方式可以注册Table。

【1】Table descriptor： 类似于上述的WordCount，指定一个文件系统fs，也可以是kafka等，还需要一些格式和Schema等。

tEnv.connect(new FileSystem().path(path))
            .withFormat(new OldCsv().field("word", Types.STRING).lineDelimiter("\n"))
            .withSchema(new Schema().field("word", Types.STRING))
            .inAppendMode()
            .registerTableSource("fileSource");//将source注册到env中

【2】自定义一个 Table source： 然后把自己的Table source注册进去。

TableSource csvSource = new CsvTableSource(path,new String[]{"word"},new TypeInformation[]{Types.STRING});
tEnv.registerTableSource("sourceTable2", csvSource);

【3】注册一个 DataStream： 例如下面一个String类型的DataStream，命名为myTable3对应的schema只有一列叫word。

DataStream stream = ...
// register the DataStream as table " myTable3" with 
// fields "word"
tableEnv.registerDataStream("myTable3", stream, "word");

动态表

如果流中的数据类型是case class可以直接根据case class的结构生成table

tableEnv.fromDataStream(ecommerceLogDstream)

或者根据字段顺序单独命名：用单引放到字段前面来标识字段名。

tableEnv.fromDataStream(ecommerceLogDstream,'mid,'uid ......)

最后的动态表可以转换为流进行输出，如果不是简单的插入就使用toRetractStream

table.toAppendStream[(String,String)]

如何输出一个table

当我们获取到一个结构表的时候（table类型）执行insertInto目标表中：resultTable.insertInto("TargetTable");

【1】Table descriptor： 类似于注入，最终使用Sink进行输出，例如如下输出到targetTable中，主要是最后一段的区别。

tEnv
.connect(new FileSystem().path(path)).withFormat(new OldCsv().field("word", Types.STRING)
.lineDelimiter("\n")).withSchema(new Schema()
.field("word", Types.STRING))
.registerTableSink("targetTable");

【2】自定义一个 Table sink： 输出到自己的 sinkTable2注册进去。

TableSink csvSink = new CsvTableSink(path,new String[]{"word"},new TypeInformation[]{Types.STRING});
tEnv.registerTableSink("sinkTable2", csvSink);

【3】输出一个 DataStream： 例如下面产生一个RetractStream，对应要给Tuple2的联系。Boolean这行记录时add还是delete。如果使用了groupby，table 转化为流的时候只能使用toRetractStream。得到的第一个boolean型字段标识 true就是最新的数据(Insert)，false表示过期老数据(Delete)。如果使用的api包括时间窗口，那么窗口的字段必须出现在groupBy中。

// emit the result table to a DataStream
DataStream> stream = tableEnv.toRetractStream(resultTable, Row.class)
stream.filter(_._1).print()

案例代码：

package com.zzx.flink
import java.util.Properties
import com.alibaba.fastjson.JSON
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer011
import org.apache.flink.table.api.java.Tumble
import org.apache.flink.table.api.{StreamTableEnvironment, Table, TableEnvironment}
object FlinkTableAndSql {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //执行环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //设置 时间特定为 EventTime
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
    //读取数据  MyKafkaConsumer 为自定义的 kafka 工具类,并传入 topic
    val dstream: DataStream[String] = env.addSource(MyKafkaConsumer.getConsumer("FLINKTABLE&SQL"))
    //将字符串转换为对象
    val ecommerceLogDstream:DataStream[SensorReding] = dstream.map{
     /* 引入如下依赖
      
        com.alibaba
        fastjson
        1.2.36
      */
          //将 String 转换为 SensorReding
      jsonString => JSON.parseObject(jsonString,classOf[SensorReding])
    }
    //告知 watermark 和 evetTime如何提取
    val ecommerceLogWithEventTimeDStream: DataStream[SensorReding] =ecommerceLogDstream.assignTimestampsAndWatermarks(
          new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[SensorReding](Time.seconds(0)) {
      override def extractTimestamp(t: SensorReding): Long = {
        t.timestamp
      }
    })
    //设置并行度
    ecommerceLogDstream.setParallelism(1)
    //创建 Table 执行环境
    val tableEnv: StreamTableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
    var ecommerceTable: Table = tableEnv.fromTableSource(ecommerceLogWithEventTimeDStream ,'mid,'uid,'ch,'ts.rowtime)
    //通过 table api进行操作
    //每10秒统计一次各个渠道的个数 table api解决
    //groupby window=滚动式窗口 用 eventtime 来确定开窗时间
    val resultTalbe: Table = ecommerceTable.window(Tumble over 10000.millis on 'ts as 'tt).groupBy('ch,'tt).select('ch,'ch.count)
    var ecommerceTalbe: String = "xxx"
    //通过 SQL 执行
    val resultSQLTable: Table = tableEnv.sqlQuery("select ch,count(ch) from "+ ecommerceTalbe +"group by ch,Tumble(ts,interval '10' SECOND")
    //把 Table 转化成流输出
    //val appstoreDStream: DataStream[(String,String,Long)] = appstoreTable.toAppendStream[(String,String,Long)]
    val resultDStream: DataStream[(Boolean,(String,Long))] = resultSQLTable.toRetractStream[(String,Long)]
    //过滤
    resultDStream.filter(_._1)
    env.execute()
  }
}
object MyKafkaConsumer {
  def getConsumer(sourceTopic: String): FlinkKafkaConsumer011[String] ={
  val bootstrapServers = "hadoop1:9092"
  // kafkaConsumer 需要的配置参数
  val props = new Properties
  // 定义kakfa 服务的地址，不需要将所有broker指定上
  props.put("bootstrap.servers", bootstrapServers)
  // 制定consumer group
  props.put("group.id", "test")
  // 是否自动确认offset
  props.put("enable.auto.commit", "true")
  // 自动确认offset的时间间隔
  props.put("auto.commit.interval.ms", "1000")
  // key的序列化类
  props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")
  // value的序列化类
  props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")
  //从kafka读取数据,需要实现 SourceFunction 他给我们提供了一个
  val consumer = new FlinkKafkaConsumer011[String](sourceTopic, new SimpleStringSchema, props)
  consumer
  }
}

关于时间窗口

【1】用到时间窗口，必须提前声明时间字段，如果是processTime直接在创建动态表时进行追加就可以。如下的ps.proctime。

val ecommerceLogTable: Table = tableEnv
    .fromDataStream( ecommerceLogWithEtDstream,
        `mid,`uid,`appid,`area,`os,`ps.proctime )

【2】如果是EventTime要在创建动态表时声明。如下的ts.rowtime。

val ecommerceLogTable: Table = tableEnv
    .fromDataStream( ecommerceLogWithEtDstream,
        'mid,'uid,'appid,'area,'os,'ts.rowtime)

【3】滚动窗口可以使用Tumble over 10000.millis on来表示

val table: Table = ecommerceLogTable.filter("ch = 'appstore'")
    .window(Tumble over 10000.millis on 'ts as 'tt)
    .groupBy('ch,'tt)
    .select("ch,ch.count")

如何查询一个 table

为了会有GroupedTable等，为了增加限制，写出正确的API。

Table API 操作分类

1、与sql对齐的操作，select、as、filter等；

2、提升Table API易用性的操作；

——Columns Operation易用性： 假设有一张100列的表，我们需要去掉一列，需要怎么操作？第三个API可以帮你完成。我们先获取表中的所有Column，然后通过dropColumn去掉不需要的列即可。主要是一个Table上的算子。

Operators	Examples
AddColumns	Table orders = tableEnv.scan(“Orders”); Table result = orders.addColumns(“concat(c,‘sunny’)as desc”); 添加新的列，要求是列名不能重复。
addOrReplaceColumns	Table orders = tableEnv.scan(“Orders”); Table result = order.addOrReplaceColumns(“concat(c,‘sunny’) as desc”);添加列，如果存在则覆盖
DropColumns	Table orders = tableEnv.scan(“Orders”); Table result = orders.dropColumns(“b c”);
RenameColumns	Table orders = tableEnv.scan(“Orders”); Table result = orders.RenameColumns("b as b2,c as c2);列重命名

——Columns Function易用性： 假设有一张表，我么需要获取第20-80列，该如何获取。类似一个函数，可以用在列选择的任何地方，例如：Table.select(withColumns(a,1 to 10))、GroupBy等等。

语法	描述
withColumns(…)	选择你指定的列
withoutColumns(…)	反选你指定的列

列的操作语法（建议）： 如下，它们都是上层包含下层的关系。

columnOperation:
    withColumns(columnExprs) / withoutColumns(columnExprs) #可以接收多个参数 columnExpr
columnExprs:
    columnExpr [, columnExpr]*  #可以分为如下三种情况
columnExpr:
    columnRef | columnIndex to columnIndex | columnName to columnName #1 cloumn引用  2下标范围操作  3名字的范围操作
columnRef:
    columnName(The field name that exists in the table) | columnIndex(a positive integer starting at 1)
Example: withColumns(a, b, 2 to 10, w to z)

Row based operation/Map operation易用性：

//方法签名： 接收一个 scalarFunction 参数，返回一个 Table
def map(scalarFunction: Expression): Table
class MyMap extends ScalarFunction {
    var param : String = ""
    //eval 方法接收一些输入
    def eval([user defined inputs]): Row = {
        val result = new Row(3)
        // Business processing based on data and parameters
        // 根据数据和参数进行业务处理，返回最终结果
        result
    }
    //指定结果对应的类型，例如这里 Row的类型，Row有三列
    override def getResultType(signature: Array[Class[_]]):
    TypeInformation[_] = {
        Types.ROW(Types.STRING, Types.INT, Types.LONG)
    }
}
//使用 fun('e) 得到一个 Row 并定义名称 abc 然后获取 ac列
val res = tab
.map(fun('e)).as('a, 'b, 'c)
.select('a, 'c)
//好处：当你的列很多的时候，并且每一类都需要返回一个结果的时候
table.select(udf1(), udf2(), udf3()….)
VS
table.map(udf())

Map是输入一条输出一条

FlatMap operation易用性：

//方法签名：出入一个tableFunction
def flatMap(tableFunction: Expression): Table
#tableFunction 实现的列子，返回一个 User类型，是一个 POJOs类型，Flink能够自动识别类型。
case class User(name: String, age: Int)
class MyFlatMap extends TableFunction[User] {
    def eval([user defined inputs]): Unit = {
        for(..){
            collect(User(name, age))
        }
    }
}
//使用
val res = tab
.flatMap(fun('e,'f)).as('name, 'age)
.select('name, 'age)
Benefit
//好处
table.joinLateral(udtf) VS table.flatMap(udtf())

FlatMap是输入一行输出多行

FlatAggregate operation功能性：

#方法签名：输入 tableAggregateFunction 与 AggregateFunction 很相似
def flatAggregate(tableAggregateFunction: Expression): FlatAggregateTable
class FlatAggregateTable(table: Table, groupKey: Seq[Expression], tableAggFun: Expression)
class TopNAcc {
    var data: MapView[JInt, JLong] = _ // (rank -> value)
        ...
    }
    class TopN(n: Int) extends TableAggregateFunction[(Int, Long), TopNAccum] {
        def accumulate(acc: TopNAcc, [user defined inputs]) {
        ...
    }
        #可以那多 column，进行多个输出
    def emitValue(acc: TopNAcc, out: Collector[(Int, Long)]): Unit = {
        ...
    }
    ...retract/merge
}
#用法
val res = tab
.groupBy(‘a)
.flatAggregate(
flatAggFunc(‘e,’f) as (‘a, ‘b, ‘c))
.select(‘a, ‘c)
#好处
新增了一种agg，输出多行

FlatAggregate operation输入多行输出多行

Aggregate与FlatAggregate的区别： 使用Max和Top2的场景比较Aggregate和FlatAggregate之间的差别。如下有一张输入表，表有三列（ID、NAME、PRICE)，然后对Price求最大指和Top2。

Max操作是蓝线，首先创建累加器，然后在累加器上accumulate操作，例如6过去是6，3过去没有6大还是6等等。得到最终得到8的结果。

TOP2操作时红线，首先创建累加器，然后在累加器上accumulate操作，例如6过去是6，3过去因为是两个元素所以3也保存，当5过来时，和最小的比较，3就被淘汰了等等。得到最终得到8和6的结果。

总结：