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43、Flink深入：Flink之TableAPI和FlinkSQL中的案例准备

分类：大数据框架 标签：Flink，源码解析，教程，实战，笔记，源码，解析

1. 依赖介绍

官网地址：Apache Flink 1.12 Documentation: Table API & SQL

pom：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.12</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.12</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<!-- flink执行计划,这是1.9版本之前的-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner_2.12</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<!-- blink执行计划,1.11+默认的-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner-blink_2.12</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-common</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

具体说明：

●flink-table-common：这个包中主要是包含 Flink Planner 和 Blink Planner一些共用的代码。

●flink-table-api-java：这部分是用户编程使用的 API，包含了大部分的 API。

●flink-table-api-scala：这里只是非常薄的一层，仅和 Table API 的 Expression 和 DSL 相关。

●两个 Planner：flink-table-planner 和 flink-table-planner-blink。

●两个 Bridge：flink-table-api-scala-bridge 和 flink-table-api-java-bridge，

Flink Planner 和 Blink Planner 都会依赖于具体的 JavaAPI，也会依赖于具体的 Bridge，通过 Bridge 可以将 API 操作相应的转化为Scala 的 DataStream、DataSet，或者转化为 JAVA 的 DataStream 或者Data Set

2. 程序结果

官网地址：Apache Flink 1.12 Documentation: Concepts & Common API

 

核心代码：

// create a TableEnvironment for specific planner batch or streaming
TableEnvironment tableEnv = ...; // see "Create a TableEnvironment" section

// create a Table
tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("table1");
// register an output Table
tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("outputTable");

// create a Table object from a Table API query
Table tapiResult = tableEnv.from("table1").select(...);

// create a Table object from a SQL query
Table sqlResult  = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM table1 ... ");

// emit a Table API result Table to a TableSink, same for SQL result
TableResult tableResult = tapiResult.executeInsert("outputTable");
tableResult...

3. API

3.1. 获取环境

官网地址：Apache Flink 1.12 Documentation: Concepts & Common API

// **********************
// FLINK STREAMING QUERY
// **********************
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

EnvironmentSettings fsSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useOldPlanner().inStreamingMode().build();
StreamExecutionEnvironment fsEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment fsTableEnv = StreamTableEnvironment.create(fsEnv, fsSettings);
// or TableEnvironment fsTableEnv = TableEnvironment.create(fsSettings);

// ******************
// FLINK BATCH QUERY
// ******************
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.BatchTableEnvironment;

ExecutionEnvironment fbEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
BatchTableEnvironment fbTableEnv = BatchTableEnvironment.create(fbEnv);

// **********************
// BLINK STREAMING QUERY
// **********************
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 bsEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
EnvironmentSettings bsSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
StreamTableEnvironment bsTableEnv = StreamTableEnvironment.create(bsEnv, bsSettings);
// or TableEnvironment bsTableEnv = TableEnvironment.create(bsSettings);

// ******************
// BLINK BATCH QUERY
// ******************
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;

EnvironmentSettings bbSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inBatchMode().build();
TableEnvironment bbTableEnv = TableEnvironment.create(bbSettings);

3.2. 创建表

// get a TableEnvironment
TableEnvironment tableEnv = ...; // see "Create a TableEnvironment" section

// table is the result of a simple projection query 
Table projTable = tableEnv.from("X").select(...);

// register the Table projTable as table "projectedTable"
tableEnv.createTemporaryView("projectedTable", projTable);
tableEnvironment
  .connect(...)
  .withFormat(...)
  .withSchema(...)
  .inAppendMode()
  .createTemporaryTable("MyTable")

3.3. 查询表

TableAPI：

// get a TableEnvironment
TableEnvironment tableEnv = ...; // see "Create a TableEnvironment" section
// register Orders table
// scan registered Orders table
Table orders = tableEnv.from("Orders");// compute revenue for all customers from France
Table revenue = orders
  .filter($("cCountry")
  .isEqual("FRANCE"))
  .groupBy($("cID"), $("cName")
  .select($("cID"), $("cName"), $("revenue")
  .sum()
  .as("revSum"));
// emit or convert Table
// execute query

SQL：

// get a TableEnvironment
TableEnvironment tableEnv = ...; // see "Create a TableEnvironment" section

// register Orders table
// compute revenue for all customers from France
Table revenue = tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT cID, cName, SUM(revenue) AS revSum " +
    "FROM Orders " +
    "WHERE cCountry = 'FRANCE' " +
    "GROUP BY cID, cName"
  );
// emit or convert Table
// execute query

//#################################################################

// get a TableEnvironment
TableEnvironment tableEnv = ...; // see "Create a TableEnvironment" section

// register "Orders" table
// register "RevenueFrance" output table
// compute revenue for all customers from France and emit to "RevenueFrance"
tableEnv.executeSql(
    "INSERT INTO RevenueFrance " +
    "SELECT cID, cName, SUM(revenue) AS revSum " +
    "FROM Orders " +
    "WHERE cCountry = 'FRANCE' " +
    "GROUP BY cID, cName"
  );

3.4. 写出表

// get a TableEnvironment
TableEnvironment tableEnv = ...; // see "Create a TableEnvironment" section
// create an output Table
final Schema schema = new Schema()
    .field("a", DataTypes.INT())
    .field("b", DataTypes.STRING())
    .field("c", DataTypes.BIGINT());

tableEnv.connect(new FileSystem().path("/path/to/file"))
    .withFormat(new Csv().fieldDelimiter('|').deriveSchema())
    .withSchema(schema)
    .createTemporaryTable("CsvSinkTable");
// compute a result Table using Table API operators and/or SQL queries
Table result = ...
// emit the result Table to the registered TableSink
result.executeInsert("CsvSinkTable");

3.5. 与DataSet/DataStream集成

官网地址：Apache Flink 1.12 Documentation: Concepts & Common API

 

  • 从DataSet或者DataStream中创建一个视图：
// get StreamTableEnvironment
// registration of a DataSet in a BatchTableEnvironment is equivalent
StreamTableEnvironment tableEnv = ...; 

// see "Create a TableEnvironment" section
DataStream<Tuple2<Long, String>> stream = ...

// register the DataStream as View "myTable" with fields "f0", "f1"
tableEnv.createTemporaryView("myTable", stream);

// register the DataStream as View "myTable2" with fields "myLong", "myString"
tableEnv.createTemporaryView("myTable2", stream, $("myLong"), $("myString"));
  • 将一个DataSet或者DataStream转换成表：
// get StreamTableEnvironment// registration of a DataSet in a BatchTableEnvironment is equivalent
StreamTableEnvironment tableEnv = ...; 
// see "Create a TableEnvironment" section

DataStream<Tuple2<Long, String>> stream = ...
// Convert the DataStream into a Table with default fields "f0", "f1"

Table table1 = tableEnv.fromDataStream(stream);
// Convert the DataStream into a Table with fields "myLong", "myString"
Table table2 = tableEnv.fromDataStream(stream, $("myLong"), $("myString"));
  • 将一个表转换成DataStream

Append Mode: This mode can only be used if the dynamic Table is only modified by INSERT changes, i.e, it is append-only and previously emitted results are never updated.

追加模式：只有当动态表仅通过插入更改进行修改时，才能使用此模式，即，它是仅追加模式，并且以前发出的结果从不更新。

Retract Mode: This mode can always be used. It encodes INSERT and DELETE changes with a boolean flag.

撤回模式：此模式始终可用。它使用布尔标志对插入和删除更改进行编码。

// get StreamTableEnvironment. 
StreamTableEnvironment tableEnv = ...; // see "Create a TableEnvironment" section

// Table with two fields (String name, Integer age)
Table table = ...

// convert the Table into an append DataStream of Row by specifying the class
DataStream<Row> dsRow = tableEnv.toAppendStream(table, Row.class);

// convert the Table into an append DataStream of Tuple2<String, Integer>
 //   via a TypeInformation
TupleTypeInfo<Tuple2<String, Integer>> tupleType = new TupleTypeInfo<>(
  Types.STRING(),
  Types.INT());
DataStream<Tuple2<String, Integer>> dsTuple = 
  tableEnv.toAppendStream(table, tupleType);
// convert the Table into a retract DataStream of Row.
//   A retract stream of type X is a DataStream<Tuple2<Boolean, X>>. 
//   The boolean field indicates the type of the change. 
//   True is INSERT, false is DELETE.
DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> retractStream = 
  tableEnv.toRetractStream(table, Row.class);

将一个表转换成DataSet

// get BatchTableEnvironment
BatchTableEnvironment tableEnv = BatchTableEnvironment.create(env);

// Table with two fields (String name, Integer age)
Table table = ...

// convert the Table into a DataSet of Row by specifying a class
DataSet<Row> dsRow = tableEnv.toDataSet(table, Row.class);

// convert the Table into a DataSet of Tuple2<String, Integer> via a TypeInformationTupleTypeInfo<Tuple2<String, Integer>> tupleType = new TupleTypeInfo<>(
  Types.STRING(),
  Types.INT());
DataSet<Tuple2<String, Integer>> dsTuple = 
  tableEnv.toDataSet(table, tupleType);

3.6. TableAPI & SQL

TableAPI：Apache Flink 1.12 Documentation: Table API

SQL：Apache Flink 1.12 Documentation: SQL

4. 相关概念

官网地址：Apache Flink 1.12 Documentation: Dynamic Tables

4.1. 动态表和连续查询

在Flink中，它把针对无界流的表称之为Dynamic Table（动态表）。它是Flink Table API和SQL的核心概念。顾名思义，它表示了Table是不断变化的。

我们可以这样来理解，当我们用Flink的API，建立一个表，其实把它理解为建立一个逻辑结构，这个逻辑结构需要映射到数据上去。Flink source源源不断的流入数据，就好比每次都往表上新增一条数据。表中有了数据，我们就可以使用SQL去查询了。要注意一下，流处理中的数据是只有新增的，所以看起来数据会源源不断地添加到表中。

动态表也是一种表，既然是表，就应该能够被查询。我们来回想一下原先我们查询表的场景。

打开编译工具，编写一条SQL语句：

  • 将SQL语句放入到mysql的终端执行
  • 查看结果
  • 再编写一条SQL语句
  • 再放入到终端执行
  • 再查看结果

…..如此反复

而针对动态表，Flink的source端肯定是源源不断地会有数据流入，然后我们基于这个数据流建立了一张表，再编写SQL语句查询数据，进行处理。这个SQL语句一定是不断地执行的。而不是只执行一次。注意：针对流处理的SQL绝对不会像批式处理一样，执行一次拿到结果就完了。而是会不停地执行，不断地查询获取结果处理。所以，官方给这种查询方式取了一个名字，叫Continuous Query，中文翻译过来叫连续查询。而且每一次查询出来的数据也是不断变化的。

 

这是一个非常简单的示意图。该示意图描述了：我们通过建立动态表和连续查询来实现在无界流中的SQL操作。大家也可以看到，在Continuous上面有一个State，表示查询出来的结果会存储在State中，再下来Flink最终还是使用流来进行处理。

所以，我们可以理解为Flink的Table API和SQL，是一个逻辑模型，通过该逻辑模型可以让我们的数据处理变得更加简单。

 

 

4.2. 表到流的转换

4.2.1. 表中的Update和Delete

我们前面提到的表示不断地Append，表的数据是一直累加的，因为表示对接Source的，Source是不会有update的。但如果我们编写了一个SQL。这个SQL看起来是这样的：

 SELECT user, sum(money) FROM order GROUP BY user;

当执行一条SQL语句之后，这条语句的结果还是一个表，因为在Flink中执行的SQL是Continuous Query，这个表的数据是不断变化的。新创建的表存在Update的情况。仔细看下下面的示例，例如：

第一条数据，张三,2000，执行这条SQL语句的结果是，张三,2000

第二条数据，李四,1500，继续执行这条SQL语句，结果是，张三,2000 | 李四,1500

第三条数据，张三,300，继续执行这条SQL语句，结果是，张三,2300 | 李四,1500

大家发现了吗，现在数据结果是有Update的。张三一开始是2000，但后面变成了2300。

那还有删除的情况吗？有的。看一下下面这条SQL语句

 SELECT t1.user, SUM(t1.money) FROM t_order t1
WHERE
 NOT EXISTS (SELECT T2.userAS TOTAL_MONEY FROM t_order t2 WHERE T2.user = T1.user GROUP BY t2.user HAVING SUM(T2.money) >` 3000)
 GROUP BY t1.userGROUP BY t1.user

第一条数据，张三,2000，执行这条SQL语句的结果是，张三,2000

第二条数据，李四,1500，继续执行这条SQL语句，结果是，张三,2000 | 李四,1500

第三条数据，张三,300，继续执行这条SQL语句，结果是，张三,2300 | 李四,1500

第四条数据，张三,800，继续执行这条SQL语句，结果是，李四,1500

惊不惊喜？意不意外？

因为张三的消费的金额已经超过了3000，所以SQL执行完后，张三是被处理掉了。从数据的角度来看，它不就是被删除了吗？

通过上面的两个示例，给大家演示了，在Flink SQL中，对接Source的表都是Append-only的，不断地增加。执行一些SQL生成的表，这个表可能是要UPDATE的、也可能是要INSERT的。

4.2.2. 对表的编码操作

我们前面说到过，表是一种逻辑结构。而Flink中的核心还是Stream。所以，Table最终还是会以Stream方式来继续处理。如果是以Stream方式处理，最终Stream中的数据有可能会写入到其他的外部系统中，例如：将Stream中的数据写入到MySQL中。

我们前面也看到了，表是有可能会UPDATE和DELETE的。那么如果是输出到MySQL中，就要执行UPDATE和DELETE语句了。而DataStream我们在学习Flink的时候就学习过了，DataStream是不能更新、删除事件的。

如果对表的操作是INSERT，这很好办，直接转换输出就好，因为DataStream数据也是不断递增的。但如果一个TABLE中的数据被UPDATE了、或者被DELETE了，如果用流来表达呢？因为流不可变的特征，我们肯定要对这种能够进行UPDATE/DELETE的TABLE做特殊操作。

我们可以针对每一种操作，INSERT/UPDATE/DELETE都用一个或多个经过编码的事件来表示。

例如：针对UPDATE，我们用两个操作来表达，[DELETE] 数据+ [INSERT]数据。也就是先把之前的数据删除，然后再插入一条新的数据。针对DELETE，我们也可以对流中的数据进行编码，[DELETE]数据。

总体来说，我们通过对流数据进行编码，也可以告诉DataStream的下游，[DELETE]表示发出MySQL的DELETE操作，将数据删除。用 [INSERT]表示插入新的数据。

4.2.3. 将表转换为三种不同编码方式的流

Flink中的Table API或者SQL支持三种不同的编码方式。分别是：

Append-only流

Retract流

Upsert流

分别来解释下这三种流。

Append-only流：

跟INSERT操作对应。这种编码类型的流针对的是只会不断新增的Dynamic Table。这种方式好处理，不需要进行特殊处理，源源不断地往流中发送事件即可。

Retract流：

这种流就和Append-only不太一样。上面的只能处理INSERT，如果表会发生DELETE或者UPDATE，Append-only编码方式的流就不合适了。Retract流有几种类型的事件类型：

1）ADD MESSAGE：这种消息对应的就是INSERT操作。

2）RETRACT MESSAGE：直译过来叫取消消息。这种消息对应的就是DELETE操作。

我们可以看到通过ADD MESSAGE和RETRACT MESSAGE可以很好的向外部系统表达删除和插入操作。那如何进行UPDATE呢？好办！RETRACT MESSAGE + ADD MESSAGE即可。先把之前的数据进行删除，然后插入一条新的。完美~

 

Upsert流：

前面我们看到的RETRACT编码方式的流，实现UPDATE是使用DELETE + INSERT模式的。大家想一下：在MySQL中我们更新数据的时候，肯定不会先DELETE掉一条数据，然后再插入一条数据，肯定是直接发出UPDATE语句执行更新。而Upsert编码方式的流，是能够支持Update的，这种效率更高。它同样有两种类型的消息：

1）UPSERT MESSAGE：这种消息可以表示要对外部系统进行Update或者INSERT操作

2）DELETE MESSAGE：这种消息表示DELETE操作。

Upsert流是要求必须指定Primary Key的，因为Upsert操作是要有Key的。Upsert流针对UPDATE操作用一个UPSERT MESSAGE就可以描述，所以效率会更高。