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先做网站还是先解析酒店网络营销推广方式

wzjs 2025/8/5 21:32:19

先做网站还是先解析,酒店网络营销推广方式,江西中恒建设集团有限公司网站,域名网址Apache Flink 的 Table API 是 Flink 提供的一种高级抽象，用于以声明式方式处理批处理和流处理数据。它是基于关系模型的 API，用户可以像编写 SQL 一样，以简洁、类型安全的方式编写数据处理逻辑。一、基本概念 1. 什么是 Table API&#xf…

Apache Flink 的 Table API 是 Flink 提供的一种高级抽象，用于以声明式方式处理批处理和流处理数据。它是基于关系模型的 API，用户可以像编写 SQL 一样，以简洁、类型安全的方式编写数据处理逻辑。

一、基本概念

1. 什么是 Table API？

Table API 是 Flink 中用于处理结构化数据的 关系型编程接口，它支持：

批处理（Batch）
流处理（Streaming）

Table API 提供了类似 SQL 的语法风格，但以函数式 API 方式表达，具备更好的类型安全和 IDE 友好性。

二、核心组件

1. Table

Flink 中的 Table 是对结构化数据的一种抽象。
相当于数据库中的表，可以进行过滤、聚合、连接等操作。

2. TableEnvironment

Table API 的执行上下文。
创建表、注册 UDF、执行 SQL/Table API 操作等都依赖它。

3. Schema（模式）

定义表结构，包括字段名、数据类型、主键、水位线等。

三、编程模型

// 1. 创建 TableEnvironment
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode().build();
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);// 2. 注册表（从外部数据源）
tableEnv.executeSql("""CREATE TABLE source_table (id STRING,ts TIMESTAMP(3),val INT,WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'test',...)
""");// 3. 使用 Table API 处理数据
Table result = tableEnv.from("source_table").filter($("val").isGreater(10)).groupBy($("id")).select($("id"), $("val").avg().as("avg_val"));// 4. 输出结果到目标表
tableEnv.executeSql("""CREATE TABLE sink_table (id STRING,avg_val DOUBLE) WITH ('connector' = 'print')
""");result.executeInsert("sink_table");

四、常用操作

操作类型	示例
过滤	`table.filter($("age").isGreater(18))`
投影	`table.select($("name"), $("age"))`
聚合	`table.groupBy($("city")).select($("city"), $("salary").avg())`
连接	`table1.join(table2).where(...).select(...)`
去重	`table.distinct()`
排序	`table.orderBy($("time").desc())`
窗口	`table.window(...)`（见下文）

五、时间和窗口支持

Table API 支持两种时间语义：

事件时间（Event Time）
处理时间（Processing Time）

常见的窗口类型：

滚动窗口（Tumble）
滑动窗口（Slide）
会话窗口（Session）

示例：

table.window(Tumble.over(lit(10).minutes()).on($("ts")).as("w")).groupBy($("id"), $("w")).select($("id"), $("w").start(), $("val").sum());

六、与 SQL 的关系

Table API 与 SQL 是等价的抽象：

SQL 更加声明式，适合数据分析人员；
Table API 更加灵活、支持编程逻辑，适合开发者。

两者可以混合使用，例如：

Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT id, COUNT(*) FROM source GROUP BY id");

七、数据源和连接器支持

Table API 支持多种数据源和 sink，通过 Flink Connector 实现：

常见的：

Kafka
HDFS
MySQL / JDBC
Elasticsearch
Hive
Iceberg / Delta / Hudi
Redis 等

通过 SQL 创建表：

CREATE TABLE example (...
) WITH ('connector' = 'kafka',...
);

八、UDF 扩展

可以定义自定义函数：

ScalarFunction（标量函数）
TableFunction（表函数）
AggregateFunction（聚合函数）
TableAggregateFunction（表聚合函数）

示例：

public class HashCode extends ScalarFunction {public int eval(String s) {return s.hashCode();}
}tableEnv.createTemporarySystemFunction("HashCode", HashCode.class);
table.select(call("HashCode", $("name")));