Apache Flink - 表API和SQL介绍

Apache Flink是一个分布式流处理引擎，可以处理具有高吞吐量和低延迟要求的数据流。Flink提供了两种不同的API：DataStream API和Table API/SQL。

什么是Table API和SQL

Table API和SQL提供了一种声明式的查询方式来分析和转换数据。与DataStream API不同，Table API和SQL不需要程序员编写实时数据转换逻辑。相反，程序员只需要使用类似于SQL的语法来指定转换逻辑。表API和SQL提供了以下优点：

• 简单易用：使用类似于SQL的语法编写查询，用户无需编写复杂的数据流转换逻辑。
• 可读性强：SQL的语句更加容易理解和维护，不需要进行code review。
• 可编程：使用Table API和SQL，程序员可以定义用户自定义的聚合函数、窗口函数等，以实现复杂的分析和转换逻辑。

Table API

Table API是内嵌在Flink的DataStream API（即基于DataSet）之上的API，它提供了一组用于操作关系数据的Java API。使用Table API，程序员可以通过类似SQL的语句来指定如何转换DataStream。如下面的例子：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<String> socketStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 将DataStream转换为Table
Table table = tableEnv.fromDataStream(socketStream);
// 执行select查询
Table result = table.select("word, count(1)").groupBy("word");
// 将Table转换为DataStream并输出到控制台
tableEnv.toDataStream(result).print();
env.execute();

SQL

Table API支持SQL查询，因此可以使用标准的SQL语言与Flink集成。通过使用Flink的SQL接口，程序员可以轻松地编写复杂的流处理查询。如下面的例子：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<String> socketStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 将DataStream注册为表格
tableEnv.createTemporaryView("wordcount", socketStream, $("word"));
// 执行select查询
Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT word, COUNT(*) as cnt FROM wordcount GROUP BY word");
// 将Table转换为DataStream并输出到控制台
tableEnv.toDataStream(result).print();
env.execute();

总结

Table API和SQL提供了一种简单、易读并可编程的方式来处理Flink的流数据。它们使得程序员能够专注于数据的分析和查询而不是实现数据转换逻辑。Flink的Table API和SQL接口为数据科学家和分析师提供了一个强大的工具来快速而容易地进行流处理查询。