两位大佬，Flink按你们给的思路，已经把数据流转为table了，然后接下来还应该怎么写啊？DataStream dataStream = source
.flatMap(baseFlatMap)
.name("数据转换")
.uid("flatmap");
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(environment);
String createTableDDL = "CREATE TEMPORARY TABLE ams_datasync_test (\n" +
" id INT,\n" +
" name STRING,\n" +
" PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED\n" +
") WITH (\n" +
" 'connector' = 'jdbc',\n" +
" 'url' = 'jdbc:mysql://10.16.26.82:3306/yondif-ams-pcrw-online',\n" +
" 'username' = 'root',\n" +
" 'password' = 'Ufgov@12345',\n" +
" 'table-name' = 'ams_datasync_test',\n" +
" 'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver',\n" +
" 'sink.insert-only' = 'false',\n" +
" 'sink.pk-mode' = 'upsert'\n" +
")";
tableEnv.executeSql(createTableDDL);
//读取源
Table inputTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream);
tableEnv.createTemporaryView("InputTable", inputTable);
String insertIntoDDL = "INSERT INTO ams_datasync_test SELECT * FROM InputTable";
TableResult tableResult = tableEnv.executeSql(insertIntoDDL);
//这就完成了么？接下来还做什么？
写回答
使用 DataStream 转化为 Table 之后，可以使用 Table API 和 SQL 对数据进行处理。
以下是一个简单的示例：
// 创建一个 DataStream 对象
DataStream dataStream = ...;
// 转换为 Table 对象
Table table = dataStream.toTable();
// 使用 Table API 对数据进行处理
Table result = table
.select("word")
.groupBy("word")
.count();
// 使用 SQL 对数据进行处理
result.execute().print();
更详细的用法可以参考 Flink 官方文档。
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