Flink（十五）【Flink SQL Connector、savepoint、CateLog、Table API】（4）-阿里云开发者社区

Flink（十五）【Flink SQL Connector、savepoint、CateLog、Table API】（3）https://developer.aliyun.com/article/1532337

4.5、输出表

表的创建和查询，就对应着流处理中的读取数据源（Source）和转换（Transform）；而最后一个步骤Sink，也就是将结果数据输出到外部系统，就对应着表的输出操作。

在代码上，输出一张表最直接的方法，就是调用Table的方法executeInsert()方法将一个 Table写入到注册过的表中，方法传入的参数就是注册的表名。

// 注册表，用于输出数据到外部系统
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE OutputTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
 
// 经过查询转换，得到结果表
Table result = ...
 
// 将结果表写入已注册的输出表中
result.executeInsert("OutputTable");

在底层，表的输出是通过将数据写入到TableSink来实现的。TableSink是Table API中提供的一个向外部系统写入数据的通用接口，可以支持不同的文件格式（比如CSV、Parquet）、存储数据库（比如JDBC、Elasticsearch）和消息队列（比如Kafka）。

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
 
public class SqlDemo {
    public static void main(String[] args) {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        // TODO 1.创建表环境
        // 1.1 写法1：
//        EnvironmentSettings es = EnvironmentSettings.newInstance()
//                .inStreamingMode()
//                .build();
//        TableEnvironment table_env = TableEnvironment.create(es);
 
        // 1.2 写法2：
        StreamTableEnvironment table_env = StreamTableEnvironment.create(env);
 
        // TODO 2. 创建表
        table_env.executeSql("CREATE TABLE source ( \n" +
                "    id INT, \n" +
                "    ts BIGINT, \n" +
                "    vc INT\n" +
                ") WITH ( \n" +
                "    'connector' = 'datagen', \n" +
                "    'rows-per-second'='1', \n" +
                "    'fields.id.kind'='random', \n" +
                "    'fields.id.min'='1', \n" +
                "    'fields.id.max'='10', \n" +
                "    'fields.ts.kind'='sequence', \n" +
                "    'fields.ts.start'='1', \n" +
                "    'fields.ts.end'='1000000', \n" +
                "    'fields.vc.kind'='random', \n" +
                "    'fields.vc.min'='1', \n" +
                "    'fields.vc.max'='100'\n" +
                ");\n");
        table_env.executeSql("CREATE TABLE sink (\n" +
                "    id INT, \n" +
                "    sum_vc INT \n" +
                ") WITH (\n" +
                "'connector' = 'print'\n" +
                ");\n");
 
        // TODO 3. 执行查询 查询的结果也是一张表
        // 3.1 使用sql进行查询
        Table table = table_env.sqlQuery("select id,sum(vc) as sum_vc from source where id > 5 group by id;");
        // 把 table 对象注册成为表名
        table_env.createTemporaryView("tmp",table);
//        table_env.sqlQuery("select * from tmp;");
        // 3.2 用table api查询
//        Table source = table_env.from("source");
//        Table result = source
//                .where($("id").isGreater(5))
//                .groupBy($("id"))
//                .aggregate($("vc").sum().as("sum_vc"))
//                .select($("id"), $("sum_vc"));
 
        // TODO 4. 输出表
        // 4.1 sql用法
        table_env.executeSql("insert into sink select * from tmp");
        // 4.2 table api
//        result.executeInsert("sink");
    }
}

运行结果：

4.6 表和流的转换

既然都不用 SQL 了，我们不可能用 API 只是为了没事找事干，而是为了方便结合一些底层的 API，比如我们之前学的 DataSream API。

4.6.1、将流（DataStream）转换成表（Table）

1. 调用fromDataStream()方法

想要将一个DataStream转换成表很简单，可以通过调用表环境的fromDataStream()方法来实现，返回的就是一个Table对象。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
// 获取表环境
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
 
// 读取数据源
SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env.fromSource(...)
 
// 将数据流转换成表
Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(sensorDS);

由于流中的数据本身就是定义好的POJO类型WaterSensor，所以我们将流转换成表之后，每一行数据就对应着一个WaterSensor，而表中的列名就对应着WaterSensor中的属性。

另外，我们还可以在fromDataStream()方法中增加参数，用来指定提取哪些属性作为表中的字段名，并可以任意指定位置：

// 提取Event中的timestamp和url作为表中的列
Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(sensorDS, $("id"), $("vc"));

也可以通过表达式的as()方法对字段进行重命名：

// 将timestamp字段重命名为ts
Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(sensorDS, $("id").as("sid"), $("vc"));

（2）调用createTemporaryView()方法

调用fromDataStream()方法简单直观，可以直接实现DataStream到Table的转换；不过如果我们希望直接在SQL中引用这张表，就还需要调用表环境的createTemporaryView()方法来创建虚拟视图了。

对于这种场景，也有一种更简洁的调用方式。我们可以直接调用createTemporaryView()方法创建虚拟表，传入的两个参数，第一个依然是注册的表名，而第二个可以直接就是DataStream。之后仍旧可以传入多个参数，用来指定表中的字段

tableEnv.createTemporaryView("sensorTable",sensorDS, $("id"),$("ts"),$("vc"));

这样，我们接下来就可以直接在SQL中引用表sensorTable了。

4.6.2、将表（Table）转换成流（DataStream）

（1）调用toDataStream()方法

将一个Table对象转换成DataStream非常简单，只要直接调用表环境的方法toDataStream()就可以了。例如，我们可以将2.4小节经查询转换得到的表aliceClickTable转换成流打印输出：

tableEnv.toDataStream(table).print();

（2）调用toChangelogStream()方法

urlCountTable这个表中进行了分组聚合统计，所以表中的每一行是会“更新”的。对于这样有更新操作的表，我们不应该直接把它转换成DataStream打印输出，而是记录一下它的“更新日志”（change log）。这样一来，对于表的所有更新操作，就变成了一条更新日志的流，我们就可以转换成流打印输出了。

代码中需要调用的是表环境的toChangelogStream()方法：

Table table = tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT id, sum(vc) " +
    "FROM source " +
    "GROUP BY id "
  );
 
// 将表转换成更新日志流
tableEnv.toChangelogStream(table).print();

4.6.3、支持的数据类型

整体来看，DataStream中支持的数据类型，Table中也是都支持的，只不过在进行转换时需要注意一些细节。

1. 原子类型

在Flink中，基础数据类型（Integer、Double、String）和通用数据类型（也就是不可再拆分的数据类型）统一称作“原子类型”。原子类型的DataStream，转换之后就成了只有一列的Table，列字段（field）的数据类型可以由原子类型推断出。另外，还可以在fromDataStream()方法里增加参数，用来重新命名列字段。

StreamTableEnvironment tableEnv = ...;
 
DataStream<Long> stream = ...;
 
// 将数据流转换成动态表，动态表只有一个字段，重命名为myLong
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("myLong"));

2. Tuple类型

当原子类型不做重命名时，默认的字段名就是“f0”，容易想到，这其实就是将原子类型看作了一元组Tuple1的处理结果。

Table支持Flink中定义的元组类型Tuple，对应在表中字段名默认就是元组中元素的属性名f0、f1、f2...。所有字段都可以被重新排序，也可以提取其中的一部分字段。字段还可以通过调用表达式的as()方法来进行重命名。

StreamTableEnvironment tableEnv = ...;
 
DataStream<Tuple2<Long, Integer>> stream = ...;
 
// 将数据流转换成只包含f1字段的表
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("f1"));
 
// 将数据流转换成包含f0和f1字段的表，在表中f0和f1位置交换
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("f1"), $("f0"));
 
// 将f1字段命名为myInt，f0命名为myLong
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("f1").as("myInt"), $("f0").as("myLong"));

3. POJO 类型

Flink也支持多种数据类型组合成的“复合类型”，最典型的就是简单Java对象（POJO 类型）。由于POJO中已经定义好了可读性强的字段名，这种类型的数据流转换成Table就显得无比顺畅了。

将POJO类型的DataStream转换成Table，如果不指定字段名称，就会直接使用原始 POJO 类型中的字段名称。POJO中的字段同样可以被重新排序、提却和重命名。

StreamTableEnvironment tableEnv = ...;
 
DataStream<Event> stream = ...;
 
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream);
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("user"));
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("user").as("myUser"), $("url").as("myUrl"));

4. Row类型

Flink中还定义了一个在关系型表中更加通用的数据类型——行（Row），它是Table中数据的基本组织形式。

Row类型也是一种复合类型，它的长度固定，而且无法直接推断出每个字段的类型，所以在使用时必须指明具体的类型信息；我们在创建Table时调用的CREATE语句就会将所有的字段名称和类型指定，这在Flink中被称为表的“模式结构”（Schema）。

4.6.4、综合应用示例

package com.lyh.sql;
 
import com.lyh.bean.WaterSensor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
 
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
 
public class TableStreamDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        DataStreamSource<WaterSensor> sensorDS = env.fromElements(
                new WaterSensor("s1", 1L, 1),
                new WaterSensor("s1", 2L, 2),
                new WaterSensor("s2", 2L, 21),
                new WaterSensor("s3", 3L, 3),
                new WaterSensor("s3", 4L, 4)
        );
 
 
        // TODO 1.创建表环境
        StreamTableEnvironment table_env = StreamTableEnvironment.create(env);
 
        // TODO 1. 流 -> 表
        // 属性名 就是表的 字段名
        Table sensorTable = table_env.fromDataStream(sensorDS);
        // 或者指定保留哪些字段
//        table_env.fromDataStream(sensorDS,$("id"));
        // 注册
        table_env.createTemporaryView("sensor",sensorTable);
 
        Table result = table_env.sqlQuery("select id,sum(vc) from sensor group by id");
        Table filter = table_env.sqlQuery("select id,ts,vc from sensor where ts > 2");
 
        // TODO 2. 表 -> 流
        // 2.1 追加流
        table_env.toDataStream(filter,WaterSensor.class).print("filter");
        // 2.2 更新流(结果需要更新)
        table_env.toChangelogStream(result).print("sum");
 
        // 只要代码中调用了 DataStream 就需要使用 execute
        env.execute();
    }
}

运行结果：

4.7 自定义函数（UDF）

系统函数尽管庞大，也不可能涵盖所有的功能；如果有系统函数不支持的需求，我们就需要用自定义函数（User Defined Functions，UDF）来实现了。

Flink的Table API和SQL提供了多种自定义函数的接口，以抽象类的形式定义。当前UDF主要有以下几类：

标量函数（Scalar Functions）：将输入的标量值转换成一个新的标量值；
表函数（Table Functions）：将标量值转换成一个或多个新的行数据，也就是扩展成一个表；
聚合函数（Aggregate Functions）：将多行数据里的标量值转换成一个新的标量值；
表聚合函数（Table Aggregate Functions）：将多行数据里的标量值转换成一个或多个新的行数据。

4.7.1、整体调用流程

要想在代码中使用自定义的函数，我们需要首先自定义对应UDF抽象类的实现，并在表环境中注册这个函数，然后就可以在Table API和SQL中调用了。

（1）注册函数

注册函数时需要调用表环境的createTemporarySystemFunction()方法，传入注册的函数名以及UDF类的Class对象：

// 注册函数
tableEnv.createTemporarySystemFunction("MyFunction", MyFunction.class);

我们自定义的UDF类叫作MyFunction，它应该是上面四种UDF抽象类中某一个的具体实现；在环境中将它注册为名叫MyFunction的函数。

（2）使用Table API调用函数

在Table API中，需要使用call()方法来调用自定义函数：

tableEnv.from("MyTable").select(call("MyFunction", $("myField")));

这里call()方法有两个参数，一个是注册好的函数名MyFunction，另一个则是函数调用时本身的参数。这里我们定义MyFunction在调用时，需要传入的参数是myField字段。

（3）在SQL中调用函数

当我们将函数注册为系统函数之后，在SQL中的调用就与内置系统函数完全一样了：

tableEnv.sqlQuery("SELECT MyFunction(myField) FROM MyTable");

可见，SQL的调用方式更加方便，我们后续依然会以SQL为例介绍UDF的用法。

4.7.2、标量函数（Scalar Functions）

自定义标量函数可以把0个、 1个或多个标量值转换成一个标量值，它对应的输入是一行数据中的字段，输出则是唯一的值。所以从输入和输出表中行数据的对应关系看，标量函数是“一对一”的转换。

想要实现自定义的标量函数，我们需要自定义一个类来继承抽象类ScalarFunction，并实现叫作eval() 的求值方法。标量函数的行为就取决于求值方法的定义，它必须是公有的（public），而且名字必须是eval。求值方法eval可以重载多次，任何数据类型都可作为求值方法的参数和返回值类型。

这里需要特别说明的是，ScalarFunction抽象类中并没有定义eval()方法，所以我们不能直接在代码中重写（override）；但Table API的框架底层又要求了求值方法必须名字为eval()。这是Table API和SQL目前还显得不够完善的地方，未来的版本应该会有所改进。

下面我们来看一个具体的例子。我们实现一个自定义的哈希（hash）函数HashFunction，用来求传入对象的哈希值。

package com.lyh.sql;
 
import org.apache.flink.table.annotation.DataTypeHint;
import org.apache.flink.table.annotation.InputGroup;
import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;
 
// TODO 自定义函数的实现类
public class MyHashFunction extends ScalarFunction {
    // 接受任意类型的输入 返回int类型输出
    public int eval(@DataTypeHint(inputGroup = InputGroup.ANY) Object o){
        return o.hashCode();
    }
}

package com.lyh.sql;
 
import com.lyh.bean.WaterSensor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
 
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.call;
 
public class ScalarFunctionDemo {
    public static void main(String[] args) {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        DataStreamSource<WaterSensor> sensorDS = env.fromElements(
                new WaterSensor("s1", 1L, 1),
                new WaterSensor("s1", 2L, 2),
                new WaterSensor("s2", 2L, 21),
                new WaterSensor("s3", 3L, 3),
                new WaterSensor("s3", 4L, 4)
        );
 
 
        // TODO 1.创建表环境
        StreamTableEnvironment table_env = StreamTableEnvironment.create(env);
        // TODO 流 -> 表
        // 属性名 就是表的 字段名
        Table sensorTable = table_env.fromDataStream(sensorDS);
        table_env.createTemporaryView("sensor",sensorTable);
 
        //TODO 2. 注册函数
        table_env.createTemporaryFunction("hashFunction",MyHashFunction.class);
 
        // TODO 3. 调用自定义函数
        // 3.1 sql 用法
        table_env.sqlQuery("select hashFunction(id) from sensor")
                // 调用了 sql 的 execute 就不需要 env.execute()
                .execute()
                .print();
        // 3.2 table api 用法
        sensorTable
                // hashFunction的eval方法有注解的原因就是因为要告诉这里的参数类型
                .select(call("hashFunction",$("id")))
                .execute()
                .print();
 
    }
}

运行结果：

这里我们自定义了一个ScalarFunction，实现了eval()求值方法，将任意类型的对象传入，得到一个Int类型的哈希值返回。当然，具体的求哈希操作就省略了，直接调用对象的hashCode()方法即可。

另外注意，由于Table API在对函数进行解析时需要提取求值方法参数的类型引用，所以我们用DataTypeHint(inputGroup = InputGroup.ANY)对输入参数的类型做了标注，表示eval的参数可以是任意类型。

Flink（十五）【Flink SQL Connector、savepoint、CateLog、Table API】（5）https://developer.aliyun.com/article/1532340

Flink（十五）【Flink SQL Connector、savepoint、CateLog、Table API】（4）

4.5、输出表

4.6 表和流的转换

4.6.1、将流（DataStream）转换成表（Table）

4.6.2、将表（Table）转换成流（DataStream）

4.6.3、支持的数据类型

1. 原子类型

2. Tuple类型

3. POJO 类型

4. Row类型

4.6.4、综合应用示例

4.7 自定义函数（UDF）

4.7.1、整体调用流程

4.7.2、标量函数（Scalar Functions）

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4.5、输出表

4.6 表和流的转换

4.6.1、将流（DataStream）转换成表（Table）

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4.6.3、支持的数据类型

1. 原子类型

2. Tuple类型

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