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?![7bb399ee5e7257b30f268650ca611afe.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/wyvq5mjsckydw_8c3370ed59df49aaa760ae1b459705e9.png)
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。
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。