flink sql 如何往一个未定义列的表中写入数据？

当使用 Flink SQL 创建一个没有定义 schema 的表时，实际上你是在创建一个虚拟表或者说是视图。这种表只是定义了如何从特定的 connector 读取或写入数据，但没有定义数据的具体结构。

当你尝试使用 INSERT INTO 语句将数据插入到这种表中时，Flink 会期望查询的结果与该表的预期 schema 匹配。由于你定义的表没有 schema，Flink 无法验证这一点，因此会抛出异常。

要解决这个问题，你有以下几种方法：

1.明确指定列名和类型：在 INSERT INTO 语句中明确指定你要插入的列名和类型。这样，Flink 就可以根据这些信息推断出目标表的 schema。

例如：

INSERT INTO test (col1, col2) VALUES (1, 'a');

在这个例子中，我们假设 test 表有两列：col1 是整数类型，col2 是字符串类型。

1. 创建具有 schema 的表：如果你想保留灵活性，但又想确保数据的一致性，你可以创建一个具有 schema 的表，然后使用视图来引用原始数据。
2. 使用 INSERT OVERWRITE：如果你只是想将数据写入到某个位置，而不关心具体的列名或类型，你可以使用 INSERT OVERWRITE 语句。这将覆盖目标表中的所有数据，而不是尝试将数据插入到特定的列中。
   例如：

   INSERT OVERWRITE test SELECT * FROM your_table;
   

   请注意，使用 INSERT OVERWRITE 会覆盖 test 表中的所有数据，因此在使用之前请确保这是你想要的行为。
3. 检查并修改 Flink 版本：如果上述方法都不适用，可能是由于 Flink 的某个 bug 或限制导致的。你可以尝试升级到一个新的 Flink 版本，查看问题是否得到解决。如果问题仍然存在，你可以考虑向 Flink 的社区报告这个问题。

你遇到的问题是由于Flink SQL在执行INSERT INTO语句时，期望源表和目标表有相同的列类型。当目标表没有定义schema时，Flink无法自动推断列类型，因此会抛出这个异常。

为了解决这个问题，你可以采取以下几种方法：

1. 明确指定列类型：
   在INSERT INTO语句中明确指定列类型。例如：

INSERT INTO test VALUES (1, 'a', 1.1)

这会告诉Flink你希望将整型、字符串和双精度浮点型值分别插入到表的每一列中。

1. 为表定义一个schema：
   虽然你提到你希望创建一个没有定义schema的表，但实际上，Flink SQL中的表总是需要一个schema的。你可以为表定义一个默认的schema，这样在执行INSERT INTO语句时，Flink就可以根据这个schema自动推断列类型。例如：

CREATE TABLE test (
  _col0 INT,
  _col1 STRING,
  _col2 DOUBLE
) WITH (
  'connector' = 'print'
)

然后你可以这样插入数据：

INSERT INTO test VALUES (1, 'a', 1.1)

1. 使用动态类型：
   如果你希望表能够接受不同类型的列，你可以使用动态类型。但是请注意，这可能会降低查询的性能和稳定性。
2. 使用程序代码进行转换：
   如果你正在使用Flink的Java或Scala API，你可以在插入数据之前，使用程序代码将数据转换为所需的类型。这样你就不需要在SQL语句中显式指定类型了。
3. 升级Flink版本：
   如果你使用的Flink版本较旧，可能会存在一些已知的问题或限制。考虑升级到一个更新的版本，看看问题是否得到解决。
4. 检查Connector配置：
   确保你的print connector配置正确，并且支持你想要插入的数据类型。

总之，为了成功地往没有定义schema的表中写入数据，你需要确保目标表有明确的列类型定义（即使是在创建表时隐式地指定），或者在插入数据时明确指定列类型。

Flink SQL 支持创建没有定义 schema 的表，但是往这种表中写入数据时，需要先为表定义一个 schema。可以通过 CREATE TABLE 语句来定义 schema，例如：

CREATE TABLE test (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
) WITH (
    'connector' = 'print'
);

然后，可以使用 INSERT INTO 语句将数据插入到表中：

INSERT INTO test
SELECT id, name, age
FROM source_table;

如果仍然遇到 org.apache.flink.table.api.ValidationException: Column types of query result and sink for registered table XXX do not match 错误，请检查查询结果和目标表的列类型是否匹配。如果不匹配，需要修改查询结果或目标表的 schema，使它们匹配。