Code Walkthroughs Table API

上级：https://www.cnblogs.com/hackerxiaoyon/p/12747387.html

Table API

Table api 有批量的api和流实时的api。通常很容易进行数据分析、批量数据导入和做一些数据清洗的工作。

What Will You Be Building? 案例说明

此案例需要构建一个数据清洗的通道用来随时间跟踪金融交易，构建一个夜间的批量作业然后集成到流通道中。

Prerequisites 前提

需要你具备java 或 scala的知识，当然你有其他语言也是可以的，同时这方面也是需要具备一定的sql 的知识。

Help,I’m Stuck! 寻求帮助

如果你卡住了，可以求助 https://flink.apache.org/gettinghelp.html 。

https://flink.apache.org/community.html#mailing-lists 用户邮件列表是一个活跃快速提供帮助的地方。

How To Follow Along 如何跟进

环境

l Java 8 or 11

l Maven

构建java 程序demo

$ mvn archetype:generate \

-DarchetypeGroupId=org.apache.flink \

-DarchetypeArtifactId=flink-walkthrough-table-java \

-DarchetypeVersion=1.10.0 \

-DgroupId=spend-report \

-DartifactId=spend-report \

-Dversion=0.1 \

-Dpackage=spendreport \

-DinteractiveMode=false

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

BatchTableEnvironment tEnv = BatchTableEnvironment.create(env);

tEnv.registerTableSource("transactions", new BoundedTransactionTableSource());

tEnv.registerTableSink("spend_report", new SpendReportTableSink());

tEnv.registerFunction("truncateDateToHour", new TruncateDateToHour());

tEnv.scan("transactions").insertInto("spend_report");

env.execute("Spend Report");

Breaking Down The Code分解一下代码

执行环境

java语言

这是个批量的环境，也就是你在接source的时候，可以是流还是批量。这是批量的Table api方式。

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

BatchTableEnvironment tEnv = BatchTableEnvironment.create(env);

Registering Tables

然后我们可以注册一个表方式在执行环境中，同时可以接内部系统读写批流数据。一个表数据源提供把数据写到内部系统中，像：数据库，key-value的存储redis，消息队列，或者是文件系统。基本就是接数据源source，中间业务处理，最后sink落地。

tEnv.registerTableSource("transactions", new BoundedTransactionTableSource());

tEnv.registerTableSink("spend_report", new SpendReportTableSink());

这里我们注册了两个表，一个输入table，一个输出table。 transactions表让我们读取信用卡交易信息，包含账号，交易时间，交易额度。

Registering A UDF

注册一个udf，也就是用户自定义函数。具体TruncateDateToHour代码需要你在构建代码后在你的IDE中查看。

tEnv.registerFunction("truncateDateToHour", new TruncateDateToHour());

The Query

tEnv

.scan("transactions")

.insertInto("spend_report");

查看然后插入没有做其他的操作。

Execute

执行代码

env.execute("Spend Report");

Attempt One 尝试一下

tEnv
        .scan("transactions")
        .select("accountId, timestamp.truncateDateToHour as timestamp, amount")
        .groupBy("accountId, timestamp")
        .select("accountId, timestamp, amount.sum as total")
        .insertInto("spend_report");

你尝试跑这个代码的时候肯定会报错

Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.flink.table.api.java.internal.BatchTableEnvironmentImpl

因为没有依赖有冲突,所以查看你的冲突直接把对应的排除就好。直接运行你的代码。

<dependency>
   <groupId>org.apache.flink</groupId>
   <artifactId>flink-table-planner_${scala.binary.version}</artifactId>
   <version>${flink.version}</version>
   <scope>provided</scope>
   <exclusions>
      <exclusion>
         <groupId>org.apache.flink</groupId>
         <artifactId>org.apache.flink:flink-table-api-java-*</artifactId>
      </exclusion>
   </exclusions>
</dependency>

代码结果太长了，我截图简单的看一下。

查询表，表中有三个字段，然后我们根据账号，时间分组，计算每个时间段对应的总钱数。然后sink的时候打印出来。

Adding Windows 添加窗口

窗口在我们flink经常使用的一种策略，keyed 窗口，no-keyed窗口。然后有三种指定的窗口类型，之前我记得是三种，分别是：滚动窗口，滑动窗口，会话窗口，全局窗口。等到了窗口的地方我们再细说。执行下面的代码，意思是统计按照时间字段一小时一个窗口进行统计的数据。

tEnv

.scan("transactions")

.window(Tumble.over("1.hour").on("timestamp").as("w"))

.groupBy("accountId, w")

.select("accountId, w.start as timestamp, amount.sum")

.insertInto("spend_report");

Once More, With Streaming! 再来个流计算

因为table api提供了两种一种batch一种是streaming。我们将环境换成如下就可以了,其他代码不变，直接运行。

StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);