本文翻译自官网:Catalogs Beta  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/catalogs.html

Flink Table Api & SQL 翻译目录

Catalogs 提供元数据,例如数据库,表,分区,视图以及访问存储在数据库或其他外部系统中的数据所需的功能和信息。

数据处理的最关键方面之一是管理元数据。它可能是临时元数据,例如临时表,或者是针对表环境注册的 UDF。或永久性元数据,例如Hive Metastore 中的元数据。Catalogs 提供了一个统一的API,用于管理元数据并使其可从 Table API 和 SQL 查询访问。

Catalogs类型

GenericInMemory Catalog

Flink会话始终具有一个名为default_catalog的内置GenericInMemoryCatalog,它具有一个名为default_database的内置默认数据库。 所有临时元数据(例如使用TableEnvironment#registerTable定义的表)均已注册到此目录。

Hive Catalog

HiveCatalog 有两个作用: 作为纯Flink元数据的持久存储,以及作为读写现有Hive元数据的接口。 Flink的Hive文档提供了有关设置 catalog 以及与现有Hive安装接口的完整详细信息。

警告: Hive Metastore以小写形式存储所有元对象名称。这与GenericInMemoryCatalog区分大小写不同。

用户定义的 Catalog

Catalog 是可插入的,用户可以通过实现Catalog接口来开发自定义 Catalog。 要在SQL CLI中使用自定义 Catalog,用户应通过实现CatalogFactory接口来开发 Catalog 及其相应的 CatalogFactory。

catalog factory 定义了一组属性,用于在 SQL CLI 引导时配置 catalog 。 属性集将传递给发现服务,在该服务中,服务将尝试将这些属性与CatalogFactory匹配并启动相应的 catalog 实例。

Catalog API

注册Catalog

用户可以将其他 Catalog 注册到现有的Flink会话中。

tableEnv.registerCatalog(new CustomCatalog("myCatalog"));

更改当前 Catalog 和数据库

Flink将始终在当前 Catalog 和数据库中搜索表,视图和UDF。

tableEnv.useCatalog("myCatalog");
tableEnv.useDatabase("myDb");

通过以catalog.database.object形式提供标准名称,可以访问不是当前 catalog 中的元数据。

tableEnv.scan("not_the_current_catalog", "not_the_current_db", "my_table");

列出可用 Catalog

tableEnv.listCatalogs();

列出可用的数据库

tableEnv.listDatabases();

列出可用表

tableEnv.listTables();

欢迎关注Flink菜鸟公众号,会不定期更新Flink(开发技术)相关的推文

【翻译】Flink Table Api & SQL — Catalog Beta 版的更多相关文章

  1. 【翻译】Flink Table Api & SQL — Hive Beta

    本文翻译自官网:Hive Beta https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/ Flink ...

  2. Flink Table Api & SQL 翻译目录

    Flink 官网 Table Api & SQL  相关文档的翻译终于完成,这里整理一个安装官网目录顺序一样的目录 [翻译]Flink Table Api & SQL —— Overv ...

  3. 【翻译】Flink Table Api & SQL — SQL客户端Beta 版

    本文翻译自官网:SQL Client Beta  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/sqlCl ...

  4. 【翻译】Flink Table Api & SQL —Streaming 概念 —— 表中的模式匹配 Beta版

    本文翻译自官网:Detecting Patterns in Tables Beta  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1 ...

  5. 【翻译】Flink Table Api & SQL —— 数据类型

    本文翻译自官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/types.html Flink Table ...

  6. 【翻译】Flink Table Api & SQL — Hive —— 在 scala shell 中使用 Hive 连接器

    本文翻译自官网:Use Hive connector in scala shell  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1 ...

  7. 【翻译】Flink Table Api & SQL — Hive —— Hive 函数

    本文翻译自官网:Hive Functions  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/h ...

  8. 【翻译】Flink Table Api & SQL — Hive —— 读写 Hive 表

    本文翻译自官网:Reading & Writing Hive Tables  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1 ...

  9. 【翻译】Flink Table Api & SQL —— 概念与通用API

    本文翻译自官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/common.html Flink Tabl ...

随机推荐

  1. CodeCombat第一关:KITHGARD地牢之KITHGARD精通

    https://www.cnblogs.com/OctoptusLian/p/7397602.html https://www.jianshu.com/p/065581a84879 https://w ...

  2. c++的boost库

    c++ 的boost库的理解? 参考:http://zh.highscore.de/cpp/boost/introduction.html https://www.cnblogs.com/lidabo ...

  3. python——使用xlwing库进行Excel操作

    Excel是现在比不可少的数据处理软件,python有很多支持Excel操作的库,xlwing就是其中之一. xlwings的安装 xlwings库使用pip安装: 在控制台输入 pip instal ...

  4. Alpha冲刺(8/10)——追光的人

    1.队友信息 队员学号 队员博客 221600219 小墨 https://www.cnblogs.com/hengyumo/ 221600240 真·大能猫 https://www.cnblogs. ...

  5. js里调用函数时,函数名带括号与不带括号的区别

    function test(){ return 1;}var a=test;console.log(a);//输出[Function: test]var b=test();console.log(b) ...

  6. 异常检测(Anomaly detection): 异常检测算法(应用高斯分布)

    估计P(x)的分布--密度估计 我们有m个样本,每个样本有n个特征值,每个特征都分别服从不同的高斯分布,上图中的公式是在假设每个特征都独立的情况下,实际无论每个特征是否独立,这个公式的效果都不错.连乘 ...

  7. 题目一:编写一个类Computer,类中含有一个求n的阶乘的方法

    作业:编写一个类Computer,类中含有一个求n的阶乘的方法.将该类打包,并在另一包中的Java文件App.java中引入包,在主类中定义Computer类的对象,调用求n的阶乘的方法(n值由参数决 ...

  8. 1-ESP8266 SDK开发基础入门篇--开发环境搭建

    因为今天终于做好了自己的另一块工控板,所以我就开始写基础公开篇的内容,希望自己小小的努力能够帮到大家 自己做的另一块板子 https://www.cnblogs.com/yangfengwu/cate ...

  9. CF888G 【Xor-MST】

    妙妙题-- 看到\(MST\),想到\(Kruskal\),看到异或,想到\(Trie\) 首先我们模拟一下\(Kruskal\)的流程:找到最小边,如果联通就忽略,未联通就加边 我们把所有点权值加入 ...

  10. 用户画像(User Profile)

    什么是用户画像? 用户画像是根据某个具体的用户的人口学特征.网络浏览内容.网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型.例如某用户的画像是:男,31岁,已婚,收入1万以上,爱美食,团购达 ...