大數據實時分析：Flink中的Table API
作者：demo123567
雖然大多數基于 Flink SQL 的在線編輯和任務執行引擎都是通過 Table API 實現的，但還有其他方法可以實現類似的功能，包括直接使用 SQL API、Flink SQL CLI、REST API、Flink Dashboard 和 Flink SQL Gateway 等。
TableAPI
Apache Flink 的 Table API 是一個統一的關系式 API，適用于流處理和批處理。它提供了一種高級別的、聲明式的方式來處理數據流和批量數據，使得數據處理變得更加直觀和簡潔。Table API 和 SQL API 緊密集成，可以相互轉換，提供了強大的靈活性和功能。
Table API 的主要特性
統一的批處理和流處理
- Table API 支持批處理和流處理，可以對動態數據流和靜態數據集使用相同的 API。
聲明式查詢
- 用戶可以使用類似 SQL 的語法編寫查詢，而不需要關注底層的執行細節。
多種數據源和目標
- 支持多種數據源和數據匯，包括 Kafka、文件系統、JDBC、Elasticsearch 等。
與 SQL 集成
- 可以在 Table API 中使用 SQL 查詢，或者將 Table API 查詢結果轉換為 SQL 查詢。
基本使用流程
設置執行環境
- 創建 StreamExecutionEnvironment 或 ExecutionEnvironment 作為基礎環境。
- 創建 StreamTableEnvironment 或 TableEnvironment 進行 Table API 操作。
定義表
- 通過連接器定義源表和目標表。
編寫查詢
- 使用 Table API 編寫查詢，包括過濾、選擇、聚合、連接等操作。
執行查詢
- 將查詢結果寫入目標表，或者直接觸發查詢執行。
示例代碼
以下是一個基本的 Flink Table API 示例，包括設置環境、定義表和執行查詢。
// 設置執行環境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 定義 Kafka 源表
String sourceDDL = "CREATE TABLE kafka_source ("
+ " user_id STRING,"
+ " action STRING,"
+ " timestamp TIMESTAMP(3),"
+ " WATERMARK FOR timestamp AS timestamp - INTERVAL '5' SECOND"
+ ") WITH ("
+ " 'connector' = 'kafka',"
+ " 'topic' = 'input_topic',"
+ " 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',"
+ " 'format' = 'json'"
+ ")";
tableEnv.executeSql(sourceDDL);
// 定義 Kafka 目標表
String sinkDDL = "CREATE TABLE kafka_sink ("
+ " user_id STRING,"
+ " action STRING,"
+ " action_count BIGINT,"
+ " window_start TIMESTAMP(3),"
+ " window_end TIMESTAMP(3)"
+ ") WITH ("
+ " 'connector' = 'kafka',"
+ " 'topic' = 'output_topic',"
+ " 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',"
+ " 'format' = 'json'"
+ ")";
tableEnv.executeSql(sinkDDL);
// 使用 Table API 進行查詢
Table result = tableEnv
.from("kafka_source")
.window(Tumble.over(lit(10).minutes()).on($("timestamp")).as("w"))
.groupBy($("w"), $("user_id"))
.select(
$("user_id"),
$("action"),
$("w").start().as("window_start"),
$("w").end().as("window_end"),
$("action").count().as("action_count")
);
// 將查詢結果寫入目標表
result.executeInsert("kafka_sink");Table API 常用操作
選擇（Select）
Table result = tableEnv.from("kafka_source")
.select($("user_id"), $("action"), $("timestamp"));過濾（Filter）
Table filtered = tableEnv.from("kafka_source")
.filter($("action").isEqual("purchase"));聚合（Aggregation）
Table aggregated = tableEnv.from("kafka_source")
.groupBy($("user_id"))
.select($("user_id"), $("action").count().as("action_count"));連接（Join）
Table joined = tableEnv.from("kafka_source")
.join(tableEnv.from("another_table"))
.where($("kafka_source.user_id").isEqual($("another_table.user_id")))
.select($("kafka_source.user_id"), $("kafka_source.action"), $("another_table.info"));窗口操作（Windowing）
Table windowed = tableEnv.from("kafka_source")
.window(Tumble.over(lit(10).minutes()).on($("timestamp")).as("w"))
.groupBy($("w"), $("user_id"))
.select($("user_id"), $("w").start().as("window_start"), $("w").end().as("window_end"), $("action").count().as("action_count"));總結
Flink 的 Table API 提供了一種聲明式的、類似 SQL 的方式來進行數據流和批處理。它使用戶能夠使用高層次的查詢語言進行數據處理，而不需要關心底層的實現細節。通過與 SQL 的緊密集成，Table API 既保留了 SQL 的易用性，又提供了更強大的編程靈活性，是構建 Flink 應用的強大工具。
使用Table API調用完整的分析SQL
使用 Flink 的 Table API 可以調用和執行完整的 Flink SQL 查詢。Flink 提供了將 SQL 查詢嵌入到 Table API 中的方法，使得用戶可以在程序中編寫和執行 SQL 語句。
下面是一個完整的示例，演示如何使用 Table API 調用和執行從 Kafka 讀取數據、進行分析并將結果寫回 Kafka 的 Flink SQL 查詢。
步驟：
- 設置執行環境。
- 定義 Kafka 源表和目標表。
- 編寫和執行 SQL 查詢。
- 將結果寫入目標表。
示例代碼：
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.*;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
public class FlinkSqlExample {
public static void main(String[] args) {
// 設置執行環境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 定義 Kafka 源表
String sourceDDL = "CREATE TABLE kafka_source ("
+ " user_id STRING,"
+ " action STRING,"
+ " timestamp TIMESTAMP(3),"
+ " WATERMARK FOR timestamp AS timestamp - INTERVAL '5' SECOND"
+ ") WITH ("
+ " 'connector' = 'kafka',"
+ " 'topic' = 'input_topic',"
+ " 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',"
+ " 'format' = 'json'"
+ ")";
tableEnv.executeSql(sourceDDL);
// 定義 Kafka 目標表
String sinkDDL = "CREATE TABLE kafka_sink ("
+ " user_id STRING,"
+ " action_count BIGINT,"
+ " window_start TIMESTAMP(3),"
+ " window_end TIMESTAMP(3)"
+ ") WITH ("
+ " 'connector' = 'kafka',"
+ " 'topic' = 'output_topic',"
+ " 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',"
+ " 'format' = 'json'"
+ ")";
tableEnv.executeSql(sinkDDL);
// 編寫 SQL 查詢
String query = "INSERT INTO kafka_sink "
+ "SELECT "
+ " user_id, "
+ " COUNT(action) AS action_count, "
+ " TUMBLE_START(timestamp, INTERVAL '10' MINUTE) AS window_start, "
+ " TUMBLE_END(timestamp, INTERVAL '10' MINUTE) AS window_end "
+ "FROM kafka_source "
+ "GROUP BY "
+ " user_id, "
+ " TUMBLE(timestamp, INTERVAL '10' MINUTE)";
// 執行 SQL 查詢
tableEnv.executeSql(query);
}
}詳細說明：
設置執行環境
- 創建 StreamExecutionEnvironment 和 StreamTableEnvironment，用于流處理和 Table API 操作。
定義 Kafka 源表
- 使用 CREATE TABLE 語句定義源表 kafka_source，指定數據的字段和數據源的連接配置。
定義 Kafka 目標表
- 使用 CREATE TABLE 語句定義目標表 kafka_sink，指定數據的字段和數據匯的連接配置。
編寫 SQL 查詢
- 編寫一個 SQL 查詢，將源表的數據進行窗口聚合，計算每個用戶在10分鐘窗口內的操作次數。
執行 SQL 查詢
- 使用 tableEnv.executeSql(query) 執行 SQL 查詢，將結果寫入目標表。
總結
通過使用 Flink 的 Table API，可以在 Java 程序中嵌入和執行完整的 Flink SQL 查詢。這種方式結合了 SQL 的聲明式編程和 Table API 的靈活性，使得開發復雜的流處理和批處理應用變得更加簡潔和高效。
Table API的應用
目前市面上很多基于 Flink SQL 的在線編輯和任務執行引擎主要是通過 Flink 的 Table API 實現的。通過 Table API，用戶可以在運行時動態地解析和執行 SQL 查詢。這種方法提供了靈活性和高效性，使得在交互式環境中執行流式和批處理查詢變得非常方便。
基于 Table API 實現的在線編輯任務執行引擎
Flink 的 Table API 是一個高級別的 API，可以輕松地將 SQL 查詢轉換為 Flink 程序，并且在執行環境中運行這些程序。這使得許多在線 SQL 編輯器和執行引擎可以動態地接受用戶輸入的 SQL 查詢，并將其轉換為 Flink 的作業進行執行。
其他方法
除了使用 Table API，還有其他幾種方法可以實現基于 Flink SQL 的在線編輯任務執行：
直接使用 SQL API
- Flink 的 SQL API 允許直接編寫 SQL 查詢，并在執行環境中運行這些查詢。SQL API 和 Table API 是緊密集成的，很多情況下是可以互換使用的。
Flink SQL CLI
- Flink 提供了一個命令行工具（SQL CLI），可以用于交互式地執行 SQL 查詢。這適用于需要手動輸入 SQL 并立即查看結果的場景。
REST API
- 使用 Flink 提供的 REST API，可以將 SQL 查詢提交到 Flink 集群進行執行。通過自定義的 Web 界面或應用程序，用戶可以在線編輯和提交 SQL 查詢到 Flink 集群。
- 自定義的 REST 服務可以解析用戶輸入的 SQL，調用 Flink 的 REST API 提交作業，并將結果返回給用戶。
Flink Dashboard
- Flink 的 Web Dashboard 提供了一些交互式功能，可以查看和管理作業狀態。雖然不直接支持 SQL 編輯和執行，但可以集成其他工具以實現此功能。
Flink SQL Gateway
- Flink SQL Gateway 是一個面向 SQL 的接口層，允許用戶通過 JDBC 或 REST API 提交 SQL 查詢。SQL Gateway 可以作為一個中間層，解析用戶的 SQL 查詢，并將其轉換為 Flink 作業進行執行。
示例：使用 REST API 提交 SQL 查詢
假設我們有一個自定義的 Web 應用，用戶可以在界面上輸入 SQL 查詢，并提交到 Flink 集群執行。以下是一個簡單的 REST 服務示例，展示如何通過 REST API 提交 SQL 查詢：
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@RestController
@RequestMapping("/flink-sql")
public class FlinkSqlController {
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@PostMapping("/execute")
public ResponseEntity<String> executeSql(@RequestBody String sqlQuery) {
String flinkUrl = "http://localhost:8081/v1/sql/execute";
Map<String, String> request = new HashMap<>();
request.put("statement", sqlQuery);
ResponseEntity<String> response = restTemplate.postForEntity(flinkUrl, request, String.class);
return ResponseEntity.ok(response.getBody());
}
}在這個示例中，我們創建了一個簡單的 Spring Boot REST 服務，允許用戶通過 POST 請求提交 SQL 查詢，并將其轉發到 Flink 集群進行執行。
總結
雖然大多數基于 Flink SQL 的在線編輯和任務執行引擎都是通過 Table API 實現的，但還有其他方法可以實現類似的功能，包括直接使用 SQL API、Flink SQL CLI、REST API、Flink Dashboard 和 Flink SQL Gateway 等。這些方法各有優劣，可以根據具體需求選擇合適的方案。
責任編輯：武曉燕
來源：
海燕技術棧
