前言
今天一天争取搞完最后这一部分，学完赶紧把 Kafka 和 Flume 学完，就要开始做实时数仓了。据说是应届生得把实时数仓搞个 80%~90% 才能差不多找个工作，太牛马了。
1、常用 Connector 读写
之前我们已经用过了一些简单的内置连接器，比如 'datagen' 、'print' ，其它的可以查看官网：Overview | Apache Flink
环境准备：
# 1. 先启动 hadoop myhadoop start # 2. 不需要启动 flink 只启动yarn-session即可 /opt/module/flink-1.17.0/bin/yarn-session.sh -d # 3. 启动 flink sql 的环境 sql-client ./sql-client.sh embedded -s yarn-session
1.1、Kafka
1）添加kafka连接器依赖
- 将flink-sql-connector-kafka-1.17.0.jar上传到flink的lib目录下
- 重启yarn-session、sql-client
使用 kafka 连接器，我们需要清楚，我们用 Flink SQL 往连接器为 kafka 的表中插入数据就相当于 Flink 往 Kafka 写入数据，而我们查询 Flink SQL 表中的数据就相当于 从 Kafka 中读取数据。所以当我们建表时就需要初始化读取 Kafka 数据和消费 Kafka 数据的参数。
2）创建 kfaka 的映射表
CREATE TABLE t1( `event_time` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp', --列名和元数据名一致可以省略 FROM 'xxxx', VIRTUAL表示只读 `partition` BIGINT METADATA VIRTUAL, `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL, id int, ts bigint , vc int ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'properties.bootstrap.servers' = 'hadoop102:9092', 'properties.group.id' = 'lyh', -- 'earliest-offset', 'latest-offset', 'group-offsets', 'timestamp' and 'specific-offsets' 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', -- fixed为flink实现的分区器，一个并行度只写往kafka一个分区 'sink.partitioner' = 'fixed', 'topic' = 'ws1', 'format' = 'json' )
上面有一个参数 'sink.partitioner' 的值是 'fixed' ，我们之前学过 Kafka 的生产者的分区器有默认的 hash分区器和粘性分区器，这种 fixed 分区器是 kafka 为flink实现的 ，一个并行度只写往一个 kafka 分区，我们可以查看一下 FlinkFixedPartition 的源码：
创建好的表格是没有数据的，所以我们再创建一个数据源往 kfaka 里插入数据：
Flink SQL> CREATE TABLE source ( > id INT, > ts BIGINT, > vc INT > ) WITH ( > 'connector' = 'datagen', > 'rows-per-second'='1', > 'fields.id.kind'='random', > 'fields.id.min'='1', > 'fields.id.max'='10', > 'fields.ts.kind'='sequence', > 'fields.ts.start'='1', > 'fields.ts.end'='1000000', > 'fields.vc.kind'='random', > 'fields.vc.min'='1', > 'fields.vc.max'='100' > );
插入数据：
insert into t1(id,ts,vc) select * from source;
查询 kafka 表：
select * from t1;
3）upsert-kafka 表
如果当前表存在更新操作，那么普通的kafka连接器将无法满足（因为普通的连接器不支持更新操作），此时可以使用Upsert Kafka连接器。
Upsert Kafka 连接器支持以 upsert 方式从 Kafka topic 中读取数据并将数据写入 Kafka topic。
作为 source，upsert-kafka 连接器生产 changelog 流，其中每条数据记录代表一个更新或删除事件。更准确地说，数据记录中的 value 被解释为同一 key 的最后一个 value 的 UPDATE，如果有这个 key（如果不存在相应的 key，则该更新被视为 INSERT）。用表来类比，changelog 流中的数据记录被解释为 UPSERT，也称为 INSERT/UPDATE，因为任何具有相同 key 的现有行都被覆盖。另外，value 为空的消息将会被视作为 DELETE 消息。
作为 sink，upsert-kafka 连接器可以消费 changelog 流。它会将 INSERT/UPDATE_AFTER 数据作为正常的 Kafka 消息写入，并将 DELETE 数据以 value 为空的 Kafka 消息写入（表示对应 key 的消息被删除）。Flink 将根据主键列的值对数据进行分区，从而保证主键上的消息有序，因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。
1）创建upsert-kafka的映射表(必须定义主键)
CREATE TABLE t2(
id int ,
sumVC int ,
-- 主键必须 not enforced
primary key (id) NOT ENFORCED
)
WITH (
'connector' = 'upsert-kafka',
'properties.bootstrap.servers' = 'hadoop102:9092',
'topic' = 'ws2',
'key.format' = 'json',
'value.format' = 'json'
)
2）插入 upset-kafka 表
insert into t2 select id,sum(vc) sumVC from source group by id;
3）查询 upset-kafka 表
select * from t2;
查询结果：
可以看到，upsert-kafka 表是支持数据更新操作的。
1.2、File
Flink 天生就支持本地系统、HDFS 等。
1）创建 FileSystem 映射表
CREATE TABLE t3( id int, ts bigint , vc int ) WITH ( 'connector' = 'filesystem', -- 如果是本地系统就用 file:/// 'path' = 'hdfs://hadoop102:8020/data/t3', 'format' = 'csv' );
注意：之前我们在 flink 的 lib 目录下放了 hive 的连接器，这个包会和 flink 的依赖产生冲突：java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.flink.table.planner.delegation.DialectFactory 我们需要把这个依赖移除掉或者改名并重启 sqlSession ：
# 重命名连接器 mv flink-sql-connector-hive-3.1.3_2.12-1.17.0.jar flink-sql-connector-hive-3.1.3_2.12-1.17.0.jar.del # yarn web端 kill 掉job # 重启 yarn-session bin/yarn-session.sh -d bin/sql-client.sh embedded -s yarn-session.sh -i sql-client-init.sql
插入数据：
查询插入结果：
除了上面这种方式，我们还可以把 flink 目录下 opt/ 的 flink-table-planner-1.17.0.jar 和 lib/ 下面的 flink-table-planner-loader-1.17.0.jar 替换一下位置，这样我们就不用把 hive 的连接器移除带了。
1.3、JDBC
Flink在将数据写入外部数据库时使用DDL中定义的主键。如果定义了主键，则连接器以upsert模式操作，否则，连接器以追加模式操作。
在upsert模式下，Flink会根据主键插入新行或更新现有行，Flink这样可以保证幂等性。为了保证输出结果符合预期，建议为表定义主键，并确保主键是底层数据库表的唯一键集或主键之一。在追加模式下，Flink将所有记录解释为INSERT消息，如果底层数据库中发生了主键或唯一约束违反，则INSERT操作可能会失败。
1）mysql 的 test 库中建表
CREATE TABLE `ws2` ( `id` int(11) NOT NULL, `ts` bigint(20) DEFAULT NULL, `vc` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
上传jdbc连接器的jar包和mysql的连接驱动包到flink/lib下：
- flink-connector-jdbc-1.17-20230109.003314-120.jar
- mysql-connector-j-5.1.7.jar
CREATE TABLE t4
(
id INT,
ts BIGINT,
vc INT,
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector'='jdbc',
'url' = 'jdbc:mysql://hadoop102:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8',
'username' = 'root',
'password' = '123456',
'connection.max-retry-timeout' = '60s',
'table-name' = 'ws2',
'sink.buffer-flush.max-rows' = '500',
'sink.buffer-flush.interval' = '5s',
'sink.max-retries' = '3',
'sink.parallelism' = '1'
);
测试插入数据：
insert into t4 values(1,1,1);
查看结果：
这里，因为我们给 mysql 的这张表设置了主键，所以默认当出现和主键字段相同的新数据时，会直接以 upsert 的方式操作：
insert into t4 values(1,2,2);
运行结果：
注意：我们这个表是和 mysql 关联的，所以我们不管对 mysql 操做还是对这张映射表操作都会互相影响，上面我们修改了映射表 t4 之后，同样会修改到 mysql 表 ws2（除了删除表格，删除flink sql 中的表格并不会删除mysql 中的表格）
如果我们希望使用追加模式，就必须保证 mysql 表和 Flink SQL 表都是没有主键的。
2、sql-client 使用 savepoint
1）提交一个insert作业，可以给作业设置名称
Flink SQL> create table sink( > id int, > ts bigint, > vc int > )with( > 'connector' = 'print' > );
insert into sink select * from source;
2）查看 job 列表
查看 job 列表是为了获得 job id，我们提交作业的时候会返回一个 job id 可以在 shell 命令行看到，或者从 web ui 端也可以看到，再或者通过下面的命令看：
show jobs;
3）停止作业，触发 savepoint
SET state.checkpoints.dir='hdfs://hadoop102:8020/chk'; SET state.savepoints.dir='hdfs://hadoop102:8020/sp'; -- 结束作业不设置保存点 stop job 'e6d3e9afed97aee7819c460a6e109445'; -- 结束作业设置保存点 stop job 'e6d3e9afed97aee7819c460a6e109445' with savepoint;
4）从 savepoint 恢复
-- 设置从savepoint恢复的路径 SET execution.savepoint.path='hdfs://hadoop102:8020/sp/savepoint-0e0742-7e2154873185'; -- 之后直接提交sql，就会从savepoint恢复 --允许跳过无法还原的保存点状态 set 'execution.savepoint.ignore-unclaimed-state' = 'true';
5）恢复后重置路径
注意：我们设置 savepoint 恢复路径后，之后的所有 insert 任务都会默认使用这个 savepoint，所以下一个作业一定要重置这个配置参数：
指定execution.savepoint.path后，将影响后面执行的所有DML语句，可以使用RESET命令重置这个配置选项。
RESET execution.savepoint.path;
如果出现reset没生效的问题，可能是个bug（包括 pipeline.name 这个参数也是），我们可以退出sql-client，再重新进，不需要重启flink的集群。
3、CateLog
Catalog 提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。它本来翻译过来就是目录，我们可以理解为它就是数据库的目录。
数据处理最关键的方面之一是管理元数据。元数据可以是临时的，例如临时表、UDF。我们之前上面使用的表都是基于内存的一个 Catelog ，所以每次我们退出 sql-client 客户端的时候，这些表和数据库就不见了。元数据也可以是持久化的，例如 Hive MetaStore 中的元数据。Catalog 提供了一个统一的API，用于管理元数据，并使其可以从 Table API 和 SQL 查询语句中来访问。
Catalog 允许用户引用其数据存储系统中现有的元数据，并自动将其映射到 Flink 的相应元数据。例如，Flink 可以直接使用 Hive MetaStore 中的表的元数据，不必在Flink中手动重写ddl，也可以将 Flink SQL 中的元数据存储到 Hive MetaStore 中。Catalog 极大地简化了用户开始使用 Flink 的步骤，并极大地提升了用户体验。
注意：catalog 可以使得 mysql 、hive 和 flink 互通有无，互通就是可以操作读写（除了建表），而不是说只是在某个生命周期内起作用，只要连接上，flink 操作的就是实实在在的 hive 、mysql 本身，这才叫互通，而不是自嗨。
3.1、CateLog 类型
目前 Flink 包含了以下四种 Catalog：
- GenericInMemoryCatalog：基于内存实现的 Catalog，所有元数据只在session 的生命周期（即一个 Flink 任务一次运行生命周期内）内可用。默认自动创建，会有名为“default_catalog”的内存Catalog，这个Catalog默认只有一个名为“default_database”的数据库。
- JdbcCatalog：JdbcCatalog 使得用户可以将 Flink 通过 JDBC 协议连接到关系数据库。Postgres Catalog和MySQL Catalog是目前仅有的两种JDBC Catalog实现，将元数据存储在数据库中。
- HiveCatalog：有两个用途，一是单纯作为 Flink 元数据的持久化存储，二是作为读写现有 Hive 元数据的接口。注意：Hive MetaStore 以小写形式存储所有元数据对象名称。Hive Metastore以小写形式存储所有元对象名称，而 GenericInMemoryCatalog会区分大小写。
- 用户自定义 Catalog：用户可以实现 Catalog 接口实现自定义 Catalog。从Flink1.16开始引入了用户类加载器，通过CatalogFactory.Context#getClassLoader访问，否则会报错ClassNotFoundException。
3.2、JdbcCatalog（MySQL）
JdbcCatalog不支持建表，只是打通flink与mysql的连接，可以去读写mysql现有的库表。
1）上传所需jar包到lib下
- flink-connector-jdbc-1.17-20230109.003314-120.jar
- mysql-connector-j-5.1.7.jar
注意：Flink 是冷加载，所以上传后需要重启 yarn-session 和 sql-client
2）创建Catalog
JdbcCatalog支持以下选项:
- name:必需，Catalog名称。
- default-database:必需，连接到的默认数据库。
- username: 必需，Postgres/MySQL帐户的用户名。
- password:必需，该帐号的密码。
- base-url:必需，数据库的jdbc url(不包含数据库名)
对于Postgres Catalog，是"jdbc:postgresql://<ip>:<端口>"
对于MySQL Catalog，是"jdbc: mysql://<ip>:<端口>"
CREATE CATALOG my_jdbc_catalog WITH(
'type' = 'jdbc',
-- 这里指定的只是默认使用的数据库 它会把所有数据库导进这个catalog下
'default-database' = 'test',
'username' = 'root',
'password' = '123456',
'base-url' = 'jdbc:mysql://hadoop102:3306'
);
3）查看 Catalog
show catalogs;
4）使用指定的 Catalog
use catalog my_jdbc_catalog;
我们发现，除了 mysql 的系统数据库看不到，别的都别导进来了。
我们也可以直接往表中插入数据，而不用向之前那样去建立映射表：
insert into ws2 values(2,2,2);
注意：在 jdbcCatalog 下是不支持建表的，什么表都不行（映射表或者普通表）！
要建表需要返回到之前默认的 default_catalog 才可以，但是我们是可以从 jdbc_catalog 去查 default_catalog 下的表数据的。
select * from default_catalog.mydatabase.source;
此外，我们也可以把不同类型catalog下不同的表数据关联在一起：
select * from default_catalog.mydatabase.source s join my_jdbc_catalog.test.ws2 w on s.id=w.id;
最后，每次我们退出 sql-client 的时候，其实我们创建的 jdbc_catalog 还是会被删除的，所以我们最好把创建catalog这些命令写进一个 sql 文件，初始化启动 sql-client 的时候执行一下。
3.3、HiveCatalog
同样，HiveCatalog 可以打通所有 Hive 的库和表，这样我们就可以在 Flink 直接读写 Hive 表。此外，我们还可以在 catalog 下创建我们 Flink 的表，比如带有 Kafka 连接器的表，而且即使我们退出客户端，再次进去 HiveCatalog ，那张表还是存在的。
1）上传 jar 包
- flink-sql-connector-hive-3.1.3_2.12-1.17.0.jar
- mysql-connector-j-5.1.7.jar（我的 Hive 元数据存储在 MySQL）
2）更换planner依赖
只有在使用Hive方言或HiveServer2时才需要这样额外的计划器jar移动，但这是Hive集成的推荐设置。
这个我们之前使用 FileSystem 创建映射表的时候已经做过了。
3）重启flink集群和sql-client
4）启动外置的hive metastore服务
Hive metastore必须作为独立服务运行，也就是hive-site中必须配置hive.metastore.uris。（必须启动 hive 的元数据服务，不然我们flink无法获取hive中的数据）
# & 的意思是后台启动 # hive --service metastore & # 这里直接启动我的 hive hiveservice.sh start # 查看hive 启动没有 hiveservice status
启动 hive 后会一直挂在那，我们可以判断一下元数据服务是否启动：
netstat -anp|grep 9083 # 或者 ps -ef|grep -i metastore
5）创建 Catalog
|
配置项 |
必需 |
默认值 |
类型 |
说明 |
|
type |
Yes |
(none) |
String |
Catalog类型，创建HiveCatalog时必须设置为'hive'。 |
|
name |
Yes |
(none) |
String |
Catalog的唯一名称 |
|
hive-conf-dir |
No |
(none) |
String |
包含hive -site.xml的目录,需要Hadoop文件系统支持。如果没指定hdfs协议，则认为是本地文件系统。如果不指定该选项，则在类路径中搜索hive-site.xml。 |
|
default-database |
No |
default |
String |
Hive Catalog使用的默认数据库 |
|
hive-version |
No |
(none) |
String |
HiveCatalog能够自动检测正在使用的Hive版本。建议不要指定Hive版本，除非自动检测失败。 |
|
hadoop-conf-dir |
No |
(none) |
String |
Hadoop conf目录的路径。只支持本地文件系统路径。设置Hadoop conf的推荐方法是通过HADOOP_CONF_DIR环境变量。只有当环境变量不适合你时才使用该选项，例如，如果你想分别配置每个HiveCatalog。 |
CREATE CATALOG myhive WITH (
'type' = 'hive',
'default-database' = 'default',
'hive-conf-dir' = '/opt/module/hive-3.1.2/conf'
);
6）查看 catalog
我们在 hive 中创建一个数据库 test 再创建一张表 ws：
我们再往 ws 中插入一条数据：
hive(test)> insert into ws values(1,1,1);
我们可以看到，即使是插入一条数据，hive 也是转换为一个 MapReduce 作业，所以很慢。
不对劲，是完全卡死了，估计是 flink 和 hive 同时占用 yarn 的资源，导致资源不足 的原因（暂且怀疑是 Yarn 的CPU核数的配置问题），在修改完 yarn 的最大内存发现在 flink 往 hive 插入查询数据都没有问题了，但是 hive 还是不行，那就暂且用 flink 端操作 hive 吧。
没毛病，在 flink sql 客户端往 hive 插入数据后，在 flink 和 hive 中都可以看到结果。
此外，我们在 hiveCatalog 下创建一张连接器为 FileSystem 的表，那么这张表是只能在 flink 环境下才能查到的，在hive是只能看到有这张表，查不到数据的：
我们去 hive 端查看一下：
我们发现，hive 端可以查看到存在这张表。
当我们查的时候，发现直接报错，毕竟它不是一个满足 hive 规范的表。同样，我们在 hiveCatalog 下创建一个连接器为 jdbcCatalog 的表，同样在 flink sql 中也是可以查到并正常使用的，但是在 hive 端同样只能看到表名。
现在，我们退出 sql-client，我们重新变价一下初始化 sql 文件：
重新启动：
我们可以看到，虽然每次退出 sql-client 之后 catalog 下次启动就消失了，但是catalog 下面的表不会消失，我们只需要创建对应的 catalog 即可。
我们再解决一下刚才 hive插入数据失败的问题：
关闭hadoop、hive，修改yarn-site.xml 中 yarn的最大cpu核数=8（无所谓，反正在自己电脑上测试）。重启 hadoop、hive，测试插入：
说明 hive 没有问题，但是还不能说明我们配置的 yarn 有用，我们再启动 flink 的 yarn-session 和 sql-client：
提交插入作业（插入数据到 hive）：
没毛病，这下问题测彻底解决了。
4、Table API
4.1、引入依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-api-java-bridge</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
这里的依赖是一个Java的“桥接器”（bridge），主要就是负责Table API和下层DataStream API的连接支持，按照不同的语言分为Java版和Scala版。
如果我们希望在本地的集成开发环境（IDE）里运行Table API和SQL，还需要引入以下依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-planner-loader</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-runtime</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-files</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
4.2、创建表环境
对于Flink这样的流处理框架来说，数据流和表在结构上还是有所区别的。所以使用Table API和SQL需要一个特别的运行时环境，这就是所谓的“表环境”（TableEnvironment）。它主要负责：
（1）注册Catalog和表；
（2）执行 SQL 查询；
（3）注册用户自定义函数（UDF）；
（4）DataStream 和表之间的转换。
每个表和SQL的执行，都必须绑定在一个表环境（TableEnvironment）中。TableEnvironment是Table API中提供的基本接口类，可以通过调用静态的create()方法来创建一个表环境实例。方法需要传入一个环境的配置参数EnvironmentSettings，它可以指定当前表环境的执行模式和计划器（planner）。执行模式有批处理和流处理两种选择，默认是流处理模式；计划器默认使用blink planner。
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
.newInstance()
.inStreamingMode() // 使用流处理模式
.build();
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(setting);
对于流处理场景，其实默认配置就完全够用了。所以我们也可以用另一种更加简单的方式来创建表环境：
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
这里我们引入了一个“流式表环境”（StreamTableEnvironment），它是继承自TableEnvironment的子接口。调用它的create()方法，只需要直接将当前的流执行环境（StreamExecutionEnvironment）传入，就可以创建出对应的流式表环境了。
4.3、创建表
表（Table）是我们非常熟悉的一个概念，它是关系型数据库中数据存储的基本形式，也是SQL执行的基本对象。
具体创建表的方式，有通过连接器（connector）和虚拟表（virtual tables）两种。
1）连接器表（Connector Tables）
最直观的创建表的方式，就是通过连接器（connector）连接到一个外部系统，然后定义出对应的表结构。
在代码中，我们可以调用表环境的executeSql()方法，可以传入一个DDL作为参数执行SQL操作。这里我们传入一个CREATE语句进行表的创建，并通过WITH关键字指定连接到外部系统的连接器：
tableEnv.executeSql("CREATE [TEMPORARY] TABLE MyTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
这里的TEMPORARY关键字可以省略。关于连接器的具体定义，我们会在11.8节中展开讲解。
2）虚拟表（Virtual Tables）
在环境中注册之后，我们就可以在SQL中直接使用这张表进行查询转换了。
Table newTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM MyTable... ");
这里调用了表环境的sqlQuery()方法，直接传入一条SQL语句作为参数执行查询，得到的结果是一个Table对象。Table是Table API中提供的核心接口类，就代表了一个Java中定义的表实例。
由于newTable是一个Table对象，并没有在表环境中注册；所以如果希望直接在SQL中使用，我们还需要将这个中间结果表注册到环境中：
tableEnv.createTemporaryView("NewTable", newTable);
我们发现，这里的注册其实是创建了一个“虚拟表”（Virtual Table）。这个概念与SQL语法中的视图（View）非常类似，所以调用的方法也叫作创建“虚拟视图”（createTemporaryView）。
4.4、表的查询
创建好了表，接下来自然就是对表进行查询转换了。对一个表的查询（Query）操作，就对应着流数据的转换（Transform）处理。
Flink为我们提供了两种查询方式：SQL，和Table API。
1）执行SQL进行查询
基于表执行SQL语句，是我们最为熟悉的查询方式。
在代码中，我们只要调用表环境的sqlQuery()方法，传入一个字符串形式的SQL查询语句就可以了。执行得到的结果，是一个Table对象。
// 创建表环境
TableEnvironment tableEnv = ...;
// 创建表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE EventTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
// 查询用户Alice的点击事件，并提取表中前两个字段
Table aliceVisitTable = tableEnv.sqlQuery(
"SELECT user, url " +
"FROM EventTable " +
"WHERE user = 'Alice' "
);
目前Flink支持标准SQL中的绝大部分用法，并提供了丰富的计算函数。这样我们就可以把已有的技术迁移过来，像在MySQL、Hive中那样直接通过编写SQL实现自己的处理需求，从而大大降低了Flink上手的难度。
例如，我们也可以通过GROUP BY关键字定义分组聚合，调用COUNT()、SUM()这样的函数来进行统计计算：
Table urlCountTable = tableEnv.sqlQuery(
"SELECT user, COUNT(url) " +
"FROM EventTable " +
"GROUP BY user "
);
上面的例子得到的是一个新的Table对象，我们可以再次将它注册为虚拟表继续在SQL中调用。另外，我们也可以直接将查询的结果写入到已经注册的表中，这需要调用表环境的executeSql()方法来执行DDL，传入的是一个INSERT语句：
// 注册表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE EventTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE OutputTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
// 将查询结果输出到OutputTable中
tableEnv.executeSql (
"INSERT INTO OutputTable " +
"SELECT user, url " +
"FROM EventTable " +
"WHERE user = 'Alice' "
);
2）调用Table API进行查询
另外一种查询方式就是调用Table API。这是嵌入在Java和Scala语言内的查询API，核心就是Table接口类，通过一步步链式调用Table的方法，就可以定义出所有的查询转换操作。
由于Table API是基于Table的Java实例进行调用的，因此我们首先要得到表的Java对象。基于环境中已注册的表，可以通过表环境的from()方法非常容易地得到一个Table对象：
Table eventTable = tableEnv.from("EventTable");
传入的参数就是注册好的表名。注意这里eventTable是一个Table对象，而EventTable是在环境中注册的表名。得到Table对象之后，就可以调用API进行各种转换操作了，得到的是一个新的Table对象：
Table maryClickTable = eventTable
.where($("user").isEqual("Alice"))
.select($("url"), $("user"));
这里每个方法的参数都是一个“表达式”（Expression），用方法调用的形式直观地说明了想要表达的内容；“$”符号用来指定表中的一个字段。上面的代码和直接执行SQL是等效的。
Table API是嵌入编程语言中的DSL，SQL中的很多特性和功能必须要有对应的实现才可以使用，因此跟直接写SQL比起来肯定就要麻烦一些。目前Table API支持的功能相对更少，可以预见未来Flink社区也会以扩展SQL为主，为大家提供更加通用的接口方式；所以我们接下来也会以介绍SQL为主，简略地提及Table API。
3）两种API的结合使用
可以发现，无论是调用Table API还是执行SQL，得到的结果都是一个Table对象；所以这两种API的查询可以很方便地结合在一起。
（1）无论是那种方式得到的Table对象，都可以继续调用Table API进行查询转换；
（2）如果想要对一个表执行SQL操作（用FROM关键字引用），必须先在环境中对它进行注册。所以我们可以通过创建虚拟表的方式实现两者的转换：
tableEnv.createTemporaryView("MyTable", myTable);
两种API殊途同归，实际应用中可以按照自己的习惯任意选择。不过由于结合使用容易引起混淆，而Table API功能相对较少、通用性较差，所以企业项目中往往会直接选择SQL的方式来实现需求。
4.5、输出表
表的创建和查询，就对应着流处理中的读取数据源（Source）和转换（Transform）；而最后一个步骤Sink，也就是将结果数据输出到外部系统，就对应着表的输出操作。
在代码上，输出一张表最直接的方法，就是调用Table的方法executeInsert()方法将一个 Table写入到注册过的表中，方法传入的参数就是注册的表名。
// 注册表，用于输出数据到外部系统
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE OutputTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
// 经过查询转换，得到结果表
Table result = ...
// 将结果表写入已注册的输出表中
result.executeInsert("OutputTable");
在底层，表的输出是通过将数据写入到TableSink来实现的。TableSink是Table API中提供的一个向外部系统写入数据的通用接口，可以支持不同的文件格式（比如CSV、Parquet）、存储数据库（比如JDBC、Elasticsearch）和消息队列（比如Kafka）。
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
public class SqlDemo {
public static void main(String[] args) {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// TODO 1.创建表环境
// 1.1 写法1：
// EnvironmentSettings es = EnvironmentSettings.newInstance()
// .inStreamingMode()
// .build();
// TableEnvironment table_env = TableEnvironment.create(es);
// 1.2 写法2：
StreamTableEnvironment table_env = StreamTableEnvironment.create(env);
// TODO 2. 创建表
table_env.executeSql("CREATE TABLE source (
" +
" id INT,
" +
" ts BIGINT,
" +
" vc INT
" +
") WITH (
" +
" 'connector' = 'datagen',
" +
" 'rows-per-second'='1',
" +
" 'fields.id.kind'='random',
" +
" 'fields.id.min'='1',
" +
" 'fields.id.max'='10',
" +
" 'fields.ts.kind'='sequence',
" +
" 'fields.ts.start'='1',
" +
" 'fields.ts.end'='1000000',
" +
" 'fields.vc.kind'='random',
" +
" 'fields.vc.min'='1',
" +
" 'fields.vc.max'='100'
" +
");
");
table_env.executeSql("CREATE TABLE sink (
" +
" id INT,
" +
" sum_vc INT
" +
") WITH (
" +
"'connector' = 'print'
" +
");
");
// TODO 3. 执行查询 查询的结果也是一张表
// 3.1 使用sql进行查询
Table table = table_env.sqlQuery("select id,sum(vc) as sum_vc from source where id > 5 group by id;");
// 把 table 对象注册成为表名
table_env.createTemporaryView("tmp",table);
// table_env.sqlQuery("select * from tmp;");
// 3.2 用table api查询
// Table source = table_env.from("source");
// Table result = source
// .where($("id").isGreater(5))
// .groupBy($("id"))
// .aggregate($("vc").sum().as("sum_vc"))
// .select($("id"), $("sum_vc"));
// TODO 4. 输出表
// 4.1 sql用法
table_env.executeSql("insert into sink select * from tmp");
// 4.2 table api
// result.executeInsert("sink");
}
}
运行结果：
4.6 表和流的转换
既然都不用 SQL 了，我们不可能用 API 只是为了没事找事干，而是为了方便结合一些底层的 API，比如我们之前学的 DataSream API。
4.6.1、将流（DataStream）转换成表（Table）
1. 调用fromDataStream()方法
想要将一个DataStream转换成表很简单，可以通过调用表环境的fromDataStream()方法来实现，返回的就是一个Table对象。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 获取表环境 StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); // 读取数据源 SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env.fromSource(...) // 将数据流转换成表 Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(sensorDS);
由于流中的数据本身就是定义好的POJO类型WaterSensor，所以我们将流转换成表之后，每一行数据就对应着一个WaterSensor，而表中的列名就对应着WaterSensor中的属性。
另外，我们还可以在fromDataStream()方法中增加参数，用来指定提取哪些属性作为表中的字段名，并可以任意指定位置：
// 提取Event中的timestamp和url作为表中的列
Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(sensorDS, $("id"), $("vc"));
也可以通过表达式的as()方法对字段进行重命名：
// 将timestamp字段重命名为ts
Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(sensorDS, $("id").as("sid"), $("vc"));
（2）调用createTemporaryView()方法
调用fromDataStream()方法简单直观，可以直接实现DataStream到Table的转换；不过如果我们希望直接在SQL中引用这张表，就还需要调用表环境的createTemporaryView()方法来创建虚拟视图了。
对于这种场景，也有一种更简洁的调用方式。我们可以直接调用createTemporaryView()方法创建虚拟表，传入的两个参数，第一个依然是注册的表名，而第二个可以直接就是DataStream。之后仍旧可以传入多个参数，用来指定表中的字段
tableEnv.createTemporaryView("sensorTable",sensorDS, $("id"),$("ts"),$("vc"));
这样，我们接下来就可以直接在SQL中引用表sensorTable了。
4.6.2、将表（Table）转换成流（DataStream）
（1）调用toDataStream()方法
将一个Table对象转换成DataStream非常简单，只要直接调用表环境的方法toDataStream()就可以了。例如，我们可以将2.4小节经查询转换得到的表aliceClickTable转换成流打印输出：
tableEnv.toDataStream(table).print();
（2）调用toChangelogStream()方法
urlCountTable这个表中进行了分组聚合统计，所以表中的每一行是会“更新”的。对于这样有更新操作的表，我们不应该直接把它转换成DataStream打印输出，而是记录一下它的“更新日志”（change log）。这样一来，对于表的所有更新操作，就变成了一条更新日志的流，我们就可以转换成流打印输出了。
代码中需要调用的是表环境的toChangelogStream()方法：
Table table = tableEnv.sqlQuery(
"SELECT id, sum(vc) " +
"FROM source " +
"GROUP BY id "
);
// 将表转换成更新日志流
tableEnv.toChangelogStream(table).print();
4.6.3、支持的数据类型
整体来看，DataStream中支持的数据类型，Table中也是都支持的，只不过在进行转换时需要注意一些细节。
1. 原子类型
在Flink中，基础数据类型（Integer、Double、String）和通用数据类型（也就是不可再拆分的数据类型）统一称作“原子类型”。原子类型的DataStream，转换之后就成了只有一列的Table，列字段（field）的数据类型可以由原子类型推断出。另外，还可以在fromDataStream()方法里增加参数，用来重新命名列字段。
StreamTableEnvironment tableEnv = ...;
DataStream<Long> stream = ...;
// 将数据流转换成动态表，动态表只有一个字段，重命名为myLong
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("myLong"));
2. Tuple类型
当原子类型不做重命名时，默认的字段名就是“f0”，容易想到，这其实就是将原子类型看作了一元组Tuple1的处理结果。
Table支持Flink中定义的元组类型Tuple，对应在表中字段名默认就是元组中元素的属性名f0、f1、f2...。所有字段都可以被重新排序，也可以提取其中的一部分字段。字段还可以通过调用表达式的as()方法来进行重命名。
StreamTableEnvironment tableEnv = ...;
DataStream<Tuple2<Long, Integer>> stream = ...;
// 将数据流转换成只包含f1字段的表
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("f1"));
// 将数据流转换成包含f0和f1字段的表，在表中f0和f1位置交换
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("f1"), $("f0"));
// 将f1字段命名为myInt，f0命名为myLong
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("f1").as("myInt"), $("f0").as("myLong"));
3. POJO 类型
Flink也支持多种数据类型组合成的“复合类型”，最典型的就是简单Java对象（POJO 类型）。由于POJO中已经定义好了可读性强的字段名，这种类型的数据流转换成Table就显得无比顺畅了。
将POJO类型的DataStream转换成Table，如果不指定字段名称，就会直接使用原始 POJO 类型中的字段名称。POJO中的字段同样可以被重新排序、提却和重命名。
StreamTableEnvironment tableEnv = ...;
DataStream<Event> stream = ...;
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream);
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("user"));
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("user").as("myUser"), $("url").as("myUrl"));
4. Row类型
Flink中还定义了一个在关系型表中更加通用的数据类型——行（Row），它是Table中数据的基本组织形式。
Row类型也是一种复合类型，它的长度固定，而且无法直接推断出每个字段的类型，所以在使用时必须指明具体的类型信息；我们在创建Table时调用的CREATE语句就会将所有的字段名称和类型指定，这在Flink中被称为表的“模式结构”（Schema）。
4.6.4、综合应用示例
package com.lyh.sql;
import com.lyh.bean.WaterSensor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
public class TableStreamDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<WaterSensor> sensorDS = env.fromElements(
new WaterSensor("s1", 1L, 1),
new WaterSensor("s1", 2L, 2),
new WaterSensor("s2", 2L, 21),
new WaterSensor("s3", 3L, 3),
new WaterSensor("s3", 4L, 4)
);
// TODO 1.创建表环境
StreamTableEnvironment table_env = StreamTableEnvironment.create(env);
// TODO 1. 流 -> 表
// 属性名 就是表的 字段名
Table sensorTable = table_env.fromDataStream(sensorDS);
// 或者指定保留哪些字段
// table_env.fromDataStream(sensorDS,$("id"));
// 注册
table_env.createTemporaryView("sensor",sensorTable);
Table result = table_env.sqlQuery("select id,sum(vc) from sensor group by id");
Table filter = table_env.sqlQuery("select id,ts,vc from sensor where ts > 2");
// TODO 2. 表 -> 流
// 2.1 追加流
table_env.toDataStream(filter,WaterSensor.class).print("filter");
// 2.2 更新流(结果需要更新)
table_env.toChangelogStream(result).print("sum");
// 只要代码中调用了 DataStream 就需要使用 execute
env.execute();
}
}
运行结果：
4.7 自定义函数（UDF）
系统函数尽管庞大，也不可能涵盖所有的功能；如果有系统函数不支持的需求，我们就需要用自定义函数（User Defined Functions，UDF）来实现了。
Flink的Table API和SQL提供了多种自定义函数的接口，以抽象类的形式定义。当前UDF主要有以下几类：
- 标量函数（Scalar Functions）：将输入的标量值转换成一个新的标量值；
- 表函数（Table Functions）：将标量值转换成一个或多个新的行数据，也就是扩展成一个表；
- 聚合函数（Aggregate Functions）：将多行数据里的标量值转换成一个新的标量值；
- 表聚合函数（Table Aggregate Functions）：将多行数据里的标量值转换成一个或多个新的行数据。
4.7.1、整体调用流程
要想在代码中使用自定义的函数，我们需要首先自定义对应UDF抽象类的实现，并在表环境中注册这个函数，然后就可以在Table API和SQL中调用了。
（1）注册函数
注册函数时需要调用表环境的createTemporarySystemFunction()方法，传入注册的函数名以及UDF类的Class对象：
// 注册函数
tableEnv.createTemporarySystemFunction("MyFunction", MyFunction.class);
我们自定义的UDF类叫作MyFunction，它应该是上面四种UDF抽象类中某一个的具体实现；在环境中将它注册为名叫MyFunction的函数。
（2）使用Table API调用函数
在Table API中，需要使用call()方法来调用自定义函数：
tableEnv.from("MyTable").select(call("MyFunction", $("myField")));
这里call()方法有两个参数，一个是注册好的函数名MyFunction，另一个则是函数调用时本身的参数。这里我们定义MyFunction在调用时，需要传入的参数是myField字段。
（3）在SQL中调用函数
当我们将函数注册为系统函数之后，在SQL中的调用就与内置系统函数完全一样了：
tableEnv.sqlQuery("SELECT MyFunction(myField) FROM MyTable");
可见，SQL的调用方式更加方便，我们后续依然会以SQL为例介绍UDF的用法。
4.7.2、标量函数（Scalar Functions）
自定义标量函数可以把0个、 1个或多个标量值转换成一个标量值，它对应的输入是一行数据中的字段，输出则是唯一的值。所以从输入和输出表中行数据的对应关系看，标量函数是“一对一”的转换。
想要实现自定义的标量函数，我们需要自定义一个类来继承抽象类ScalarFunction，并实现叫作eval() 的求值方法。标量函数的行为就取决于求值方法的定义，它必须是公有的（public），而且名字必须是eval。求值方法eval可以重载多次，任何数据类型都可作为求值方法的参数和返回值类型。
这里需要特别说明的是，ScalarFunction抽象类中并没有定义eval()方法，所以我们不能直接在代码中重写（override）；但Table API的框架底层又要求了求值方法必须名字为eval()。这是Table API和SQL目前还显得不够完善的地方，未来的版本应该会有所改进。
下面我们来看一个具体的例子。我们实现一个自定义的哈希（hash）函数HashFunction，用来求传入对象的哈希值。
package com.lyh.sql;
import org.apache.flink.table.annotation.DataTypeHint;
import org.apache.flink.table.annotation.InputGroup;
import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;
// TODO 自定义函数的实现类
public class MyHashFunction extends ScalarFunction {
// 接受任意类型的输入 返回int类型输出
public int eval(@DataTypeHint(inputGroup = InputGroup.ANY) Object o){
return o.hashCode();
}
}
package com.lyh.sql;
import com.lyh.bean.WaterSensor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.call;
public class ScalarFunctionDemo {
public static void main(String[] args) {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<WaterSensor> sensorDS = env.fromElements(
new WaterSensor("s1", 1L, 1),
new WaterSensor("s1", 2L, 2),
new WaterSensor("s2", 2L, 21),
new WaterSensor("s3", 3L, 3),
new WaterSensor("s3", 4L, 4)
);
// TODO 1.创建表环境
StreamTableEnvironment table_env = StreamTableEnvironment.create(env);
// TODO 流 -> 表
// 属性名 就是表的 字段名
Table sensorTable = table_env.fromDataStream(sensorDS);
table_env.createTemporaryView("sensor",sensorTable);
//TODO 2. 注册函数
table_env.createTemporaryFunction("hashFunction",MyHashFunction.class);
// TODO 3. 调用自定义函数
// 3.1 sql 用法
table_env.sqlQuery("select hashFunction(id) from sensor")
// 调用了 sql 的 execute 就不需要 env.execute()
.execute()
.print();
// 3.2 table api 用法
sensorTable
// hashFunction的eval方法有注解的原因就是因为要告诉这里的参数类型
.select(call("hashFunction",$("id")))
.execute()
.print();
}
}
运行结果：
这里我们自定义了一个ScalarFunction，实现了eval()求值方法，将任意类型的对象传入，得到一个Int类型的哈希值返回。当然，具体的求哈希操作就省略了，直接调用对象的hashCode()方法即可。
另外注意，由于Table API在对函数进行解析时需要提取求值方法参数的类型引用，所以我们用DataTypeHint(inputGroup = InputGroup.ANY)对输入参数的类型做了标注，表示eval的参数可以是任意类型。
4.7.3、表函数（Table Functions）
跟标量函数一样，表函数的输入参数也可以是 0个、1个或多个标量值；不同的是，它可以返回任意多行数据。“多行数据”事实上就构成了一个表，所以“表函数”可以认为就是返回一个表的函数，这是一个“一对多”的转换关系。之前我们介绍过的窗口TVF，本质上就是表函数。
类似地，要实现自定义的表函数，需要自定义类来继承抽象类TableFunction，内部必须要实现的也是一个名为 eval 的求值方法。与标量函数不同的是，TableFunction类本身是有一个泛型参数T的，这就是表函数返回数据的类型；而eval()方法没有返回类型，内部也没有return语句，是通过调用collect()方法来发送想要输出的行数据的。
在SQL中调用表函数，需要使用LATERAL TABLE(<TableFunction>)来生成扩展的“侧向表”，然后与原始表进行联结（Join）。这里的Join操作可以是直接做交叉联结（cross join），在FROM后用逗号分隔两个表就可以；也可以是以ON TRUE为条件的左联结（LEFT JOIN）。
下面是表函数的一个具体示例。我们实现了一个分隔字符串的函数SplitFunction，可以将一个字符串转换成（字符串，长度）的二元组。
package com.lyh.sql;
import org.apache.flink.table.annotation.DataTypeHint;
import org.apache.flink.table.annotation.FunctionHint;
import org.apache.flink.table.functions.TableFunction;
import org.apache.flink.types.Row;
@FunctionHint(output = @DataTypeHint("ROW<word STRING,length INT>"))
public class MySplitFunction extends TableFunction<Row> {
// 返回是 void ，用 collect 方法输出
public void eval(String str){
for (String word : str.split(" ")) {
collect(Row.of(word,word.length()));
}
}
}
package com.lyh.sql;
import com.lyh.bean.WaterSensor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.call;
public class ScalarFunctionDemo2 {
public static void main(String[] args) {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<String> wordsDS = env.fromElements(
"hello flink",
"hello hadoop",
"hello kafka",
"hello spark",
"hello hive and impala"
);
// TODO 1.创建表环境
StreamTableEnvironment table_env = StreamTableEnvironment.create(env);
// TODO 流 -> 表
// 属性名 就是表的 字段名
Table sensorTable = table_env.fromDataStream(wordsDS,$("name"));// 字段名
table_env.createTemporaryView("words",sensorTable);
//TODO 2. 注册函数
table_env.createTemporaryFunction("splitFunction",MySplitFunction.class);
// TODO 3. 调用自定义函数
// 交叉用法
table_env.sqlQuery("select word,length from words,lateral table (splitFunction(name))")
// 调用了 sql 的 execute 就不需要 env.execute()
.execute()
.print();
}
}
运行结果:
左联结：
table_env
.sqlQuery("select name,word,length from words left join lateral table (splitFunction(name)) on true")
.execute()
.print();
字段重命名：
.sqlQuery("select name,newWord,newLength from words left join lateral table (splitFunction(name)) as T(newWord,newLength) on true")
这里我们直接将表函数的输出类型定义成了ROW，这就是得到的侧向表中的数据类型；每行数据转换后也只有一行。我们分别用交叉联结和左联结两种方式在SQL中进行了调用，还可以对侧向表的中字段进行重命名。
4.7.4、聚合函数（Aggregate Functions）
用户自定义聚合函数（User Defined AGGregate function，UDAGG）会把一行或多行数据（也就是一个表）聚合成一个标量值。这是一个标准的“多对一”的转换。
聚合函数的概念我们之前已经接触过多次，如SUM()、MAX()、MIN()、AVG()、COUNT()都是常见的系统内置聚合函数。而如果有些需求无法直接调用系统函数解决，我们就必须自定义聚合函数来实现功能了。
自定义聚合函数需要继承抽象类AggregateFunction。AggregateFunction有两个泛型参数<T, ACC>，T表示聚合输出的结果类型，ACC则表示聚合的中间状态类型。
Flink SQL中的聚合函数的工作原理如下：
（1）首先，它需要创建一个累加器（accumulator），用来存储聚合的中间结果。这与DataStream API中的AggregateFunction非常类似，累加器就可以看作是一个聚合状态。调用createAccumulator()方法可以创建一个空的累加器。
（2）对于输入的每一行数据，都会调用accumulate()方法来更新累加器，这是聚合的核心过程。
（3）当所有的数据都处理完之后，通过调用getValue()方法来计算并返回最终的结果。
所以，每个 AggregateFunction 都必须实现以下几个方法：
- createAccumulator()
这是创建累加器的方法。没有输入参数，返回类型为累加器类型ACC。
- accumulate()
这是进行聚合计算的核心方法，每来一行数据都会调用。它的第一个参数是确定的，就是当前的累加器，类型为ACC，表示当前聚合的中间状态；后面的参数则是聚合函数调用时传入的参数，可以有多个，类型也可以不同。这个方法主要是更新聚合状态，所以没有返回类型。需要注意的是，accumulate()与之前的求值方法eval()类似，也是底层架构要求的，必须为public，方法名必须为accumulate，且无法直接override、只能手动实现。
- getValue()
这是得到最终返回结果的方法。输入参数是ACC类型的累加器，输出类型为T。
在遇到复杂类型时，Flink 的类型推导可能会无法得到正确的结果。所以AggregateFunction也可以专门对累加器和返回结果的类型进行声明，这是通过 getAccumulatorType()和getResultType()两个方法来指定的。
AggregateFunction 的所有方法都必须是 公有的（public），不能是静态的（static），而且名字必须跟上面写的完全一样。createAccumulator、getValue、getResultType 以及 getAccumulatorType 这几个方法是在抽象类 AggregateFunction 中定义的，可以override；而其他则都是底层架构约定的方法。
下面举一个具体的示例，我们从学生的分数表ScoreTable中计算每个学生的加权平均分。
package com.lyh.sql;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction;
// 泛型 T：返回类型 ACC: 累加器类型<加权总和,权重总和>
public class MyWeightAvg extends AggregateFunction<Double, Tuple2<Integer,Integer>> {
/**
* 计算累加和
* @param acc 累加器的类型 固定写法
* @param score 分神
* @param weight 权重
*/
public void accumulate(Tuple2<Integer, Integer> acc,Integer score,Integer weight){
acc.f0 += score*weight;
acc.f1 += weight;
}
@Override
public Double getValue(Tuple2<Integer, Integer> integerIntegerTuple2) {
return integerIntegerTuple2.f0*1d/integerIntegerTuple2.f1;
}
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> createAccumulator() {
return Tuple2.of(0,0);
}
}
package com.lyh.sql;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
public class ScalarFunctionDemo3 {
public static void main(String[] args) {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<Tuple3<String,Integer,Integer>> scoreDS = env.fromElements(
Tuple3.of("燕双鹰",80,3),
Tuple3.of("李大喜",90,4),
Tuple3.of("李大喜",88,4),
Tuple3.of("狄仁杰",95,4),
Tuple3.of("狄仁杰",86,4)
);
// TODO 1.创建表环境
StreamTableEnvironment table_env = StreamTableEnvironment.create(env);
// TODO 流 -> 表
// 属性名 就是表的 字段名
Table scoreTable = table_env.fromDataStream(scoreDS,$("f0").as("name"),$("f1").as("score"),$("f2").as("weight"));// 字段名
table_env.createTemporaryView("scores",scoreTable);
//TODO 2. 注册函数
table_env.createTemporaryFunction("weightAvg",MyWeightAvg.class);
// TODO 3. 调用自定义函数
table_env
.sqlQuery("select name,weightAvg(score,weight) from scores group by name")
.execute()
.print();
}
}
运行结果：
聚合函数的accumulate()方法有三个输入参数。第一个是WeightedAvgAccum类型的累加器；另外两个则是函数调用时输入的字段：要计算的值 ivalue 和 对应的权重 iweight。这里我们并不考虑其它方法的实现，只要有必须的三个方法就可以了。
4.7.5、表聚合函数（Table Aggregate Functions）
用户自定义表聚合函数（UDTAGG）可以把一行或多行数据（也就是一个表）聚合成另一张表，结果表中可以有多行多列。很明显，这就像表函数和聚合函数的结合体，是一个“多对多”的转换。
自定义表聚合函数需要继承抽象类TableAggregateFunction。TableAggregateFunction的结构和原理与AggregateFunction非常类似，同样有两个泛型参数<T, ACC>，用一个ACC类型的累加器（accumulator）来存储聚合的中间结果。聚合函数中必须实现的三个方法，在TableAggregateFunction中也必须对应实现：
- createAccumulator()
- 创建累加器的方法，与AggregateFunction中用法相同。
- accumulate()
- 聚合计算的核心方法，与AggregateFunction中用法相同。
- emitValue()
所有输入行处理完成后，输出最终计算结果的方法。这个方法对应着AggregateFunction中的getValue()方法；区别在于emitValue没有输出类型，而输入参数有两个：第一个是ACC类型的累加器，第二个则是用于输出数据的“收集器”out，它的类型为Collect<T>。另外，emitValue()在抽象类中也没有定义，无法override，必须手动实现。
表聚合函数相对比较复杂，它的一个典型应用场景就是TOP-N查询。比如我们希望选出一组数据排序后的前两名，这就是最简单的TOP-2查询。没有现成的系统函数，那么我们就可以自定义一个表聚合函数来实现这个功能。在累加器中应该能够保存当前最大的两个值，每当来一条新数据就在accumulate()方法中进行比较更新，最终在emitValue()中调用两次out.collect()将前两名数据输出。
具体代码如下：
package com.lyh.sql;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.table.functions.TableAggregateFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
// T: 返回类型（数值，排名） ACC：累加器类型(第一大的数，第二大的数)
public class MyTableAggregate extends TableAggregateFunction<Tuple2<Integer,Integer>,Tuple2<Integer,Integer>> {
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> createAccumulator() {
return Tuple2.of(0,0);
}
/**
*
* 每来一个数据 调用一次 判断比较大小 更新top2到acc中
* @param acc 累加器类型
* @param num 过来的数据
*/
public void accumulate(Tuple2<Integer,Integer> acc,Integer num){
if (num > acc.f0){
// 新来的变第一，旧的第一变第二
acc.f1 = acc.f0;
acc.f0 = num;
}else if (num > acc.f1){
// 新来的变第二，旧的第二删除
acc.f1 = num;
}
}
/**
* 输出结果 (数值，排名)
* @param acc 累加器类型
* @param out 采集器类型，和输出结果类型一样
*/
public void emitValue(Tuple2<Integer,Integer> acc, Collector<Tuple2<Integer,Integer>> out){
if (acc.f0 != 0){
out.collect(Tuple2.of(acc.f0,1));
}
if (acc.f1 != 0){
out.collect(Tuple2.of(acc.f1,2));
}
}
}
package com.lyh.sql;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.call;
public class ScalarFunctionDemo4 {
public static void main(String[] args) {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<Integer> valDS = env.fromElements(3,5,4,7,5,6,1,4,2);
// TODO 1.创建表环境
StreamTableEnvironment table_env = StreamTableEnvironment.create(env);
// TODO 流 -> 表
// 属性名 就是表的 字段名
Table valueTable = table_env.fromDataStream(valDS,$("value"));// 字段名
table_env.createTemporaryView("values",valueTable);
//TODO 2. 注册函数
table_env.createTemporaryFunction("top2",MyTableAggregate.class);
// TODO 3. 调用自定义函数: 只支持 table api
valueTable
.flatAggregate(call("top2",$("value")).as("value","rank"))
.select($("value"),$("rank"))
.execute()
.print();
}
}
运行结果：
+----+-------------+-------------+ | op | value | rank | +----+-------------+-------------+ | +I | 3 | 1 | | -D | 3 | 1 | | +I | 5 | 1 | | +I | 3 | 2 | | -D | 5 | 1 | | -D | 3 | 2 | | +I | 5 | 1 | | +I | 4 | 2 | | -D | 5 | 1 | | -D | 4 | 2 | | +I | 7 | 1 | | +I | 5 | 2 | | -D | 7 | 1 | | -D | 5 | 2 | | +I | 7 | 1 | | +I | 5 | 2 | | -D | 7 | 1 | | -D | 5 | 2 | | +I | 7 | 1 | | +I | 6 | 2 | | -D | 7 | 1 | | -D | 6 | 2 | | +I | 7 | 1 | | +I | 6 | 2 | | -D | 7 | 1 | | -D | 6 | 2 | | +I | 7 | 1 | | +I | 6 | 2 | | -D | 7 | 1 | | -D | 6 | 2 | | +I | 7 | 1 | | +I | 6 | 2 | +----+-------------+-------------+ 32 rows in set
目前SQL中没有直接使用表聚合函数的方式，所以需要使用Table API的方式来调用。
这里使用了flatAggregate()方法，它就是专门用来调用表聚合函数的接口。统计num值最大的两个；并将聚合结果的两个字段重命名为value和rank，之后就可以使用select()将它们提取出来了。
总结
这节课用到不少东西：Kafka、Hive、MySQL、Flink，需要注意的地方很多，忘了的东西也很多。这里记录一下：
- 关闭 hadoop 前 把 yarn里的任务都 kill 掉（尤其是 flink 的 yarn-session）
一些启动命令：
- 启动 hive：hiveservices.sh start
- 启动 flink sql：
- bin/sqlsession -d
- bin/sql-client embeded -s yarn-session -i sql-client-init.sql
现在是 2024-01-23 22:13，终于把 Flink 完结了，从这学期的开始，耗时半年断断续续。Flink 是我难以言说的喜欢的一门课，没有缘由，希望接下来可以好好把它弄熟，更希望未来若干年的工作可以都和它打交道。
永言配命，自求多福，希望未来能有一个好的结果，浅浅期待一下吧 ~