Table API 和 Flink SQL
第一章 整体介绍
1.1 什么是 Table API 和 Flink SQL
Flink本身是批流统一的处理框架，所以Table API和SQL，就是批流统一的上层处理API。
目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。
Table API是一套内嵌在Java和Scala语言中的查询API，它允许我们以非常直观的方式，组合来自一些关系运算符的查询（比如select、filter和join）。而对于Flink SQL，就是直接可以在代码中写SQL，来实现一些查询（Query）操作。Flink的SQL支持，基于实现了SQL标准的Apache Calcite（Apache开源SQL解析工具）。
无论输入是批输入还是流式输入，在这两套API中，指定的查询都具有相同的语义，得到相同的结果。
1.2 需要引入的依赖
Table API和SQL需要引入的依赖有两个：planner和bridge。
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
<version>1.10.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.11</artifactId>
<version>1.10.0</version>
</dependency>
flink-table-planner：planner计划器，是table API最主要的部分，提供了运行时环境和生成程序执行计划的planner；
flink-table-api-scala-bridge：bridge桥接器，主要负责table API和 DataStream/DataSet API的连接支持，按照语言分java和scala。
这里的两个依赖，是IDE环境下运行需要添加的；如果是生产环境，lib目录下默认已经有了planner，就只需要有bridge就可以了。
当然，如果想使用用户自定义函数，或是跟kafka做连接，需要有一个SQL client，这个包含在flink-table-common里。
1.3 两种planner（old & blink）的区别
1. 批流统一：Blink将批处理作业，视为流式处理的特殊情况。所以，blink不支持表和DataSet之间的转换，批处理作业将不转换为DataSet应用程序，而是跟流处理一样，转换为DataStream程序来处理。
2. 因为批流统一，Blink planner也不支持BatchTableSource，而使用有界的StreamTableSource代替。
3. Blink planner只支持全新的目录，不支持已弃用的ExternalCatalog。
4. 旧planner和Blink planner的FilterableTableSource实现不兼容。旧的planner会把PlannerExpressions下推到filterableTableSource中，而blink planner则会把Expressions下推。
5. 基于字符串的键值配置选项仅适用于Blink planner。
6. PlannerConfig在两个planner中的实现不同。
7. Blink planner会将多个sink优化在一个DAG中（仅在TableEnvironment上受支持，而在StreamTableEnvironment上不受支持）。而旧planner的优化总是将每一个sink放在一个新的DAG中，其中所有DAG彼此独立。
8. 旧的planner不支持目录统计，而Blink planner支持。
第二章 API调用
2.1 基本程序结构
Table API 和 SQL 的程序结构，与流式处理的程序结构类似；也可以近似地认为有这么几步：首先创建执行环境，然后定义source、transform和sink。
具体操作流程如下：
val tableEnv = ... // 创建表的执行环境
// 创建一张表，用于读取数据
tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("inputTable")
// 注册一张表，用于把计算结果输出
tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("outputTable")
// 通过 Table API 查询算子，得到一张结果表
val result = tableEnv.from("inputTable").select(...)
// 通过 SQL查询语句，得到一张结果表
val sqlResult = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM inputTable ...")
// 将结果表写入输出表中
result.insertInto("outputTable")
2.2 创建表环境
创建表环境最简单的方式，就是基于流处理执行环境，调create方法直接创建：
val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)
表环境（TableEnvironment）是flink中集成Table API & SQL的核心概念。它负责:
l 注册catalog
l 在内部 catalog 中注册表
l 执行 SQL 查询
l 注册用户自定义函数
l 将 DataStream 或 DataSet 转换为表
l 保存对 ExecutionEnvironment 或 StreamExecutionEnvironment 的引用
在创建TableEnv的时候，可以多传入一个EnvironmentSettings或者TableConfig参数，可以用来配置 TableEnvironment的一些特性。
比如，配置老版本的流式查询（Flink-Streaming-Query）：
val settings = EnvironmentSettings.newInstance()
.useOldPlanner() // 使用老版本planner
.inStreamingMode() // 流处理模式
.build()
val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings)
基于老版本的批处理环境（Flink-Batch-Query）：
val batchEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val batchTableEnv = BatchTableEnvironment.create(batchEnv)
基于blink版本的流处理环境（Blink-Streaming-Query）：
val bsSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
.useBlinkPlanner()
.inStreamingMode().build()
val bsTableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, bsSettings)
基于blink版本的批处理环境（Blink-Batch-Query）：
val bbSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
.useBlinkPlanner()
.inBatchMode().build()
val bbTableEnv = TableEnvironment.create(bbSettings)
2.3 在Catalog中注册表
2.3.1 表（Table）的概念
TableEnvironment可以注册目录Catalog，并可以基于Catalog注册表。它会维护一个Catalog-Table表之间的map。
表（Table）是由一个“标识符”来指定的，由3部分组成：Catalog名、数据库（database）名和对象名（表名）。如果没有指定目录或数据库，就使用当前的默认值。
表可以是常规的（Table，表），或者虚拟的（View，视图）。常规表（Table）一般可以用来描述外部数据，比如文件、数据库表或消息队列的数据，也可以直接从 DataStream转换而来。视图可以从现有的表中创建，通常是table API或者SQL查询的一个结果。
2.3.2 连接到文件系统（Csv格式）
连接外部系统在Catalog中注册表，直接调用tableEnv.connect()就可以，里面参数要传入一个ConnectorDescriptor，也就是connector描述器。对于文件系统的connector而言，flink内部已经提供了，就叫做FileSystem()。
代码如下：
tableEnv
.connect( new FileSystem().path("sensor.txt")) // 定义表数据来源，外部连接
.withFormat(new OldCsv()) // 定义从外部系统读取数据之后的格式化方法
.withSchema( new Schema()
.field("id", DataTypes.STRING())
.field("timestamp", DataTypes.BIGINT())
.field("temperature", DataTypes.DOUBLE())
) // 定义表结构
.createTemporaryTable("inputTable") // 创建临时表
这是旧版本的csv格式描述器。由于它是非标的，跟外部系统对接并不通用，所以将被弃用，以后会被一个符合RFC-4180标准的新format描述器取代。新的描述器就叫Csv()，但flink没有直接提供，需要引入依赖flink-csv：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-csv</artifactId>
<version>1.10.0</version>
</dependency>
代码非常类似，只需要把withFormat里的OldCsv改成Csv就可以了。
2.3.3 连接到Kafka
kafka的连接器flink-kafka-connector中，1.10版本的已经提供了Table API的支持。我们可以在 connect方法中直接传入一个叫做Kafka的类，这就是kafka连接器的描述器ConnectorDescriptor。
tableEnv.connect(
new Kafka()
.version("0.11") // 定义kafka的版本
.topic("sensor") // 定义主题
.property("zookeeper.connect", "localhost:2181")
.property("bootstrap.servers", "localhost:9092")
)
.withFormat(new Csv())
.withSchema(new Schema()
.field("id", DataTypes.STRING())
.field("timestamp", DataTypes.BIGINT())
.field("temperature", DataTypes.DOUBLE())
)
.createTemporaryTable("kafkaInputTable")
当然也可以连接到ElasticSearch、MySql、HBase、Hive等外部系统，实现方式基本上是类似的。
2.4 表的查询
利用外部系统的连接器connector，我们可以读写数据，并在环境的Catalog中注册表。接下来就可以对表做查询转换了。
Flink给我们提供了两种查询方式：Table API和 SQL。
2.4.1 Table API的调用
Table API是集成在Scala和Java语言内的查询API。与SQL不同，Table API的查询不会用字符串表示，而是在宿主语言中一步一步调用完成的。
Table API基于代表一张“表”的Table类，并提供一整套操作处理的方法API。这些方法会返回一个新的Table对象，这个对象就表示对输入表应用转换操作的结果。有些关系型转换操作，可以由多个方法调用组成，构成链式调用结构。例如table.select(…).filter(…)，其中select（…）表示选择表中指定的字段，filter(…)表示筛选条件。
代码中的实现如下：
val sensorTable: Table = tableEnv.from("inputTable")
val resultTable: Table = senorTable
.select("id, temperature")
.filter("id ='sensor_1'")
2.4.2 SQL查询
Flink的SQL集成，基于的是ApacheCalcite，它实现了SQL标准。在Flink中，用常规字符串来定义SQL查询语句。SQL 查询的结果，是一个新的 Table。
代码实现如下：
val resultSqlTable: Table = tableEnv.sqlQuery("select id, temperature from inputTable where id ='sensor_1'")
或者：
val resultSqlTable: Table = tableEnv.sqlQuery(
"""
|select id, temperature
|from inputTable
|where id = 'sensor_1'
""".stripMargin)
当然，也可以加上聚合操作，比如我们统计每个sensor温度数据出现的个数，做个count统计：
val aggResultTable = sensorTable
.groupBy('id)
.select('id, 'id.count as 'count)
SQL的实现：
val aggResultSqlTable = tableEnv.sqlQuery("select id, count(id) as cnt from inputTable group by id")
这里Table API里指定的字段，前面加了一个单引号’，这是Table API中定义的Expression类型的写法，可以很方便地表示一个表中的字段。
字段可以直接全部用双引号引起来，也可以用半边单引号+字段名的方式。以后的代码中，一般都用后一种形式。
2.5 将DataStream 转换成表
Flink允许我们把Table和DataStream做转换：我们可以基于一个DataStream，先流式地读取数据源，然后map成样例类，再把它转成Table。Table的列字段（column fields），就是样例类里的字段，这样就不用再麻烦地定义schema了。
2.5.1 代码表达
代码中实现非常简单，直接用tableEnv.fromDataStream()就可以了。默认转换后的 Table schema 和 DataStream 中的字段定义一一对应，也可以单独指定出来。
这就允许我们更换字段的顺序、重命名，或者只选取某些字段出来，相当于做了一次map操作（或者Table API的 select操作）。
代码具体如下：
val inputStream: DataStream[String] = env.readTextFile("sensor.txt")
val dataStream: DataStream[SensorReading] = inputStream
.map(data => {
val dataArray = data.split(",")
SensorReading(dataArray(0), dataArray(1).toLong, dataArray(2).toDouble)
})
val sensorTable: Table = tableEnv.fromDataStream(dataStream)
val sensorTable2 = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id, 'timestamp as 'ts)
2.5.2 数据类型与 Table schema的对应
在上节的例子中，DataStream 中的数据类型，与表的 Schema 之间的对应关系，是按照样例类中的字段名来对应的（name-based mapping），所以还可以用as做重命名。
另外一种对应方式是，直接按照字段的位置来对应（position-based mapping），对应的过程中，就可以直接指定新的字段名了。
基于名称的对应：
val sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'timestamp as 'ts, 'id as 'myId, 'temperature)
基于位置的对应：
val sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'myId, 'ts)
Flink的DataStream和 DataSet API支持多种类型。
组合类型，比如元组（内置Scala和Java元组）、POJO、Scala case类和Flink的Row类型等，允许具有多个字段的嵌套数据结构，这些字段可以在Table的表达式中访问。其他类型，则被视为原子类型。
元组类型和原子类型，一般用位置对应会好一些；如果非要用名称对应，也是可以的：
元组类型，默认的名称是 “_1”, “_2”；而原子类型，默认名称是 ”f0”。
2.6. 创建临时视图（Temporary View）
创建临时视图的第一种方式，就是直接从DataStream转换而来。同样，可以直接对应字段转换；也可以在转换的时候，指定相应的字段。
代码如下：
tableEnv.createTemporaryView("sensorView", dataStream)
tableEnv.createTemporaryView("sensorView", dataStream, 'id, 'temperature, 'timestamp as 'ts)
另外，当然还可以基于Table创建视图：
tableEnv.createTemporaryView("sensorView", sensorTable)
View和Table的Schema完全相同。事实上，在Table API中，可以认为View和Table是等价的。
2.7. 输出表
表的输出，是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口，可以支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
具体实现，输出表最直接的方法，就是通过 Table.insertInto() 方法将一个 Table 写入注册过的 TableSink 中。
2.7.1 输出到文件
代码如下：
// 注册输出表
tableEnv.connect(
new FileSystem().path("…\resources\out.txt")
) // 定义到文件系统的连接
.withFormat(new Csv()) // 定义格式化方法，Csv格式
.withSchema(new Schema()
.field("id", DataTypes.STRING())
.field("temp", DataTypes.DOUBLE())
) // 定义表结构
.createTemporaryTable("outputTable") // 创建临时表
resultSqlTable.insertInto("outputTable")
2.7.2 更新模式（Update Mode）
在流处理过程中，表的处理并不像传统定义的那样简单。
对于流式查询（Streaming Queries），需要声明如何在（动态）表和外部连接器之间执行转换。与外部系统交换的消息类型，由更新模式（update mode）指定。
Flink Table API中的更新模式有以下三种：
1）追加模式（Append Mode）
在追加模式下，表（动态表）和外部连接器只交换插入（Insert）消息。
2）撤回模式（Retract Mode）
在撤回模式下，表和外部连接器交换的是：添加（Add）和撤回（Retract）消息。
l 插入（Insert）会被编码为添加消息；
l 删除（Delete）则编码为撤回消息；
l 更新（Update）则会编码为，已更新行（上一行）的撤回消息，和更新行（新行）的添加消息。
在此模式下，不能定义key，这一点跟upsert模式完全不同。
3）Upsert（更新插入）模式
在Upsert模式下，动态表和外部连接器交换Upsert和Delete消息。
这个模式需要一个唯一的key，通过这个key可以传递更新消息。为了正确应用消息，外部连接器需要知道这个唯一key的属性。
l 插入（Insert）和更新（Update）都被编码为Upsert消息；
l 删除（Delete）编码为Delete信息。
这种模式和Retract模式的主要区别在于，Update操作是用单个消息编码的，所以效率会更高。
2.7.3 输出到Kafka
除了输出到文件，也可以输出到Kafka。我们可以结合前面Kafka作为输入数据，构建数据管道，kafka进，kafka出。
代码如下：
// 输出到 kafka
tableEnv.connect(
new Kafka()
.version("0.11")
.topic("sinkTest")
.property("zookeeper.connect", "localhost:2181")
.property("bootstrap.servers", "localhost:9092")
)
.withFormat( new Csv() )
.withSchema( new Schema()
.field("id", DataTypes.STRING())
.field("temp", DataTypes.DOUBLE())
)
.createTemporaryTable("kafkaOutputTable")
resultTable.insertInto("kafkaOutputTable")
2.7.4 输出到ElasticSearch
ElasticSearch的connector可以在upsert（update+insert，更新插入）模式下操作，这样就可以使用Query定义的键（key）与外部系统交换UPSERT/DELETE消息。
另外，对于“仅追加”（append-only）的查询，connector还可以在append 模式下操作，这样就可以与外部系统只交换insert消息。
es目前支持的数据格式，只有Json，而flink本身并没有对应的支持，所以还需要引入依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-json</artifactId>
<version>1.10.0</version>
</dependency>
代码实现如下：
// 输出到es
tableEnv.connect(
new Elasticsearch()
.version("6")
.host("localhost", 9200, "http")
.index("sensor")
.documentType("temp")
)
.inUpsertMode() // 指定是 Upsert 模式
.withFormat(new Json())
.withSchema( new Schema()
.field("id", DataTypes.STRING())
.field("count", DataTypes.BIGINT())
)
.createTemporaryTable("esOutputTable")
aggResultTable.insertInto("esOutputTable")
2.7.5 输出到MySql
Flink专门为Table API的jdbc连接提供了flink-jdbc连接器，我们需要先引入依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-jdbc_2.11</artifactId>
<version>1.10.0</version>
</dependency>
jdbc连接的代码实现比较特殊，因为没有对应的java/scala类实现ConnectorDescriptor，所以不能直接tableEnv.connect()。不过Flink SQL留下了执行DDL的接口：tableEnv.sqlUpdate()。
对于jdbc的创建表操作，天生就适合直接写DDL来实现，所以我们的代码可以这样写：
// 输出到 Mysql
val sinkDDL: String =
"""
|create table jdbcOutputTable (
| id varchar(20) not null,
| cnt bigint not null
|) with (
| 'connector.type' = 'jdbc',
| 'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test',
| 'connector.table' = 'sensor_count',
| 'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
| 'connector.username' = 'root',
| 'connector.password' = '123456'
|)
""".stripMargin
tableEnv.sqlUpdate(sinkDDL)
aggResultSqlTable.insertInto("jdbcOutputTable")
2.8 将表转换成DataStream
表可以转换为DataStream或DataSet。这样，自定义流处理或批处理程序就可以继续在 Table API或SQL查询的结果上运行了。
将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的数据类型。通常，最方便的转换类型就是Row。当然，因为结果的所有字段类型都是明确的，我们也经常会用元组类型来表示。
表作为流式查询的结果，是动态更新的。所以，将这种动态查询转换成的数据流，同样需要对表的更新操作进行编码，进而有不同的转换模式。
Table API中表到DataStream有两种模式：
l 追加模式（Append Mode）
用于表只会被插入（Insert）操作更改的场景。
l 撤回模式（Retract Mode）
用于任何场景。有些类似于更新模式中Retract模式，它只有Insert和Delete两类操作。
得到的数据会增加一个Boolean类型的标识位（返回的第一个字段），用它来表示到底是新增的数据（Insert），还是被删除的数据（老数据， Delete）。
代码实现如下：
val resultStream: DataStream[Row] = tableEnv.toAppendStream[Row](resultTable)
val aggResultStream: DataStream[(Boolean, (String, Long))] =
tableEnv.toRetractStream[(String, Long)](aggResultTable)
resultStream.print("result")
aggResultStream.print("aggResult")
所以，没有经过groupby之类聚合操作，可以直接用 toAppendStream 来转换；而如果经过了聚合，有更新操作，一般就必须用 toRetractDstream。
2.9 Query的解释和执行
Table API提供了一种机制来解释（Explain）计算表的逻辑和优化查询计划。这是通过TableEnvironment.explain（table）方法或TableEnvironment.explain（）方法完成的。
explain方法会返回一个字符串，描述三个计划：
l 未优化的逻辑查询计划
l 优化后的逻辑查询计划
l 实际执行计划
我们可以在代码中查看执行计划：
val explaination: String = tableEnv.explain(resultTable)
println(explaination)
Query的解释和执行过程，老planner和blink planner大体是一致的，又有所不同。整体来讲，Query都会表示成一个逻辑查询计划，然后分两步解释：
1. 优化查询计划
2. 解释成 DataStream 或者 DataSet程序
而Blink版本是批流统一的，所以所有的Query，只会被解释成DataStream程序；另外在批处理环境TableEnvironment下，Blink版本要到tableEnv.execute()执行调用才开始解释。
第三章 流处理中的特殊概念
Table API和SQL，本质上还是基于关系型表的操作方式；而关系型表、关系代数，以及SQL本身，一般是有界的，更适合批处理的场景。这就导致在进行流处理的过程中，理解会稍微复杂一些，需要引入一些特殊概念。
3.1 流处理和关系代数（表，及SQL）的区别
可以看到，其实关系代数（主要就是指关系型数据库中的表）和SQL，主要就是针对批处理的，这和流处理有天生的隔阂。
3.2 动态表（Dynamic Tables）
因为流处理面对的数据，是连续不断的，这和我们熟悉的关系型数据库中保存的“表”完全不同。所以，如果我们把流数据转换成Table，然后执行类似于table的select操作，结果就不是一成不变的，而是随着新数据的到来，会不停更新。
我们可以随着新数据的到来，不停地在之前的基础上更新结果。这样得到的表，在Flink Table API概念里，就叫做“动态表”（Dynamic Tables）。
动态表是Flink对流数据的Table API和SQL支持的核心概念。与表示批处理数据的静态表不同，动态表是随时间变化的。动态表可以像静态的批处理表一样进行查询，查询一个动态表会产生持续查询（Continuous Query）。连续查询永远不会终止，并会生成另一个动态表。查询（Query）会不断更新其动态结果表，以反映其动态输入表上的更改。
3.3 流式持续查询的过程
下图显示了流、动态表和连续查询的关系：
流式持续查询的过程为：
1. 流被转换为动态表。
2. 对动态表计算连续查询，生成新的动态表。
3. 生成的动态表被转换回流。
3.3.1 将流转换成表（Table）
为了处理带有关系查询的流，必须先将其转换为表。
从概念上讲，流的每个数据记录，都被解释为对结果表的插入（Insert）修改。因为流式持续不断的，而且之前的输出结果无法改变。本质上，我们其实是从一个、只有插入操作的changelog（更新日志）流，来构建一个表。
为了更好地说明动态表和持续查询的概念，我们来举一个具体的例子。
比如，我们现在的输入数据，就是用户在网站上的访问行为，数据类型（Schema）如下：
[
user: VARCHAR, // 用户名
cTime: TIMESTAMP, // 访问某个URL的时间戳
url: VARCHAR // 用户访问的URL
]
下图显示了如何将访问URL事件流，或者叫点击事件流（左侧）转换为表（右侧）。
随着插入更多的访问事件流记录，生成的表将不断增长。
3.3.2 持续查询（Continuous Query）
持续查询，会在动态表上做计算处理，并作为结果生成新的动态表。与批处理查询不同，连续查询从不终止，并根据输入表上的更新更新其结果表。
在任何时间点，连续查询的结果在语义上，等同于在输入表的快照上，以批处理模式执行的同一查询的结果。
在下面的示例中，我们展示了对点击事件流中的一个持续查询。
这个Query很简单，是一个分组聚合做count统计的查询。它将用户字段上的clicks表分组，并统计访问的url数。图中显示了随着时间的推移，当clicks表被其他行更新时如何计算查询。
3.3.3 将动态表转换成流
与常规的数据库表一样，动态表可以通过插入（Insert）、更新（Update）和删除（Delete）更改，进行持续的修改。将动态表转换为流或将其写入外部系统时，需要对这些更改进行编码。Flink的Table API和SQL支持三种方式对动态表的更改进行编码：
1）仅追加（Append-only）流
仅通过插入（Insert）更改，来修改的动态表，可以直接转换为“仅追加”流。这个流中发出的数据，就是动态表中新增的每一行。
2）撤回（Retract）流
Retract流是包含两类消息的流，添加（Add）消息和撤回（Retract）消息。
动态表通过将INSERT 编码为add消息、DELETE 编码为retract消息、UPDATE编码为被更改行（前一行）的retract消息和更新后行（新行）的add消息，转换为retract流。
下图显示了将动态表转换为Retract流的过程。
3）Upsert（更新插入）流
Upsert流包含两种类型的消息：Upsert消息和delete消息。转换为upsert流的动态表，需要有唯一的键（key）。
通过将INSERT和UPDATE更改编码为upsert消息，将DELETE更改编码为DELETE消息，就可以将具有唯一键（Unique Key）的动态表转换为流。
下图显示了将动态表转换为upsert流的过程。
这些概念我们之前都已提到过。需要注意的是，在代码里将动态表转换为DataStream时，仅支持Append和Retract流。而向外部系统输出动态表的TableSink接口，则可以有不同的实现，比如之前我们讲到的ES，就可以有Upsert模式。
3.4 时间特性
基于时间的操作（比如Table API和SQL中窗口操作），需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。所以，Table可以提供一个逻辑上的时间字段，用于在表处理程序中，指示时间和访问相应的时间戳。
时间属性，可以是每个表schema的一部分。一旦定义了时间属性，它就可以作为一个字段引用，并且可以在基于时间的操作中使用。
时间属性的行为类似于常规时间戳，可以访问，并且进行计算。
3.4.1 处理时间（Processing Time）
处理时间语义下，允许表处理程序根据机器的本地时间生成结果。它是时间的最简单概念。它既不需要提取时间戳，也不需要生成watermark。
定义处理时间属性有三种方法：在DataStream转化时直接指定；在定义Table Schema时指定；在创建表的DDL中指定。
1) DataStream转化成Table时指定
由DataStream转换成表时，可以在后面指定字段名来定义Schema。在定义Schema期间，可以使用.proctime，定义处理时间字段。
注意，这个proctime属性只能通过附加逻辑字段，来扩展物理schema。因此，只能在schema定义的末尾定义它。
代码如下：
// 定义好 DataStream
val inputStream: DataStream[String] = env.readTextFile("\sensor.txt")
val dataStream: DataStream[SensorReading] = inputStream
.map(data => {
val dataArray = data.split(",")
SensorReading(dataArray(0), dataArray(1).toLong, dataArray(2).toDouble)
})
// 将 DataStream转换为 Table，并指定时间字段
val sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id, 'temperature, 'timestamp, 'pt.proctime)
2) 定义Table Schema时指定
这种方法其实也很简单，只要在定义Schema的时候，加上一个新的字段，并指定成proctime就可以了。
代码如下：
tableEnv.connect(
new FileSystem().path("..\sensor.txt"))
.withFormat(new Csv())
.withSchema(new Schema()
.field("id", DataTypes.STRING())
.field("timestamp", DataTypes.BIGINT())
.field("temperature", DataTypes.DOUBLE())
.field("pt", DataTypes.TIMESTAMP(3))
.proctime() // 指定 pt字段为处理时间
) // 定义表结构
.createTemporaryTable("inputTable") // 创建临时表
3) 创建表的DDL中指定
在创建表的DDL中，增加一个字段并指定成proctime，也可以指定当前的时间字段。
代码如下：
val sinkDDL: String =
"""
|create table dataTable (
| id varchar(20) not null,
| ts bigint,
| temperature double,
| pt AS PROCTIME()
|) with (
| 'connector.type' = 'filesystem',
| 'connector.path' = 'file:///D:\..\sensor.txt',
| 'format.type' = 'csv'
|)
""".stripMargin
tableEnv.sqlUpdate(sinkDDL) // 执行 DDL
注意：运行这段DDL，必须使用Blink Planner。
3.4.2 事件时间（Event Time）
事件时间语义，允许表处理程序根据每个记录中包含的时间生成结果。这样即使在有乱序事件或者延迟事件时，也可以获得正确的结果。
为了处理无序事件，并区分流中的准时和迟到事件；Flink需要从事件数据中，提取时间戳，并用来推进事件时间的进展（watermark）。
1) DataStream转化成Table时指定
在DataStream转换成Table，schema的定义期间，使用.rowtime可以定义事件时间属性。注意，必须在转换的数据流中分配时间戳和watermark。
在将数据流转换为表时，有两种定义时间属性的方法。根据指定的.rowtime字段名是否存在于数据流的架构中，timestamp字段可以：
l 作为新字段追加到schema
l 替换现有字段
在这两种情况下，定义的事件时间戳字段，都将保存DataStream中事件时间戳的值。
代码如下：
val inputStream: DataStream[String] = env.readTextFile("\sensor.txt")
val dataStream: DataStream[SensorReading] = inputStream
.map(data => {
val dataArray = data.split(",")
SensorReading(dataArray(0), dataArray(1).toLong, dataArray(2).toDouble)
})
.assignAscendingTimestamps(_.timestamp * 1000L)
// 将 DataStream转换为 Table，并指定时间字段
val sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id, 'timestamp.rowtime, 'temperature)
// 或者，直接追加字段
val sensorTable2 = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id, 'temperature, 'timestamp, 'rt.rowtime)
2) 定义Table Schema时指定
这种方法只要在定义Schema的时候，将事件时间字段，并指定成rowtime就可以了。
代码如下：
tableEnv.connect(
new FileSystem().path("sensor.txt"))
.withFormat(new Csv())
.withSchema(new Schema()
.field("id", DataTypes.STRING())
.field("timestamp", DataTypes.BIGINT())
.rowtime(
new Rowtime()
.timestampsFromField("timestamp") // 从字段中提取时间戳
.watermarksPeriodicBounded(1000) // watermark延迟1秒
)
.field("temperature", DataTypes.DOUBLE())
) // 定义表结构
.createTemporaryTable("inputTable") // 创建临时表
3) 创建表的DDL中指定
事件时间属性，是使用CREATE TABLE DDL中的WARDMARK语句定义的。watermark语句，定义现有事件时间字段上的watermark生成表达式，该表达式将事件时间字段标记为事件时间属性。
代码如下：
val sinkDDL: String =
"""
|create table dataTable (
| id varchar(20) not null,
| ts bigint,
| temperature double,
| rt AS TO_TIMESTAMP( FROM_UNIXTIME(ts) ),
| watermark for rt as rt - interval '1' second
|) with (
| 'connector.type' = 'filesystem',
| 'connector.path' = 'file:///D:\..\sensor.txt',
| 'format.type' = 'csv'
|)
""".stripMargin
tableEnv.sqlUpdate(sinkDDL) // 执行 DDL
这里FROM_UNIXTIME是系统内置的时间函数，用来将一个整数（秒数）转换成“YYYY-MM-DD hh:mm:ss”格式（默认，也可以作为第二个String参数传入）的日期时间字符串（date time string）；然后再用TO_TIMESTAMP将其转换成Timestamp。
第四章 窗口（Windows）
时间语义，要配合窗口操作才能发挥作用。最主要的用途，当然就是开窗口、根据时间段做计算了。下面我们就来看看Table API和SQL中，怎么利用时间字段做窗口操作。
在Table API和SQL中，主要有两种窗口：Group Windows和Over Windows
4.1 分组窗口（Group Windows）
分组窗口（Group Windows）会根据时间或行计数间隔，将行聚合到有限的组（Group）中，并对每个组的数据执行一次聚合函数。
Table API中的Group Windows都是使用.window（w:GroupWindow）子句定义的，并且必须由as子句指定一个别名。为了按窗口对表进行分组，窗口的别名必须在group by子句中，像常规的分组字段一样引用。
val table = input
.window([w: GroupWindow] as 'w) // 定义窗口，别名 w
.groupBy('w, 'a) // 以属性a和窗口w作为分组的key
.select('a, 'b.sum) // 聚合字段b的值，求和
或者，还可以把窗口的相关信息，作为字段添加到结果表中：
val table = input
.window([w: GroupWindow] as 'w)
.groupBy('w, 'a)
.select('a, 'w.start, 'w.end, 'w.rowtime, 'b.count)
Table API提供了一组具有特定语义的预定义Window类，这些类会被转换为底层DataStream或DataSet的窗口操作。
Table API支持的窗口定义，和我们熟悉的一样，主要也是三种：滚动（Tumbling）、滑动（Sliding）和会话（Session）。
4.1.1 滚动窗口
滚动窗口（Tumbling windows）要用Tumble类来定义，另外还有三个方法：
l over：定义窗口长度
l on：用来分组（按时间间隔）或者排序（按行数）的时间字段
l as：别名，必须出现在后面的groupBy中
代码如下：
// Tumbling Event-time Window（事件时间字段rowtime）
.window(Tumble over 10.minutes on 'rowtime as 'w)
// Tumbling Processing-time Window（处理时间字段proctime）
.window(Tumble over 10.minutes on 'proctime as 'w)
// Tumbling Row-count Window (类似于计数窗口，按处理时间排序，10行一组)
.window(Tumble over 10.rows on 'proctime as 'w)
4.1.2 滑动窗口
滑动窗口（Sliding windows）要用Slide类来定义，另外还有四个方法：
l over：定义窗口长度
l every：定义滑动步长
l on：用来分组（按时间间隔）或者排序（按行数）的时间字段
l as：别名，必须出现在后面的groupBy中
代码如下：
// Sliding Event-time Window
.window(Slide over 10.minutes every 5.minutes on 'rowtime as 'w)
// Sliding Processing-time window
.window(Slide over 10.minutes every 5.minutes on 'proctime as 'w)
// Sliding Row-count window
.window(Slide over 10.rows every 5.rows on 'proctime as 'w)
4.1.3 会话窗口
会话窗口（Session windows）要用Session类来定义，另外还有三个方法：
l withGap：会话时间间隔
l on：用来分组（按时间间隔）或者排序（按行数）的时间字段
l as：别名，必须出现在后面的groupBy中
代码如下：
// Session Event-time Window
.window(Session withGap 10.minutes on 'rowtime as 'w)
// Session Processing-time Window
.window(Session withGap 10.minutes on 'proctime as 'w)
4.2 Over Windows
Over window聚合是标准SQL中已有的（Over子句），可以在查询的SELECT子句中定义。Over window 聚合，会针对每个输入行，计算相邻行范围内的聚合。Over windows
使用.window（w:overwindows*）子句定义，并在select（）方法中通过别名来引用。
比如这样：
val table = input
.window([w: OverWindow] as 'w)
.select('a, 'b.sum over 'w, 'c.min over 'w)
Table API提供了Over类，来配置Over窗口的属性。可以在事件时间或处理时间，以及指定为时间间隔、或行计数的范围内，定义Over windows。
无界的over window是使用常量指定的。也就是说，时间间隔要指定UNBOUNDED_RANGE，或者行计数间隔要指定UNBOUNDED_ROW。而有界的over window是用间隔的大小指定的。
实际代码应用如下：
1） 无界的 over window
// 无界的事件时间over window (时间字段 "rowtime")
.window(Over partitionBy 'a orderBy 'rowtime preceding UNBOUNDED_RANGE as 'w)
//无界的处理时间over window (时间字段"proctime")
.window(Over partitionBy 'a orderBy 'proctime preceding UNBOUNDED_RANGE as 'w)
// 无界的事件时间Row-count over window (时间字段 "rowtime")
.window(Over partitionBy 'a orderBy 'rowtime preceding UNBOUNDED_ROW as 'w)
//无界的处理时间Row-count over window (时间字段 "rowtime")
.window(Over partitionBy 'a orderBy 'proctime preceding UNBOUNDED_ROW as 'w)
2） 有界的over window
// 有界的事件时间over window (时间字段 "rowtime"，之前1分钟)
.window(Over partitionBy 'a orderBy 'rowtime preceding 1.minutes as 'w)
// 有界的处理时间over window (时间字段 "rowtime"，之前1分钟)
.window(Over partitionBy 'a orderBy 'proctime preceding 1.minutes as 'w)
// 有界的事件时间Row-count over window (时间字段 "rowtime"，之前10行)
.window(Over partitionBy 'a orderBy 'rowtime preceding 10.rows as 'w)
// 有界的处理时间Row-count over window (时间字段 "rowtime"，之前10行)
.window(Over partitionBy 'a orderBy 'proctime preceding 10.rows as 'w)
4.3 SQL中窗口的定义
我们已经了解了在Table API里window的调用方式，同样，我们也可以在SQL中直接加入窗口的定义和使用。
4.3.1 Group Windows
Group Windows在SQL查询的Group BY子句中定义。与使用常规GROUP BY子句的查询一样，使用GROUP BY子句的查询会计算每个组的单个结果行。
SQL支持以下Group窗口函数:
l TUMBLE(time_attr, interval)
定义一个滚动窗口，第一个参数是时间字段，第二个参数是窗口长度。
l HOP(time_attr, interval, interval)
定义一个滑动窗口，第一个参数是时间字段，第二个参数是窗口滑动步长，第三个是窗口长度。
l SESSION(time_attr, interval)
定义一个会话窗口，第一个参数是时间字段，第二个参数是窗口间隔（Gap）。
另外还有一些辅助函数，可以用来选择Group Window的开始和结束时间戳，以及时间属性。
这里只写TUMBLE_*，滑动和会话窗口是类似的（HOP_*，SESSION_*）。
l TUMBLE_START(time_attr, interval)
l TUMBLE_END(time_attr, interval)
l TUMBLE_ROWTIME(time_attr, interval)
l TUMBLE_PROCTIME(time_attr, interval)
4.3.2 Over Windows
由于Over本来就是SQL内置支持的语法，所以这在SQL中属于基本的聚合操作。所有聚合必须在同一窗口上定义，也就是说，必须是相同的分区、排序和范围。目前仅支持在当前行范围之前的窗口（无边界和有边界）。
注意，ORDER BY必须在单一的时间属性上指定。
代码如下：
SELECT COUNT(amount) OVER (
PARTITION BY user
ORDER BY proctime
ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)
FROM Orders
// 也可以做多个聚合
SELECT COUNT(amount) OVER w, SUM(amount) OVER w
FROM Orders
WINDOW w AS (
PARTITION BY user
ORDER BY proctime
ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)
4.4 代码练习（以分组滚动窗口为例）
我们可以综合学习过的内容，用一段完整的代码实现一个具体的需求。例如，可以开一个滚动窗口，统计10秒内出现的每个sensor的个数。
代码如下：
def main(args: Array[String]): Unit = {
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setParallelism(1)
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
val streamFromFile: DataStream[String] = env.readTextFile("sensor.txt")
val dataStream: DataStream[SensorReading] = streamFromFile
.map( data => {
val dataArray = data.split(",")
SensorReading(dataArray(0).trim, dataArray(1).trim.toLong, dataArray(2).trim.toDouble)
} )
.assignTimestampsAndWatermarks( new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[SensorReading](Time.seconds(1)) {
override def extractTimestamp(element: SensorReading): Long = element.timestamp * 1000L
} )
val settings: EnvironmentSettings = EnvironmentSettings
.newInstance()
.useOldPlanner()
.inStreamingMode()
.build()
val tableEnv: StreamTableEnvironment =
StreamTableEnvironment.create(env, settings)
val dataTable: Table = tableEnv
.fromDataStream(dataStream, 'id, 'temperature, 'timestamp.rowtime)
val resultTable: Table = dataTable
.window(Tumble over 10.seconds on 'timestamp as 'tw)
.groupBy('id, 'tw)
.select('id, 'id.count)
val sqlDataTable: Table = dataTable
.select('id, 'temperature, 'timestamp as 'ts)
val resultSqlTable: Table = tableEnv
.sqlQuery("select id, count(id) from "
+ sqlDataTable
+ " group by id,tumble(ts,interval '10' second)")
// 把 Table转化成数据流
val resultDstream: DataStream[(Boolean, (String, Long))] = resultSqlTable
.toRetractStream[(String, Long)]
resultDstream.filter(_._1).print()
env.execute()
}
第五章 函数（Functions）
Flink Table 和 SQL内置了很多SQL中支持的函数；如果有无法满足的需要，则可以实现用户自定义的函数（UDF）来解决。
5.1 系统内置函数
Flink Table API 和 SQL为用户提供了一组用于数据转换的内置函数。SQL中支持的很多函数，Table API和SQL都已经做了实现，其它还在快速开发扩展中。
以下是一些典型函数的举例，全部的内置函数，可以参考官网介绍。
l 比较函数
SQL：
value1 = value2
value1 > value2
Table API：
ANY1 === ANY2
ANY1 > ANY2
l 逻辑函数
SQL：
boolean1 OR boolean2
boolean IS FALSE
NOT boolean
Table API：
BOOLEAN1 || BOOLEAN2
BOOLEAN.isFalse
!BOOLEAN
l 算术函数
SQL：
numeric1 + numeric2
POWER(numeric1, numeric2)
Table API：
NUMERIC1 + NUMERIC2
NUMERIC1.power(NUMERIC2)
l 字符串函数
SQL：
string1 || string2
UPPER(string)
CHAR_LENGTH(string)
Table API：
STRING1 + STRING2
STRING.upperCase()
STRING.charLength()
l 时间函数
SQL：
DATE string
TIMESTAMP string
CURRENT_TIME
INTERVAL string range
Table API：
STRING.toDate
STRING.toTimestamp
currentTime()
NUMERIC.days
NUMERIC.minutes
l 聚合函数
SQL：
COUNT(*)
SUM([ ALL | DISTINCT ] expression)
RANK()
ROW_NUMBER()
Table API：
FIELD.count
FIELD.sum0
5.2 UDF
用户定义函数（User-defined Functions，UDF）是一个重要的特性，因为它们显著地扩展了查询（Query）的表达能力。一些系统内置函数无法解决的需求，我们可以用UDF来自定义实现。
5.2.1 注册用户自定义函数UDF
在大多数情况下，用户定义的函数必须先注册，然后才能在查询中使用。不需要专门为Scala 的Table API注册函数。
函数通过调用registerFunction（）方法在TableEnvironment中注册。当用户定义的函数被注册时，它被插入到TableEnvironment的函数目录中，这样Table API或SQL解析器就可以识别并正确地解释它。
5.2.2 标量函数（Scalar Functions）
用户定义的标量函数，可以将0、1或多个标量值，映射到新的标量值。
为了定义标量函数，必须在org.apache.flink.table.functions中扩展基类Scalar Function，并实现（一个或多个）求值（evaluation，eval）方法。标量函数的行为由求值方法决定，求值方法必须公开声明并命名为eval（直接def声明，没有override）。求值方法的参数类型和返回类型，确定了标量函数的参数和返回类型。
在下面的代码中，我们定义自己的HashCode函数，在TableEnvironment中注册它，并在查询中调用它。
// 自定义一个标量函数
class HashCode( factor: Int ) extends ScalarFunction {
def eval( s: String ): Int = {
s.hashCode * factor
}
}
主函数中调用，计算sensor id的哈希值（前面部分照抄，流环境、表环境、读取source、建表）：
def main(args: Array[String]): Unit = {
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setParallelism(1)
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
val settings = EnvironmentSettings
.newInstance()
.useOldPlanner()
.inStreamingMode()
.build()
val tableEnv = StreamTableEnvironment.create( env, settings )
// 定义好 DataStream
val inputStream: DataStream[String] = env.readTextFile("..\sensor.txt")
val dataStream: DataStream[SensorReading] = inputStream
.map(data => {
val dataArray = data.split(",")
SensorReading(dataArray(0), dataArray(1).toLong, dataArray(2).toDouble)
})
.assignAscendingTimestamps(_.timestamp * 1000L)
// 将 DataStream转换为 Table，并指定时间字段
val sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id, 'timestamp.rowtime, 'temperature)
// Table API中使用
val hashCode = new HashCode(10)
val resultTable = sensorTable
.select( 'id, hashCode('id) )
// SQL 中使用
tableEnv.createTemporaryView("sensor", sensorTable)
tableEnv.registerFunction("hashCode", hashCode)
val resultSqlTable = tableEnv.sqlQuery("select id, hashCode(id) from sensor")
// 转换成流，打印输出
resultTable.toAppendStream[Row].print("table")
resultSqlTable.toAppendStream[Row].print("sql")
env.execute()
}
5.2.3 表函数（Table Functions）
与用户定义的标量函数类似，用户定义的表函数，可以将0、1或多个标量值作为输入参数；与标量函数不同的是，它可以返回任意数量的行作为输出，而不是单个值。
为了定义一个表函数，必须扩展org.apache.flink.table.functions中的基类TableFunction并实现（一个或多个）求值方法。表函数的行为由其求值方法决定，求值方法必须是public的，并命名为eval。求值方法的参数类型，决定表函数的所有有效参数。
返回表的类型由TableFunction的泛型类型确定。求值方法使用protected collect（T）方法发出输出行。
在Table API中，Table函数需要与.joinLateral或.leftOuterJoinLateral一起使用。
joinLateral算子，会将外部表中的每一行，与表函数（TableFunction，算子的参数是它的表达式）计算得到的所有行连接起来。
而leftOuterJoinLateral算子，则是左外连接，它同样会将外部表中的每一行与表函数计算生成的所有行连接起来；并且，对于表函数返回的是空表的外部行，也要保留下来。
在SQL中，则需要使用Lateral Table（<TableFunction>），或者带有ON TRUE条件的左连接。
下面的代码中，我们将定义一个表函数，在表环境中注册它，并在查询中调用它。
自定义TableFunction：
// 自定义TableFunction
class Split(separator: String) extends TableFunction[(String, Int)]{
def eval(str: String): Unit = {
str.split(separator).foreach(
word => collect((word, word.length))
)
}
}
接下来，就是在代码中调用。首先是Table API的方式：
// Table API中调用，需要用joinLateral
val resultTable = sensorTable
.joinLateral(split('id) as ('word, 'length)) // as对输出行的字段重命名
.select('id, 'word, 'length)
// 或者用leftOuterJoinLateral
val resultTable2 = sensorTable
.leftOuterJoinLateral(split('id) as ('word, 'length))
.select('id, 'word, 'length)
// 转换成流打印输出
resultTable.toAppendStream[Row].print("1")
resultTable2.toAppendStream[Row].print("2")
然后是SQL的方式：
tableEnv.createTemporaryView("sensor", sensorTable)
tableEnv.registerFunction("split", split)
val resultSqlTable = tableEnv.sqlQuery(
"""
|select id, word, length
|from
|sensor, LATERAL TABLE(split(id)) AS newsensor(word, length)
""".stripMargin)
// 或者用左连接的方式
val resultSqlTable2 = tableEnv.sqlQuery(
"""
|SELECT id, word, length
|FROM
|sensor
| LEFT JOIN
| LATERAL TABLE(split(id)) AS newsensor(word, length)
| ON TRUE
""".stripMargin
)
// 转换成流打印输出
resultSqlTable.toAppendStream[Row].print("1")
resultSqlTable2.toAppendStream[Row].print("2")
5.2.4 聚合函数（Aggregate Functions）
用户自定义聚合函数（User-Defined Aggregate Functions，UDAGGs）可以把一个表中的数据，聚合成一个标量值。用户定义的聚合函数，是通过继承AggregateFunction抽象类实现的。
上图中显示了一个聚合的例子。
假设现在有一张表，包含了各种饮料的数据。该表由三列（id、name和price）、五行组成数据。现在我们需要找到表中所有饮料的最高价格，即执行max（）聚合，结果将是一个数值。
AggregateFunction的工作原理如下。
l 首先，它需要一个累加器，用来保存聚合中间结果的数据结构（状态）。可以通过调用AggregateFunction的createAccumulator（）方法创建空累加器。
l 随后，对每个输入行调用函数的accumulate（）方法来更新累加器。
l 处理完所有行后，将调用函数的getValue（）方法来计算并返回最终结果。
AggregationFunction要求必须实现的方法：
l createAccumulator()
l accumulate()
l getValue()
除了上述方法之外，还有一些可选择实现的方法。其中一些方法，可以让系统执行查询更有效率，而另一些方法，对于某些场景是必需的。例如，如果聚合函数应用在会话窗口（session group window）的上下文中，则merge（）方法是必需的。
l retract()
l merge()
l resetAccumulator()
接下来我们写一个自定义AggregateFunction，计算一下每个sensor的平均温度值。
// 定义AggregateFunction的Accumulator
class AvgTempAcc {
var sum: Double = 0.0
var count: Int = 0
}
class AvgTemp extends AggregateFunction[Double, AvgTempAcc] {
override def getValue(accumulator: AvgTempAcc): Double =
accumulator.sum / accumulator.count
override def createAccumulator(): AvgTempAcc = new AvgTempAcc
def accumulate(accumulator: AvgTempAcc, temp: Double): Unit ={
accumulator.sum += temp
accumulator.count += 1
}
}
接下来就可以在代码中调用了。
// 创建一个聚合函数实例
val avgTemp = new AvgTemp()
// Table API的调用
val resultTable = sensorTable.groupBy('id)
.aggregate(avgTemp('temperature) as 'avgTemp)
.select('id, 'avgTemp)
// SQL的实现
tableEnv.createTemporaryView("sensor", sensorTable)
tableEnv.registerFunction("avgTemp", avgTemp)
val resultSqlTable = tableEnv.sqlQuery(
"""
|SELECT
|id, avgTemp(temperature)
|FROM
|sensor
|GROUP BY id
""".stripMargin)
// 转换成流打印输出
resultTable.toRetractStream[(String, Double)].print("agg temp")
resultSqlTable.toRetractStream[Row].print("agg temp sql")
5.2.5 表聚合函数（Table Aggregate Functions）
用户定义的表聚合函数（User-Defined Table Aggregate Functions，UDTAGGs），可以把一个表中数据，聚合为具有多行和多列的结果表。这跟AggregateFunction非常类似，只是之前聚合结果是一个标量值，现在变成了一张表。
比如现在我们需要找到表中所有饮料的前2个最高价格，即执行top2（）表聚合。我们需要检查5行中的每一行，得到的结果将是一个具有排序后前2个值的表。
用户定义的表聚合函数，是通过继承TableAggregateFunction抽象类来实现的。
TableAggregateFunction的工作原理如下。
l 首先，它同样需要一个累加器（Accumulator），它是保存聚合中间结果的数据结构。通过调用TableAggregateFunction的createAccumulator（）方法可以创建空累加器。
l 随后，对每个输入行调用函数的accumulate（）方法来更新累加器。
l 处理完所有行后，将调用函数的emitValue（）方法来计算并返回最终结果。
AggregationFunction要求必须实现的方法：
l createAccumulator()
l accumulate()
除了上述方法之外，还有一些可选择实现的方法。
l retract()
l merge()
l resetAccumulator()
l emitValue()
l emitUpdateWithRetract()
接下来我们写一个自定义TableAggregateFunction，用来提取每个sensor最高的两个温度值。
// 先定义一个 Accumulator
class Top2TempAcc{
var highestTemp: Double = Int.MinValue
var secondHighestTemp: Double = Int.MinValue
}
// 自定义 TableAggregateFunction
class Top2Temp extends TableAggregateFunction[(Double, Int), Top2TempAcc]{
override def createAccumulator(): Top2TempAcc = new Top2TempAcc
def accumulate(acc: Top2TempAcc, temp: Double): Unit ={
if( temp > acc.highestTemp ){
acc.secondHighestTemp = acc.highestTemp
acc.highestTemp = temp
} else if( temp > acc.secondHighestTemp ){
acc.secondHighestTemp = temp
}
}
def emitValue(acc: Top2TempAcc, out: Collector[(Double, Int)]): Unit ={
out.collect(acc.highestTemp, 1)
out.collect(acc.secondHighestTemp, 2)
}
}
接下来就可以在代码中调用了。
// 创建一个表聚合函数实例
val top2Temp = new Top2Temp()
// Table API的调用
val resultTable = sensorTable.groupBy('id)
.flatAggregate( top2Temp('temperature) as ('temp, 'rank) )
.select('id, 'temp, 'rank)
// 转换成流打印输出
resultTable.toRetractStream[(String, Double, Int)].print("agg temp")
resultSqlTable.toRetractStream[Row].print("agg temp sql")