Flink：Table Api 和 Flink SQL

简介

Flink 对批处理和流处理，提供了统一的上层 API

Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询API，它允许以非常直观的方式组合来自一些关系运算符的查询

Flink 的 SQL 支持基于实现了 SQL 标准的 Apache Calcite

示例：

先引入pom依赖：

        <dependency>
            <groupid>org.apache.flink</groupid>
            <artifactid>flink-table-planner_2.12</artifactid>
            <version>1.10.1</version>
        </dependency>

测试代码·：

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        DataStream<string> inputStream = env.readTextFile("D:\project\flink-demo\src\main\resources\sensor.txt");
        DataStream<sensorreading> dataStream = inputStream.map((str) -> {
            String[] split = str.split(" ");
            return new SensorReading(split[0], Long.parseLong(split[1]), Double.parseDouble(split[2]));
        });

        //创建表环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
        //基于流创建一张表
        Table dataTab = tableEnv.fromDataStream(dataStream);
        //调用tableApi进行转换操作
        Table resultTab = dataTab.select("id, temperature")
                .where("id = 'sensor_1'");
        //执行SQL
        tableEnv.createTemporaryView("sensor", dataTab);
        String sql = "select id, temperature from sensor where id = 'sensor_1'";
        Table resultSqlTab = tableEnv.sqlQuery(sql);
        //获取结果
        tableEnv.toAppendStream(resultTab, Row.class).print("resultTab");
        tableEnv.toAppendStream(resultSqlTab, Row.class).print("resultSqlTab");

        env.execute();

运行结果：

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十分类似

StreamTableEnvironment 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
Table result = tableEnv.from("inputTable").select(...);
// 通过 SQL查询语句，得到一张结果表
Table sqlResult = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM inputTable ...");
// 将结果表写入输出表中
result.insertInto("outputTable");

表环境配置

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        //基于老版本planner的流处理
        //表环境配置
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance()
                .useOldPlanner() //基于老版本planner的流处理
                .inStreamingMode()//流环境
                .build();
        StreamTableEnvironment tabEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        //基于老版本planner的批处理
        ExecutionEnvironment batchEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        BatchTableEnvironment oldBatchTableEnvironment = BatchTableEnvironment.create(batchEnv);

        //基于Blink的流处理
        EnvironmentSettings blinkStreamSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
                .useBlinkPlanner()
                .inStreamingMode()
                .build();
        StreamTableEnvironment blinkStreamEnv = StreamTableEnvironment.create(env, blinkStreamSettings);

        //基于Blink的批处理
        EnvironmentSettings blinkBatchSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
                .useBlinkPlanner()
                .inBatchMode()
                .build();
        TableEnvironment blinkBatchEnv = TableEnvironment.create(blinkBatchSettings);

表

TableEnvironment 可以注册目录 Catalog，并可以基于 Catalog 注册表。

表（Table）是由一个“标识符”（identifier）来指定的，由3部分组成： Catalog名、数据库（database）名和对象名。

表可以是常规的，也可以是虚拟的（视图，View）。

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（View）可以从现有的表中创建，通常是 table API 或者 SQL 查询的 一个结果集。

创建表

TableEnvironment 可以调用 .connect() 方法，连接外部系统，并调用 .createTemporaryTable() 方法，在 Catalog 中注册表。

tableEnv
.connect(...) // 定义表的数据来源，和外部系统建立连接
.withFormat(...) // 定义数据格式化方法
.withSchema(...) // 定义表结构
.createTemporaryTable("MyTable"); // 创建临时表

引入csv依赖：

        <dependency>
            <groupid>org.apache.flink</groupid>
            <artifactid>flink-csv</artifactid>
            <version>1.10.1</version>
        </dependency>

创建表：从文件读取数据

        //表的创建:读取文件注册表
        String file = "D:\project\flink-demo\src\main\resources\sensor2.txt";

        Schema schema = new Schema()
                .field("id", DataTypes.STRING())
                .field("timestamp", DataTypes.BIGINT())
                .field("temp", DataTypes.DOUBLE());
        tabEnv.connect(new FileSystem().path(file))
            .withFormat(new Csv()) //文件默认的字符分隔符号是逗号
            .withSchema(schema)
            .createTemporaryTable("inputTable");

        Table inputTable = tabEnv.from("inputTable");
        inputTable.printSchema();
        tabEnv.toAppendStream(inputTable, Row.class).print();

        env.execute();

运行结果：

表的查询-Table API

Table API 是集成在 Scala 和 Java 语言内的查询 API

Table API 基于代表“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，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

测试：

        Table inputTable = tabEnv.from("inputTable");
//        inputTable.printSchema();
//        tabEnv.toAppendStream(inputTable, Row.class).print();
        //查询转换,聚合统计
        inputTable.select("id, temp")
                .filter("id = 'sensor_1'");
        Table aggTable = inputTable.groupBy("id")
                .select("id, id.count as idCount, temp.avg as avgTemp");

        Table aggTableSql = tabEnv.sqlQuery("select id, count(id) as idCount, avg(temp) as avgTemp from inputTable group by id");

        tabEnv.toRetractStream(aggTable, Row.class).print("aggTable");
        tabEnv.toRetractStream(aggTableSql, Row.class).print("aggTableSql");

输出结果：

表的输出-输出到文件

测试：

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance()
                .useOldPlanner() //基于老版本planner的流处理
                .inStreamingMode()//流环境
                .build();
        StreamTableEnvironment tabEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        //表的创建:读取文件注册表
        String file = "D:\project\flink-demo\src\main\resources\sensor2.txt";

        Schema schema = new Schema()
                .field("id", DataTypes.STRING())
                .field("timestamp", DataTypes.BIGINT())
                .field("temp", DataTypes.DOUBLE());
        tabEnv.connect(new FileSystem().path(file))
                .withFormat(new Csv())
                .withSchema(schema)
                .createTemporaryTable("inputTable");
        //基于老版本planner的流处理
        //表环境配置
        Table aggTableSql = tabEnv.sqlQuery("select id, temp from inputTable where id = 'sensor_1'");

        //输出到文件
        String out = "D:\project\flink-demo\src\main\resources\out.txt";
        Schema outSchema = new Schema()
                .field("id", DataTypes.STRING())
                .field("temp", DataTypes.DOUBLE());
        tabEnv.connect(new FileSystem().path(out))
                .withFormat(new Csv())
                .withSchema(outSchema)
                .createTemporaryTable("outputTable");

        aggTableSql.insertInto("outputTable");

        env.execute();

sensor2.txt文件内容：

sensor_1,1547718199,35.8
sensor_2,1547718199,16.8
sensor_3,1547718199,26.9
sensor_1,1547718199,17.8
sensor_2,1547718199,38.8
sensor_3,1547718199,39.8

生成的out.txt内容：

sensor_1,35.8
sensor_1,17.8

连接kafka读取数据

测试代码：

        //前面代码省略
		//连接kafka,并读取数据
        Kafka kafka = new Kafka()
                .version("0.11")
                .topic("sensor")
                .property("zookeeper.connect", "192.168.1.77:2181")
                .property("bootstrap.servers", "192.168.1.77:9092");
        tabEnv.connect(kafka)
                .withFormat(new Csv())
                .withSchema(schema)
                .createTemporaryTable("inputTable");

        //表环境配置
        Table aggTableSql = tabEnv.sqlQuery("select id, temp from inputTable where id = 'sensor_1'");

        tabEnv.toAppendStream(aggTableSql, Row.class).print();

测试效果：

kafka执行：

./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.1.77:9092 --topic sensor

更新模式

对于流式查询，需要声明如何在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。

• 追加（Append）模式
  • 表只做插入操作，和外部连接器只交换插入（Insert）消息
• 撤回（Retract）模式
  • 表和外部连接器交换添加（Add）和撤回（Retract）消息
  • 插入操作（Insert）编码为 Add 消息；删除（Delete）编码为 Retract 消息；更新（Update）编码为上一条的 Retract 和下一条的 Add 消息
• 更新插入（Upsert）模式
  • 更新和插入都被编码为 Upsert 消息；删除编码为 Delete 消息

输出到外部系统

输出到Kafka

可以创建 Table 来描述 kafka 中的数据，作为输入或输出的 TableSink

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");

输出到 ES

可以创建 Table 来描述 ES 中的数据，作为输出的 TableSink

tableEnv.connect(
    new Elasticsearch()
    .version("6")
    .host("localhost", 9200, "http")
    .index("sensor")
    .documentType("temp")
)
.inUpsertMode()
.withFormat(new Json())
.withSchema( new Schema()
.field("id", DataTypes.STRING())
.field("count", DataTypes.BIGINT())
)
.createTemporaryTable("esOutputTable");
aggResultTable.insertInto("esOutputTable");

输出到 MySql

可以创建 Table 来描述 MySql 中的数据，作为输入和输出

需要先导入依赖：

        <dependency>
            <groupid>org.apache.flink</groupid>
            <artifactid>flink-jdbc_2.12</artifactid>
            <version>1.10.1</version>
        </dependency>

String sinkDDL=
"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' )";
tableEnv.sqlUpdate(sinkDDL) // 执行 DDL创建表
aggResultSqlTable.insertInto("jdbcOutputTable");

表和流的转换

Table 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

表作为流式查询的结果，是动态更新的

转换有两种转换模式：追加（Append）模式和撤回（Retract）模式

• 追加模式（Append Mode）

  DataStream<row> resultStream = tableEnv.toAppendStream(resultTable, Row.class);
  

• 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（Delete）

  DataStream<tuple2<boolean, row="">> aggResultStream = tableEnv
  .toRetractStream(aggResultTable , Row.class);
  

DataStream 转换成Table

• 对于一个 DataStream，可以直接转换成 Table，进而方便地调用 Table API 做转换操作

  DataStream<sensorreading> dataStream = ...
  Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream);
  

• 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

  DataStream<sensorreading> dataStream = ...
  Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream,
  "id, timestamp as ts, temperature");
  

创建临时视图

基于 DataStream 创建临时视图：

tableEnv.createTemporaryView("sensorView", dataStream);
tableEnv.createTemporaryView("sensorView",  dataStream, "id, temperature, timestamp as ts");

基于 Table 创建临时视图：

tableEnv.createTemporaryView("sensorView", sensorTable);

查看执行计划

Table API 提供了一种机制来解释计算表的逻辑和优化查询计划

查看执行计划，可以通过 TableEnvironment.explain(table) 方法或TableEnvironment.explain() 方法完成，返回一个字符串，描述三个计划

• 优化的逻辑查询计划
• 优化后的逻辑查询计划
• 优化后的逻辑查询计划

String explaination = tableEnv.explain(resultTable);
System.out.println(explaination);

动态表

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

持续查询（Continuous Query）：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，查询会不断更新其动态结果表，以反映其动态输入表上的更改

流式表查询的处理过程：

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

将流转换成动态表：

持续查询：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

将动态表转换成 DataStream：

时间特性

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。

处理时间

定义处理时间：由 DataStream 转换成表时指定

• 在定义Schema期间，可以使用.proctime，指定字段名定义处理时间字段。

• 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

  Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 
  "id, temperature, timestamp, pt.proctime");
  

代码测试：(部分代码省略)

        StreamTableEnvironment tabEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
        Table table = tabEnv.fromDataStream(dataStream, "id, temperature, timestamp, pt.proctime");
        tabEnv.toAppendStream(table, Row.class).print("row");
        env.execute();

测试结果：

• 定义 Table Schema 时指定(谨慎使用)

  .withSchema(new Schema()
  .field("id", DataTypes.STRING())
  .field("timestamp", DataTypes.BIGINT())
  .field("temperature", DataTypes.DOUBLE())
  .field("pt", DataTypes.TIMESTAMP(3))
  .proctime()
  )
  

• 在创建表的 DDL 中定义

  String sinkDDL =
  "create table dataTable (" +
  " id varchar(20) not null, " +
  " ts bigint, " +
  " temperature double, " +
  " pt AS PROCTIME() " +
  ") with (" +
  " 'connector.type' = 'filesystem', " +
  " 'connector.path' = '/sensor.txt', " +
  " 'format.type' = 'csv')";
  tableEnv.sqlUpdate(sinkDDL);
  

事件时间

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。

事件时间由 DataStream 转换成表时指定。

• 在 DataStream 转换成 Table，使用 .rowtime 可以定义事件时间属性

  //别忘记设置事件时间语义
  env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
  
  // 将 DataStream转换为 Table，并指定时间字段
  Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 
  "id, timestamp.rowtime, temperature");
  // 或者，直接追加时间字段
  Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 
  " id, temperature, timestamp, rt.rowtime");
  

  代码：

          StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
          env.setParallelism(1);
          env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
          DataStream<string> inputStream = env.readTextFile("D:\project\flink-demo\src\main\resources\sensor.txt");
          DataStream<sensorreading> dataStream = inputStream.map((str) -> {
              String[] split = str.split(" ");
              return new SensorReading(split[0], Long.parseLong(split[1]), Double.parseDouble(split[2]));
          }).assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<sensorreading>(Time.seconds(2)) {
              @Override
              public long extractTimestamp(SensorReading element) {
                  return element.getTimestamp() * 1000;
              }
          });
          EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance()
                  .useOldPlanner() //基于老版本planner的流处理
                  .inStreamingMode()//流环境
                  .build();
          StreamTableEnvironment tabEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
  
          Table sensorTable = tabEnv.fromDataStream(dataStream,
                  "id, timestamp as ts, temperature, timestamp.rowtime as rt");
  //        Table table = tabEnv.fromDataStream(dataStream, "id, temperature, timestamp, pt.proctime");
          tabEnv.toAppendStream(sensorTable, Row.class).print("row");
          sensorTable.printSchema();
          env.execute();
  

  测试：

  

• 定义 Table Schema 时指定

  .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())
  )
  

• 在创建表的 DDL 中定义

  String sinkDDL=
  "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' = '/sensor.txt', " +
  " 'format.type' = 'csv')";
  tableEnv.sqlUpdate(sinkDDL);
  

窗口

时间语义，要配合窗口操作才能发挥作用。

在 Table API 和 SQL 中，主要有两种窗口：

• Group Windows（分组窗口）：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
• Over Windows：针对每个输入行，计算相邻行范围内的聚合

分组窗口

Group Windows 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。

Table table = input
    .window([w: GroupWindow] as "w") // 定义窗口，别名为 w
    .groupBy("w, a") // 按照字段 a和窗口 w分组
    .select("a, b.sum"); // 聚合

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。

滚动窗口（Tumbling windows）

滚动窗口要用 Tumble 类来定义。

// Tumbling Event-time Window
.window(Tumble.over("10.minutes").on("rowtime").as("w"))
// Tumbling Processing-time Window
.window(Tumble.over("10.minutes").on("proctime").as("w"))
// Tumbling Row-count Window
.window(Tumble.over("10.rows").on("proctime").as("w"))

滑动窗口（Sliding windows）

滑动窗口要用 Slide 类来定义

// 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"))

会话窗口（Session windows）

会话窗口要用 Session 类来定义。

// 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"))

SQL 中的 Group Windows

Group Windows 定义在 SQL 查询的 Group By 子句中.

• 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
• 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
• 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

举例：

Table resultSqlTable = tableEnv.sqlQuery("select id, count(id) as cnt, avg(temp) as avgTemp, tumble_end(rt, interval '10' second) " +
                                         "from sensor group by id, tumble(rt, interval '10' second)");

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。

Table 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。

无界 Over Windows

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。

// 无界的事件时间 over window
.window(Over.partitionBy("a").orderBy("rowtime").preceding(UNBOUNDED_RANGE).as("w"))
//无界的处理时间 over window
.window(Over.partitionBy("a").orderBy("proctime").preceding(UNBOUNDED_RANGE).as("w"))
// 无界的事件时间 Row-count over window
.window(Over.partitionBy("a").orderBy("rowtime").preceding(UNBOUNDED_ROW).as("w"))
//无界的处理时间 Row-count over window
.window(Over.partitionBy("a").orderBy("proctime").preceding(UNBOUNDED_ROW).as("w"))

有界 Over Windows

有界的 over window 是用间隔的大小指定的

// 有界的事件时间 over window
.window(Over.partitionBy("a").orderBy("rowtime").preceding("1.minutes").as("w"))
// 有界的处理时间 over window
.window(Over.partitionBy("a").orderBy("proctime").preceding("1.minutes").as("w"))
// 有界的事件时间 Row-count over window
.window(Over.partitionBy("a").orderBy("rowtime").preceding("10.rows").as("w"))
// 有界的处理时间 Row-count over window
.window(Over.partitionBy("a").orderBy("procime").preceding("10.rows").as("w"))

SQL 中的 Over Windows

用 Over 做窗口聚合时，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。ORDER BY 必须在单一的时间属性上指定。

SELECT COUNT(amount) OVER (
    PARTITION BY user
    ORDER BY proctime
    ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)
FROM Orders

举例：

        Table overSqlResult = tableEnv.sqlQuery("select id, rt, count(id) over ow, avg(temp) over ow " +
                " from sensor " +
                " window ow as (partition by id order by rt rows between 2 preceding and current row)");

函数

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。

用户自定义函数（UDF）

用户定义函数（User-defined Functions，UDF）是一个重要的特性，它们显著地扩展了查询的表达能力。

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。

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。

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（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。

举例：

public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        DataStream<string> inputStream = env.readTextFile("D:\project\flink-demo\src\main\resources\sensor.txt");
        DataStream<sensorreading> dataStream = inputStream.map((str) -> {
            String[] split = str.split(" ");
            return new SensorReading(split[0], Long.parseLong(split[1]), Double.parseDouble(split[2]));
        });
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance()
                .useOldPlanner() //基于老版本planner的流处理
                .inStreamingMode()//流环境
                .build();
        StreamTableEnvironment tabEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        MyFunction myFunction = new MyFunction(10);
        tabEnv.registerFunction("myFun", myFunction);

        Table sensorTable = tabEnv.fromDataStream(dataStream,"id, timestamp as ts, temperature");

        Table select = sensorTable.select("myFun(id) as fun");

        tabEnv.toAppendStream(select, Row.class).print();
        env.execute();
    }

    //实现自定义的ScalarFunction
    public static class MyFunction extends ScalarFunction {
        private int factor = 13;

        public MyFunction(int factor) {
            this.factor = factor;
        }
        public int eval(String s) {
            return s.hashCode() * factor;
        }
    }

结果：

表函数（Table Functions）

用户定义的表函数，也可以将0、1或多个标量值作为输入参数；与标量函数不 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。

    public static class Split extends TableFunction<tuple2<string, integer="">> {
        private String separator = ",";
        public Split(String separator) {
            this.separator = separator;
        }
        public void eval(String str) {
            for (String s : str.split(separator)) {
                collect(new Tuple2<>(s, s.length()));
            }
        }
    }

Split split = new Split("_");
tableEnv.registerFunction("split", split);
Table resultTable = sensorTable
    .joinLateral("split(id) as (word, length)")
    .select("id, ts, word, length");

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。

AggregateFunction 的工作原理如下：

• 首先，它需要一个累加器（Accumulator），用来保存聚合中间结果的数据结构；可以通过调用 createAccumulator() 方法创建空累加器。
• 随后，对每个输入行调用函数的 accumulate() 方法来更新累加器。
• 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。

测试：

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        DataStream<string> inputStream = env.readTextFile("D:\project\flink-demo\src\main\resources\sensor.txt");
        DataStream<sensorreading> dataStream = inputStream.map((str) -> {
            String[] split = str.split(" ");
            return new SensorReading(split[0], Long.parseLong(split[1]), Double.parseDouble(split[2]));
        });
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
        // 3. 将流转换成表
        Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream, "id, timestamp as ts, temperature as temp");

        // 4. 自定义聚合函数，求当前传感器的平均温度值
        // 4.1 table API
        AvgTemp avgTemp = new AvgTemp();

        // 需要在环境中注册UDF
        tableEnv.registerFunction("avgTemp", avgTemp);
        Table resultTable = sensorTable
                .groupBy("id")
                .aggregate( "avgTemp(temp) as avgtemp" )
                .select("id, avgtemp");

        // 4.2 SQL
        tableEnv.createTemporaryView("sensor", sensorTable);
        Table resultSqlTable = tableEnv.sqlQuery("select id, avgTemp(temp) " +
                " from sensor group by id");

        // 打印输出
        tableEnv.toRetractStream(resultTable, Row.class).print("result");
        tableEnv.toRetractStream(resultSqlTable, Row.class).print("sql");

        env.execute();
    }


    // 实现自定义的AggregateFunction
    public static class AvgTemp extends AggregateFunction<double, tuple2<double,="" integer="">>{
        @Override
        public Double getValue(Tuple2<double, integer=""> accumulator) {
            return accumulator.f0 / accumulator.f1;
        }

        @Override
        public Tuple2<double, integer=""> createAccumulator() {
            return new Tuple2<>(0.0, 0);
        }

        // 必须实现一个accumulate方法，来数据之后更新状态
        public void accumulate( Tuple2<double, integer=""> accumulator, Double temp ){
            accumulator.f0 += temp;
            accumulator.f1 += 1;
        }
    }

结果：

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。

用户定义表聚合函数，是通过继承 TableAggregateFunction 抽象类来实现的。

TableAggregateFunction 的工作原理如下:

• 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 createAccumulator() 方法可以创建空累加器。
• 随后，对每个输入行调用函数的 accumulate() 方法来更新累加器。
• 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。
  </double,></double,></double,></double,></tuple2<string,></tuple2<boolean,>