Table API & SQL

Apache Flink 有两种关系型 API 来做流批统一处理：Table API 和 SQL。Table API 是用于 Scala 和 Java 语言的查询API，它可以用一种非常直观的方式来组合使用选取、过滤、join 等关系型算子。Flink SQL 是基于 Apache Calcite 来实现的标准 SQL。这两种 API 中的查询对于批（DataSet）和流（DataStream）的输入有相同的语义，也会产生同样的计算结果。

Table API 和 SQL 两种 API 是紧密集成的，以及 DataStream 和 DataSet API。你可以在这些 API 之间，以及一些基于这些 API 的库之间轻松的切换。比如，你可以先用 CEP 从 DataStream 中做模式匹配，然后用 Table API 来分析匹配的结果；或者你可以用 SQL 来扫描、过滤、聚合一个批式的表，然后再跑一个 Gelly 图算法 来处理已经预处理好的数据。

注意：Table API 和 SQL 现在还处于活跃开发阶段，还没有完全实现所有的特性。不是所有的 [Table API，SQL] 和 [流，批] 的组合都是支持的。

依赖图

从1.9开始，Flink 提供了两个 Table Planner 实现来执行 Table API 和 SQL 程序：Blink Planner 和 Old Planner，Old Planner 在1.9之前就已经存在了。 Planner 的作用主要是把关系型的操作翻译成可执行的、经过优化的 Flink 任务。两种 Planner 所使用的优化规则以及运行时类都不一样。 它们在支持的功能上也有些差异。

注意 对于生产环境，我们建议使用在1.11版本之后已经变成默认的Blink Planner。

所有的 Table API 和 SQL 的代码都在 flink-table 或者 flink-table-blink Maven artifacts 下。

下面是各个依赖：

  • flink-table-common: 公共模块，比如自定义函数、格式等需要依赖的。
  • flink-table-api-java: Table 和 SQL API，使用 Java 语言编写的，给纯 table 程序使用（还在早期开发阶段，不建议使用）
  • flink-table-api-scala: Table 和 SQL API，使用 Scala 语言编写的，给纯 table 程序使用（还在早期开发阶段，不建议使用）
  • flink-table-api-java-bridge: Table 和 SQL API 结合 DataStream/DataSet API 一起使用，给 Java 语言使用。
  • flink-table-api-scala-bridge: Table 和 SQL API 结合 DataStream/DataSet API 一起使用，给 Scala 语言使用。
  • flink-table-planner: table Planner 和运行时。这是在1.9之前 Flink 的唯一的 Planner，但是从1.11版本开始我们不推荐继续使用。
  • flink-table-planner-blink: 新的 Blink Planner，从1.11版本开始成为默认的 Planner。
  • flink-table-runtime-blink: 新的 Blink 运行时。
  • flink-table-uber: 把上述模块以及 Old Planner 打包到一起，可以在大部分 Table & SQL API 场景下使用。打包到一起的 jar 文件 flink-table-*.jar 默认会直接放到 Flink 发行版的 /lib 目录下。
  • flink-table-uber-blink: 把上述模块以及 Blink Planner 打包到一起，可以在大部分 Table & SQL API 场景下使用。打包到一起的 jar 文件 flink-table-blink-*.jar 默认会放到 Flink 发行版的 /lib 目录下。

关于如何使用 Old Planner 以及 Blink Planner，可以参考公共 API。

Table 程序依赖

取决于你使用的编程语言，选择 Java 或者 Scala API 来构建你的 Table API 和 SQL 程序：

  1. <!-- Either... -->
  2. <dependency>
  3.   <groupId>org.apache.flink</groupId>
  4.   <artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.11</artifactId>
  5.   <version>1.13.0</version>
  6.   <scope>provided</scope>
  7. </dependency>
  8. <!-- or... -->
  9. <dependency>
  10.   <groupId>org.apache.flink</groupId>
  11.   <artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.11</artifactId>
  12.   <version>1.13.0</version>
  13.   <scope>provided</scope>
  14. </dependency>

除此之外，如果你想在 IDE 本地运行你的程序，你需要添加下面的模块，具体用哪个取决于你使用哪个 Planner：

  1. <!-- Either... (for the old planner that was available before Flink 1.9) -->
  2. <dependency>
  3.   <groupId>org.apache.flink</groupId>
  4.   <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
  5.   <version>1.13.0</version>
  6.   <scope>provided</scope>
  7. </dependency>
  8. <!-- or.. (for the new Blink planner) -->
  9. <dependency>
  10.   <groupId>org.apache.flink</groupId>
  11.   <artifactId>flink-table-planner-blink_2.11</artifactId>
  12.   <version>1.13.0</version>
  13.   <scope>provided</scope>
  14. </dependency>

内部实现上，部分 table 相关的代码是用 Scala 实现的。所以，下面的依赖也需要添加到你的程序里，不管是批式还是流式的程序：

  1. <dependency>
  2.   <groupId>org.apache.flink</groupId>
  3.   <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
  4.   <version>1.13.0</version>
  5.   <scope>provided</scope>
  6. </dependency>

扩展依赖

如果你想实现自定义格式来解析 Kafka 数据，或者自定义函数，下面的依赖就足够了，编译出来的 jar 文件可以直接给 SQL Client 使用：

  1. <dependency>
  2.   <groupId>org.apache.flink</groupId>
  3.   <artifactId>flink-table-common</artifactId>
  4.   <version>1.13.0</version>
  5.   <scope>provided</scope>
  6. </dependency>

当前，本模块包含以下可以扩展的接口：

  • SerializationSchemaFactory
  • DeserializationSchemaFactory
  • ScalarFunction
  • TableFunction
  • AggregateFunction

接下来？

  • 公共概念和 API: Table API 和 SQL 公共概念以及 API。
  • 数据类型: 内置数据类型以及它们的属性
  • 流式概念: Table API 和 SQL 中流式相关的文档，比如配置时间属性和如何处理更新结果。
  • 连接外部系统: 读写外部系统的连接器和格式。
  • Table API: Table API 支持的操作。
  • SQL: SQL 支持的操作和语法。
  • 内置函数: Table API 和 SQL 中的内置函数。
  • SQL Client: 不用编写代码就可以尝试 Flink SQL，可以直接提交 SQL 任务到集群上。