Apache Beam SQLTransform:没有架构时无法调用getSchema

Apache Beam SQLTransform 是 Apache Beam 中的一个组件，它允许你在 Beam 流处理管道中使用 SQL 查询数据。这个组件依赖于 Apache Calcite 来解析和优化 SQL 查询。当你尝试在没有定义架构（schema）的情况下调用 getSchema 方法时，会遇到错误，因为 SQLTransform 需要知道数据的预期结构来正确地执行查询。

基础概念

Apache Beam: 一个开源的统一模型，用于定义批处理和流处理的数据并行处理管道。
SQLTransform: Beam 中的一个转换组件，允许使用 SQL 语句来处理数据。
Schema: 数据的结构描述，包括字段名称、类型等信息。

类型

流处理: 实时处理数据流。
批处理: 处理静态数据集。

应用场景

ETL（Extract, Transform, Load）: 从不同数据源提取数据，转换数据格式，然后加载到数据仓库。
实时分析: 对实时数据流进行分析，如监控系统日志、用户行为分析等。

问题原因

没有定义架构时，SQLTransform 无法确定数据的结构，因此无法执行 SQL 查询。这是因为 SQL 查询需要知道每个字段的数据类型以及它们之间的关系。

解决方法

要解决这个问题，你需要在使用 SQLTransform 之前定义数据的 schema。以下是一个简单的示例，展示如何在 Beam 管道中定义 schema 并使用 SQLTransform：

import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.extensions.sql.SqlTransform;
import org.apache.beam.sdk.schemas.Schema;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;
import org.apache.beam.sdk.values.Row;

public class BeamSqlTransformExample {
  public static void main(String[] args) {
    Pipeline pipeline = Pipeline.create();

    // 定义 schema
    Schema schema = Schema.of(
        Field.of("id", StandardTypes.INT32),
        Field.of("name", StandardTypes.STRING)
    );

    // 创建一个包含数据的 PCollection<Row>
    PCollection<Row> input = pipeline.apply(Create.of(
        Row.withSchema(schema).addValues(1, "Alice").build(),
        Row.withSchema(schema).addValues(2, "Bob").build()
    ));

    // 使用 SQLTransform
    PCollection<Row> output = input.apply(SqlTransform.query("SELECT id, name FROM PCOLLECTION"));

    // 输出结果
    output.apply(MapElements.into(TypeDescriptors.strings()).via(row -> row.toString()));

    pipeline.run().waitUntilFinish();
  }
}

在这个示例中，我们首先定义了一个简单的 schema，然后创建了一个包含数据的 PCollection<Row>。之后，我们应用了 SQLTransform 来执行一个简单的 SQL 查询，并输出结果。