System.out.println(value.getField(0)); } }); Table myTable = tableEnvironment.fromDataStream...result,String.class); dataStreamResult.print(); environment.execute(); } 运行时报错 提示org.apache.flink.table.api.TableException
另外，还可以在 fromDataStream()方法里增加参数，用来重新命名列字段。...// 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....，f0 命名为 myLong Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("f1").as("myInt"), $("f0").as("myLong"...Table table = tableEnv.fromDataStream(stream); Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("user"...)); Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("user").as("myUser"), $("url").as("myUrl")); 4.
序 本文主要研究一下flink Table的Time Attributes apache-flink-training-table-api-sql-33-638.jpg Processing time...通过fromDataStream定义 DataStream> stream = ...; // declare an additional logical...field as a processing time attribute Table table = tEnv.fromDataStream(stream, "Username, Data, UserActionTime.proctime...userActionWindow")); 通过TableSource创建Table的话，可以通过实现DefinedRowtimeAttributes接口来定义Event time definedTimeAttributes flink-table.../org/apache/flink/table/sources/definedTimeAttributes.scala /** * Extends a [[TableSource]] to specify
聊聊flink的Table API及SQL Programs 序 本文主要研究一下flink的Table API及SQL Programs 实例 // for batch programs use ExecutionEnvironment...TableSink, same for SQL result tapiResult.insertInto("outputTable"); // execute env.execute(); 复制代码 本实例展示了flink...(stream, "myLong, myString"); 复制代码 这里通过StreamTableEnvironment.fromDataStream将DataStream转为Table Table转...Table table = tableEnv.fromDataStream(stream); // convert DataStream into Table with renamed fields...name as myName"); 复制代码 Row类型支持任意数量的字段，并允许字段值为null，它可以使用Position-based Mapping及Name-based Mapping 小结 flink
序 本文主要研究一下flink的Table API及SQL Programs flink-forward-sf-2017-timo-walther-table-sql-api-unified-apis-for-batch-and-stream-processing...TableSink, same for SQL result tapiResult.insertInto("outputTable"); // execute env.execute(); 本实例展示了flink...Table table = tableEnv.fromDataStream(stream); // convert DataStream into Table with renamed fields..."myAge", "myName" (name-based) Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, "age as myAge, name as...stream, "name as myName"); Row类型支持任意数量的字段，并允许字段值为null，它可以使用Position-based Mapping及Name-based Mapping 小结 flink
fromDataStream(DataStream, Schema)：将仅插入更改和任意类型的流解释为表。可选模式允许丰富列数据类型并添加时间属性、水印策略、其他计算列或主键。...它是 createTemporaryView(String, fromDataStream(DataStream)) 的快捷方式。...它是 createTemporaryView(String, fromDataStream(DataStream, Schema)) 的快捷方式。...fromDataStream 例子 下面的代码展示了如何将 fromDataStream 用于不同的场景。...因为 fromChangelogStream 的行为与 fromDataStream 类似，我们建议在继续之前阅读上一节。 此虚拟连接器还支持读取和写入流记录的行时元数据。
序 本文主要研究一下flink Table的Time Attributes Processing time 通过fromDataStream定义 DataStream<Tuple2<String, String...stream = ...; // declare an additional logical field as a processing time attribute Table table = tEnv.fromDataStream...table.window(Tumble.over("10.minutes").on("UserActionTime").as("userActionWindow")); 从DataStream创建Table的话，可以在fromDataStream...userActionWindow")); 通过TableSource创建Table的话，可以通过实现DefinedRowtimeAttributes接口来定义Event time definedTimeAttributes flink-table.../org/apache/flink/table/sources/definedTimeAttributes.scala /** * Extends a [[TableSource]] to specify
Table API和SQL捆绑在flink-table Maven工程中。...>flink-table_2.10 1.3.2 此外，您需要为Flink的Scala批处理或流式API添加依赖关系...相反，我们建议将Flink配置为在系统类加载器中包含flink-table依赖关系。这可以通过将./opt文件夹中的flink-table.jar文件复制到./lib文件夹来完成。...确保导入org.apache.flink.api.scala._和org.apache.flink.table.api.scala._以便使用Scala隐式转换。...通过导入包org.apache.flink.table.api.scala._除了用于Scala DataStream API的org.apache.flink.api.scala.
import org.apache.flink.table.api.scala._ import org.apache.flink.table.descriptors....5.1、代码实现 代码中实现非常简单，直接用 tableEnv.fromDataStream() 就可以了。...DataStream[String] = readData.flatMap(_.split(" ")) // 将word 转为 table val table = tableEnv.fromDataStream...基于名称的对应： val userTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream,'username as 'name,'id as 'myid) 基于位置的对应...： val userTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'name, 'id) Flink 的 DataStream 和 DataSet
在阅读本文之前，你应该阅读过的系列： 《Flink重点难点：时间、窗口和流Join》 《Flink重点难点：网络流控和反压》 《Flink重点难点：维表关联理论和Join实战》 《Flink重点难点：...代码表达 代码中实现非常简单，直接用tableEnv.fromDataStream()就可以了。...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")...代码如下： val stream = env.addSource(new SensorSource) val sensorTable = tableEnv .fromDataStream(stream
Flink 中的表 Table 概念也并不特殊，是由多个行 Row 数据构成的，每行又可以定义好多的列 Column 字段。...Flink 基于 Apache Calcite 来提供对 SQL 的支持。...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。...这样我们可以像在 MySQL、Hive 中那样直接通过编写 SQL 实现自己的需求，从而大大降低了 Flink 上手的难度。...可以通过 fromDataStream 得到表的 Table 对象。得到 Table 对象之后，就可以调用 API 进行各种转换操作了。
org.apache.flink.table.api.scala._ import org.apache.flink.table.api....element: SensorReading): Long = element.timestamp * 1000L }) val sensorTable: Table = tableEnv.fromDataStream...element: SensorReading): Long = element.timestamp * 1000L }) val sensorTable: Table = tableEnv.fromDataStream...element: SensorReading): Long = element.timestamp * 1000L }) val sensorTable: Table = tableEnv.fromDataStream...SensorReading): Long = element.timestamp * 1000L }) // 将数据注册成一张临时表 val dataTable = tableEnv.fromDataStream
将流（DataStream）转换成表（Table） （1）调用fromDataStream()方法 想要将一个DataStream转换成表也很简单，可以通过调用表环境的fromDataStream()方法来实现...另外，还可以在fromDataStream()方法里增加参数，用来重新命名列字段。...(stream); Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("user")); Table table = tableEnv.fromDataStream...我们调用fromDataStream()方法创建表时，可以追加参数来定义表中的字段结构；这时可以给某个字段加上.rowtime() 后缀，就表示将当前字段指定为事件时间属性。...我们调用fromDataStream()方法创建表时，可以用.proctime()后缀来指定处理时间属性字段。
import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.table.api.Table import org.apache.flink.table.api.scala...dataArray(0), dataArray(1).toLong, dataArray(2).toDouble) }) val sensorTable: Table = tableEnv.fromDataStream...._ import org.apache.flink.table.api.Table import org.apache.flink.table.api.scala._ import org.apache.flink.types.Row...).assignAscendingTimestamps(_.temperature * 1000L) // 方式一 val sensorTable: Table = tableEnv.fromDataStream...(dataStream, 'id, 'temperature.rowtime, 'timestamp) // 方式二 val sensorTable2 = tableEnv.fromDataStream
今天是 Flink 从 0 到 1 系列的第 2 篇：《WordCount及FlinkSQL》。 目标：通过每天一小会儿，熟悉 Flink 大大小小知识点。...org.apache.flink flink-java ${flink.version...注册成表，转为视图&查询 Table WordCountTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream); tableEnv.createTemporaryView...} } }); //DataStream 转sql & 查询 Table WordCountTable = tableEnv.fromDataStream...line.split(',')) .map(word => WC(word, 1L)) // 转换为一个表(table) & 查询 val inputTable = tableEnv.fromDataStream
常用方法 Flink Table 内置的聚合方法包括： sum()：求和 count()：计数 avg()：平均值 min()：最小值 max()：最大值 stddevPop()：计算整个波动总体的标准偏差...stddevSamp()：计算样本数据的标准偏差 varPop()：计算整个波动总体的方差 varSamp()：计算样本数据的方差 另外，Flink Table 还支持自定义聚合方法。...示例 示例： import org.apache.flink.table.api._ import org.apache.flink.table.api.bridge.scala._ import org.apache.flink.api.scala...._ import org.apache.flink.types.Row import org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction object...Hello"), (2L, 2, "Hello"), (3L, 2, "Hello"), (4L, 3, "World")) val table = tEnv.fromDataStream
import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream...; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.table.api.Table...; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; import java.util.Arrays; import...static org.apache.flink.table.api.Expressions.$; /** * Author lanson * Desc */ public class FlinkSQL_Table_Demo01..., "beer", 1))); //3.注册表 // convert DataStream to Table Table tableA = tEnv.fromDataStream
1.序篇 废话不多说，咱们先直接上本文的目录和结论，小伙伴可以先看结论快速了解博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助： 背景及应用场景介绍：博主期望你能了解到，Flink 支持了 SQL 和 Table...import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment...; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment...使用 StreamTableEnvironment::fromDataStream API 将 DataStream 转为 Table Table inputTable = tableEnv.fromDataStream...John] 可以看到重点的接口就是： StreamTableEnvironment::toDataStream：将 Table 转为 DataStream StreamTableEnvironment::fromDataStream
flink与kafka整合是很常见的一种实时处理场景，尤其是kafka 0.11版本以后生产者支持了事务，使得flink与kafka整合能实现完整的端到端的仅一次处理，虽然这样会有checkpoint周期的数据延迟...1.flink sql与kafka整合方式介绍 flink SQL与kafka整合有多种方式，浪尖就在这里总结一下： 1.datastream转table 通过addsource和addsink API...= ... // Convert the DataStream into a Table with default fields "f0", "f1"Table table1 = tableEnv.fromDataStream...stream); // Convert the DataStream into a Table with fields "myLong", "myString"Table table2 = tableEnv.fromDataStream...更多flink内容，欢迎加入浪尖知识星球，与750+好友一起学习。
代码表达 代码中实现非常简单，直接用tableEnv.fromDataStream()就可以了。...(dataStream) val sensorTable2 = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id, 'timestamp as 'ts) 数据类型与Table...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...代码如下： val stream = env.addSource(new SensorSource) val sensorTable = tableEnv .fromDataStream(stream
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