这篇文章主要介绍“FlinkSQL API怎么调用”，在日常操作中，相信很多人在FlinkSQL API怎么调用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”FlinkSQL API怎么调用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。
Flink SQL 是面向用户的 API 层，在我们传统的流式计算领域，比如 Storm、Spark Streaming 都会提供一些 Function 或者 Datastream API，用户通过 Java 或 Scala 写业务逻辑，这种方式虽然灵活，但有一些不足，比如具备一定门槛且调优较难，随着版本的不断更新，API 也出现了很多不兼容的地方。
在这个背景下，毫无疑问，SQL 就成了我们最佳选择，之所以选择将 SQL 作为核心 API，是因为其具有几个非常重要的特点：
SQL 属于设定式语言，用户只要表达清楚需求即可，不需要了解具体做法；
SQL 可优化，内置多种查询优化器，这些查询优化器可为 SQL 翻译出最优执行计划；
SQL 易于理解，不同行业和领域的人都懂，学习成本较低；
SQL 非常稳定，在数据库 30 多年的历史中，SQL 本身变化较少；
流与批的统一，Flink 底层 Runtime 本身就是一个流与批统一的引擎，而 SQL 可以做到 API 层的流与批统一。
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。
Table API 和 SQL 需要引入的依赖有两个：planner 和 bridge
org.apache.flink flink-table-planner_2.11 1.10.0 org.apache.flink flink-table-api-scala-bridge_2.11 1.10.0
其中：
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、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。
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")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:
注册catalog
在内部 catalog 中注册表
执行 SQL 查询
注册用户自定义函数
将 DataStream 或 DataSet 转换为表
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.getExecutionEnvironmentval 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)
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。
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：
org.apache.flink flink-csv 1.10.0
代码非常类似，只需要把 withFormat 里的 OldCsv 改成Csv就可以了。
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。感兴趣的 小伙伴可以自行去研究，这里就不详细赘述了。
通过上面的学习，我们已经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。
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'")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。
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。
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.fromDataStreama(datStream)val sensorTable2 = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id, 'timestamp as 'ts)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”。
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。
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。
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")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：
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。
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。
其中：
插入（Insert）会被编码为添加消息；
删除（Delete）则编码为撤回消息；
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。
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。
插入（Insert）和更新（Update）都被编码为Upsert消息；
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。
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 kafkatableEnv.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")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：
org.apache.flink flink-json 1.10.0
代码实现如下：
// 输出到estableEnv.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")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：
org.apache.flink flink-jdbc_2.11 1.10.0
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 Mysqlval 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")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：
追加模式（Append Mode）
用于表只会被插入（Insert）操作更改的场景
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。
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：
未优化的逻辑查询计划
优化后的逻辑查询计划
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：
优化查询计划
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。
到此，关于“FlinkSQL API怎么调用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！