Flink Table API和Flink SQL处理Row类型字段案例

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Flink Table API和Flink SQL处理Row类型字段案例

从数据源获取Row类型数据流并使用Flink Table API和Flink SQL进行处理。

import org.apache.flink.apimon.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;public class RowTypeExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 创建流执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 创建Table环境EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);// 创建一个包含姓名、年龄和性别的数据流，并将其转换为Row类型的数据流DataStream<Row> dataStream = env.fromElements(Row.of("Alice", 25, "female"),Row.of("Bob", 30, "male"),Row.of("Charlie", 28, "male")).returns(Types.ROW(Types.STRING, Types.INT, Types.STRING));// 将数据流注册为表tableEnv.createTemporaryView("myTable", dataStream, "name, age, gender");// 使用Table API进行查询Table resultTable = tableEnv.from("myTable").select("name, age").filter("gender = 'male'");// 将查询结果转换为数据流DataStream<Row> resultStream = tableEnv.toAppendStream(resultTable, Row.class);// 打印数据流resultStream.print();// 执行任务env.execute("RowTypeExample");}
}

首先创建了一个包含姓名、年龄和性别的Row类型的数据流，并将其注册为临时表。

然后，使用Table API进行查询操作，并将查询结果转换为数据流进行打印。