Apache Flink 漫谈系列(13) - Table API 概述

我们创建一个TableAPIOverviewITCase.scala 用于接下来介绍Flink Table API算子的功能体验。代码如下：

import org.apache.flink.api.scala._ 
import org.apache.flink.runtime.state.StateBackend 
import org.apache.flink.runtime.state.memory.MemoryStateBackend 
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic 
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction 
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction 
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction.SourceContext 
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment 
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark 
import org.apache.flink.table.api.{Table, TableEnvironment} 
import org.apache.flink.table.api.scala._ 
import org.apache.flink.types.Row 
import org.junit.rules.TemporaryFolder 
import org.junit.{Rule, Test} 
 
import scala.collection.mutable 
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer 
 
class Table APIOverviewITCase { 
 
// 客户表数据 
val customer_data = new mutable.MutableList[(String, String, String)] 
customer_data.+=(("c_001", "Kevin", "from JinLin")) 
customer_data.+=(("c_002", "Sunny", "from JinLin")) 
customer_data.+=(("c_003", "JinCheng", "from HeBei")) 
 
 
// 订单表数据 
val order_data = new mutable.MutableList[(String, String, String, String)] 
order_data.+=(("o_001", "c_002", "2018-11-05 10:01:01", "iphone")) 
order_data.+=(("o_002", "c_001", "2018-11-05 10:01:55", "ipad")) 
order_data.+=(("o_003", "c_001", "2018-11-05 10:03:44", "flink book")) 
 
// 商品销售表数据 
val item_data = Seq( 
Left((1510365660000L, (1510365660000L, 20, "ITEM001", "Electronic"))), 
Right((1510365660000L)), 
Left((1510365720000L, (1510365720000L, 50, "ITEM002", "Electronic"))), 
Right((1510365720000L)), 
Left((1510365780000L, (1510365780000L, 30, "ITEM003", "Electronic"))), 
Left((1510365780000L, (1510365780000L, 60, "ITEM004", "Electronic"))), 
Right((1510365780000L)), 
Left((1510365900000L, (1510365900000L, 40, "ITEM005", "Electronic"))), 
Right((1510365900000L)), 
Left((1510365960000L, (1510365960000L, 20, "ITEM006", "Electronic"))), 
Right((1510365960000L)), 
Left((1510366020000L, (1510366020000L, 70, "ITEM007", "Electronic"))), 
Right((1510366020000L)), 
Left((1510366080000L, (1510366080000L, 20, "ITEM008", "Clothes"))), 
Right((151036608000L))) 
 
// 页面访问表数据 
val pageAccess_data = Seq( 
Left((1510365660000L, (1510365660000L, "ShangHai", "U0010"))), 
Right((1510365660000L)), 
Left((1510365660000L, (1510365660000L, "BeiJing", "U1001"))), 
Right((1510365660000L)), 
Left((1510366200000L, (1510366200000L, "BeiJing", "U2032"))), 
Right((1510366200000L)), 
Left((1510366260000L, (1510366260000L, "BeiJing", "U1100"))), 
Right((1510366260000L)), 
Left((1510373400000L, (1510373400000L, "ShangHai", "U0011"))), 
Right((1510373400000L))) 
 
// 页面访问量表数据2 
val pageAccessCount_data = Seq( 
Left((1510365660000L, (1510365660000L, "ShangHai", 100))), 
Right((1510365660000L)), 
Left((1510365660000L, (1510365660000L, "BeiJing", 86))), 
Right((1510365660000L)), 
Left((1510365960000L, (1510365960000L, "BeiJing", 210))), 
Right((1510366200000L)), 
Left((1510366200000L, (1510366200000L, "BeiJing", 33))), 
Right((1510366200000L)), 
Left((1510373400000L, (1510373400000L, "ShangHai", 129))), 
Right((1510373400000L))) 
 
// 页面访问表数据3 
val pageAccessSession_data = Seq( 
Left((1510365660000L, (1510365660000L, "ShangHai", "U0011"))), 
Right((1510365660000L)), 
Left((1510365720000L, (1510365720000L, "ShangHai", "U0012"))), 
Right((1510365720000L)), 
Left((1510365720000L, (1510365720000L, "ShangHai", "U0013"))), 
Right((1510365720000L)), 
Left((1510365900000L, (1510365900000L, "ShangHai", "U0015"))), 
Right((1510365900000L)), 
Left((1510366200000L, (1510366200000L, "ShangHai", "U0011"))), 
Right((1510366200000L)), 
Left((1510366200000L, (1510366200000L, "BeiJing", "U2010"))), 
Right((1510366200000L)), 
Left((1510366260000L, (1510366260000L, "ShangHai", "U0011"))), 
Right((1510366260000L)), 
Left((1510373760000L, (1510373760000L, "ShangHai", "U0410"))), 
Right((1510373760000L))) 
 
val _tempFolder = new TemporaryFolder 
 
// Streaming 环境 
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment 
val tEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) 
env.setParallelism(1) 
env.setStateBackend(getStateBackend) 
 
def getProcTimeTables(): (Table, Table) = { 
// 将order_tab, customer_tab 注册到catalog 
val customer = env.fromCollection(customer_data).toTable(tEnv).as('c_id, 'c_name, 'c_desc) 
val order = env.fromCollection(order_data).toTable(tEnv).as('o_id, 'c_id, 'o_time, 'o_desc) 
(customer, order) 
} 
 
 
def getEventTimeTables(): (Table, Table, Table, Table) = { 
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) 
// 将item_tab, pageAccess_tab 注册到catalog 
val item = 
env.addSource(new EventTimeSourceFunction[(Long, Int, String, String)](item_data)) 
.toTable(tEnv, 'onSellTime, 'price, 'itemID, 'itemType, 'rowtime.rowtime) 
 
val pageAccess = 
env.addSource(new EventTimeSourceFunction[(Long, String, String)](pageAccess_data)) 
.toTable(tEnv, 'accessTime, 'region, 'userId, 'rowtime.rowtime) 
 
val pageAccessCount = 
env.addSource(new EventTimeSourceFunction[(Long, String, Int)](pageAccessCount_data)) 
.toTable(tEnv, 'accessTime, 'region, 'accessCount, 'rowtime.rowtime) 
 
val pageAccessSession = 
env.addSource(new EventTimeSourceFunction[(Long, String, String)](pageAccessSession_data)) 
.toTable(tEnv, 'accessTime, 'region, 'userId, 'rowtime.rowtime) 
 
(item, pageAccess, pageAccessCount, pageAccessSession) 
} 
 
 
@Rule 
def tempFolder: TemporaryFolder = _tempFolder 
 
def getStateBackend: StateBackend = { 
new MemoryStateBackend() 
} 
 
def procTimePrint(result: Table): Unit = { 
val sink = new RetractingSink 
result.toRetractStream[Row].addSink(sink) 
env.execute() 
} 
 
def rowTimePrint(result: Table): Unit = { 
val sink = new RetractingSink 
result.toRetractStream[Row].addSink(sink) 
env.execute() 
} 
 
@Test 
def testProc(): Unit = { 
val (customer, order) = getProcTimeTables() 
val result = ...// 测试的查询逻辑 
procTimePrint(result) 
} 
 
@Test 
def testEvent(): Unit = { 
val (item, pageAccess, pageAccessCount, pageAccessSession) = getEventTimeTables() 
val result = ...// 测试的查询逻辑 
procTimePrint(result) 
} 
 
} 
 
// 自定义Sink 
final class RetractingSink extends RichSinkFunction[(Boolean, Row)] { 
var retractedResults: ArrayBuffer[String] = null 
 
 
override def open(parameters: Configuration): Unit = { 
super.open(parameters) 
retractedResults = mutable.ArrayBuffer.empty[String] 
} 
 
def invoke(v: (Boolean, Row)) { 
retractedResults.synchronized { 
val vvalue = v._2.toString 
if (v._1) { 
retractedResults += value 
} else { 
val idx = retractedResults.indexOf(value) 
if (idx >= 0) { 
retractedResults.remove(idx) 
} else { 
throw new RuntimeException("Tried to retract a value that wasn't added first. " + 
"This is probably an incorrectly implemented test. " + 
"Try to set the parallelism of the sink to 1.") 
} 
} 
} 
 
} 
 
override def close(): Unit = { 
super.close() 
retractedResults.sorted.foreach(println(_)) 
} 
} 
 
// Water mark 生成器 
class EventTimeSourceFunction[T]( 
dataWithTimestampList: Seq[Either[(Long, T), Long]]) extends SourceFunction[T] { 
override def run(ctx: SourceContext[T]): Unit = { 
dataWithTimestampList.foreach { 
case Left(t) => ctx.collectWithTimestamp(t._2, t._1) 
case Right(w) => ctx.emitWatermark(new Watermark(w)) 
} 
} 
 
override def cancel(): Unit = ??? 
} 

2. SELECT

（编辑：核心网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!