DataStream<String> sourceStream = streamEnv.fromElements("key_a", "key_b", "key_c", "key_d");
Table lookupTable = tableEnv.fromValues(
DataTypes.ROW(
DataTypes.FIELD("my_key", DataTypes.STRING()),
DataTypes.FIELD("my_value", DataTypes.STRING())
),
Expressions.row("key_a", "value_a"),
Expressions.row("key_b", "value_b")
);
我想离开加入流到桌子上。
这显然是一个简化的演示场景。在使用更大的生产数据集之前,我想了解如何使用Flink API通过玩具数据集实现这一点。
表联接上的文档显示了如何联接两个表并取回另一个表,这不是我想要的:
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/tableApi.html#joins
DataStream joins上的docs显示在一个时间窗口上连接两个流,这也不是我想要的:
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/stream/operators/joining.html
我相信这就是你要找的。此示例将源流转换为动态表,将其与查找表联接,然后将生成的动态表转换回流以进行打印。
相反,您可以使用DataStream API对结果流进行进一步处理。
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.Expressions;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
public class JoinExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
DataStream<String> sourceStream = env.fromElements("key_a", "key_b", "key_c", "key_d");
Table streamTable = tableEnv.fromDataStream(sourceStream, $("stream_key"));
Table lookupTable = tableEnv.fromValues(
DataTypes.ROW(
DataTypes.FIELD("lookup_key", DataTypes.STRING()),
DataTypes.FIELD("lookup_value", DataTypes.STRING())
),
Expressions.row("key_a", "value_a"),
Expressions.row("key_b", "value_b")
);
Table resultTable = streamTable
.join(lookupTable).where($("stream_key").isEqual($("lookup_key")))
.select($("stream_key"), $("lookup_value"));
DataStream<Row> resultStream = tableEnv.toAppendStream(resultTable, Row.class);
resultStream.print();
env.execute();
}
}
输出为
key_b,value_b
key_a,value_a
不幸的是,Kafka Flink连接器只支持-csv、json和avro格式。因此,我不得不使用较低级别的API(数据流)。 问题:如果我可以从datastream对象中创建一个表,那么我就可以接受在该表上运行的查询。它将使转换部分无缝和通用。是否可以在数据流对象上运行SQL查询?
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