Question

Apache Flink 具有两个关系 API - Table API 和 SQL - 用于统一流和批处理。 Table API 是 Scala 和 Java 语言集成查询 API，允许以非常直观的方式组合来自关系 算子的查询，例如选择，过滤和连接。Flink 的 SQL 支持基于实现 SQL 标准的 Apache Calcite 。无论输入是批输入（DataSet）还是流输入（DataStream），任一接口中指定的查询都具有相同的语义并指定相同的结果。

Table API 和 SQL 接口彼此紧密集成，以及 Flink 的 DataStream 和 DataSet API。您可以轻松地在基于 API 构建的所有 API 和库之间切换。例如，您可以使用 CEP 库 从 DataStream 中提取模式，然后使用 Table API 分析模式，或者可以在预处理上运行 Gelly 图算法 之前使用 SQL 查询扫描，过滤和聚合批处理表数据。

请注意， Table API 和 SQL 尚未完成函数并且正在积极开发中。并非[ Table API，SQL]和[stream，batch]输入的每种组合都支持所有 算子操作。

建立

Table API 和 SQL 捆绑在 flink-table Maven 工件中。必须将以下依赖项添加到项目中才能使用 Table API 和 SQL：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-table_2.11</artifactId>
  <version>1.7-SNAPSHOT</version>
</dependency>

此外，您需要为 Flink 的 Scala 批处理或流 API 添加依赖项。对于批处理查询，您需要添加：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-scala_2.11</artifactId>
  <version>1.7-SNAPSHOT</version>
</dependency>

对于流式查询，您需要添加：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
  <version>1.7-SNAPSHOT</version>
</dependency>

注意： 由于 Apache Calcite 中的一个问题阻止了用户类加载器被垃圾收集，我们 不 建议构建包含 flink-table 依赖项的 fat-jar 。相反，我们建议配置 Flink 以 flink-table 在系统类加载器中包含依赖项。这可以通过将 flink-table.jar 文件从 ./opt 文件夹复制到文件夹来完成 ./lib 。有关详细信息，请参阅 这些说明

下一步

• Concepts＆Common API ： Table API 和 SQL 的共享概念和 API。
• Streaming Table API 和 SQL ： Table API 或 SQL 的特定于流的文档，例如时间属性的配置和更新结果的处理。
• Table API ： Table API 支持的 算子操作和 API。
• SQL ：支持 SQL 的 算子操作和语法
• 表源和接收器 ：从外部存储系统读取表并将表发送到外部存储系统。
• 用户定义的函数 ： 用户定义函数的 定义和用法。