FlinkSQL学习笔记（二）表界说详解
写在前面本小节主要阐明了FlinkSQL在界说表时间的一些根本规则，其中包罗：
1、Catalog为核心的临时表、永久表、视图的关系
2、Table对象和SQL界说表的方式
3、表界说过程中的schema、format、watermark、connector的根本利用方式
4、以kafka connector为例，具体阐明了如何建表并获取元数据的过程
【这边并没有按照视频推导，而是按照官方文档自己一步步完成的，这个可以点个赞】
【碰到题目要学会看日记，无论是否为SQL，日记很重要】
难度自己不大，主要在于如何灵活运用，实在本质上在于对于官方文档的利用。
1、表的概述以及类别
[*] 表的表示结构
catalog name：元数据空间，常用于标识不同的“源”，比如hive catalog，inner catalog等；使得Flink里面创建的表hive中能查到，但是不一定可以取数，原因在于这里不同的“源”的界说在hive中没有，不一定可以查到。更多细节参考补充阐明。
database name：通常语义中的“库”
table name：通常语义中的“表”
[*] 表与视图
FlinkSQL中的表，可以是Virtual的（view视图）和regular的（table通例表）
table形貌了一个物理上的外部数据源，如文件、数据库表、kafka消息topic
view则基于表创建，代表一个或多个表上的一段计算逻辑（就是对一段查询筹划的逻辑封装）
（不管是table照旧view，在tableAPI中得到的都是table对象）
[*] 临时表与永久表
临时表（视图）：创建时带temporary关键字（create temporary view，create temporary table）；表 schema 只维护在所属 flink session 运行时内存中；当所属的 flink session 结束后表信息将不复存在；且该表无法在 flink session 间共享；
永久表（视图）：创建时不带temporary关键字（create view，create table）；表 schema 可记载在外部持久化的元数据管理器中（比如 hive 的 metastore）；当所属 flink session 结束后，该表信息不会丢失；且在不同 flink session 中都可访问到该表的信息。
注：永久表的元数据如果不持久化，也没有办法持久。
2、表的的界说概述
下面内容简单相识即可，本质上照旧对建表API的利用，实际运用过程中注意Stream、Table、SQL之间的切换方式即可。
2.1、基于TableAPI创建
[*]从已存在的表
Table table = tableEnv.from("test-table");//通过在env的catalog中注册的表名，获取Table对象//通过在env的catalog中注册的表名，获取Table对象
[*]从 TableDescriptor（毗连器/format/schema/options）,本质上照旧from方法
Table table = tableEnv.from(TableDescriptor
.forConnector("kafka")
.schema(Schema.newBuilder()
.column("id", DataTypes.INT())
.column("name", DataTypes.STRING())
.column("age", DataTypes.INT())
.column("gender", DataTypes.STRING())
.build())
.format("json")
.option("topic", "testTopic")
.option("properties.bootstrap.servers", "192.168.247.129:9092")
.option("properties.group.id", "testGroup")
.option("scan.startup.mode", "earliest-offset")
.option("json.fail-on-missing-field", "false")
.option("json.ignore-parse-errors", "true")
.build());
[*]从 DataStream获取
这里 主动推断 schema（反射手段），如果必要自界说的话，看看Schema的利用大概是一个很不错的选择，通过SQL创建的篇章里面给了一个简单的例子。
DataBean bean1 = new DataBean(1, "s1", "e1", "pg1", 1000);
DataBean bean2 = new DataBean(2, "s2", "e3", "pg1", 1000);
DataStreamSource<DataBean> dataStream1 = env.fromElements(bean1, bean2);
[*]从 Table对象上的查询 api生成
通过 Table上调用查询 api，生成新的 Table对象（本质上就是 view）
Table table = table3.select($("guid"), $("uuid"));
[*]从测试数据
Table table2 = tableEnv.fromValues(
DataTypes.ROW(
DataTypes.FIELD("id", DataTypes.INT()),
DataTypes.FIELD("name", DataTypes.STRING())),
Row.of(1, "jack")
);
2.2、基于TableSQL创建[不返回Table对象]
[*]从已存在的dataStream注册
tableEnv.createTemporaryView("t1",table2);
[*]从已存在的Table对象注册
tableEnv.createTemporaryView("t1",table2);
[*]从TableDescriptor（毗连器）注册
DataBean bean1 = new DataBean(1, "s1", "e1", "pg1", 1000);
DataBean bean2 = new DataBean(1, "s1", "e1", "pg1", 1000);
DataStreamSource<DataBean> dataStream1 = tableEnv.fromElements(bean1, bean2);
Schema schema = Schema.Builder.column...build();
tenv.createTemporaryView("t1",dataStream1,schema);
[*]通过Connector注册
tenv.createTable("t1", TableDescriptor.forConnector("filesystem")
.option("path", "file:///d:/a.txt")
.format("csv")
.schema(Schema.newBuilder()
.column("guid",DataTypes.STRING())
.column("name",DataTypes.STRING())
.column("age",DataTypes.STRING())
.build())
.build());
[*]实验SQL的DDL语句注册
tableEnv.executeSql(
" CREATE TABLE KafkaTable ( "
+ " `user_id` BIGINT, "
+ " `item_id` BIGINT, "
+ " `behavior` STRING, "
+ " `ts` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp' "
+ " ) WITH ( "
+ " 'connector' = 'kafka', "
+ " 'topic' = 'user_behavior', "
+ " 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', "
+ " 'properties.group.id' = 'testGroup', "
+ " 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', "
+ " 'format' = 'csv' "
+ " ) "
);
3、catalog详解
3.1、什么是catalog
一句话：catalog就是一个元数据空间，简单说就是记载、获取元数据（表界说信息）的实体；
flinkSQL在运行时，可以拥有多个catalog，它们由catalogManager模块来注册、管理；
CatalogManager中可以注册多个元数据空间；
flinkSQL环境创建之初，就会初始化一个默认的元数据空间
空间名称：default_catalog
空间实现类：GenericInMemoryCatalog，默认的元数据空间对象
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/e6692172dd2d4c9926d836aa95083101.png
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/f53b7f54090bc43a3605b5ace775ce48.png
元数据空间管理对象：CatalogManager
①：用于记载Session中所有的Catalog
②：初始化一个默认的Catalog
③：初始化用于记载Session中注册的临时表
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/7e28d90ab5e8bd8f5f6575ffb523c22e.png
3.2、深入测试catalog
[*]注册一个HiveCatalog
// 创建一个hive元数据空间的实现对象
HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog("hive", "default", "conf");
// 将hive元数据空间对象注册到环境中
tableEnv.registerCatalog("myHiveCatalog",hiveCatalog);
[*]实验分别在不同的Catalog中创建表、视图、临时表
//1、尝试在HiveCatalog中建表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS myHiveCatalog.`default`.t_kafka (...)");
//2、默认在DefaultCatalog中建表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE t_kafka2 (...)");
//3、在HiveCatalog中创建视图
tableEnv.executeSql("CREATE VIEW IF NOT EXISTS myHiveCatalog.`default`.t_kafka_view ...");
//4、创建临时表，指定HiveCatalog
tableEnv.executeSql("create temporary table myHiveCatalog.`default`.test_temporary_hive...");
[*]查看CatalogManager，得到Catalog的结果，临时表单独存在在temporaryTables
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/daa72ed5fc35dbb920d02e71f47f7f50.png
3.3、临时表与永久表的底层差异
结论1：如果利用hive元数据空间窗口表、视图，则：
[*]永久表（视图）的元信息，都会被写入 hive的元数据管理器中，从而可以实现永久存在
[*]临时表（视图）的元信息，并不会写入 hive的元数据管理其中，而是放在 catalogManager的一个 temporaryTables的内存 hashmap中记载
[*]临时表空间中的表名（全名）如果与 hive空间中的表名雷同，则查询时会优先选择临时表空间的表
结论 2：如果选择 GenericInMemoryCatalog元数据空间来创建表、视图，则：
[*]永久表（视图）的元信息，都会被写入 GenericInMemoryCatalog的元数据管理器中（内存中）
[*]临时表（视图）的元信息，放在 catalogManager的一个 temporaryTables的内存 hashmap中记载
[*]无论永久照旧临时，当 flink的运行 session结束后，所创建的表（永久、临时）都将不复存在
3.4、如何理解hive catalog
注：本质区别，这也阐明之前为啥有的时间进行查询的时间必要切换查询引擎
flinksql利用 hive catalog来建表（查询、修改、删除表），本质上只是利用了 hive的 metastore服务；
更具体来说，flinksql只是把 flinksql的表界说信息，按照 hive元数据的情势，托管到 hive的 metastore中而已！
固然，hive中也能看到这些托管的表信息，但是，并不能利用它底层的 mapreduce大概 spark引擎来查询这些表；
因为 mapreduce大概 spark引擎，并不能理解 flinksql表界说中的信息，也无法为这些界说信息提供相应的组件去读取数据（比如，mr大概 spark就没有 flinksql中的各种 connector组件)
4、表界说详解
4.1、schema字段界说详解
[*]physical column，物理字段：源自于“外部存储”体系自己 schema中的字段
如 kafka消息的 key、value（json格式）中的字段；mysql表中的字段；hive表中的字段；parquet文件中的字段……
[*]computed column，表达式字段（逻辑字段）：在物理字段上施加一个 sql表达式，并将表达式结果界说为一个字段
[*]metadata column，元数据字段：泉源于 connector从外部存储体系中获取到的“外部体系元信息”。比如，kafka的消息，通常意义上的数据内容是在 record的 key和 value中的，而实质上（底层角度来看），kafka中的每一条 record，不但带了 key和 value数据内容，还带了这条 record所属的 topic，所属的 partition，地点的 offset，以及 record的 timetamp和 timestamp范例等“元信息”,而 flink的 connector可以获取并暴露这些元信息，并允许用户将这些信息界说成 flinksql表中的字段；
[*]主键约束：flinkSQL自己也支持主键约束，这个目前没有效到，感觉应该可以类别Mysql的主键约束理解。
4.2、format组件
connector毗连器在对接外部存储时，根据外部存储中的数据格式不同，必要用到不同的 format组件；
format组件的作用就是：告诉毗连器，如何分析外部存储中的数据及映射到表 schema
这里枚举常见的两种format
json
[*]flink官网文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/docs/connectors/table/formats/json/
[*]假定有如下的json格式的数据：{"id":1,"friends":[{"name":"a","info":{"addr":"bj","gender":"male"}},{"name":"b","info":{"addr":"sh","gender":"female"}}]}
[*]flinkSQL语句
tableEnvironment.executeSql(
" CREATE TABLE t_json( "
+ " id INT, "
+ " friends ARRAY<ROW<name STRING,info MAP<STRING,STRING>>> "
+ " "
+ " )WITH( "
+ " 'connector' = 'filesystem', "
+ " 'path' = 'input/json', "
+ " 'format' = 'json' "
+ " ) "
);
tableEnvironment.executeSql("DESC t_json").print();
tableEnvironment.executeSql(
"SELECT id "
+ " , friend.name "
+ " , friend.info['gender'] "
+ " , friend.info['addr'] "
+ " FROM t_json, "
+ " UNNEST(friends) AS friend "
).print();
[*]控制台输出
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/544f28b4949c836ec5b02f6c1762e2c7.png
csv
[*]flink官网文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/docs/connectors/table/formats/csv/
[*]假定命据格式如下：
|1|,|zs|,|18|
#哈哈哈哈
|2|,|ls|,|20|
|3|,|ww|,\N
[*]flinkSQL语句
tableEnvironment.executeSql(
" CREATE TABLE t_csv ( "
+ " id INT, "
+ " name STRING, "
+ " ageINT "
+ " "
+ " )WITH( "
+ " 'connector' = 'filesystem', "
+ " 'path' = 'input/csv', "
+ " 'format' = 'csv', "
+ " 'csv.quote-character' = '|', "
+ " 'csv.ignore-parse-errors' = 'true', "
+ " 'csv.allow-comments' = 'true', "
+ " 'csv.null-literal' = '\\N', "
+ " 'format' = 'csv' "
+ " ) "
);
tableEnvironment.executeSql("DESC t_csv").print();
tableEnvironment.executeSql(
"SELECT id "
+ " , name "
+ " , age "
+ " FROM t_csv "
).print();
[*]控制台输出
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/1a4c535291d2c3b994cb58202f413803.png
4.3、 watermark与time属性详解
时间属性界说，主要是用于各类基于时间的运算操纵（如基于时间窗口的查询计算）
4.3.1、界说水位线
[*] 表界说
注：这里的时间范例必须为Timestamp
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/e799c68e81b944f46a72c7281642967c.png
[*] 查询结果
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/10d80e8ec2be549f0b3e4d0640a3858a.png
4.3.2、表与流之间 WaterMark
WaterMark和转换之前的WaterMark计算规则保持一致
[*]流转表
流转表的过程中，无论“源流”是否存在 watermark，都不会主动传递 watermark
如需时间运算（如时间窗口等），必要在转换界说中显式声明 watermark策略
[*]先设法界说一个 timestamp(3)大概 timestamp_ltz(3)范例的字段（可以来自于数据字段，也可以来自于一个元数据： rowtime
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/3fdd3e81885ea63b1b89eb42a82e1a81.png
[*]然后基于该字段，用 watermarkExpression声明 watermark策略
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/98b1cfe4c2a74442e6bfef817eb1aa63.png
[*]表转流
前提：源表界说了 wartermark策略；
则将表转成流时，将会主动传递源表的 watermark；
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/29062c68552beab77b3b88dc8d322975.png
4.4、connector详解
connector常是用于对接外部存储建表（源表或目标表）时的映射器、桥接器；
connector本质上是对 flink的 table source /table sink算子的封装；参考链接：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/connectors/table/overview/
连机器利用的核心要素：
[*]导入毗连器 jar包依赖
[*]指定毗连器范例名
[*]指定毗连器所需的参数（不同毗连器有不同的参数设置），如：format
[*]获取毗连器所提供的元数据，如：schema
Flink支持的毗连器有很多种，包罗：Filesystem、Elasticsearch、MongoDB、Apache Kafka、Apache HBase…
以kafka毗连器举例阐明其在FlinkSQL中的过程：
[*]可以获取的元数据
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/4f89e5c5bb4057ed20570e3fe47d4c03.png
[*]假定kafka中存在如下数据
// 创建生产者实例
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer(props);
// 创建消息，并添加头部信息
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord("connector_test",
"{\"k1\":13,\"k2\":23}",
"{\"k1\":\"value_1\",\"k2\":\"value_2\",\"eventID\":\"002\",\"eventTime\":1708759402246}");
record.headers().add("head1", "headValue1".getBytes());
// 发送消息
producer.send(record);
System.out.println(record);
// 关闭生产者
producer.close();
存在的题目：
[*]kafka的消息中有 json格式的 key（key内容必要映射到表 schema中）
[*]kafka的消息中有 json格式的 value（value内容必要映射到表 schema中）
[*]key和 value的 json数据内容中还有同名的字段
[*]kafka的消息中有 header（header内容必要映射到表 schema中）
[*]创建FlinkSQL表
不带key开头的format默认只对value生效：
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/05ce6c49172eb84364b28a2c7b681746.png
CREATE TABLE KafkaSourceTable (
`meta_time` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp',
`partition` BIGINT METADATA VIRTUAL,
`offset` BIGINT METADATA VIRTUAL,
`headers` MAP<STRING,BYTES> METADATA FROM 'headers'
`inKey_k1` STRING,
`inKey_k2` STRING,
`k1` STRING,
`K2` STRING,
`eventTime` BIGINT,
`eventID` BIGINT
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'connector_test',
'properties.bootstrap.servers' = '123.56.100.37:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
'format' = 'json',
'json.ignore-parse-errors' = 'true',
'json.fail-on-missing-field' = 'true',
'key.fields'='inKey_k1;inKey_k2',
'key.fields-prefix' = 'inKey_',
'value.fields-include' = 'EXCEPT_KEY'
);
[*]实验结果
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/de579517487c8b82c3b0c4f2fbe646f3.png
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