Table API 和 SQL

SQL 是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是我们对关系型数据库进行查询和修改的通用编程语言。在关系型数据库中，数据是以表（table）的形式组织起来的，所以也可以认为 SQL 是用来对表进行处理的工具语言。无论是传统架构中进行数据存储的MySQL、PostgreSQL，还是大数据应用中的 Hive，都少不了 SQL 的身影；而 Spark 作为大数据处理引擎，为了更好地支持在 Hive 中的 SQL 查询，也提供了 Spark SQL 作为入口。

Flink 同样提供了对于“表”处理的支持，这就是更高层级的应用 API，在 Flink 中被称为Table API 和 SQL。Table API 顾名思义，就是基于“表”（Table）的一套 API，它是内嵌在 Java、Scala 等语言中的一种声明式领域特定语言（DSL），也就是专门为处理表而设计的；在此基础上，Flink 还基于 Apache Calcite 实现了对 SQL 的支持。这样一来，我们就可以在 Flink 程序中直接写 SQL 来实现处理需求了。

快速上手

我们想要在代码中使用 Table API，必须引入相关的依赖。

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-api-java-bridge_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

这里的依赖是一个 Java 的“桥接器”（bridge），主要就是负责 Table API 和下层 DataStream API 的连接支持，按照不同的语言分为 Java 版和 Scala 版。

如果我们希望在本地的集成开发环境（IDE）里运行 Table API 和 SQL，还需要引入以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner-blink_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

这里主要添加的依赖是一个“计划器”（planner），它是 Table API 的核心组件，负责提供运行时环境，并生成程序的执行计划。这里我们用到的是新版的 blink planner。由于 Flink 安装包的 lib 目录下会自带 planner，所以在生产集群环境中提交的作业不需要打包这个依赖。

而在 Table API 的内部实现上，部分相关的代码是用 Scala 实现的，所以还需要额外添加一个 Scala 版流处理的相关依赖。

另外，如果想实现自定义的数据格式来做序列化，可以引入下面的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-common</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

实例：

public class TableExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        // 读取数据源
        SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env.fromElements(
            new Event("Alice", "./home", 1000L),
            new Event("Bob", "./cart", 1000L),
            new Event("Alice", "./prod?id=1", 5 * 1000L),
            new Event("Cary", "./home", 60 * 1000L),
            new Event("Bob", "./prod?id=3", 90 * 1000L),
            new Event("Alice", "./prod?id=7", 105 * 1000L)
        );
        // 获取表环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
        // 将数据流转换成表
        Table eventTable = tableEnv.fromDataStream(eventStream);
        // 用执行 SQL 的方式提取数据
        Table visitTable = tableEnv.sqlQuery("select url, user from " + eventTable);
        // 将表转换成数据流，打印输出
        tableEnv.toDataStream(visitTable).print();
        // 执行程序
        env.execute();
    } 
}

这里我们需要创建一个“表环境”（TableEnvironment），然后将数据流（DataStream）转换成一个表（Table）；之后就可以执行 SQL 在这个表中查询数据了。查询得到的结果依然是一个表，把它重新转换成流就可以打印输出了。

代码执行的结果如下：

+I[./home, Alice]
+I[./cart, Bob]
+I[./prod?id=1, Alice]
+I[./home, Cary]
+I[./prod?id=3, Bob]
+I[./prod?id=7, Alice]

可以看到，我们将原始的 Event 数据转换成了(url，user)这样类似二元组的类型。每行输出前面有一个“+I”标志，这是表示每条数据都是“插入”（Insert）到表中的新增数据。

Table 是 Table API 中的核心接口类，对应着我们熟悉的“表”的概念。基于 Table 我们也可以调用一系列查询方法直接进行转换，这就是所谓 Table API 的处理方式：

// 用 Table API 方式提取数据
Table clickTable2 = eventTable.select($("url"), $("user"));

这里的$符号是 Table API 中定义的“表达式”类 Expressions 中的一个方法，传入一个字段名称，就可以指代数据中对应字段。将得到的表转换成流打印输出，会发现结果与直接执行SQL 完全一样。

基本 API

程序架构

在 Flink 中，Table API 和 SQL 可以看作联结在一起的一套 API，这套 API 的核心概念就是“表”（Table）。在我们的程序中，输入数据可以定义成一张表；然后对这张表进行查询，就可以得到新的表，这相当于就是流数据的转换操作；最后还可以定义一张用于输出的表，负责将处理结果写入到外部系统。

我们可以看到，程序的整体处理流程与 DataStream API 非常相似，也可以分为读取数据源（Source）、转换（Transform）、输出数据（Sink）三部分；只不过这里的输入输出操作不需要额外定义，只需要将用于输入和输出的表定义出来，然后进行转换查询就可以了。程序基本架构如下：

// 创建表环境
TableEnvironment tableEnv = ...;
// 创建输入表，连接外部系统读取数据
tableEnv.executeSql("CREATE TEMPORARY TABLE inputTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
// 注册一个表，连接到外部系统，用于输出
tableEnv.executeSql("CREATE TEMPORARY TABLE outputTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
// 执行 SQL 对表进行查询转换，得到一个新的表
Table table1 = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM inputTable... ");
// 使用 Table API 对表进行查询转换，得到一个新的表
Table table2 = tableEnv.from("inputTable").select(...);
// 将得到的结果写入输出表
TableResult tableResult = table1.executeInsert("outputTable");

这里不是从一个 DataStream 转换成 Table，而是通过执行 DDL 来直接创建一个表。这里执行的 CREATE 语句中用 WITH 指定了外部系统的连接器，于是就可以连接外部系统读取数据了。这其实是更加一般化的程序架构，因为这样我们就可以完全抛开DataStream API，直接用 SQL 语句实现全部的流处理过程。

而后面对于输出表的定义是完全一样的。可以发现，在创建表的过程中，其实并不区分“输入”还是“输出”，只需要将这个表“注册”进来、连接到外部系统就可以了；这里的 inputTable、outputTable 只是注册的表名，并不代表处理逻辑，可以随意更换。至于表的具体作用，则要等到执行后面的查询转换操作时才能明确。我们直接从 inputTable 中查询数据，那么 inputTable就是输入表；而 outputTable 会接收另外表的结果进行写入，那么就是输出表。

创建表环境

对于 Flink 这样的流处理框架来说，数据流和表在结构上还是有所区别的。所以使用 Table API 和 SQL 需要一个特别的运行时环境，这就是所谓的“表环境”（TableEnvironment）。它主要负责：

• 注册 Catalog 和表；
• 执行 SQL 查询；
• 注册用户自定义函数（UDF）；
• DataStream 和表之间的转换。

这里的 Catalog 就是“目录”，与标准 SQL 中的概念是一致的，主要用来管理所有数据库（database）和表（table）的元数据（metadata）。通过 Catalog 可以方便地对数据库和表进行查询的管理，所以可以认为我们所定义的表都会“挂靠”在某个目录下，这样就可以快速检索。在表环境中可以由用户自定义 Catalog，并在其中注册表和自定义函数（UDF）。默认的 Catalog就叫作 default_catalog。

每个表和 SQL 的执行，都必须绑定在一个表环境（TableEnvironment）中。TableEnvironment是 Table API 中提供的基本接口类，可以通过调用静态的 create() 方法来创建一个表环境实例。方法需要传入一个环境的配置参数 EnvironmentSettings，它可以指定当前表环境的执行模式和计划器（planner）。执行模式有批处理和流处理两种选择，默认是流处理模式；计划器默认使用 blink planner。

import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
    .newInstance()
    .inStreamingMode() // 使用流处理模式
    .build();
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);

对于流处理场景，其实默认配置就完全够用了。所以我们也可以用另一种更加简单的方式来创建表环境：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

这 里 我 们 引 入 了 一 个 “ 流 式 表 环 境 ”（ StreamTableEnvironment ）， 它 是 继 承 自TableEnvironment 的子接口。调用它的 create()方法，只需要直接将当前的流执行环境（StreamExecutionEnvironment）传入，就可以创建出对应的流式表环境了。

创建表

表（Table）是我们非常熟悉的一个概念，它是关系型数据库中数据存储的基本形式，也是 SQL 执行的基本对象。Flink 中的表概念也并不特殊，是由多个“行”数据构成的，每个行（Row）又可以有定义好的多个列（Column）字段；整体来看，表就是固定类型的数据组成的二维矩阵。

为了方便地查询表，表环境中会维护一个目录（Catalog）和表的对应关系。所以表都是通过 Catalog 来进行注册创建的。表在环境中有一个唯一的 ID，由三部分组成：目录（catalog）名，数据库（database）名，以及表名。在默认情况下，目录名为 default_catalog，数据库名为default_database。所以如果我们直接创建一个叫作 MyTable 的表，它的 ID 就是：

default_catalog.default_database.MyTable

具体创建表的方式，有通过**连接器（connector）和虚拟表（virtual tables）**两种。

（1）连接器表（Connector Tables）

最直观的创建表的方式，就是通过连接器（connector）连接到一个外部系统，然后定义出对应的表结构。例如我们可以连接到 Kafka 或者文件系统，将存储在这些外部系统的数据以“表”的形式定义出来，这样对表的读写就可以通过连接器转换成对外部系统的读写了。当我们在表环境中读取这张表，连接器就会从外部系统读取数据并进行转换；而当我们向这张表写入数据，连接器就会将数据输出（Sink）到外部系统中。

在代码中，我们可以调用表环境的 executeSql()方法，可以传入一个 DDL 作为参数执行SQL 操作。这里我们传入一个 CREATE 语句进行表的创建，并通过 WITH 关键字指定连接到外部系统的连接器：

tableEnv.executeSql("CREATE [TEMPORARY] TABLE MyTable ... WITH ( 'connector' = ... )");

这里的 TEMPORARY 关键字可以省略。

例子：

String createDDL = "CREATE TABLE clickTable (" +
                " user_name STRING, " +
                " url STRING, " +
                " ts BIGINT " +
                ") WITH (" +
                " 'connector' = 'filesystem', " +
                " 'path' = 'input/clicks.csv', " +
                " 'format' =  'csv' " +
                ")";

这里没有定义 Catalog 和 Database ， 所 以 都 是 默 认 的 ， 表 的 完 整 ID 就 是default_catalog.default_database.MyTable。如果希望使用自定义的目录名和库名，可以在环境中进行设置：

tEnv.useCatalog("custom_catalog");
tEnv.useDatabase("custom_database");

（2）虚拟表（Virtual Tables）

在环境中注册之后，我们就可以在 SQL 中直接使用这张表进行查询转换了。

Table newTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM MyTable... ");

这里调用了表环境的 sqlQuery()方法，直接传入一条 SQL 语句作为参数执行查询，得到的结果是一个 Table 对象。Table 是 Table API 中提供的核心接口类，就代表了一个 Java 中定义的表实例。

得到的 newTable 是一个中间转换结果，如果之后又希望直接使用这个表执行 SQL，又该怎么做呢？

• 方式一：

  Table visitTable = tableEnv.sqlQuery("select url, user from " + newTable);
  

• 方式二：由于 newTable 是一个 Table 对象，并没有在表环境中注册；所以我们还需要将这个中间结果表注册到环境中，才能在 SQL 中使用：

  tableEnv.createTemporaryView("NewTable", newTable);
  

  这里的注册其实是创建了一个“虚拟表”（Virtual Table）。这个概念与 SQL 语法中的视图（View）非常类似，所以调用的方法也叫作创建“虚拟视图”（createTemporaryView）。视图之所以是“虚拟”的，是因为我们并不会直接保存这个表的内容，并没有“实体”；只是在用到这张表的时候，会将它对应的查询语句嵌入到 SQL 中。

  Table visitTable = tableEnv.sqlQuery("select url, user from newTable");
  

表的查询

创建好了表，接下来自然就是对表进行查询转换了。对一个表的查询（Query）操作，就对应着流数据的转换（Transform）处理。

Flink 为我们提供了两种查询方式：SQL 和 Table API。

（1）执行 SQL 进行查询

基于表执行 SQL 语句，是我们最为熟悉的查询方式。Flink 基于 Apache Calcite 来提供对SQL 的支持，Calcite 是一个为不同的计算平台提供标准 SQL 查询的底层工具，很多大数据框架比如 Apache Hive、Apache Kylin 中的 SQL 支持都是通过集成 Calcite 来实现的。

在代码中，我们只要调用表环境的 sqlQuery()方法，传入一个字符串形式的 SQL 查询语句就可以了。执行得到的结果，是一个 Table 对象。

// 创建表环境
TableEnvironment tableEnv = ...; 
// 创建表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE EventTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
// 查询用户 Alice 的点击事件，并提取表中前两个字段
Table aliceVisitTable = tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT user, url " +
    "FROM EventTable " +
    "WHERE user = 'Alice' "
);

目前 Flink 支持标准 SQL 中的绝大部分用法，并提供了丰富的计算函数。这样我们就可以把已有的技术迁移过来，像在 MySQL、Hive 中那样直接通过编写 SQL 实现自己的处理需求，从而大大降低了 Flink 上手的难度。

例如，我们也可以通过 GROUP BY 关键字定义分组聚合，调用 COUNT()、SUM()这样的函数来进行统计计算：

Table urlCountTable = tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT user, COUNT(url) " +
    "FROM EventTable " +
    "GROUP BY user "
);

上面的例子得到的是一个新的 Table 对象，我们可以再次将它注册为虚拟表继续在 SQL中调用。另外，我们也可以直接将查询的结果写入到已经注册的表中，这需要调用表环境的executeSql()方法来执行 DDL，传入的是一个 INSERT 语句：

// 注册表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE EventTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE OutputTable ... WITH ( 'connector' = ... )");

// 将查询结果输出到 OutputTable 中
tableEnv.executeSql (
    "INSERT INTO OutputTable " +
    "SELECT user, url " +
    "FROM EventTable " +
    "WHERE user = 'Alice' "
);

（2）调用 Table API 进行查询

另外一种查询方式就是调用 Table API。这是嵌入在 Java 和 Scala 语言内的查询 API，核心就是 Table 接口类，通过一步步链式调用 Table 的方法，就可以定义出所有的查询转换操作。每一步方法调用的返回结果，都是一个 Table。

由于Table API是基于Table的Java实例进行调用的，因此我们首先要得到表的Java对象。基于环境中已注册的表，可以通过表环境的 from()方法非常容易地得到一个 Table 对象：

Table eventTable = tableEnv.from("EventTable");

传入的参数就是注册好的表名。注意这里 eventTable 是一个 Table 对象，而 EventTable 是在环境中注册的表名。得到 Table 对象之后，就可以调用 API 进行各种转换操作了，得到的是一个新的 Table 对象：

Table maryClickTable = eventTable
    .where($("user").isEqual("Alice"))
    .select($("url"), $("user"));

这里每个方法的参数都是一个“表达式”（Expression），用方法调用的形式直观地说明了想要表达的内容；“$”符号用来指定表中的一个字段。上面的代码和直接执行 SQL 是等效的。

Table API 是嵌入编程语言中的 DSL，SQL 中的很多特性和功能必须要有对应的实现才可以使用，因此跟直接写 SQL 比起来肯定就要麻烦一些。目前 Table API 支持的功能相对更少，可以预见未来 Flink 社区也会以扩展 SQL 为主，为大家提供更加通用的接口方式；所以我们接下来也会以介绍 SQL 为主，简略地提及 Table API。

输出表

表的创建和查询，就对应着流处理中的读取数据源（Source）和转换（Transform）；而最后一个步骤 Sink，也就是将结果数据输出到外部系统，就对应着表的输出操作。

在代码上，输出一张表最直接的方法，就是调用 Table 的方法 executeInsert()方法将一个Table 写入到注册过的表中，方法传入的参数就是注册的表名。

// 注册表，用于输出数据到外部系统
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE OutputTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
// 经过查询转换，得到结果表
Table result = ...
// 将结果表写入已注册的输出表中
result.executeInsert("OutputTable");

在底层，表的输出是通过将数据写入到 TableSink 来实现的。TableSink 是 Table API 中提供的一个向外部系统写入数据的通用接口，可以支持不同的文件格式（比如 CSV、Parquet）、存储数据库（比如 JDBC、HBase、Elasticsearch）和消息队列（比如 Kafka）。它有些类似于DataStream API 中调用 addSink()方法时传入的 SinkFunction，有不同的连接器对它进行了实现。

表和流的转换

从创建表环境开始，历经表的创建、查询转换和输出，我们已经可以使用 Table API 和 SQL进行完整的流处理了。不过在应用的开发过程中，我们测试业务逻辑一般不会直接将结果直接写入到外部系统，而是在本地控制台打印输出。对于 DataStream 这非常容易，直接调用 print()方法就可以看到结果数据流的内容了；但对于 Table 就比较悲剧——它没有提供 print()方法。

在 Flink 中我们可以将 Table 再转换成 DataStream，然后进行打印输出。这就涉及了表和流的转换。

（1）将表（Table）转换成流（DataStream）

• 调用 toDataStream()方法

  将一个 Table 对象转换成 DataStream 非常简单，只要直接调用表环境的方法 toDataStream()就可以了。例如，我们可以将前面查询转换得到的表 maryClickTable 转换成流打印输出，这代表了“Mary 点击的 url 列表”：

  Table aliceVisitTable = tableEnv.sqlQuery(
      "SELECT user, url " +
      "FROM EventTable " +
      "WHERE user = 'Alice' "
  );
  // 将表转换成数据流
  tableEnv.toDataStream(aliceVisitTable).print();
  

  注意：toDataStream只适用于“仅插入流”（Insert-Only Streams），它们的特点是数据只会插入、不会更新。

• 调用 toChangelogStream()方法

  将 maryClickTable 转换成流打印输出是很简单的；然而，如果我们同样希望将“用户点击次数统计”表 urlCountTable 进行打印输出，就会抛出一个 TableException 异常：

  Exception in thread "main" org.apache.flink.table.api.TableException: Table sink 'default_catalog.default_database.Unregistered_DataStream_Sink_1' doesn't support consuming update changes ...
  

  这表示当前的 TableSink 并不支持表的更新（update）操作。这是什么意思呢？

  因为 print 本身也可以看作一个 Sink 操作，所以这个异常就是说打印输出的 Sink 操作不支持对数据进行更新。具体来说，urlCountTable 这个表中进行了分组聚合统计，所以表中的每一行是会“更新”的。也就是说，Alice 的第一个点击事件到来，表中会有一行(Alice, 1)；第二个点击事件到来，这一行就要更新为(Alice, 2)。但之前的(Alice, 1)已经打印输出了，“覆水难收”，我们怎么能对它进行更改呢？所以就会抛出异常。

  解决的思路是，对于这样有更新操作的表，我们不要试图直接把它转换成 DataStream 打印输出，而是记录一下它的“更新日志”（change log）。这样一来，对于表的所有更新操作，就变成了一条更新日志的流，我们就可以转换成流打印输出了。

  代码中需要调用的是表环境的 toChangelogStream()方法：

  Table urlCountTable = tableEnv.sqlQuery(
      "SELECT user, COUNT(url) " +
      "FROM EventTable " +
      "GROUP BY user "
  );
  // 将表转换成更新日志流
  tableEnv.toChangelogStream(urlCountTable).print();
  

（2）将流（DataStream）转换成表（Table）

• 调用 fromDataStream()方法

  想要将一个 DataStream 转换成表也很简单，可以通过调用表环境的 fromDataStream()方法来实现，返回的就是一个 Table 对象。例如，我们可以直接将事件流 eventStream 转换成一个表：

  StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
  // 获取表环境
  StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
  // 读取数据源
  SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env.addSource(...);
  // 将数据流转换成表
  Table eventTable = tableEnv.fromDataStream(eventStream);
  

  由于流中的数据本身就是定义好的 POJO 类型 Event，所以我们将流转换成表之后，每一行数据就对应着一个 Event，而表中的列名就对应着 Event 中的属性。

  另外，我们还可以在 fromDataStream()方法中增加参数，用来指定提取哪些属性作为表中的字段名，并可以任意指定位置：

  // 提取 Event 中的 timestamp 和 url 作为表中的列
  Table eventTable2 = tableEnv.fromDataStream(eventStream, $("timestamp"), $("url"));
  

  需要注意的是，timestamp 本身是 SQL 中的关键字，所以我们在定义表名、列名时要尽量避免。这时可以通过表达式的 as()方法对字段进行重命名：

  // 将 timestamp 字段重命名为 ts
  Table eventTable2 = tableEnv.fromDataStream(eventStream, $("timestamp").as("ts"), $("url"));
  

• 调用 createTemporaryView()方法

  调用 fromDataStream()方法简单直观，可以直接实现 DataStream 到 Table 的转换；不过如果我们希望直接在 SQL 中引用这张表，就还需要调用表环境的 createTemporaryView()方法来创建虚拟视图了。

  对于这种场景，也有一种更简洁的调用方式。我们可以直接调用 createTemporaryView()方法创建虚拟表，传入的两个参数，第一个依然是注册的表名，而第二个可以直接就是DataStream。之后仍旧可以传入多个参数，用来指定表中的字段：

  tableEnv.createTemporaryView("EventTable", eventStream, $("timestamp").as("ts"),$("url"));
  

• 调用 fromChangelogStream ()方法

  表环境还提供了一个方法 fromChangelogStream()，可以将一个更新日志流转换成表。这个方法要求流中的数据类型只能是 Row，而且每一个数据都需要指定当前行的更新类型（RowKind）；所以一般是由连接器帮我们实现的，直接应用比较少见。

（3）支持的数据类型

前面示例中的 DataStream，流中的数据类型都是定义好的 POJO 类。如果 DataStream 中的类型是简单的基本类型，还可以直接转换成表吗？这就涉及了 Table 中支持的数据类型。

整体来看，DataStream 中支持的数据类型，Table 中也是都支持的，只不过在进行转换时需要注意一些细节。

• 原子类型

  在 Flink 中，基础数据类型（Integer、Double、String）和通用数据类型（也就是不可再拆分的数据类型）统一称作“原子类型”。原子类型的 DataStream，转换之后就成了只有一列的Table，列字段（field）的数据类型可以由原子类型推断出。另外，还可以在 fromDataStream()方法里增加参数，用来重新命名列字段。

  StreamTableEnvironment tableEnv = ...;
  DataStream<Long> stream = ...;
  // 将数据流转换成动态表，动态表只有一个字段，重命名为 myLong
  Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("myLong"));
  

• Tuple 类型

  当原子类型不做重命名时，默认的字段名就是“f0”，容易想到，这其实就是将原子类型看作了一元组 Tuple1 的处理结果。

  Table 支持 Flink 中定义的元组类型 Tuple，对应在表中字段名默认就是元组中元素的属性名 f0、f1、f2…。所有字段都可以被重新排序，也可以提取其中的一部分字段。字段还可以通过调用表达式的 as()方法来进行重命名。

  StreamTableEnvironment tableEnv = ...;
  DataStream<Tuple2<Long, Integer>> stream = ...;
  // 将数据流转换成只包含 f1 字段的表
  Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("f1"));
  // 将数据流转换成包含 f0 和 f1 字段的表，在表中 f0 和 f1 位置交换
  Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("f1"), $("f0"));
  // 将 f1 字段命名为 myInt，f0 命名为 myLong
  Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("f1").as("myInt"), $("f0").as("myLong"));
  

• POJO 类型

  Flink 也支持多种数据类型组合成的“复合类型”，最典型的就是简单 Java 对象（POJO 类型）。由于 POJO 中已经定义好了可读性强的字段名，这种类型的数据流转换成 Table 就显得无比顺畅了。

  将 POJO 类型的 DataStream 转换成 Table，如果不指定字段名称，就会直接使用原始 POJO 类型中的字段名称。POJO 中的字段同样可以被重新排序、提却和重命名，这在之前的例子中已经有过体现。

  StreamTableEnvironment tableEnv = ...;
  DataStream<Event> stream = ...;
  Table table = tableEnv.fromDataStream(stream);
  Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("user"));
  Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("user").as("myUser"), $("url").as("myUrl"));
  

• Row 类型

  Flink 中还定义了一个在关系型表中更加通用的数据类型——行（Row），它是 Table 中数据的基本组织形式。Row 类型也是一种复合类型，它的长度固定，而且无法直接推断出每个字段的类型，所以在使用时必须指明具体的类型信息；我们在创建 Table 时调用的 CREATE语句就会将所有的字段名称和类型指定，这在 Flink 中被称为表的“模式结构”（Schema）。除此之外，Row 类型还附加了一个属性 RowKind，用来表示当前行在更新操作中的类型。这样，Row 就可以用来表示更新日志流（changelog stream）中的数据，从而架起了 Flink 中流和表的转换桥梁。

  所以在更新日志流中，元素的类型必须是 Row，而且需要调用 ofKind()方法来指定更新类型。下面是一个具体的例子：

  DataStream<Row> dataStream = env.fromElements(
      Row.ofKind(RowKind.INSERT, "Alice", 12),
      Row.ofKind(RowKind.INSERT, "Bob", 5),
      Row.ofKind(RowKind.UPDATE_BEFORE, "Alice", 12),
      Row.ofKind(RowKind.UPDATE_AFTER, "Alice", 100));
  // 将更新日志流转换为表
  Table table = tableEnv.fromChangelogStream(dataStream);
  

（4）综合应用示例

现在，我们可以将介绍过的所有 API 整合起来，写出一段完整的代码。同样还是用户的一组点击事件，我们可以查询出某个用户（例如 Alice）点击的 url 列表，也可以统计出每个用户累计的点击次数，这可以用两句 SQL 来分别实现。具体代码如下：

public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 获取流环境
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    // 读取数据源
    SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env
        .fromElements(
        new Event("Alice", "./home", 1000L),
        new Event("Bob", "./cart", 1000L),
        new Event("Alice", "./prod?id=1", 5 * 1000L),
        new Event("Cary", "./home", 60 * 1000L),
        new Event("Bob", "./prod?id=3", 90 * 1000L),
        new Event("Alice", "./prod?id=7", 105 * 1000L)
    );

    // 获取表环境
    StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

    // 将数据流转换成表
    tableEnv.createTemporaryView("EventTable", eventStream);

    // 查询Alice的访问url列表
    Table aliceVisitTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT url, user FROM EventTable WHERE user = 'Alice'");

    // 统计每个用户的点击次数
    Table urlCountTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT user, COUNT(url) FROM EventTable GROUP BY user");

    // 将表转换成数据流，在控制台打印输出
    tableEnv.toDataStream(aliceVisitTable).print("alice visit");
    tableEnv.toChangelogStream(urlCountTable).print("count");

    // 执行程序
    env.execute();
}

用户 Alice 的点击 url 列表只需要一个简单的条件查询就可以得到，对应的表中只有插入操作，所以我们可以直接调用 toDataStream()将它转换成数据流，然后打印输出。控制台输出的结果如下：

alice visit > +I[./home, Alice]
alice visit > +I[./prod?id=1, Alice]
alice visit > +I[./prod?id=7, Alice]

这里每条数据前缀的+I 就是 RowKind，表示 INSERT（插入）。

而由于统计点击次数时用到了分组聚合，造成结果表中数据会有更新操作，所以在打印输出时需要将表 urlCountTable 转换成更新日志流（changelog stream）。控制台输出的结果如下：

count> +I[Alice, 1]
count> +I[Bob, 1]
count> -U[Alice, 1]
count> +U[Alice, 2]
count> +I[Cary, 1]
count> -U[Bob, 1]
count> +U[Bob, 2]
count> -U[Alice, 2]
count> +U[Alice, 3]

这里数据的前缀出现了+I、-U 和+U 三种 RowKind，分别表示 INSERT（插入）、UPDATE_BEFORE（更新前）和 UPDATE_AFTER（更新后）。当收到每个用户的第一次点击事件时，会在表中插入一条数据，例如+I[Alice, 1]、+I[Bob, 1]。而之后每当用户增加一次点击事件，就会带来一次更新操作，更新日志流（changelog stream）中对应会出现两条数据，分别表示之前数据的失效和新数据的生效；例如当 Alice 的第二条点击数据到来时，会出现一个-U[Alice, 1]和一个+U[Alice, 2]，表示 Alice 的点击个数从 1 变成了 2。

这种表示更新日志的方式，有点像是声明“撤回”了之前的一条数据、再插入一条更新后的数据，所以也叫作“撤回流”（Retract Stream）。

流处理中的表

在 Flink 中使用表和 SQL基本上跟其它场景是一样的；不过对于表和流的转换，却稍显复杂。当我们将一个 Table 转换成 DataStream 时，有“仅插入流”（Insert-Only Streams）和“更新日志流”（Changelog Streams）两种不同的方式，具体使用哪种方式取决于表中是否存在更新（update）操作。

这种麻烦其实是不可避免的。我们知道，Table API 和 SQL 本质上都是基于关系型表的操作方式；而关系型表（Table）本身是有界的，更适合批处理的场景。所以在 MySQL、Hive这样的固定数据集中进行查询，使用 SQL 就会显得得心应手。而对于 Flink 这样的流处理框架来说，要处理的是源源不断到来的无界数据流，我们无法等到数据都到齐再做查询，每来一条数据就应该更新一次结果；这时如果一定要使用表和 SQL 进行处理，就会显得有些别扭了，需要引入一些特殊的概念。

我们可以将关系型表/SQL 与流处理做一个对比，如表：

	关系型表/SQL	流处理
处理的数据对象	字段元组的有界集合	字段元组的无限序列
查询（Query）	可以访问到完整的数据输入	无法访问到所有数据，必须“持续”等待流式输入
对数据的访问
查询终止条件	生成固定大小的结果集后终止	永不停止，根据持续收到的数据不断更新查询结果

动态表和持续查询

流处理面对的数据是连续不断的，这导致了流处理中的“表”跟我们熟悉的关系型数据库中的表完全不同；而基于表执行的查询操作，也就有了新的含义。

如果我们希望把流数据转换成表的形式，那么这表中的数据就会不断增长；如果进一步基于表执行 SQL 查询，那么得到的结果就不是一成不变的，而是会随着新数据的到来持续更新。

（1）动态表（Dynamic Tables）

当流中有新数据到来，初始的表中会插入一行；而基于这个表定义的 SQL 查询，就应该在之前的基础上更新结果。这样得到的表就会不断地动态变化，被称为“动态表”（Dynamic Tables）。

动态表是Flink在Table API和SQL中的核心概念，它为流数据处理提供了表和SQL支持。我们所熟悉的表一般用来做批处理，面向的是固定的数据集，可以认为是“静态表”；而动态表则完全不同，它里面的数据会随时间变化。

其实动态表的概念，我们在传统的关系型数据库中已经有所接触。数据库中的表，其实是一系列 INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句执行的结果；在关系型数据库中，我们一般把它称为更新日志流（changelog stream）。如果我们保存了表在某一时刻的快照（snapshot），那么接下来只要读取更新日志流，就可以得到表之后的变化过程和最终结果了。在很多高级关系型数据库（比如 Oracle、DB2）中都有“物化视图”（Materialized Views）的概念，可以用来缓存 SQL 查询的结果；它的更新其实就是不停地处理更新日志流的过程。

Flink 中的动态表，就借鉴了物化视图的思想。

（2）持续查询（Continuous Query）

动态表可以像静态的批处理表一样进行查询操作。由于数据在不断变化，因此基于它定义的 SQL 查询也不可能执行一次就得到最终结果。这样一来，我们对动态表的查询也就永远不会停止，一直在随着新数据的到来而继续执行。这样的查询就被称作“持续查询”（Continuous Query）。对动态表定义的查询操作，都是持续查询；而持续查询的结果也会是一个动态表。

由于每次数据到来都会触发查询操作，因此可以认为一次查询面对的数据集，就是当前输入动态表中收到的所有数据。这相当于是对输入动态表做了一个“快照”（snapshot），当作有限数据集进行批处理；流式数据的到来会触发连续不断的快照查询，像动画一样连贯起来，就构成了“持续查询”。

如图描述了持续查询的过程。这里我们也可以清晰地看到流、动态表和持续查询的关系：

持续查询的步骤如下：

• 流（stream）被转换为动态表（dynamic table）；
• 对动态表进行持续查询（continuous query），生成新的动态表；
• 生成的动态表被转换成流。

将流转换成动态表原理

为了能够使用 SQL 来做流处理，我们必须先把流（stream）转换成动态表。当然，之前在讲解基本 API 时，已经介绍过代码中的 DataStream 和 Table 如何转换；现在我们则要抛开具体的数据类型，从原理上理解流和动态表的转换过程。

如果把流看作一张表，那么流中每个数据的到来，都应该看作是对表的一次插入（Insert）操作，会在表的末尾添加一行数据。因为流是连续不断的，而且之前的输出结果无法改变、只能在后面追加；所以我们其实是通过一个只有插入操作（insert-only）的更新日志（changelog）流，来构建一个表。

// 获取流环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 读取数据源
SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env.fromElements(
    new Event("Alice", "./home", 1000L),
    new Event("Bob", "./cart", 1000L),
    new Event("Alice", "./prod?id=1", 5 * 1000L),
    new Event("Cary", "./home", 60 * 1000L),
    new Event("Bob", "./prod?id=3", 90 * 1000L),
    new Event("Alice", "./prod?id=7", 105 * 1000L)
);
// 获取表环境
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 将数据流转换成表
tableEnv.createTemporaryView("EventTable", eventStream, $("user"), $("url"), $("timestamp").as("ts"));

// 统计每个用户的点击次数
Table urlCountTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT user, COUNT(url) as cnt FROM EventTable GROUP BY user");
// 将表转换成数据流，在控制台打印输出
tableEnv.toChangelogStream(urlCountTable).print("count");

// 执行程序
env.execute();

我们现在的输入数据，就是用户在网站上的点击访问行为，数据类型被包装为 POJO 类型Event。我们将它转换成一个动态表，注册为 EventTable。表中的字段定义如下：

[
    user: VARCHAR, // 用户名
    url: VARCHAR, // 用户访问的 URL
    ts: BIGINT // 时间戳
]

如图所示，当用户点击事件到来时，就对应着动态表中的一次插入（Insert）操作，每条数据就是表中的一行；随着插入更多的点击事件，得到的动态表将不断增长。

用 SQL 持续查询-更新查询&追加查询

（1） 更新（Update）查询

我们在代码中定义了一个 SQL 查询。

Table urlCountTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT user, COUNT(url) as cnt FROM EventTable GROUP BY user");

这个查询很简单，主要是分组聚合统计每个用户的点击次数。我们把原始的动态表注册为EventTable，经过查询转换后得到 urlCountTable；这个结果动态表中包含两个字段，具体定义如下：

[
    user: VARCHAR, // 用户名
    cnt: BIGINT // 用户访问 url 的次数
]

如图所示，当原始动态表不停地插入新的数据时，查询得到的 urlCountTable 会持续地进行更改。由于 count 数量可能会叠加增长，因此这里的更改操作可以是简单的插入（Insert），也可以是对之前数据的更新（Update）。换句话说，用来定义结果表的更新日志（changelog）流中，包含了 INSERT 和 UPDATE 两种操作。这种持续查询被称为更新查询（Update Query），更新查询得到的结果表如果想要转换成 DataStream，必须调用 toChangelogStream()方法。

具体步骤解释如下：

• 当查询启动时，原始动态表 EventTable 为空；
• 当第一行 Alice 的点击数据插入 EventTable 表时，查询开始计算结果表，urlCountTable中插入一行数据[Alice，1]。
• 当第二行 Bob 点击数据插入 EventTable 表时，查询将更新结果表并插入新行[Bob，1]。
• 第三行数据到来，同样是 Alice 的点击事件，这时不会插入新行，而是生成一个针对已有行的更新操作。这样，结果表中第一行[Alice，1]就更新为[Alice，2]。
• 当第四行 Cary 的点击数据插入到 EventTable 表时，查询将第三行[Cary，1]插入到结果表中。

（2）追加（Append）查询

上面的例子中，查询过程用到了分组聚合，结果表中就会产生更新操作。如果我们执行一个简单的条件查询，结果表中就会像原始表 EventTable 一样，只有插入（Insert）操作了。

Table aliceVisitTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT url, user FROM EventTable WHERE user = 'Cary'");

这样的持续查询，就被称为追加查询（Append Query），它定义的结果表的更新日志（changelog）流中只有 INSERT 操作。追加查询得到的结果表，转换成 DataStream 调用方法没有限制，可以直接用 toDataStream()，也可以像更新查询一样调用 toChangelogStream()。

这样看来，我们似乎可以总结一个规律：只要用到了聚合，在之前的结果上有叠加，就会产生更新操作，就是一个更新查询。但事实上，更新查询的判断标准是结果表中的数据是否会有 UPDATE 操作，如果聚合的结果不再改变，那么同样也不是更新查询。

什么时候聚合的结果会保持不变呢？一个典型的例子就是窗口聚合。

我们考虑开一个滚动窗口，统计每一小时内所有用户的点击次数，并在结果表中增加一个endT 字段，表示当前统计窗口的结束时间。这时结果表的字段定义如下：

[
    user: VARCHAR, // 用户名
    endT: TIMESTAMP, // 窗口结束时间
    cnt: BIGINT // 用户访问 url 的次数
]

如图所示，与之前的分组聚合一样，当原始动态表不停地插入新的数据时，查询得到的结果 result 会持续地进行更改。比如时间戳在 12:00:00 到 12:59:59 之间的有四条数据，其中 Alice 三次点击、Bob 一次点击；所以当水位线达到 13:00:00 时窗口关闭，输出到结果表中的就是新增两条数据[Alice, 13:00:00, 3]和[Bob, 13:00:00, 1]。同理，当下一小时的窗口关闭时，也会将统计结果追加到 result 表后面，而不会更新之前的数据。

所以我们发现，由于窗口的统计结果是一次性写入结果表的，所以结果表的更新日志流中只会包含插入 INSERT 操作，而没有更新 UPDATE 操作。所以这里的持续查询，依然是一个追加（Append）查询。结果表 result 如果转换成 DataStream，可以直接调用 toDataStream()方法。

需要注意的是，由于涉及时间窗口，我们还需要为事件时间提取时间戳和生成水位线。完整代码如下：

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    // 读取数据源，并分配时间戳、生成水位线
    SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env
        .fromElements(
        new Event("Alice", "./home", 1000L),
        new Event("Bob", "./cart", 1000L),
        new Event("Alice", "./prod?id=1", 25 * 60 * 1000L),
        new Event("Alice", "./prod?id=4", 55 * 60 * 1000L),
        new Event("Bob", "./prod?id=5", 3600 * 1000L + 60 * 1000L),
        new Event("Cary", "./home", 3600 * 1000L + 30 * 60 * 1000L),
        new Event("Cary", "./prod?id=7", 3600 * 1000L + 59 * 60 * 1000L)
    )
        .assignTimestampsAndWatermarks(
        WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
            @Override
            public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                return element.timestamp;
            }
        })
    );

    // 创建表环境
    StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

    // 将数据流转换成表，并指定时间属性
    Table eventTable = tableEnv.fromDataStream(
        eventStream,
        $("user"),
        $("url"),
        $("timestamp").rowtime().as("ts")
    );

    // 为方便在SQL中引用，在环境中注册表EventTable
    tableEnv.createTemporaryView("EventTable", eventTable);

    // 设置累积窗口，执行SQL统计查询
    Table result = tableEnv
        .sqlQuery(
        "SELECT " +
        "user, " +
        "window_end AS endT, " +
        "COUNT(url) AS cnt " +
        "FROM TABLE( " +
        "CUMULATE( TABLE EventTable, " +    // 定义累积窗口
        "DESCRIPTOR(ts), " +
        "INTERVAL '30' MINUTE, " +
        "INTERVAL '1' HOUR)) " +
        "GROUP BY user, window_start, window_end "
    );

    tableEnv.toDataStream(result).print();

    env.execute();
}

运行结果：

+I[Alice, 1970-01-01T01:00, 3]
+I[Bob, 1970-01-01T01:00, 1]
+I[Cary, 1970-01-01T02:00, 2]
+I[Bob, 1970-01-01T02:00, 1]

可以看到，所有输出结果都以+I 为前缀，表示都是以 INSERT 操作追加到结果表中的；这是一个追加查询，所以我们直接使用 toDataStream()转换成流是没有问题的。这里输出的window_end 是一个 TIMESTAMP 类型；由于我们直接以一个长整型数作为事件发生的时间戳，所以可以看到对应的都是 1970 年 1 月 1 日的时间。

（3）查询限制

在实际应用中，有些持续查询会因为计算代价太高而受到限制。所谓的“代价太高”，可能是由于需要维护的状态持续增长，也可能是由于更新数据的计算太复杂。

• 状态大小：用持续查询做流处理，往往会运行至少几周到几个月；所以持续查询处理的数据总量可能非常大。例如我们之前举的更新查询的例子，需要记录每个用户访问 url 的次数。如果随着时间的推移用户数越来越大，那么要维护的状态也将逐渐增长，最终可能会耗尽存储空间导致查询失败。

  SELECT user, COUNT(url) FROM clicks GROUP BY user;
  

• 更新计算：对于有些查询来说，更新计算的复杂度可能很高。每来一条新的数据，更新结果的时候可能需要全部重新计算，并且对很多已经输出的行进行更新。一个典型的例子就是 RANK()函数，它会基于一组数据计算当前值的排名。例如下面的 SQL 查询，会根据用户最后一次点击的时间为每个用户计算一个排名。当我们收到一个新的数据，用户的最后一次点击时间（lastAction）就会更新，进而所有用户必须重新排序计算一个新的排名。当一个用户的排名发生改变时，被他超过的那些用户的排名也会改变；这样的更新操作无疑代价巨大，而且还会随着用户的增多越来越严重。

  SELECT user, RANK() OVER (ORDER BY lastAction)
      FROM (
      SELECT user, MAX(ts) AS lastAction FROM EventTable GROUP BY user
  );
  

将动态表转换为流(Append-only、Retract、Upsert)

与关系型数据库中的表一样，动态表也可以通过插入（Insert）、更新（Update）和删除（Delete）操作，进行持续的更改。将动态表转换为流或将其写入外部系统时，就需要对这些更改操作进行编码，通过发送编码消息的方式告诉外部系统要执行的操作。在 Flink 中，Table API 和 SQL支持三种编码方式：

• 仅追加（Append-only）流：仅通过插入（Insert）更改来修改的动态表，可以直接转换为“仅追加”流。这个流中发出的数据，其实就是动态表中新增的每一行。

• 撤回（Retract）流：撤回流是包含两类消息的流，添加（add）消息和撤回（retract）消息。具体的编码规则是：INSERT 插入操作编码为 add 消息；DELETE 删除操作编码为 retract消息；而 UPDATE 更新操作则编码为被更改行的 retract 消息，和更新后行（新行）的 add 消息。这样，我们可以通过编码后的消息指明所有的增删改操作，一个动态表就可以转换为撤回流了。

  可以看到，更新操作对于撤回流来说，对应着两个消息：之前数据的撤回（删除）和新数据的插入。

• 更新插入（Upsert）流：更新插入流中只包含两种类型的消息：更新插入（upsert）消息和删除（delete）消息。所谓的“upsert”其实是“update”和“insert”的合成词，所以对于更新插入流来说，INSERT 插入操作和UPDATE更新操作，统一被编码为upsert消息；而DELETE删除操作则被编码为delete消息。

  既然更新插入流中不区分插入（insert）和更新（update），那我们自然会想到一个问题：如果希望更新一行数据时，怎么保证最后做的操作不是插入呢？

  这就需要动态表中必须有唯一的键（key）。通过这个 key 进行查询，如果存在对应的数据就做更新（update），如果不存在就直接插入（insert）。这是一个动态表可以转换为更新插入流的必要条件。当然，收到这条流中数据的外部系统，也需要知道这唯一的键（key），这样才能正确地处理消息。

需要注意的是，在代码里将动态表转换为 DataStream 时，只支持仅追加（append-only）和撤回（retract）流，我们调用 toChangelogStream()得到的其实就是撤回流；这也很好理解，DataStream 中并没有 key 的定义，所以只能通过两条消息一减一增来表示更新操作。而连接到外部系统时，则可以支持不同的编码方法，这取决于外部系统本身的特性。

时间属性和窗口

基于时间的操作（比如时间窗口），需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。在Table API 和 SQL 中，会给表单独提供一个逻辑上的时间字段，专门用来在表处理程序中指示时间。

所以所谓的时间属性（time attributes），其实就是每个表模式结构（schema）的一部分。它可以在创建表的 DDL 里直接定义为一个字段，也可以在 DataStream 转换成表时定义。一旦定义了时间属性，它就可以作为一个普通字段引用，并且可以在基于时间的操作中使用。

时间属性的数据类型为 TIMESTAMP，它的行为类似于常规时间戳，可以直接访问并且进行计算。

按照时间语义的不同，我们可以把时间属性的定义分成事件时间（event time）和处理时间（processing time）两种情况。

事件时间

我们在实际应用中，最常用的就是事件时间。在事件时间语义下，允许表处理程序根据每个数据中包含的时间戳（也就是事件发生的时间）来生成结果。

事件时间语义最大的用途就是处理乱序事件或者延迟事件的场景。我们通过设置水位线（watermark）来表示事件时间的进展，而水位线可以根据数据的最大时间戳设置一个延迟时间。这样即使在出现乱序的情况下，对数据的处理也可以获得正确的结果。

为了处理无序事件，并区分流中的迟到事件。Flink 需要从事件数据中提取时间戳，并生成水位线，用来推进事件时间的进展。

事件时间属性可以在创建表 DDL 中定义，也可以在数据流和表的转换中定义。

（1）在创建表的 DDL 中定义

在创建表的 DDL（CREATE TABLE 语句）中，可以增加一个字段，通过 WATERMARK 语句来定义事件时间属性。WATERMARK 语句主要用来定义水位线（watermark）的生成表达式，这个表达式会将带有事件时间戳的字段标记为事件时间属性，并在它基础上给出水位线的延迟时间。具体定义方式如下：

CREATE TABLE EventTable(
    user STRING,
    url STRING,
    ts TIMESTAMP(3),
    WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
    ...
);

这里我们把 ts 字段定义为事件时间属性，而且基于 ts 设置了 5 秒的水位线延迟。这里的“5 秒”是以“时间间隔”的形式定义的，格式是 INTERVAL <数值> <时间单位>：

INTERVAL '5' SECOND 

这里的数值必须用单引号引起来，而单位用 SECOND 和 SECONDS 是等效的。

Flink 中支持的事件时间属性数据类型必须为 TIMESTAMP 或者 TIMESTAMP_LTZ。这里TIMESTAMP_LTZ 是指带有本地时区信息的时间戳（TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE）；一般情况下如果数据中的时间戳是“年-月-日-时-分-秒”的形式，那就是不带时区信息的，可以将事件时间属性定义为 TIMESTAMP 类型。

而如果原始的时间戳就是一个长整型的毫秒数，这时就需要另外定义一个字段来表示事件时间属性，类型定义为 TIMESTAMP_LTZ 会更方便：

CREATE TABLE events (
    user STRING,
    url STRING,
    ts BIGINT,
    ts_ltz AS TO_TIMESTAMP_LTZ(ts, 3),
    WATERMARK FOR ts_ltz AS time_ltz - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
    ...
);

这里我们另外定义了一个字段 ts_ltz，是把长整型的 ts 转换为 TIMESTAMP_LTZ 得到的；进而使用 WATERMARK 语句将它设为事件时间属性，并设置 5 秒的水位线延迟。

（2）在数据流转换为表时定义

事件时间属性也可以在将 DataStream 转换为表的时候来定义。我们调用 fromDataStream() 方法创建表时，可以追加参数来定义表中的字段结构；这时可以给某个字段加上.rowtime() 后缀，就表示将当前字段指定为事件时间属性。

• 这个字段可以是数据中本不存在、额外追加上去的“逻辑字段”，就像之前 DDL 中定义的第二种情况；
• 也可以是本身固有的字段，那么这个字段就会被事件时间属性所覆盖，类型也会被转换为 TIMESTAMP。

不论那种方式，时间属性字段中保存的都是事件的时间戳（TIMESTAMP 类型）。

需要注意的是，这种方式只负责指定时间属性，而时间戳的提取和水位线的生成应该之前就在 DataStream 上定义好了。由于 DataStream 中没有时区概念，因此 Flink 会将事件时间属性解析成不带时区的 TIMESTAMP 类型，所有的时间值都被当作 UTC 标准时间。

在代码中的定义方式如下：

// 方法一:
// 流中数据类型为二元组 Tuple2，包含两个字段；需要自定义提取时间戳并生成水位线
DataStream<Tuple2<String, String>> stream = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...);
// 声明一个额外的逻辑字段作为事件时间属性
Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user"), $("url"), $("ts").rowtime());
// 方法二:
// 流中数据类型为三元组 Tuple3，最后一个字段就是事件时间戳
DataStream<Tuple3<String, String, Long>> stream = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...);
// 不再声明额外字段，直接用最后一个字段作为事件时间属性
Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user"), $("url"), $("ts").rowtime());

处理时间

相比之下处理时间就比较简单了，它就是我们的系统时间，使用时不需要提取时间戳（timestamp）和生成水位线（watermark）。因此在定义处理时间属性时，必须要额外声明一个字段，专门用来保存当前的处理时间。

类似地，处理时间属性的定义也有两种方式：创建表 DDL 中定义，或者在数据流转换成表时定义。

（1）在创建表的 DDL 中定义

在创建表的 DDL（CREATE TABLE 语句）中，可以增加一个额外的字段，通过调用系统内置的 PROCTIME() 函数来指定当前的处理时间属性，返回的类型是 TIMESTAMP_LTZ。

CREATE TABLE EventTable(
    user STRING,
    url STRING,
    ts AS PROCTIME()
) WITH (
    ...
);

这里的时间属性，其实是以“计算列”（computed column）的形式定义出来的。所谓的计算列是 Flink SQL 中引入的特殊概念，可以用一个 AS 语句来在表中产生数据中不存在的列，并且可以利用原有的列、各种运算符及内置函数。在前面事件时间属性的定义中，将 ts 字段转换成 TIMESTAMP_LTZ 类型的 ts_ltz，也是计算列的定义方式。

（2）在数据流转换为表时定义

处 理 时 间 属 性 同 样 可 以 在 将 DataStream 转 换 为 表 的 时 候 来 定 义 。 我们调用fromDataStream()方法创建表时，可以用**.proctime()后缀来指定处理时间属性字段。由于处理时间是系统时间，原始数据中并没有这个字段，所以处理时间属性一定不能定义在一个已有字段上，只能定义在表结构所有字段的最后，作为额外的逻辑字段出现**。

代码中定义处理时间属性的方法如下：

DataStream<Tuple2<String, String>> stream = ...;
// 声明一个额外的字段作为处理时间属性字段
Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user"), $("url"), $("ts").proctime());

窗口（Window）

有了时间属性，接下来就可以定义窗口进行计算了。我们知道，窗口可以将无界流切割成大小有限的“桶”（bucket）来做计算，通过截取有限数据集来处理无限的流数据。在 DataStream API 中提供了对不同类型的窗口进行定义和处理的接口，而在 Table API 和 SQL 中，类似的功能也都可以实现。

（1）分组窗口（Group Window，老版本）

在 Flink 1.12 之前的版本中，Table API 和 SQL 提供了一组“分组窗口”（Group Window）函数，常用的时间窗口如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口都有对应的实现；具体在 SQL 中就是调用 TUMBLE()、HOP()、SESSION()，传入时间属性字段、窗口大小等参数就可以了。以滚动窗口为例：

TUMBLE(ts, INTERVAL '1' HOUR)

这里的 ts 是定义好的时间属性字段，窗口大小用“时间间隔”INTERVAL 来定义。

在进行窗口计算时，分组窗口是将窗口本身当作一个字段对数据进行分组的，可以对组内的数据进行聚合。基本使用方式如下：

Table result = tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT " +
    "user, " +
    "TUMBLE_END(ts, INTERVAL '1' HOUR) as endT, " +
    "COUNT(url) AS cnt " +
    "FROM EventTable " +
    "GROUP BY " + // 使用窗口和用户名进行分组
    "user, " +
    "TUMBLE(ts, INTERVAL '1' HOUR)" // 定义 1 小时滚动窗口 
);

这里定义了 1 小时的滚动窗口，将窗口和用户 user 一起作为分组的字段。用聚合函数COUNT()对分组数据的个数进行了聚合统计，并将结果字段重命名为cnt；用TUPMBLE_END()函数获取滚动窗口的结束时间，重命名为 endT 提取出来。

分组窗口的功能比较有限，只支持窗口聚合，所以目前已经处于弃用（deprecated）的状态。

（2）窗口表值函数（Windowing TVFs，新版本）

从 1.13 版本开始，Flink 开始使用窗口表值函数（Windowing table-valued functions，Windowing TVFs）来定义窗口。窗口表值函数是 Flink 定义的多态表函数（PTF），可以将表进行扩展后返回。表函数（table function）可以看作是返回一个表的函数。

目前 Flink 提供了以下几个窗口 TVF：

• 滚动窗口（Tumbling Windows）；
• 滑动窗口（Hop Windows，跳跃窗口）；
• 累积窗口（Cumulate Windows）；
• 会话窗口（Session Windows，目前尚未完全支持）。

窗口表值函数可以完全替代传统的分组窗口函数。窗口 TVF 更符合 SQL 标准，性能得到了优化，拥有更强大的功能；可以支持基于窗口的复杂计算，例如窗口 Top-N、窗口联结（window join）等等。当然，目前窗口 TVF 的功能还不完善，会话窗口和很多高级功能还不支持，不过正在快速地更新完善。

在窗口 TVF 的返回值中，除去原始表中的所有列，还增加了用来描述窗口的额外 3 个列：“窗口起始点”（window_start）、“窗口结束点”（window_end）、“窗口时间”（window_time）。起始点和结束点比较好理解，这里的“窗口时间”指的是窗口中的时间属性，它的值等于window_end - 1ms，所以相当于是窗口中能够包含数据的最大时间戳。

在 SQL 中的声明方式，与以前的分组窗口是类似的，直接调用 TUMBLE()、HOP()、CUMULATE()就可以实现滚动、滑动和累积窗口，不过传入的参数会有所不同。下面我们就分别对这几种窗口 TVF 进行介绍。

（1）滚动窗口（TUMBLE）

滚动窗口在 SQL 中的概念与 DataStream API 中的定义完全一样，是长度固定、时间对齐、无重叠的窗口，一般用于周期性的统计计算。

在 SQL 中通过调用 TUMBLE()函数就可以声明一个滚动窗口，只有一个核心参数就是窗口大小（size）。在 SQL 中不考虑计数窗口，所以滚动窗口就是滚动时间窗口，参数中还需要将当前的时间属性字段传入。具体声明如下：

TUMBLE(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '1' HOUR)

这里基于时间字段 ts，对表 EventTable 中的数据开了大小为 1 小时的滚动窗口。窗口会将表中的每一行数据，按照它们 ts 的值分配到一个指定的窗口中。

（2）滑动窗口（HOP）

滑动窗口的使用与滚动窗口类似，可以通过设置滑动步长来控制统计输出的频率。在 SQL中通过调用 HOP()来声明滑动窗口；除了也要传入表名、时间属性外，还需要传入窗口大小（size）和滑动步长（slide）两个参数。

HOP(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '5' MINUTES, INTERVAL '1' HOURS));

紧跟在时间属性字段后面的第三个参数是步长（slide），第四个参数才是窗口大小（size）。

（3）累积窗口（CUMULATE）

滚动窗口和滑动窗口，可以用来计算大多数周期性的统计指标。不过在实际应用中还会遇到这样一类需求：我们的统计周期可能较长，因此希望中间每隔一段时间就输出一次当前的统计值；与滑动窗口不同的是，在一个统计周期内，我们会多次输出统计值，它们应该是不断叠加累积的。

例如，我们按天来统计网站的 PV（Page View，页面浏览量），如果用 1 天的滚动窗口，那需要到每天 24 点才会计算一次，输出频率太低；如果用滑动窗口，计算频率可以更高，但统计的就变成了“过去 24 小时的 PV”。所以我们真正希望的是，还是按照自然日统计每天的PV，不过需要每隔 1 小时就输出一次当天到目前为止的 PV 值。这种特殊的窗口就叫作“累积窗口”（Cumulate Window）。

累积窗口是窗口 TVF 中新增的窗口功能，它会在一定的统计周期内进行累积计算。累积窗口中有两个核心的参数：最大窗口长度（max window size）和累积步长（step）。

CUMULATE(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '1' HOURS, INTERVAL '1' DAYS))

• 第三个参数为步长 step
• 第四个参数则是最大窗口长度，最大窗口长度其实就是我们所说的“统计周期”，最终目的就是统计这段时间内的数据。

聚合（Aggregation）查询

在 SQL 中，一个很常见的功能就是对某一列的多条数据做一个合并统计，得到一个或多个结果值；比如求和、最大最小值、平均值等等，这种操作叫作聚合（Aggregation）查询。Flink 中的 SQL 是流处理与标准 SQL 结合的产物，所以聚合查询也可以分成两种：流处理中特有的聚合（主要指窗口聚合），以及 SQL 原生的聚合查询方式。

分组聚合

SQL 中一般所说的聚合我们都很熟悉，主要是通过内置的一些聚合函数来实现的，比如SUM()、MAX()、MIN()、AVG()以及 COUNT()。它们的特点是对多条输入数据进行计算，得到一个唯一的值，属于“多对一”的转换。比如我们可以通过下面的代码计算输入数据的个数：

Table eventCountTable = tableEnv.sqlQuery("select COUNT(*) from EventTable");

而更多的情况下，我们可以通过 GROUP BY 子句来指定分组的键（key），从而对数据按照某个字段做一个分组统计。例如之前我们举的例子，可以按照用户名进行分组，统计每个用户点击 url 的次数：

SELECT user, COUNT(url) as cnt FROM EventTable GROUP BY user

在流处理中，分组聚合同样是一个持续查询，而且是一个更新查询，得到的是一个动态表；每当流中有一个新的数据到来时，都会导致结果表的更新操作。因此，想要将结果表转换成流或输出到外部系统，必须采用撤回流（retract stream）或更新插入流（upsert stream）的编码方式；如果在代码中直接转换成 DataStream 打印输出，需要调用 toChangelogStream()。

窗口聚合

在流处理中，往往需要将无限数据流划分成有界数据集，这就是所谓的“窗口”。

在 Flink 的 Table API 和 SQL 中，窗口的计算是通过“窗口聚合”（window aggregation）来实现的。与分组聚合类似，窗口聚合也需要调用 SUM()、MAX()、MIN()、COUNT()一类的聚合函数，通过 GROUP BY 子句来指定分组的字段。只不过窗口聚合时，需要将窗口信息作为分组 key 的一部分定义出来。在 Flink 1.12 版本之前，是直接把窗口自身作为分组 key 放在GROUP BY 之后的，所以也叫“分组窗口聚合”；而 1.13 版本开始使用了“窗口表值函数”（Windowing TVF），窗口本身返回的是就是一个表，所以窗口会出现在 FROM 后面，GROUP BY 后面的则是窗口新增的字段 window_start 和 window_end。

比如，用窗口 TVF 重新实现一下：

Table result = tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT " +
    "user, " +
    "window_end AS endT, " +
    "COUNT(url) AS cnt " +
    "FROM TABLE( " +
    "TUMBLE( TABLE EventTable, " +
    "DESCRIPTOR(ts), " +
    "INTERVAL '1' HOUR)) " +
    "GROUP BY user, window_start, window_end "
);

这里我们以 ts 作为时间属性字段、基于 EventTable 定义了 1 小时的滚动窗口，希望统计出每小时每个用户点击 url 的次数。用来分组的字段是用户名 user，以及表示窗口的window_start 和 window_end；而 TUMBLE()是表值函数，所以得到的是一个表（Table），我们的聚合查询就是在这个 Table 中进行的。

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    // 读取数据源，并分配时间戳、生成水位线
    SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env
        .fromElements(
        new Event("Alice", "./home", 1000L),
        new Event("Bob", "./cart", 1000L),
        new Event("Alice", "./prod?id=1", 25 * 60 * 1000L),
        new Event("Alice", "./prod?id=4", 55 * 60 * 1000L),
        new Event("Bob", "./prod?id=5", 3600 * 1000L + 60 * 1000L),
        new Event("Cary", "./home", 3600 * 1000L + 30 * 60 * 1000L),
        new Event("Cary", "./prod?id=7", 3600 * 1000L + 59 * 60 * 1000L)
    )
        .assignTimestampsAndWatermarks(
        WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
            @Override
            public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                return element.timestamp;
            }
        })
    );

    // 创建表环境
    StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

    // 将数据流转换成表，并指定时间属性
    Table eventTable = tableEnv.fromDataStream(
        eventStream,
        $("user"),
        $("url"),
        $("timestamp").rowtime().as("ts")
    );

    // 为方便在SQL中引用，在环境中注册表EventTable
    tableEnv.createTemporaryView("EventTable", eventTable);

    // 设置累积窗口，执行SQL统计查询
    Table result = tableEnv.sqlQuery(
        "SELECT " +
        "user, " +
        "window_end AS endT, " +
        "COUNT(url) AS cnt " +
        "FROM TABLE( " +
        "CUMULATE( TABLE EventTable, " +    // 定义累积窗口
        "DESCRIPTOR(ts), " +
        "INTERVAL '30' MINUTE, " +
        "INTERVAL '1' HOUR)) " +
        "GROUP BY user, window_start, window_end "
    );

    tableEnv.toDataStream(result).print();
    env.execute();
}

这里我们使用了统计周期为 1 小时、累积间隔为 30 分钟的累积窗口。执行结果：

+I[Alice, 1970-01-01T00:30, 2]
+I[Bob, 1970-01-01T00:30, 1]
+I[Alice, 1970-01-01T01:00, 3]
+I[Bob, 1970-01-01T01:00, 1]
+I[Bob, 1970-01-01T01:30, 1]
+I[Cary, 1970-01-01T02:00, 2]
+I[Bob, 1970-01-01T02:00, 1]

与分组聚合不同，窗口聚合不会将中间聚合的状态输出，只会最后输出一个结果。我们可以看到，所有数据都是以 INSERT 操作追加到结果动态表中的，因此输出每行前面都有+I 的前缀。所以窗口聚合查询都属于追加查询，没有更新操作，代码中可以直接用 toDataStream()将结果表转换成流。

开窗（Over）聚合

在标准 SQL 中还有另外一类比较特殊的聚合方式，可以针对每一行计算一个聚合值。比如说，我们可以以每一行数据为基准，计算它之前 1 小时内所有数据的平均值；也可以计算它之前 10 个数的平均值。就好像是在每一行上打开了一扇窗户、收集数据进行统计一样，这就是所谓的“开窗函数”。

开窗函数的聚合与之前两种聚合有本质的不同：分组聚合、窗口 TVF聚合都是“多对一”的关系，将数据分组之后每组只会得到一个聚合结果；而开窗函数是对每行都要做一次开窗聚合，因此聚合之后表中的行数不会有任何减少，是一个“多对多”的关系。与标准 SQL 中一致，Flink SQL 中的开窗函数也是通过 OVER 子句来实现的，所以有时开窗聚合也叫作“OVER 聚合”（Over Aggregation）。基本语法如下：

SELECT
  <聚合函数> OVER (
     [PARTITION BY <字段 1>[, <字段 2>, ...]]
     ORDER BY <时间属性字段>
     <开窗范围>),
  ...
FROM ...

这里 OVER 关键字前面是一个聚合函数，它会应用在后面 OVER 定义的窗口上。在 OVER子句中主要有以下几个部分：

• PARTITION BY（可选）：用来指定分区的键（key），类似于 GROUP BY 的分组，这部分是可选的；

• ORDER BY：OVER 窗口是基于当前行扩展出的一段数据范围，选择的标准可以基于时间也可以基于数量。不论那种定义，数据都应该是以某种顺序排列好的；而表中的数据本身是无序的。所以在OVER 子句中必须用 ORDER BY 明确地指出数据基于那个字段排序。在 Flink 的流处理中，目前只支持按照时间属性的升序排列，所以这里 ORDER BY 后面的字段必须是定义好的时间属性。；

• 开窗范围：对于开窗函数而言，还有一个必须要指定的就是开窗的范围，也就是到底要扩展多少行来做聚合。这个范围是由 BETWEEN <下界> AND <上界> 来定义的，也就是“从下界到上界”的范围。目前支持的上界只能是 CURRENT ROW，也就是定义一个“从之前某一行到当前行”的范围，所以一般的形式为：

  BETWEEN ... PRECEDING AND CURRENT ROW
  

  开窗选择的范围可以基于时间，也可以基于数据的数量。所以开窗范围还应该在两种模式之间做出选择：范围间隔（RANGE intervals）和行间隔（ROW intervals）。

  范围间隔：范围间隔以 RANGE 为前缀，就是基于 ORDER BY 指定的时间字段去选取一个范围，一般就是当前行时间戳之前的一段时间。例如开窗范围选择当前行之前 1 小时的数据：

  RANGE BETWEEN INTERVAL '1' HOUR PRECEDING AND CURRENT ROW
  

  行间隔：行间隔以 ROWS 为前缀，就是直接确定要选多少行，由当前行出发向前选取就可以了。例如开窗范围选择当前行之前的 5 行数据（最终聚合会包括当前行，所以一共 6 条数据）：

  ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND CURRENT ROW
  

具体例子：

SELECT user, ts,
 COUNT(url) OVER (
     PARTITION BY user
     ORDER BY ts
     RANGE BETWEEN INTERVAL '1' HOUR PRECEDING AND CURRENT ROW
 ) AS cnt
FROM EventTable

这里我们以 ts 作为时间属性字段，对 EventTable 中的每行数据都选取它之前 1 小时的所有数据进行聚合，统计每个用户访问 url 的总次数，并重命名为 cnt。最终将表中每行的 user，ts 以及扩展出 cnt 提取出来。

由于聚合范围上界只能到当前行，新到的数据一般不会影响之前数据的聚合结果，所以结果表只需要不断插入（INSERT）就可以了。执行上面 SQL 得到的结果表，可以用 toDataStream()直接转换成流打印输出。

应用实例—Top N

（1）普通 Top N

在 Flink SQL 中，是通过 OVER 聚合和一个条件筛选来实现 Top N 的。具体来说，是通过将一个特殊的聚合函数**ROW_NUMBER()**应用到OVER窗口上，统计出每一行排序后的行号，作为一个字段提取出来；然后再用 WHERE 子句筛选行号小于等于 N 的那些行返回。

SELECT user, url, ts, row_num
FROM (
    SELECT *,
    ROW_NUMBER() OVER (
        PARTITION BY user
        ORDER BY CHAR_LENGTH(url) desc 
    ) AS row_num
    FROM EventTable)
WHERE row_num <= 2

（2）窗口 Top N

除了直接对数据进行 Top N 的选取，我们也可以针对窗口来做 Top N。

例如电商行业，实际应用中往往有这样的需求：统计一段时间内的热门商品。这就需要先开窗口，在窗口中统计每个商品的点击量；然后将统计数据收集起来，按窗口进行分组，并按点击量大小降序排序，选取前 N 个作为结果返回。

具体来说：可以先做一个窗口聚合，将窗口信息 window_start、window_end 连同每个商品的点击量一并返回，这样就得到了聚合的结果表，包含了窗口信息、商品和统计的点击量。接下来就可以像一般的 Top N 那样定义 OVER 窗口了，按窗口分组，按点击量排序，用ROW_NUMBER()统计行号并筛选前 N 行就可以得到结果。所以窗口 Top N 的实现就是窗口聚合与 OVER 聚合的结合使用。

下面是一个具体案例的代码实现。由于用户访问事件 Event 中没有商品相关信息，因此我们统计的是每小时内有最多访问行为的用户，取前两名，相当于是一个每小时活跃用户的查询。

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    // 读取数据源，并分配时间戳、生成水位线
    SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env
        .fromElements(
        new Event("Alice", "./home", 1000L),
        new Event("Bob", "./cart", 1000L),
        new Event("Alice", "./prod?id=1",  25 * 60 * 1000L),
        new Event("Alice", "./prod?id=4", 55 * 60 * 1000L),
        new Event("Bob", "./prod?id=5", 3600 * 1000L + 60 * 1000L),
        new Event("Cary", "./home", 3600 * 1000L + 30 * 60 * 1000L),
        new Event("Cary", "./prod?id=7", 3600 * 1000L + 59 * 60 * 1000L)
    )
        .assignTimestampsAndWatermarks(
        WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
            @Override
            public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                return element.timestamp;
            }
        })
    );

    // 创建表环境
    StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

    // 将数据流转换成表，并指定时间属性
    Table eventTable = tableEnv.fromDataStream(
        eventStream,
        $("user"),
        $("url"),
        $("timestamp").rowtime().as("ts")
        // 将timestamp指定为事件时间，并命名为ts
    );

    // 为方便在SQL中引用，在环境中注册表EventTable
    tableEnv.createTemporaryView("EventTable", eventTable);

    // 定义子查询，进行窗口聚合，得到包含窗口信息、用户以及访问次数的结果表
    String subQuery =
        "SELECT window_start, window_end, user, COUNT(url) as cnt " +
        "FROM TABLE ( " +
        "TUMBLE( TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '1' HOUR )) " +
        "GROUP BY window_start, window_end, user ";

    // 定义Top N的外层查询
    String topNQuery =
        "SELECT * " +
        "FROM (" +
        "SELECT *, " +
        "ROW_NUMBER() OVER ( " +
        "PARTITION BY window_start, window_end " +
        "ORDER BY cnt desc " +
        ") AS row_num " +
        "FROM (" + subQuery + ")) " +
        "WHERE row_num <= 2";

    // 执行SQL得到结果表
    Table result = tableEnv.sqlQuery(topNQuery);

    tableEnv.toDataStream(result).print();
    env.execute();
}

这里为了更好的代码可读性，我们将 SQL 拆分成了用来做窗口聚合的内部子查询，和套用 Top N 模板的外层查询。

• 首先基于 ts 时间字段定义 1 小时滚动窗口，统计 EventTable 中每个用户的访问次数，重命名为 cnt；为了方便后面做排序，我们将窗口信息 window_start 和 window_end 也提取出来，与 user 和 cnt 一起作为聚合结果表中的字段。
• 然后套用 Top N 模板，对窗口聚合的结果表中每一行数据进行 OVER 聚合统计行号。这里以窗口信息进行分组，按访问次数 cnt 进行排序，并筛选行号小于等于 2 的数据，就可以得到每个窗口内访问次数最多的前两个用户了。

运行结果如下：

+I[1970-01-01T00:00, 1970-01-01T01:00, Alice, 3, 1]
+I[1970-01-01T00:00, 1970-01-01T01:00, Bob, 1, 2]
+I[1970-01-01T01:00, 1970-01-01T02:00, Cary, 2, 1]
+I[1970-01-01T01:00, 1970-01-01T02:00, Bob, 1, 2]

由于窗口的统计结果只会最终输出一次，所以排名也是确定的，这里结果表中只有插入（INSERT）操作。也就是说，窗口 Top N 是追加查询，可以直接用 toDataStream()将结果表转换成流打印输出。

联结（Join）查询

按照数据库理论，关系型表的设计往往至少需要满足第三范式（3NF），表中的列都直接依赖于主键，这样就可以避免数据冗余和更新异常。不过这样一来，我们就无法从一个单独的表中提取所有想要的数据了。在标准 SQL 中，可以将多个表连接合并起来，从中查询出想要的信息；这种操作就是表的联结（Join）。

在流处理中，动态表的 Join 对应着两条数据流的 Join 操作。与上一节的聚合查询类似，Flink SQL 中的联结查询大体上也可以分为两类：SQL 原生的联结查询方式，和流处理中特有的联结查询。

常规联结查询

常规联结（Regular Join）是 SQL 中原生定义的 Join 方式，是最通用的一类联结操作。它的具体语法与标准 SQL 的联结完全相同，通过关键字 JOIN 来联结两个表，后面用关键字 ON来指明联结条件。

在两个动态表的联结中，任何一侧表的插入（INSERT）或更改（UPDATE）操作都会让联结的结果表发生改变。例如，如果左侧有新数据到来，那么它会与右侧表中所有之前的数据进行联结合并，右侧表之后到来的新数据也会与这条数据连接合并。所以，常规联结查询一般是更新（Update）查询。

与标准 SQL 一致，Flink SQL 的常规联结也可以分为内联结（INNER JOIN）和外联结（OUTER JOIN），区别在于结果中是否包含不符合联结条件的行。目前**仅支持“等值条件”**作为联结条件，也就是关键字 ON 后面必须是判断两表中字段相等的逻辑表达式。

（1）等值内联结（INNER Equi-JOIN）

内联结用 INNER JOIN 来定义，会返回两表中符合联接条件的所有行的组合，也就是所谓的笛卡尔积（Cartesian product）。目前仅支持等值联结条件。

SELECT * FROM Order INNER JOIN Product ON Order.product_id = Product.id

这里是一个内联结，联结条件是订单数据的 product_id 和商品数据的 id 相等。

（2）等值外联结（OUTER Equi-JOIN）

与内联结类似，外联结也会返回符合联结条件的所有行的笛卡尔积；另外，还可以将某一侧表中找不到任何匹配的行也单独返回。Flink SQL 支持左外（LEFT JOIN）、右外（RIGHT JOIN）和全外（FULL OUTER JOIN），分别表示会将左侧表、右侧表以及双侧表中没有任何匹配的行返回。例如，订单表中未必包含了商品表中的所有 ID，为了将哪些没有任何订单的商品信息也查询出来，我们就可以使用右外联结（RIGHT JOIN）。当然，外联结查询目前也仅支持等值联结条件。具体用法如下：

SELECT * FROM Order LEFT JOIN Product ON Order.product_id = Product.id
SELECT * FROM Order RIGHT JOIN Product ON Order.product_id = Product.id
SELECT * FROM Order FULL OUTER JOIN Product ON Order.product_id = Product.id

间隔联结查询

我们曾经学习过 DataStream API 中的双流 Join，包括窗口联结（window join）和间隔联结（interval join）。两条流的 Join 就对应着 SQL 中两个表的 Join，这是流处理中特有的联结方式。目前 Flink SQL 还不支持窗口联结，而间隔联结则已经实现。

间隔联结（Interval Join）返回的，同样是符合约束条件的两条中数据的笛卡尔积。只不过这里的“约束条件”除了常规的联结条件外，还多了一个时间间隔的限制。具体语法有以下要点：

• 间隔联结不需要用 JOIN 关键字，直接在 FROM 后将要联结的两表列出来就可以，用逗号分隔。这与标准 SQL 中的语法一致，表示一个“交叉联结”（Cross Join），会返回两表中所有行的笛卡尔积。

• 联结条件用 WHERE 子句来定义，用一个等值表达式描述。交叉联结之后再用 WHERE进行条件筛选，效果跟内联结 INNER JOIN … ON …非常类似。

• 时间间隔限制：我们可以在 WHERE 子句中，联结条件后用 AND 追加一个时间间隔的限制条件；做法是提取左右两侧表中的时间字段，然后用一个表达式来指明两者需要满足的间隔限制。

  具体定义方式有下面三种，这里分别用 ltime 和 rtime 表示左右表中的时间字段：

  • ltime = rtime
  • ltime >= rtime AND ltime < rtime + INTERVAL ‘10’ MINUTE
  • ltime BETWEEN rtime - INTERVAL ‘10’ SECOND AND rtime + INTERVAL ‘5’ SECOND

例如：

SELECT *
FROM Order o, Shipment s
WHERE o.id = s.order_id
AND o.order_time BETWEEN s.ship_time - INTERVAL '4' HOUR AND s.ship_time

函数

在 SQL 中，我们可以把一些数据的转换操作包装起来，嵌入到 SQL 查询中统一调用，这就是“函数”（functions）。

Flink 的 Table API 和 SQL 同样提供了函数的功能。两者在调用时略有不同：

• Table API 中的函数是通过数据对象的方法调用来实现的：

  str.upperCase();
  

• 而 SQL 则是直接引用函数名称，传入数据作为参数：

  UPPER(str)
  

由于 Table API 是内嵌在 Java 语言中的，很多方法需要在类中额外添加，因此扩展功能比较麻烦，目前支持的函数比较少；而且 Table API 也不如 SQL 的通用性强，所以一般情况下较少使用。

Flink SQL 中的函数可以分为两类：

• 一类是 SQL 中内置的系统函数，直接通过函数名调用就可以，能够实现一些常用的转换操作，比如之前我们用到的 COUNT()、CHAR_LENGTH()、UPPER()等等；
• 而另一类函数则是用户自定义的函数（UDF），需要在表环境中注册才能使用。

系统函数

系统函数（System Functions）也叫内置函数（Built-in Functions），是在系统中预先实现好的功能模块。

Flink SQL 中的系统函数又主要可以分为两大类：标量函数（Scalar Functions）和聚合函数（Aggregate Functions）。

（1）标量函数（Scalar Functions）

所谓的“标量”，是指只有数值大小、没有方向的量；所以标量函数指的就是只对输入数据做转换操作、返回一个值的函数。这里的输入数据对应在表中，一般就是一行数据中 1 个或多个字段，因此这种操作有点像流处理转换算子中的 map。另外，对于一些没有输入参数、直接可以得到唯一结果的函数，也属于标量函数。

标量函数是最常见、也最简单的一类系统函数，数量非常庞大，很多在标准 SQL 中也有定义。所以我们这里只对一些常见类型列举部分函数，做一个简单概述。

• 比较函数（Comparison Functions）：比较函数其实就是一个比较表达式，用来判断两个值之间的关系，返回一个布尔类型的值。这个比较表达式可以是用 <、>、= 等符号连接两个值，也可以是用关键字定义的某种判断。例如：

  • value1 = value2 判断两个值相等；
  • value1 <> value2 判断两个值不相等；
  • value IS NOT NULL 判断 value 不为空。

• 逻辑函数（Logical Functions）：逻辑函数就是一个逻辑表达式，也就是用与（AND）、或（OR）、非（NOT）将布尔类型的值连接起来，也可以用判断语句（IS、IS NOT）进行真值判断；返回的还是一个布尔类型的值。例如：

  • boolean1 OR boolean2 布尔值 boolean1 与布尔值 boolean2 取逻辑或；
  • boolean IS FALSE 判断布尔值 boolean 是否为 false；
  • NOT boolean 布尔值 boolean 取逻辑非

• 算术函数（Arithmetic Functions）：进行算术计算的函数，包括用算术符号连接的运算，和复杂的数学运算。例如：

  • numeric1 + numeric2 两数相加
  • POWER(numeric1, numeric2) 幂运算，取数 numeric1 的 numeric2 次方
  • RAND() 返回（0.0, 1.0）区间内的一个 double 类型的伪随机数

• 字符串函数（String Functions）：进行字符串处理的函数。例如：

  • string1 || string2 两个字符串的连接
  • UPPER(string) 将字符串 string 转为全部大写
  • CHAR_LENGTH(string) 计算字符串 string 的长度

• 时间函数（Temporal Functions）：进行与时间相关操作的函数。例如：

  • DATE string 按格式"yyyy-MM-dd"解析字符串 string，返回类型为 SQL Date
  • TIMESTAMP string 按格式"yyyy-MM-dd HH:mm:ss[.SSS]"解析，返回类型为 SQL timestamp
  • CURRENT_TIME 返回本地时区的当前时间，类型为 SQL time（与 LOCALTIME等价）
  • INTERVAL string range 返回一个时间间隔。string 表示数值；range 可以是 DAY，MINUTE，DAT TO HOUR 等单位，也可以是 YEAR TO MONTH 这样的复合单位。如“2 年 10 个月”可以写成：INTERVAL ‘2-10’ YEAR TO MONTH

（2） 聚合函数（Aggregate Functions）

聚合函数是以表中多个行作为输入，提取字段进行聚合操作的函数，会将唯一的聚合值作为结果返回。聚合函数应用非常广泛，不论分组聚合、窗口聚合还是开窗（Over）聚合，对数据的聚合操作都可以用相同的函数来定义。

标准 SQL 中常见的聚合函数 Flink SQL 都是支持的，目前也在不断扩展，为流处理应用提供更强大的功能。例如：

• COUNT(*) 返回所有行的数量，统计个数
• SUM([ ALL | DISTINCT ] expression) 对某个字段进行求和操作。默认情况下省略了关键字 ALL，表示对所有行求和；如果指定 DISTINCT，则会对数据进行去重，每个值只叠加一次。
• RANK() 返回当前值在一组值中的排名
• ROW_NUMBER() 对一组值排序后，返回当前值的行号。与 RANK()的功能相似

自定义函数（UDF）

系统函数尽管庞大，也不可能涵盖所有的功能；如果有系统函数不支持的需求，我们就需要用自定义函数（User Defined Functions，UDF）来实现了。

Flink 的 Table API 和 SQL 提供了多种自定义函数的接口，以抽象类的形式定义。当前 UDF主要有以下几类：

• 标量函数（Scalar Functions）：将输入的标量值转换成一个新的标量值；
• 表函数（Table Functions）：将标量值转换成一个或多个新的行数据，也就是扩展成一个表；
• 聚合函数（Aggregate Functions）：将多行数据里的标量值转换成一个新的标量值；
• 表聚合函数（Table Aggregate Functions）：将多行数据里的标量值转换成一个或多个新的行数据。

（1）整体调用流程

要想在代码中使用自定义的函数，我们需要首先自定义对应 UDF 抽象类的实现，并在表环境中注册这个函数，然后就可以在 Table API 和 SQL 中调用了。

• 注册函数

  注册函数时需要调用表环境的 createTemporarySystemFunction()方法，传入注册的函数名以及 UDF 类的 Class 对象：

  // 注册函数
  tableEnv.createTemporarySystemFunction("MyFunction", MyFunction.class);
  

  这里 createTemporarySystemFunction()方法的意思是创建了一个“临时系统函数”，所以MyFunction 函 数 名 是 全 局 的 ， 可 以 当 作 系 统 函 数 来 使 用 ；

  我 们 也 可 以 用createTemporaryFunction()方法，注册的函数就依赖于当前的数据库（database）和目录（catalog）了，所以这就不是系统函数，而是“目录函数”（catalog function），它的完整名称应该包括所属的 database 和catalog。

  一般情况下，我们直接用 createTemporarySystemFunction()方法将 UDF 注册为系统函数就可以了。

• 使用 Table API 调用函数

  在 Table API 中，需要使用 call()方法来调用自定义函数：

  tableEnv.from("MyTable").select(call("MyFunction", $("myField")));
  

  这里 call()方法有两个参数，一个是注册好的函数名 MyFunction，另一个则是函数调用时本身的参数。这里我们定义 MyFunction 在调用时，需要传入的参数是 myField 字段。

  此外，在 Table API 中也可以不注册函数，直接用“内联”（inline）的方式调用 UDF：

  tableEnv.from("MyTable").select(call(SubstringFunction.class, $("myField")));
  

  区别只是在于 call()方法第一个参数不再是注册好的函数名，而直接就是函数类的 Class对象了。

• 在 SQL 中调用函数

  当我们将函数注册为系统函数之后，在 SQL 中的调用就与内置系统函数完全一样了：

  tableEnv.sqlQuery("SELECT MyFunction(myField) FROM MyTable");
  

（2）标量函数（Scalar Functions）

自定义标量函数可以把 0 个、 1 个或多个标量值转换成一个标量值，它对应的输入是一行数据中的字段，输出则是唯一的值。所以从输入和输出表中行数据的对应关系看，标量函数是“一对一”的转换。

想要实现自定义的标量函数，我们需要自定义一个类来继承抽象类 ScalarFunction，并实现叫作 eval() 的求值方法。标量函数的行为就取决于求值方法的定义，它必须是公有的（public），而且名字必须是 eval。求值方法 eval 可以重载多次，任何数据类型都可作为求值方法的参数和返回值类型。

这里需要特别说明的是，ScalarFunction 抽象类中并没有定义 eval()方法，所以我们不能直接在代码中重写（override）；

ScalarFunction 以及其它所有的 UDF 接口，都在 org.apache.flink.table.functions 中。

下面我们来看一个具体的例子。我们实现一个自定义的哈希（hash）函数 HashFunction，用来求传入对象的哈希值。

public static class HashFunction extends ScalarFunction {
    // 接受任意类型输入，返回 INT 型输出
    public int eval(@DataTypeHint(inputGroup = InputGroup.ANY) Object o) {
        return o.hashCode();
    } 
}
// 注册函数
tableEnv.createTemporarySystemFunction("HashFunction", HashFunction.class);
// 在 SQL 里调用注册好的函数
tableEnv.sqlQuery("SELECT HashFunction(myField) FROM MyTable");

（3）表函数（Table Functions）

跟标量函数一样，表函数的输入参数也可以是 0 个、1 个或多个标量值；不同的是，它可以返回任意多行数据。“多行数据”事实上就构成了一个表，所以“表函数”可以认为就是返回一个表的函数，这是一个“一对多”的转换关系。之前我们介绍过的窗口 TVF，本质上就是表函数。

类似地，要实现自定义的表函数，需要自定义类来继承抽象类 TableFunction，内部必须要实现的也是一个名为 eval 的求值方法。与标量函数不同的是，TableFunction 类本身是有一个泛型参数T 的，这就是表函数返回数据的类型；而 eval()方法没有返回类型，内部也没有 return语句，是通过调用 collect()方法来发送想要输出的行数据的。多么熟悉的感觉——回忆一下DataStream API 中的 FlatMapFunction 和 ProcessFunction，它们的 flatMap 和 processElement 方法也没有返回值，也是通过 out.collect()来向下游发送数据的。

我们使用表函数，可以对一行数据得到一个表，这和 Hive 中的 UDTF 非常相似。那对于原先输入的整张表来说，又该得到什么呢？一个简单的想法是，就让输入表中的每一行，与它转换得到的表进行联结（join），然后再拼成一个完整的大表，这就相当于对原来的表进行了扩展。在 Hive 的 SQL 语法中，提供了“侧向视图”（lateral view，也叫横向视图）的功能，可以将表中的一行数据拆分成多行；Flink SQL 也有类似的功能，是用 LATERAL TABLE 语法来实现的。

在 SQL 中调用表函数，需要使用 **LATERAL TABLE(<TableFunction>)**来生成扩展的“侧向表”，然后与原始表进行联结（Join）。这里的 Join 操作可以是直接做交叉联结（cross join），在 FROM 后用逗号分隔两个表就可以；也可以是以 ON TRUE 为条件的左联结（LEFT JOIN）。

下面是表函数的一个具体示例。我们实现了一个分隔字符串的函数 SplitFunction，可以将一个字符串转换成（字符串，长度）的二元组。

// 注意这里的类型标注，输出是 Row 类型，Row 中包含两个字段：word 和 length。
@FunctionHint(output = @DataTypeHint("ROW<word STRING, length INT>"))
public static class SplitFunction extends TableFunction<Row> {
    public void eval(String str) {
        for (String s : str.split(" ")) {
            // 使用 collect()方法发送一行数据
            collect(Row.of(s, s.length()));
        }
    } }
// 注册函数
tableEnv.createTemporarySystemFunction("SplitFunction", SplitFunction.class);
// 在 SQL 里调用注册好的函数
// 1. 交叉联结
tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT myField, word, length " +
    "FROM MyTable, LATERAL TABLE(SplitFunction(myField))");
// 2. 带 ON TRUE 条件的左联结
tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT myField, word, length " +
    "FROM MyTable " +
    "LEFT JOIN LATERAL TABLE(SplitFunction(myField)) ON TRUE");
// 重命名侧向表中的字段
tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT myField, newWord, newLength " +
    "FROM MyTable " +
    "LEFT JOIN LATERAL TABLE(SplitFunction(myField)) AS T(newWord, newLength) ON TRUE");

（4） 聚合函数（Aggregate Functions）

用户自定义聚合函数（User Defined AGGregate function，UDAGG）会把一行或多行数据（也就是一个表）聚合成一个标量值。这是一个标准的“多对一”的转换。

自定义聚合函数需要继承抽象类 AggregateFunction。AggregateFunction 有两个泛型参数<T, ACC>，T 表示聚合输出的结果类型，ACC 则表示聚合的中间状态类型。

Flink SQL 中的聚合函数的工作原理如下：

• 首先，它需要创建一个累加器（accumulator），用来存储聚合的中间结果。这与DataStream API 中的 AggregateFunction 非常类似，累加器就可以看作是一个聚合状态。调用createAccumulator()方法可以创建一个空的累加器；
• 对于输入的每一行数据，都会调用 accumulate()方法来更新累加器，这是聚合的核心过程；
• 当所有的数据都处理完之后，通过调用 getValue()方法来计算并返回最终的结果。

所以，每个 AggregateFunction 都必须实现以下几个方法：

• createAccumulator()：这是创建累加器的方法。没有输入参数，返回类型为累加器类型 ACC。
• accumulate()：这是进行聚合计算的核心方法，每来一行数据都会调用。它的第一个参数是确定的，就是当前的累加器，类型为 ACC，表示当前聚合的中间状态；后面的参数则是聚合函数调用时传入的参数，可以有多个，类型也可以不同。这个方法主要是更新聚合状态，所以没有返回类型。需要注意的是，accumulate()与之前的求值方法 eval()类似，也是底层架构要求的，必须为 public，方法名必须为 accumulate，且无法直接 override、只能手动实现。
• getValue()：这是得到最终返回结果的方法。输入参数是 ACC 类型的累加器，输出类型为 T。在遇到复杂类型时，Flink 的类型推导可能会无法得到正确的结果。所以AggregateFunction也可以专门对累加器和返回结果的类型进行声明，这是通过 getAccumulatorType()和getResultType()两个方法来指定的。

除了上面的方法，还有几个方法是可选的。这些方法有些可以让查询更加高效，有些是在某些特定场景下必须要实现的。比如：

• 如果是对会话窗口进行聚合，**merge()**方法就是必须要实现的，它会定义累加器的合并操作，而且这个方法对一些场景的优化也很有用；
• 而如果聚合函数用在 OVER 窗口聚合中，就必须实现 **retract()**方法，保证数据可以进行撤回操作；
• **resetAccumulator()**方法则是重置累加器，这在一些批处理场景中会比较有用。

AggregateFunction 的所有方法都必须是 公有的（public），不能是静态的（static），而且名字必须跟上面写的完全一样。 createAccumulator 、 getValue 、 getResultType 以及 getAccumulatorType 这几个方法是在抽象类 AggregateFunction 中定义的，可以 override；而其他则都是底层架构约定的方法。

比如：我们要从学生的分数表 ScoreTable 中计算每个学生的加权平均分。为了计算加权平均值，应该从输入的每行数据中提取两个值作为参数：要计算的分数值 score，以及它的权重weight。而在聚合过程中，累加器（accumulator）需要存储当前的加权总和 sum，以及目前数据的个数 count。这可以用一个二元组来表示，也可以单独定义一个类 WeightedAvgAccum，里面包含 sum 和 count 两个属性，用它的对象实例来作为聚合的累加器。

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

    // 1. 自定义数据源，从流转换
    SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env.addSource(new ClickSource())
        .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO)
                                       .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                                           @Override
                                           public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                                               return element.timestamp;
                                           }
                                       })
                                      );

    // 2. 将流转换成表
    Table eventTable = tableEnv.fromDataStream(eventStream,
                                               $("user"),
                                               $("url"),
                                               $("timestamp").as("ts"),
                                               $("rt").rowtime());
    tableEnv.createTemporaryView("EventTable", eventTable);

    // 3. 注册自定义表函数
    tableEnv.createTemporarySystemFunction("WeightedAverage", WeightedAverage.class);

    // 4. 调用UDF查询转换，这里权重直接给1
    Table resultTable = tableEnv.sqlQuery("select user, " +
                                          "  WeightedAverage(ts, 1) as weighted_avg " +
                                          "from EventTable " +
                                          "group by user");

    // 5. 输出到控制台
    tableEnv.executeSql("create table output (" +
                        "uname STRING, " +
                        "weighted_avg BIGINT) " +
                        "WITH (" +
                        "'connector' = 'print')");
    resultTable.executeInsert("output");
}

// 单独定义一个累加器类型
public static class WeightedAvgAccumulator {
    public long sum = 0;    // 加权和
    public int count = 0;    // 数据个数
}

// 自定义一个AggregateFunction，求加权平均值
public static class WeightedAverage extends AggregateFunction<Long, WeightedAvgAccumulator>{
    @Override
    public Long getValue(WeightedAvgAccumulator accumulator) {
        if (accumulator.count == 0)
            return null;    // 防止除数为0
        else
            return accumulator.sum / accumulator.count;
    }

    @Override
    public WeightedAvgAccumulator createAccumulator() {
        return new WeightedAvgAccumulator();
    }

    // 累加计算方法，类似于add
    public void accumulate(WeightedAvgAccumulator accumulator, Long iValue, Integer iWeight){
        accumulator.sum += iValue * iWeight;    // 这个值要算iWeight次
        accumulator.count += iWeight;
    }

}

（5）表聚合函数（Table Aggregate Functions）

用户自定义表聚合函数（UDTAGG）可以把一行或多行数据（也就是一个表）聚合成另一张表，结果表中可以有多行多列。很明显，这就像表函数和聚合函数的结合体，是一个“多对多”的转换。

自定义表聚合函数需要继承抽象类 TableAggregateFunction。TableAggregateFunction 的结构和原理与 AggregateFunction 非常类似，同样有两个泛型参数<T, ACC>，用一个 ACC 类型的累加器（accumulator）来存储聚合的中间结果。聚合函数中必须实现的三个方法，在TableAggregateFunction 中也必须对应实现：

• createAccumulator()：创建累加器的方法，与 AggregateFunction 中用法相同。
• accumulate()：聚合计算的核心方法，与 AggregateFunction 中用法相同。
• emitValue()：所有输入行处理完成后，输出最终计算结果的方法。这个方法对应着 AggregateFunction中的 getValue()方法；区别在于 emitValue 没有输出类型，而输入参数有两个：第一个是 ACC类型的累加器，第二个则是用于输出数据的“收集器”out，它的类型为 Collect<T>。所以很明显，表聚合函数输出数据不是直接 return，而是调用 out.collect()方法，调用多次就可以输出多行数据了；这一点与表函数非常相似。另外，emitValue()在抽象类中也没有定义，无法 override，必须手动实现。

表聚合函数得到的是一张表；在流处理中做持续查询，应该每次都会把这个表重新计算输出。如果输入一条数据后，只是对结果表里一行或几行进行了更新（Update），这时我们重新计算整个表、全部输出显然就不够高效了。为了提高处理效率，TableAggregateFunction 还提供了一个 emitUpdateWithRetract() 方法，它可以在结果表发生变化时，以“撤回”（retract）老数据、发送新数据的方式增量地进行更新。如果同时定义了 emitValue()和 emitUpdateWithRetract() 两个方法，在进行更新操作时会优先调用 emitUpdateWithRetract()。

表聚合函数相对比较复杂，它的一个典型应用场景就是 Top N 查询。比如我们希望选出一组数据排序后的前两名，这就是最简单的 TOP-2 查询。没有线程的系统函数，那么我们就可以自定义一个表聚合函数来实现这个功能。在累加器中应该能够保存当前最大的两个值，每当来一条新数据就在 accumulate()方法中进行比较更新，最终在 emitValue()中调用两次out.collect()将前两名数据输出。

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

    // 1. 自定义数据源，从流转换
    SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env.addSource(new ClickSource())
        .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO)
                                       .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                                           @Override
                                           public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                                               return element.timestamp;
                                           }
                                       })
                                      );

    // 2. 将流转换成表
    Table eventTable = tableEnv.fromDataStream(eventStream,
                                               $("user"),
                                               $("url"),
                                               $("timestamp").as("ts"),
                                               $("rt").rowtime());
    tableEnv.createTemporaryView("EventTable", eventTable);

    // 3. 开滚动窗口聚合，得到每个用户在每个窗口中的浏览量
    Table windowAggTable = tableEnv.sqlQuery("select user, count(url) as cnt, " +
                                             "window_end " +
                                             "from TABLE(" +
                                             "  TUMBLE( TABLE EventTable, DESCRIPTOR(rt), INTERVAL '10' SECOND )" +
                                             ")" +
                                             "group by user," +
                                             "  window_start," +
                                             "  window_end");
    tableEnv.createTemporaryView("AggTable", windowAggTable);

    // 4. 注册表聚合函数函数
    tableEnv.createTemporarySystemFunction("Top2", Top2.class);

    // 5. 在Table API中调用函数
    Table resultTable = tableEnv.from("AggTable")
        .groupBy($("window_end"))
        .flatAggregate(call("Top2", $("cnt")).as("value", "rank"))
        .select($("window_end"), $("value"), $("rank"));

    // 6. 输出到控制台
    tableEnv.toChangelogStream(resultTable).print();

    env.execute();
}
// 聚合累加器的类型定义，包含最大的第一和第二两个数据
public static class Top2Accumulator {
    public Long first;
    public Long second;
}

// 自定义表聚合函数，查询一组数中最大的两个，返回值为(数值，排名)的二元组
public static class Top2 extends TableAggregateFunction<Tuple2<Long, Integer>, Top2Accumulator> {
    @Override
    public Top2Accumulator createAccumulator() {
        Top2Accumulator acc = new Top2Accumulator();
        acc.first = Long.MIN_VALUE;    // 为方便比较，初始值给最小值
        acc.second = Long.MIN_VALUE;
        return acc;
    }

    // 每来一个数据调用一次，判断是否更新累加器
    public void accumulate(Top2Accumulator acc, Long value) {
        if (value > acc.first) {
            acc.second = acc.first;
            acc.first = value;
        } else if (value > acc.second) {
            acc.second = value;
        }
    }

    // 输出(数值，排名)的二元组，输出两行数据
    public void emitValue(Top2Accumulator acc, Collector<Tuple2<Long, Integer>> out) {
        if (acc.first != Long.MIN_VALUE) {
            out.collect(Tuple2.of(acc.first, 1));
        }
        if (acc.second != Long.MIN_VALUE) {
            out.collect(Tuple2.of(acc.second, 2));
        }
    }
}

目前 SQL 中没有直接使用表聚合函数的方式，所以需要使用 Table API 的方式来调用：

// 注册表聚合函数函数
tableEnv.createTemporarySystemFunction("Top2", Top2.class);
// 在 Table API 中调用函数
tableEnv.from("MyTable")
    .groupBy($("myField"))
    .flatAggregate(call("Top2", $("value")).as("value", "rank"))
    .select($("myField"), $("value"), $("rank"));

SQL 客户端

有了 Table API 和 SQL，我们就可以使用熟悉的 SQL 来编写查询语句进行流处理了。不过，这种方式还是将 SQL 语句嵌入到 Java/Scala 代码中进行的；另外，写完的代码后想要提交作业还需要使用工具进行打包。这都给 Flink 的使用设置了门槛，如果不是 Java/Scala 程序员，即使是非常熟悉 SQL 的工程师恐怕也会望而生畏了。

Flink 为我们提供了一个工具来进行 Flink 程序的编写、测试和提交，这工具叫作“SQL 客户端”。SQL 客户端提供了一个命令行交互界面（CLI），我们可以在里面非常容易地编写 SQL 进行查询，就像使用 MySQL 一样；整个 Flink 应用编写、提交的过程全变成了写 SQL，不需要写一行 Java/Scala 代码。

具体使用流程如下：

（1）首先启动本地集群

./bin/start-cluster.sh

（2）启动 Flink SQL 客户端

./bin/sql-client.sh

SQL 客户端的启动脚本同样位于 Flink 的 bin 目录下。默认的启动模式是 embedded，也就是说客户端是一个嵌入在本地的进程，这是目前唯一支持的模式。未来会支持连接到远程 SQL客户端的模式。

（3）设置运行模式

启动客户端后，就进入了命令行界面，这时就可以开始写 SQL 了。一般我们会在开始之前对环境做一些设置，比较重要的就是运行模式。

首先是表环境的运行时模式，有流处理和批处理两个选项。默认为流处理：

Flink SQL> SET 'execution.runtime-mode' = 'streaming';

其次是 SQL 客户端的“执行结果模式”，主要有 table、changelog、tableau 三种，默认为table 模式：

Flink SQL> SET 'sql-client.execution.result-mode' = 'table';

table 模式就是最普通的表处理模式，结果会以逗号分隔每个字段；changelog 则是更新日志模式，会在数据前加上“+”（表示插入）或“-”（表示撤回）的前缀；而 tableau 则是经典的可视化表模式，结果会是一个虚线框的表格。

此外我们还可以做一些其它可选的设置，比如之前提到的空闲状态生存时间（TTL）：

Flink SQL> SET 'table.exec.state.ttl' = '1000';

除了在命令行进行设置，我们也可以直接在 SQL 客户端的配置文件 sql-cli-defaults.yaml中进行各种配置，甚至还可以在这个 yaml 文件里预定义表、函数和 catalog。

（4）执行 SQL 查询

接下来就可以愉快的编写 SQL 语句了，这跟操作 MySQL、Oracle 等关系型数据库没什么区别。

我们可以尝试把一开始举的简单聚合例子写一下：

Flink SQL> CREATE TABLE EventTable(
        > user STRING,
        > url STRING,
        > `timestamp` BIGINT
        > ) WITH (
        > 'connector' = 'filesystem',
        > 'path' = 'events.csv',
        > 'format' = 'csv'
        > );
Flink SQL> CREATE TABLE ResultTable (
        > user STRING,
        > cnt BIGINT
        > ) WITH (
        > 'connector' = 'print'
        > );
Flink SQL> INSERT INTO ResultTable SELECT user, COUNT(url) as cnt FROM EventTable GROUP BY user;

这里我们直接用 DDL 创建两张表，注意需要有 WITH 定义的外部连接。一张表叫作EventTable，是从外部文件 events.csv 中读取数据的，这是输入数据表；另一张叫作 ResultTable，连接器为“print”，其实就是标准控制台打印，当然就是输出表了。所以接下来就可以直接执行 SQL 查询，并将查询结果 INSERT 写入结果表中了。

在 SQL 客户端中，每定义一个 SQL 查询，就会把它作为一个 Flink 作业提交到集群上执行。所以通过这种方式，我们可以快速地对流处理程序进行开发测试。

连接到外部系统

在 Table API 和 SQL 编写的 Flink 程序中，可以在创建表的时候用 WITH 子句指定连接器（connector），这样就可以连接到外部系统进行数据交互了。

架构中的 TableSource 负责从外部系统中读取数据并转换成表，TableSink 则负责将结果表写入外部系统。在 Flink 1.13 的 API 调用中，已经不去区分 TableSource 和 TableSink，我们只要建立到外部系统的连接并创建表就可以，Flink 自动会从程序的处理逻辑中解析出它们的用途。

Flink 的 Table API 和 SQL 支持了各种不同的连接器。当然，最简单的其实就是连接到控制台打印输出：

CREATE TABLE ResultTable (
    user STRING,
    cnt BIGINT
)WITH (
    'connector' = 'print'
);

Kafka

（1）引入依赖

想要在 Flink 程序中使用 Kafka 连接器，需要引入如下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

这里我们引入的 Flink 和 Kafka 的连接器，与之前 DataStream API 中引入的连接器是一样的。如果想在 SQL 客户端里使用 Kafka 连接器，还需要下载对应的 jar 包放到 lib 目录下。

另外，Flink 为各种连接器提供了一系列的“表格式”（table formats），比如 CSV、JSONAvro、Parquet 等等。这些表格式定义了底层存储的二进制数据和表的列之间的转换方式，相当于表的序列化工具。对于 Kafka 而言，CSV、JSON、Avro 等主要格式都是支持的，根据 Kafka 连接器中配置的格式，我们可能需要引入对应的依赖支持。以 CSV 为例：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-csv</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

由于 SQL 客户端中已经内置了 CSV、JSON 的支持，因此使用时无需专门引入；而对于没有内置支持的格式（比如 Avro），则仍然要下载相应的 jar 包。

（2）创建连接到 Kafka 的表

创建一个连接到 Kafka 表，需要在 CREATE TABLE 的 DDL 中在 WITH 子句里指定连接器为 Kafka，并定义必要的配置参数。

CREATE TABLE KafkaTable (
    `user` STRING,
    `url` STRING,
    `ts` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp'
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'events',
    'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
    'properties.group.id' = 'testGroup',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    'format' = 'csv'
)

在 KafkaTable 的字段中有一个 ts，它的声明中用到了METADATA FROM，这是表示一个“元数据列”（metadata column），它是由 Kafka 连接器的元数据“timestamp”生成的。这里的 timestamp 其实就是 Kafka 中数据自带的时间戳，我们把它直接作为元数据提取出来，转换成一个新的字段 ts。

（3）Upsert Kafka

正常情况下，Kafka 作为保持数据顺序的消息队列，读取和写入都应该是流式的数据，对应在表中就是仅追加（append-only）模式。如果我们想要将有更新操作（比如分组聚合）的结果表写入 Kafka，就会因为 Kafka 无法识别撤回（retract）或更新插入（upsert）消息而导致异常。

为了解决这个问题，Flink 专门增加了一个**“更新插入 Kafka”（Upsert Kafka）连接器**。这个连接器支持以更新插入（UPSERT）的方式向 Kafka 的 topic 中读写数据。

• 具体来说，Upsert Kafka 连接器处理的是更新日志（changlog）流。如果作为 TableSource，连接器会将读取到的 topic中的数据（key, value），解释为对当前 key 的数据值的更新（UPDATE），也就是查找动态表中 key 对应的一行数据，将 value 更新为最新的值；因为是 Upsert 操作，所以如果没有 key 对应的行，那么也会执行插入（INSERT）操作。另外，如果遇到 value 为空（null），连接器就把这条数据理解为对相应 key 那一行的删除（DELETE）操作。
• 如果作为 TableSink，Upsert Kafka 连接器会将有更新操作的结果表，转换成更新日志（changelog）流。如果遇到插入（INSERT）或者更新后（UPDATE_AFTER）的数据，对应的是一个添加（add）消息，那么就直接正常写入 Kafka 主题；如果是删除（DELETE）或者更新前的数据，对应是一个撤回（retract）消息，那么就把 value 为空（null）的数据写入 Kafka。由于 Flink 是根据键（key）的值对数据进行分区的，这样就可以保证同一个 key 上的更新和删除消息都会落到同一个分区中。

下面是一个创建和使用 Upsert Kafka 表的例子：

CREATE TABLE pageviews_per_region (
    user_region STRING,
    pv BIGINT,
    uv BIGINT,
    PRIMARY KEY (user_region) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'upsert-kafka',
    'topic' = 'pageviews_per_region',
    'properties.bootstrap.servers' = '...',
    'key.format' = 'avro',
    'value.format' = 'avro'
);
CREATE TABLE pageviews (
    user_id BIGINT,
    page_id BIGINT,
    viewtime TIMESTAMP,
    user_region STRING,
    WATERMARK FOR viewtime AS viewtime - INTERVAL '2' SECOND
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'pageviews',
    'properties.bootstrap.servers' = '...',
    'format' = 'json'
);
-- 计算 pv、uv 并插入到 upsert-kafka 表中
INSERT INTO pageviews_per_region
SELECT
 user_region,
 COUNT(*),
 COUNT(DISTINCT user_id)
FROM pageviews
GROUP BY user_region;

为了将结果表写入 Kafka 的 pageviews_per_region 主题，我们定义了一个 Upsert Kafka 表，它的字段中需要用PRIMARY KEY来指定主键，并且在WITH子句中分别指定key和value的序列化格式。

文件系统

另一类非常常见的外部系统就是文件系统（File System）了。Flink 提供了文件系统的连接器，支持从本地或者分布式的文件系统中读写数据。这个连接器是内置在 Flink 中的，所以使用它并不需要额外引入依赖。

CREATE TABLE MyTable (
    column_name1 INT,
    column_name2 STRING,
    ...
    part_name1 INT,
    part_name2 STRING
) PARTITIONED BY (part_name1, part_name2) WITH (
    'connector' = 'filesystem', -- 连接器类型
    'path' = '...', -- 文件路径
    'format' = '...' -- 文件格式
)

这里在 WITH 前使用了 PARTITIONED BY 对数据进行了分区操作。文件系统连接器支持对分区文件的访问。

JDBC

关系型数据表本身就是 SQL 最初应用的地方，所以我们也会希望能直接向关系型数据库中读写表数据。Flink 提供的 JDBC 连接器可以通过 JDBC 驱动程序（driver）向任意的关系型数据库读写数据，比如 MySQL、PostgreSQL、Derby 等。

作为 TableSink 向数据库写入数据时，运行的模式取决于创建表的 DDL 是否定义了主键（primary key）。如果有主键，那么 JDBC 连接器就将以更新插入（Upsert）模式运行，可以向外部数据库发送按照指定键（key）的更新（UPDATE）和删除（DELETE）操作；如果没有定义主键，那么就将在追加（Append）模式下运行，不支持更新和删除操作。

想要在 Flink 程序中使用 JDBC 连接器，需要引入如下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

此外，为了连接到特定的数据库，我们还用引入相关的驱动器依赖，比如 MySQL：

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>5.1.38</version>
</dependency>

创建 JDBC 表的方法与前面 Upsert Kafka 大同小异。下面是一个具体示例：

-- 创建一张连接到 MySQL 的 表
CREATE TABLE MyTable (
    id BIGINT,
    name STRING,
    age INT,
    status BOOLEAN,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase',
    'table-name' = 'users'
);
-- 将另一张表 T 的数据写入到 MyTable 表中
INSERT INTO MyTable SELECT id, name, age, status FROM T;

Elasticsearch

Elasticsearch 作为分布式搜索分析引擎，在大数据应用中有非常多的场景。Flink 提供的Elasticsearch的SQL连接器只能作为TableSink，可以将表数据写入Elasticsearch的索引（index）。

Elasticsearch 连接器的使用与 JDBC 连接器非常相似，写入数据的模式同样是由创建表的 DDL中是否有主键定义决定的。

想要在 Flink 程序中使用 Elasticsearch 连接器，需要引入对应的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId> 
    <artifactId>flink-connector-elasticsearch6_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

具体的依赖与Elasticsearch 服务器的版本有关，对于 6.x 版本引入依赖如上，对于 Elasticsearch 7 以上的版本，引入的依赖则是：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId> 
    <artifactId>flink-connector-elasticsearch7_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

创建 Elasticsearch 表的方法与 JDBC 表基本一致。下面是一个具体示例：

-- 创建一张连接到 Elasticsearch 的 表
CREATE TABLE MyTable (
    user_id STRING,
    user_name STRING
    uv BIGINT,
    pv BIGINT,
    PRIMARY KEY (user_id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'elasticsearch-7',
    'hosts' = 'http://localhost:9200',
    'index' = 'users'
);

HBase

作为高性能、可伸缩的分布式列存储数据库，HBase 在大数据分析中是一个非常重要的工具。Flink 提供的 HBase 连接器支持面向 HBase 集群的读写操作。

在流处理场景下，连接器作为 TableSink 向 HBase 写入数据时，采用的始终是更新插入（Upsert）模式。也就是说，HBase 要求连接器必须通过定义的主键（primary key）来发送更新日志（changelog）。所以在创建表的 DDL 中，我们必须要定义行键（rowkey）字段，并将它声明为主键；如果没有用 PRIMARY KEY 子句声明主键，连接器会默认把 rowkey 作为主键。

想要在 Flink 程序中使用 HBase 连接器，需要引入对应的依赖。目前 Flink 只对 HBase 的1.4.x 和 2.2.x 版本提供了连接器支持，而引入的依赖也应该与具体的 HBase 版本有关。对于1.4 版本引入依赖如下：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-hbase-1.4_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

对于 HBase 2.2 版本，引入的依赖则是：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-hbase-2.2_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

由于 HBase 并不是关系型数据库，因此转换为 Flink SQL 中的表会稍有一些麻烦。在 DDL 创建出的 HBase 表中，所有的列族（column family）都必须声明为 ROW 类型，在表中占据一个字段；而每个 family 中的列（column qualifier）则对应着 ROW 里的嵌套字段。我们不需要将 HBase 中所有的 family 和 qualifier 都在 Flink SQL 的表中声明出来，只要把那些在查询中用到的声明出来就可以了。

除了所有 ROW 类型的字段（对应着 HBase 中的 family），表中还应有一个原子类型的字段，它就会被识别为 HBase 的 rowkey。在表中这个字段可以任意取名，不一定非要叫 rowkey。

-- 创建一张连接到 HBase 的 表
CREATE TABLE MyTable (
    rowkey INT,
    family1 ROW<q1 INT>,
    family2 ROW<q2 STRING, q3 BIGINT>,
    family3 ROW<q4 DOUBLE, q5 BOOLEAN, q6 STRING>,
    PRIMARY KEY (rowkey) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'hbase-1.4',
    'table-name' = 'mytable',
    'zookeeper.quorum' = 'localhost:2181'
);
-- 假设表 T 的字段结构是 [rowkey, f1q1, f2q2, f2q3, f3q4, f3q5, f3q6]
INSERT INTO MyTable
SELECT rowkey, ROW(f1q1), ROW(f2q2, f2q3), ROW(f3q4, f3q5, f3q6) FROM T;

Hive

Apache Hive 作为一个基于 Hadoop 的数据仓库基础框架，可以说已经成为了进行海量数据分析的核心组件。Hive 支持类 SQL 的查询语言，可以用来方便对数据进行处理和统计分析，而且基于 HDFS 的数据存储有非常好的可扩展性，是存储分析超大量数据集的唯一选择。Hive的主要缺点在于查询的延迟很高，几乎成了离线分析的代言人。而 Flink 的特点就是实时性强，所以 Flink SQL 与 Hive 的结合势在必行。

Flink 与 Hive 的集成比较特别。Flink 提供了“Hive 目录”（HiveCatalog）功能，允许使用Hive 的“元存储”（Metastore）来管理 Flink 的元数据。这带来的好处体现在两个方面：

• Metastore 可以作为一个持久化的目录，因此使用 HiveCatalog 可以跨会话存储 Flink 特定的元数据。这样一来，我们在 HiveCatalog 中执行执行创建 Kafka 表或者 ElasticSearch 表，就可以把它们的元数据持久化存储在 Hive 的 Metastore 中；对于不同的作业会话就不需要重复创建了，直接在 SQL 查询中重用就可以。
• 使用 HiveCatalog，Flink 可以作为读写 Hive 表的替代分析引擎。这样一来，在 Hive中进行批处理会更加高效；与此同时，也有了连续在 Hive 中读写数据、进行流处理的能力，这也使得“实时数仓”（real-time data warehouse）成为了可能。

HiveCatalog 被设计为“开箱即用”，与现有的 Hive 配置完全兼容，我们不需要做任何的修改与调整就可以直接使用。注意只有 Blink 的计划器（planner）提供了 Hive 集成的支持，所以需要在使用 Flink SQL时选择Blink planner。下面我们就来看以下与Hive 集成的具体步骤。

（1）引入依赖

Hive 各版本特性变化比较大，所以使用时需要注意版本的兼容性。目前 Flink 支持的 Hive版本包括：

• Hive 1.x：1.0.0~1.2.2；
• Hive 2.x：2.0.0_{2.2.0，2.3.0}2.3.6；
• Hive 3.x：3.0.0~3.1.2；

由于 Hive 是基于 Hadoop 的组件，因此我们首先需要提供 Hadoop 的相关支持，在环境变量中设置 HADOOP_CLASSPATH：

export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath

在 Flink 程序中可以引入以下依赖：

<!-- Flink 的 Hive 连接器-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-hive_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<!-- Hive 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.hive</groupId>
    <artifactId>hive-exec</artifactId>
    <version>${hive.version}</version>
</dependency>

建议不要把这些依赖打包到结果 jar 文件中，而是在运行时的集群环境中为不同的 Hive版本添加不同的依赖支持。

（2）连接到 Hive

在 Flink 中连接 Hive，是通过在表环境中配置 HiveCatalog 来实现的。需要说明的是，配置 HiveCatalog 本身并不需要限定使用哪个 planner，不过对 Hive 表的读写操作只有 Blink 的planner 才支持。所以一般我们需要将表环境的 planner 设置为 Blink。下面是代码中配置 Catalog 的示例：

EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().build();
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);
String name = "myhive";
String defaultDatabase = "mydatabase";
String hiveConfDir = "/opt/hive-conf";
// 创建一个 HiveCatalog，并在表环境中注册
HiveCatalog hive = new HiveCatalog(name, defaultDatabase, hiveConfDir);
tableEnv.registerCatalog("myhive", hive);
// 使用 HiveCatalog 作为当前会话的 catalog
tableEnv.useCatalog("myhive");

当然，我们也可以直接启动 SQL 客户端，用 CREATE CATALOG 语句直接创建 HiveCatalog：

Flink SQL> create catalog myhive with ('type' = 'hive', 'hive-conf-dir' = '/opt/hive-conf');
[INFO] Execute statement succeed.
Flink SQL> use catalog myhive;
[INFO] Execute statement succeed.

（3）设置 SQL 方言

我们知道，Hive内部提供了类SQL的查询语言，不过语法细节与标准SQL会有一些出入，相当于是 SQL 的一种“方言”（dialect）。为了提高与 Hive 集成时的兼容性，Flink SQL 提供了一个非常有趣而强大的功能：可以使用方言来编写 SQL 语句。换句话说，我们可以直接在 Flink中写 Hive SQL 来操作 Hive 表。

Flink 目前支持两种 SQL 方言的配置：default 和 hive。所谓的 default 就是 Flink SQL 默认的 SQL 语法了。我们需要先切换到 hive 方言，然后才能使用 Hive SQL 的语法。具体设置可以分为 SQL 和 Table API 两种方式。

• SQL 中设置：

  我们可以通过配置 table.sql-dialect 属性来设置 SQL 方言：

  set table.sql-dialect=hive;
  

  当然，我们可以在代码中执行上面的 SET 语句，也可以直接启动 SQL 客户端来运行。如果使用 SQL 客户端，我们还可以在配置文件 sql-cli-defaults.yaml 中通过“configuration”模块来设置：

  execution:
    planner: blink
    type: batch
    result-mode: table
  configuration:
    table.sql-dialect: hive
  

• Table API 中设置：

  另外一种方式就是在代码中，直接使用 Table API 获取表环境的配置项来进行设置：

  // 配置 hive 方言
  tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.HIVE);
  // 配置 default 方言
  tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.DEFAULT);
  

（4）读写 Hive 表

Flink 支持以批处理和流处理模式向 Hive 中读写数据：

• 在批处理模式下，Flink 会在执行查询语句时对 Hive 表进行一次性读取，在作业完成时将结果数据向 Hive 表进行一次性写入；
• 而在流处理模式下，Flink 会持续监控 Hive 表，在新数据可用时增量读取，也可以持续写入新数据并增量式地让它们可见。

更灵活的是，我们可以随时切换 SQL 方言，从其它数据源（例如 Kafka）读取数据、经转换后再写入Hive。下面是以纯SQL形式编写的一个示例，我们可以启动SQL客户端来运行：

-- 设置 SQL 方言为 hive，创建 Hive 表
SET table.sql-dialect=hive;
CREATE TABLE hive_table (
    user_id STRING,
    order_amount DOUBLE
) PARTITIONED BY (dt STRING, hr STRING) STORED AS parquet TBLPROPERTIES (
    'partition.time-extractor.timestamp-pattern'='$dt $hr:00:00',
    'sink.partition-commit.trigger'='partition-time',
    'sink.partition-commit.delay'='1 h',
    'sink.partition-commit.policy.kind'='metastore,success-file'
);
-- 设置 SQL 方言为 default，创建 Kafka 表
SET table.sql-dialect=default;
CREATE TABLE kafka_table (
    user_id STRING,
    order_amount DOUBLE,
    log_ts TIMESTAMP(3),
    WATERMARK FOR log_ts AS log_ts - INTERVAL '5' SECOND – 定义水位线
) WITH (...);
-- 将 Kafka 中读取的数据经转换后写入 Hive 
INSERT INTO TABLE hive_table 
SELECT user_id, order_amount, DATE_FORMAT(log_ts, 'yyyy-MM-dd'), 
DATE_FORMAT(log_ts, 'HH')
FROM kafka_table;

这里我们创建 Hive 表时设置了通过分区时间来触发提交的策略。将 Kafka 中读取的数据经转换后写入 Hive，这是一个流处理的 Flink SQL 程序。