Flink-Table BatchTableEnvironment实践编程（二）

了解了flink table 简单概念，在开发中实际操作起来，看一下代码的具体实践。

Flink 1.9中保留了5个TableEnvironment，在实现上是5个面向用户的接口，在接口底层进行了不同的实现。5个接口包括一个TableEnvironment接口，两个BatchTableEnvironment接口，两个StreamTableEnvironment接口，5个接口文件完整路径如下：
    org/apache/flink/table/api/TableEnvironment.java
    org/apache/flink/table/api/java/BatchTableEnvironment.java
    org/apache/flink/table/api/scala/BatchTableEnvironment.scala
    org/apache/flink/table/api/java/StreamTableEnvironment.java
    org/apache/flink/table/api/scala/StreamTableEnvironment.scala
TableEnvironment是顶级接口，是所有TableEnvironment的基类 ，BatchTableEnvironment和StreamTableEnvironment都提供了Java实现和Scala实现 ，分别有两个接口。

一、BatchTableEnvironment用于批处理场景，批处理的对象分别是 Java 的 DataSet 和 Scala 的 DataSet，BatchTableEnvironment 提供了 DataSet 和 Table 之间相互转换的接口
二、本实例主要是计算学生的总得分数，采用原始cvs文本作为source输入
三、涉及的cvs文本信息如下：

学生姓名	性别	学科	分数
张三	男	语文	90.5
张三	男	数学	100
张三	男	外语	80
李四	女	语文	68
王二	女	外语	99

四、依赖的实体类信息如下：
    @Data
    public class StudentInfo {
        private String name;
        private String sex;
        private String course;
        private Float score;
        private Long timestamp;
    }
    @Data
    public class StudentScoreResult {
        public String name;
        public float sum_total_score;
        public StudentScoreResult() {}
    }
五、具体flink代码实现信息如下：

        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        final BatchTableEnvironment tableEnv = BatchTableEnvironment.create(env);

        //source,这里读取CSV文件，并转换为对应的Class
        DataSet studentCsvInput = env
                .readCsvFile("/Users/springk/Documents/student.csv")
                .ignoreFirstLine().pojoType(StudentInfo.class,"name","sex","course","score");

        //将DataSet转换为Table
        Table studentInfo =  tableEnv.fromDataSet(studentCsvInput);
        //将studentInfo注册为一个表
        tableEnv.registerTable("studentInfo",studentInfo);
        //查询每个学生所有学科总分数
        Table studentTable = tableEnv.sqlQuery("select name,sum(score) as sum_total_score from studentInfo group by name order by 2 desc");

        //table和dataset的转换
        DataSet result = tableEnv.toDataSet(studentTable, StudentScoreResult.class);

        //将dataset map成tuple输出
        result.map(new MapFunction>() {
            @Override
            public Tuple2 map(StudentScoreResult result){
                String country = result.name;
                float sum_total_score = result.sum_total_score;
                return Tuple2.of(country,sum_total_score);
            }
        }).print();

        //sink数据输出
        String[] fieldNames={"name","sum_total_score"};
        TypeInformation[] fieldTypes = {Types.STRING, Types.FLOAT};
        // 默认为8个文件，每个随机写入，文件只能写入一次，再次执行会报错：
        //  Caused by: java.nio.file.FileAlreadyExistsException: File already exists: /Users/wangjieying/Documents/tt-sink.csv/4
        //        TableSink tableSink = new CsvTableSink("/Users/wangjieying/Documents/student-sink.csv","-");
        TableSink tableSink = new CsvTableSink("/Users/springk/Documents/student-sink.csv","    ",1, FileSystem.WriteMode.OVERWRITE);
        tableEnv.registerTableSink("studentScoreRank", fieldNames, fieldTypes, tableSink);
        studentTable.insertInto("studentScoreRank");

        env.execute("studentScoreAnalyse");