flink1.9 table API

TableEnvironment 支持功能对比

TaableEnvironment 使用

• 场景一：
  用户使用 Old planner，进行流计算的 Table 程序（使用 Table API 或 SQL 进行开发的程序 ）的开发。这种场景下，用户可以使用 StreamTableEnvironment 或 TableEnvironment ，两者的区别是 StreamTableEnvironment 额外提供了与 DataStream API 交互的接口。示例代码如下：

// **********************
// FLINK STREAMING QUERY USING JAVA
// **********************
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.java.StreamTableEnvironment;
EnvironmentSettings fsSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useOldPlanner().inStreamingMode().build();
StreamExecutionEnvironment fsEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment fsTableEnv = StreamTableEnvironment.create(fsEnv, fsSettings);
// or TableEnvironment fsTableEnv = TableEnvironment.create(fsSettings);


// **********************
// FLINK STREAMING QUERY USING SCALA
// **********************
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings
import org.apache.flink.table.api.scala.StreamTableEnvironment
val fsSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useOldPlanner().inStreamingMode().build()
val fsEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val fsTableEnv = StreamTableEnvironment.create(fsEnv, fsSettings)
// or val fsTableEnv = TableEnvironment.create(fsSettings)

• 场景二：

用户使用 Old planner，进行批处理的 Table 程序的开发。这种场景下，用户只能使用 BatchTableEnvironment ，因为在使用 Old planner 时，批处理程序操作的数据是 DataSet，只有 BatchTableEnvironment 提供了面向DataSet 的接口实现。示例代码如下：

// ******************
// FLINK BATCH QUERY USING JAVA
// ******************
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.java.BatchTableEnvironment;
ExecutionEnvironment fbEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
BatchTableEnvironment fbTableEnv = BatchTableEnvironment.create(fbEnv);


// ******************
// FLINK BATCH QUERY USING SCALA
// ******************
import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
import org.apache.flink.table.api.scala.BatchTableEnvironment
val fbEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val fbTableEnv = BatchTableEnvironment.create(fbEnv)

• 场景三：
  用户使用 Blink planner，进行流计算的 Table 程序的开发。这种场景下，用户可以使用 StreamTableEnvironment 或 TableEnvironment ，两者的区别是 StreamTableEnvironment 额外提供与 DataStream API 交互的接口。用户在 EnvironmentSettings 中声明使用 Blink planner ，将执行模式设置为 StreamingMode 即可。示例代码如下：

// **********************
// BLINK STREAMING QUERY USING JAVA
// **********************
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.java.StreamTableEnvironment;
StreamExecutionEnvironment bsEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
EnvironmentSettings bsSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
StreamTableEnvironment bsTableEnv = StreamTableEnvironment.create(bsEnv, bsSettings);
// or TableEnvironment bsTableEnv = TableEnvironment.create(bsSettings);


// **********************
// BLINK STREAMING QUERY USING SCALA
// **********************
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings
import org.apache.flink.table.api.scala.StreamTableEnvironment
val bsEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val bsSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build()
val bsTableEnv = StreamTableEnvironment.create(bsEnv, bsSettings)
// or val bsTableEnv = TableEnvironment.create(bsSettings)

• 场景四：
  用户使用 Blink planner，进行批处理的 Table 程序的开发。这种场景下，用户只能使用 TableEnvironment ，因为在使用 Blink planner 时，批处理程序操作的数据已经是 bounded DataStream，所以不能使用 BatchTableEnvironment 。用户在 EnvironmentSettings 中声明使用 Blink planner ，将执行模式设置为 BatchMode 即可。值得注意的是，TableEnvironment 接口的具体实现中已经支持了 StreamingMode 和 BatchMode 两种模式，而 StreamTableEnvironment 接口的具体实现中目前暂不支持 BatchMode 的配置，所以这种场景不能使用 StreamTableEnvironment。示例代码如下：

// ******************
// BLINK BATCH QUERY USING JAVA
// ******************
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
EnvironmentSettings bbSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inBatchMode().build();
TableEnvironment bbTableEnv = TableEnvironment.create(bbSettings);
// ******************
// BLINK BATCH QUERY USING SCALA
// ******************
import org.apache.flink.table.api.{EnvironmentSettings, TableEnvironment}
val bbSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inBatchMode().build()
val bbTableEnv = TableEnvironment.create(bbSettings)