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举个例子
写入Sink的各种情况
1. 将结果数据收集到客户端
2. 将结果数据转换为Pandas DataFrame,并收集到客户端
3. 将结果写入到一张 Sink 表中
4. 将结果写入多张 Sink 表中
将计算结果写入给 sink 表
#将Table API结果表数据写入sink表:
result_table.execute_insert("print").wait()
# 或者通过SQL查询语句来写入sink表:
table_env.execute_sql("INSERT INTO print SELECT * FROM datagen").wait()
你可以使用 TableResult.collect 将 Table 的结果收集到客户端,结果的类型为迭代器类型。
以下代码展示了如何使用 TableResult.collect() 方法:
#准备source表
source = table_env.from_elements([(1, "Hi", "Hello"), (2, "Hello", "Hello")], ["a", "b", "c"])
#得到TableResult
res = table_env.execute_sql("select a + 1, b, c from %s" % source)
#遍历结果
with res.collect() as results:
for result in results:
print(result)
你可以调用 execute_insert 方法来将 Table 对象中的数据写入到一张 sink 表中:
table_env.execute_sql("""
CREATE TABLE sink_table (
id BIGINT,
data VARCHAR
) WITH (
'connector' = 'print'
)
""")
table = table_env.from_elements([(1, 'Hi'), (2, 'Hello')], ['id', 'data'])
table.execute_insert("sink_table").wait()
也可以通过 SQL 来完成
table_env.create_temporary_view("table_source", table)
table_env.execute_sql("INSERT INTO sink_table SELECT * FROM table_source").wait()
你也可以使用 Statementset 在一个作业中将 Table 中的数据写入到多张 sink 表中:
create_statement_set() 创建一个可接受 DML 语句或表的 Statementset 实例。 它可用于执行包含多个 sink 的作业。
# 准备 source 表和 sink 表
table = table_env.from_elements([(1, 'Hi'), (2, 'Hello')], ['id', 'data'])
table_env.create_temporary_view("simple_source", table)
table_env.execute_sql("""
CREATE TABLE first_sink_table (
id BIGINT,
data VARCHAR
) WITH (
'connector' = 'print'
)
""")
table_env.execute_sql("""
CREATE TABLE second_sink_table (
id BIGINT,
data VARCHAR
) WITH (
'connector' = 'print'
)
""")
# 创建 statement set
statement_set = table_env.create_statement_set()
# 将 "table" 的数据写入 "first_sink_table"
statement_set.add_insert("first_sink_table", table)
# 通过一条 sql 插入语句将数据从 "simple_source" 写入到 "second_sink_table"
statement_set.add_insert_sql("INSERT INTO second_sink_table SELECT * FROM simple_source")
# 执行 statement set
statement_set.execute().wait()