FlinkAPI开发之FlinkSQL
一.代码中使用FlinkSQL
需要引入的依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-api-java-bridge</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
这里的依赖是一个Java的“桥接器”（bridge），主要就是负责Table API和下层DataStream API的连接支持，按照不同的语言分为Java版和Scala版。
如果我们希望在本地的集成开发环境（IDE）里运行Table API和SQL，还需要引入以下依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-planner-loader</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-runtime</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-files</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
二. 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：
（1）注册Catalog和表；
（2）执行 SQL 查询；
（3）注册用户自定义函数（UDF）；
（4）DataStream 和表之间的转换。
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。
批处理表环境
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(setting);
流处理表环境
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;
// TODO: 2024/1/23 创建流式表环境
StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(environment);
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。
三.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。
具体创建表的方式，有通过连接器（connector）和虚拟表（virtual tables）两种。
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。
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：
tableEnvironment.executeSql("CREATE [TEMPORARY] TABLE MyTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
这里的TEMPORARY关键字可以省略。
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 = tableEnvironment.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。
由于newTable是一个Table对象，并没有在表环境中注册；所以如果希望直接在SQL中使用，我们还需要将这个中间结果表注册到环境中：
tableEnv.createTemporaryView("NewTable", newTable);
我们发现，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）。
四.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。
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。
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。
// 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' "
);
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。
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。
两种API的结合使用
可以发现，无论是调用Table API还是执行SQL，得到的结果都是一个Table对象；所以这两种API的查询可以很方便地结合在一起。
（1）无论是那种方式得到的Table对象，都可以继续调用Table API进行查询转换；
（2）如果想要对一个表执行SQL操作（用FROM关键字引用），必须先在环境中对它进行注册。所以我们可以通过创建虚拟表的方式实现两者的转换：
tableEnv.createTemporaryView("MyTable", myTable);
两种API殊途同归，实际应用中可以按照自己的习惯任意选择。不过由于结合使用容易引起混淆，而Table API功能相对较少、通用性较差，所以企业项目中往往会直接选择SQL的方式来实现需求。
五.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、Elasticsearch）和消息队列（比如Kafka）。
package com.zxl.SQL;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
public class FlinkSQLDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// TODO: 2024/1/23 1.创建流式表环境
StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(environment);
// TODO: 2024/1/23 2.创建数据源表
tableEnvironment.executeSql("CREATE TABLE source ( \n" +
" id INT, \n" +
" ts BIGINT, \n" +
" vc INT\n" +
") WITH ( \n" +
" 'connector' = 'datagen', \n" +
" 'rows-per-second'='1', \n" +
" 'fields.id.kind'='random', \n" +
" 'fields.id.min'='1', \n" +
" 'fields.id.max'='10', \n" +
" 'fields.ts.kind'='sequence', \n" +
" 'fields.ts.start'='1', \n" +
" 'fields.ts.end'='1000000', \n" +
" 'fields.vc.kind'='random', \n" +
" 'fields.vc.min'='1', \n" +
" 'fields.vc.max'='100'\n" +
");\n");
// TODO: 2024/1/23 3.创建数据结果表
tableEnvironment.executeSql("CREATE TABLE sink (\n" +
" id INT, \n" +
" sumVC INT \n" +
") WITH (\n" +
"'connector' = 'print'\n" +
");\n");
// TODO: 2024/1/23 4.执行查询
Table table = tableEnvironment.sqlQuery("select id,sum(vc) as sumVC from source where id>5 group by id ;");
// TODO: 2024/1/23 5.把table对象，注册成表名
tableEnvironment.createTemporaryView("tmp", table);
// TODO: 2024/1/23 6.输出表
tableEnvironment.executeSql("insert into sink select * from tmp");
}
}
使用tableAPI查询
// TODO: 2024/1/23 4.执行查询
Table source = tableEnvironment.from("source");
Table table = source.where($("id").isGreater(9))
.select($("id"), $("vc"));
六.表和流的转换
将流（DataStream）转换成表（Table）
（1）调用fromDataStream()方法
想要将一个DataStream转换成表很简单，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。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 获取表环境
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 读取数据源
SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env.fromSource(...)
// 将数据流转换成表
Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(sensorDS);
由于流中的数据本身就是定义好的POJO类型WaterSensor，所以我们将流转换成表之后，每一行数据就对应着一个WaterSensor，而表中的列名就对应着WaterSensor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 sensorTable = tableEnv.fromDataStream(sensorDS, $("id"), $("vc"));
也可以通过表达式的as()方法对字段进行重命名：
// 将timestamp字段重命名为ts
Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(sensorDS, $("id").as("sid"), $("vc"));
（2）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("sensorTable",sensorDS, $("id"),$("ts"),$("vc"));
这样，我们接下来就可以直接在SQL中引用表sensorTable了。
将表（Table）转换成流（DataStream）
（1）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2.4小节经查询转换得到的表aliceClickTable转换成流打印输出：
tableEnv.toDataStream(table).print();
（2）调用toChangelogStream()方法
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。对于这样有更新操作的表，我们不应该直接把它转换成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 table = tableEnv.sqlQuery(
"SELECT id, sum(vc) " +
"FROM source " +
"GROUP BY id "
);
// 将表转换成更新日志流
tableEnv.toChangelogStream(table).print();
综合应用示例
package com.zxl.bean;
public class WaterSensor {
private String id;
private Long ts;
private Integer vc;
public String getId() {
return id;
}
public void setId(String id) {
this.id = id;
}
public Long getTs() {
return ts;
}
public void setTs(Long ts) {
this.ts = ts;
}
public Integer getVc() {
return vc;
}
public void setVc(Integer vc) {
this.vc = vc;
}
public WaterSensor(String id, Long ts, Integer vc) {
this.id = id;
this.ts = ts;
this.vc = vc;
}
public WaterSensor() {
}
@Override
public String toString() {
return "WaterSensor{" +
"id='" + id + '\'' +
", ts=" + ts +
", vc=" + vc +
'}';
}
}
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<WaterSensor> sensorDS = env.fromElements(
new WaterSensor("s1", 1L, 1),
new WaterSensor("s1", 2L, 2),
new WaterSensor("s2", 2L, 2),
new WaterSensor("s3", 3L, 3),
new WaterSensor("s3", 4L, 4)
);
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// TODO 1. 流转表
Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(sensorDS);
tableEnv.createTemporaryView("sensor", sensorTable);
Table filterTable = tableEnv.sqlQuery("select id,ts,vc from sensor where ts>2");
Table sumTable = tableEnv.sqlQuery("select id,sum(vc) from sensor group by id");
// TODO 2. 表转流
// 2.1 追加流
tableEnv.toDataStream(filterTable, WaterSensor.class).print("filter");
// 2.2 changelog流(结果需要更新)
tableEnv.toChangelogStream(sumTable ).print("sum");
// 只要代码中调用了 DataStreamAPI，就需要 execute，否则不需要
env.execute();
七.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。
（1）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"));
（2）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"));
（3）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。
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"));
（4）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）。
八.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。
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。
（1）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);
我们自定义的UDF类叫作MyFunction，它应该是上面四种UDF抽象类中某一个的具体实现；在环境中将它注册为名叫MyFunction的函数。
（2）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", $("myField")));
这里call()方法有两个参数，一个是注册好的函数名MyFunction，另一个则是函数调用时本身的参数。这里我们定义MyFunction在调用时，需要传入的参数是myField字段。
（3）在SQL中调用函数
当我们将函数注册为系统函数之后，在SQL中的调用就与内置系统函数完全一样了：
tableEnv.sqlQuery("SELECT MyFunction(myField) FROM MyTable");
可见，SQL的调用方式更加方便，我们后续依然会以SQL为例介绍UDF的用法。
Flink自定义函数类型查询官网：
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/zh/docs/dev/table/types
Flink的Call 语句查询官网：
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/zh/docs/dev/table/sql/call/
标量函数（Scalar Functions）
自定义标量函数可以把0个、 1个或多个标量值转换成一个标量值，它对应的输入是一行数据中的字段，输出则是唯一的值。所以从输入和输出表中行数据的对应关系看，标量函数是“一对一”的转换。
想要实现自定义的标量函数，我们需要自定义一个类来继承抽象类ScalarFunction，并实现叫作eval() 的求值方法。标量函数的行为就取决于求值方法的定义，它必须是公有的（public），而且名字必须是eval。求值方法eval可以重载多次，任何数据类型都可作为求值方法的参数和返回值类型。
这里需要特别说明的是，ScalarFunction抽象类中并没有定义eval()方法，所以我们不能直接在代码中重写（override）；但Table API的框架底层又要求了求值方法必须名字为eval()。这是Table API和SQL目前还显得不够完善的地方，未来的版本应该会有所改进。
下面我们来看一个具体的例子。我们实现一个自定义的哈希（hash）函数HashFunction，用来求传入对象的哈希值。
package com.zxl.SQL;
import com.zxl.bean.WaterSensor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.annotation.DataTypeHint;
import org.apache.flink.table.annotation.InputGroup;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.call;
public class MyScalarFunctionDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<WaterSensor> sensorDS = env.fromElements(
new WaterSensor("s1", 1L, 1),
new WaterSensor("s1", 2L, 2),
new WaterSensor("s2", 2L, 2),
new WaterSensor("s3", 3L, 3),
new WaterSensor("s3", 4L, 4)
);
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(sensorDS);
tableEnv.createTemporaryView("sensor", sensorTable);
// TODO 2.注册函数
tableEnv.createTemporaryFunction("HashFunction", HashFunction.class);
// TODO 3.调用 自定义函数
// 3.1 sql用法
// tableEnv.sqlQuery("select HashFunction(id) from sensor")
// .execute() // 调用了 sql的execute，就不需要 env.execute()
// .print();
// TODO: 2024/1/24 3.2 table api用法
sensorTable
.select(call("HashFunction",$("id")))
.execute()
.print();
}
// TODO 1.定义 自定义函数的实现类
public static class HashFunction extends ScalarFunction {
// 接受任意类型的输入，返回 INT型输出
public int eval(@DataTypeHint(inputGroup = InputGroup.ANY) Object o) {
return o.hashCode();
}
}
}
这里我们自定义了一个ScalarFunction，实现了eval()求值方法，将任意类型的对象传入，得到一个Int类型的哈希值返回。当然，具体的求哈希操作就省略了，直接调用对象的hashCode()方法即可。
另外注意，由于Table API在对函数进行解析时需要提取求值方法参数的类型引用，所以我们用DataTypeHint(inputGroup = InputGroup.ANY)对输入参数的类型做了标注，表示eval的参数可以是任意类型。
表函数（Table Functions）
跟标量函数一样，表函数的输入参数也可以是 0个、1个或多个标量值；不同的是，它可以返回任意多行数据。“多行数据”事实上就构成了一个表，所以“表函数”可以认为就是返回一个表的函数，这是一个“一对多”的转换关系。之前我们介绍过的窗口TVF，本质上就是表函数。
类似地，要实现自定义的表函数，需要自定义类来继承抽象类TableFunction，内部必须要实现的也是一个名为 eval 的求值方法。与标量函数不同的是，TableFunction类本身是有一个泛型参数T的，这就是表函数返回数据的类型；而eval()方法没有返回类型，内部也没有return语句，是通过调用collect()方法来发送想要输出的行数据的。
在SQL中调用表函数，需要使用LATERAL TABLE()来生成扩展的“侧向表”，然后与原始表进行联结（Join）。这里的Join操作可以是直接做交叉联结（cross join），在FROM后用逗号分隔两个表就可以；也可以是以ON TRUE为条件的左联结（LEFT JOIN）。
下面是表函数的一个具体示例。我们实现了一个分隔字符串的函数SplitFunction，可以将一个字符串转换成（字符串，长度）的二元组。
package com.zxl.SQL;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.annotation.DataTypeHint;
import org.apache.flink.table.annotation.FunctionHint;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.functions.TableFunction;
import org.apache.flink.types.Row;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
public class MyTableFunctionDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<String> strDS = env.fromElements(
"hello flink",
"hello world hi",
"hello java"
);
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(strDS, $("words"));
tableEnv.createTemporaryView("str", sensorTable);
// TODO 2.注册函数
tableEnv.createTemporaryFunction("SplitFunction", SplitFunction.class);
// TODO 3.调用 自定义函数
// 3.1 交叉联结
tableEnv
// 3.1 交叉联结
// .sqlQuery("select words,word,length from str,lateral table(SplitFunction(words))")
// 3.2 带 on true 条件的 左联结
// .sqlQuery("select words,word,length from str left join lateral table(SplitFunction(words)) on true")
// 重命名侧向表中的字段
.sqlQuery("select words,newWord,newLength from str left join lateral table(SplitFunction(words)) as T(newWord,newLength) on true")
.execute()
.print();
}
// TODO 1.继承 TableFunction<返回的类型>
// 类型标注： Row包含两个字段：word和length
@FunctionHint(output = @DataTypeHint("ROW" ))
public static class SplitFunction extends TableFunction<Row> {
// 返回是 void，用 collect方法输出
public void eval(String str) {
for (String word : str.split(" ")) {
collect(Row.of(word, word.length()));
}
}
}
}
这里我们直接将表函数的输出类型定义成了ROW，这就是得到的侧向表中的数据类型；每行数据转换后也只有一行。我们分别用交叉联结和左联结两种方式在SQL中进行了调用，还可以对侧向表的中字段进行重命名。
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。
聚合函数的概念我们之前已经接触过多次，如SUM()、MAX()、MIN()、AVG()、COUNT()都是常见的系统内置聚合函数。而如果有些需求无法直接调用系统函数解决，我们就必须自定义聚合函数来实现功能了。
自定义聚合函数需要继承抽象类AggregateFunction。AggregateFunction有两个泛型参数
Flink SQL中的聚合函数的工作原理如下：
（1）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。
（2）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。
（3）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。
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。
下面举一个具体的示例，我们从学生的分数表ScoreTable中计算每个学生的加权平均分。
package com.zxl.SQL;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
public class MyAggregateFunctionDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 姓名，分数，权重
DataStreamSource<Tuple3<String,Integer, Integer>> scoreWeightDS = env.fromElements(
Tuple3.of("zs",80, 3),
Tuple3.of("zs",90, 4),
Tuple3.of("zs",95, 4),
Tuple3.of("ls",75, 4),
Tuple3.of("ls",65, 4),
Tuple3.of("ls",85, 4)
);
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
Table scoreWeightTable = tableEnv.fromDataStream(scoreWeightDS, $("f0").as("name"),$("f1").as("score"), $("f2").as("weight"));
tableEnv.createTemporaryView("scores", scoreWeightTable);
// TODO 2.注册函数
tableEnv.createTemporaryFunction("WeightedAvg", WeightedAvg.class);
// TODO 3.调用 自定义函数
tableEnv
.sqlQuery("select name,WeightedAvg(score,weight) from scores group by name")
.execute()
.print();
}
// TODO 1.继承 AggregateFunction< 返回类型，累加器类型<加权总和，权重总和> >
public static class WeightedAvg extends AggregateFunction<Double, Tuple2<Integer, Integer>> {
@Override
public Double getValue(Tuple2<Integer, Integer> integerIntegerTuple2) {
return integerIntegerTuple2.f0 * 1D / integerIntegerTuple2.f1;
}
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> createAccumulator() {
return Tuple2.of(0, 0);
}
/**
* 累加计算的方法，每来一行数据都会调用一次
* @param acc 累加器类型
* @param score 第一个参数：分数
* @param weight 第二个参数：权重
*/
public void accumulate(Tuple2<Integer, Integer> acc,Integer score,Integer weight){
acc.f0 += score * weight; // 加权总和 = 分数1 * 权重1 + 分数2 * 权重2 +....
acc.f1 += weight; // 权重和 = 权重1 + 权重2 +....
}
}
}
聚合函数的accumulate()方法有三个输入参数。第一个是WeightedAvgAccum类型的累加器；另外两个则是函数调用时输入的字段：要计算的值 ivalue 和 对应的权重 iweight。这里我们并不考虑其它方法的实现，只要有必须的三个方法就可以了。
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
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>。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。没有现成的系统函数，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。
package com.zxl.SQL;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.functions.TableAggregateFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.call;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
public class MyTableAggregateFunctionDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 姓名，分数，权重
DataStreamSource<Integer> numDS = env.fromElements(3, 6, 12, 5, 8, 9, 4);
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
Table numTable = tableEnv.fromDataStream(numDS, $("num"));
// TODO 2.注册函数
tableEnv.createTemporaryFunction("Top2", Top2.class);
// TODO 3.调用 自定义函数: 只能用 Table API Call 语句用来调用存储过程。存储过程通常是用来执行一些数据操作和管理任务的,调用自定义函数。
numTable
.flatAggregate(call("Top2", $("num")).as("value", "rank"))
.select( $("value"), $("rank"))
.execute().print();
}
// TODO 1.继承 TableAggregateFunction< 返回类型，累加器类型<加权总和，权重总和> >
// 返回类型 (数值，排名) =》 (12,1) (9,2)
// 累加器类型 (第一大的数，第二大的数) ===》 （12,9）
public static class Top2 extends TableAggregateFunction<Tuple2<Integer, Integer>, Tuple2<Integer, Integer>> {
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> createAccumulator() {
return Tuple2.of(0, 0);
}
/**
* 每来一个数据调用一次，比较大小，更新 最大的前两个数到 acc中
*
* @param acc 累加器
* @param num 过来的数据
*/
public void accumulate(Tuple2<Integer, Integer> acc, Integer num) {
if (num > acc.f0) {
// 新来的变第一，原来的第一变第二
acc.f1 = acc.f0;
acc.f0 = num;
} else if (num > acc.f1) {
// 新来的变第二，原来的第二不要了
acc.f1 = num;
}
}
/**
* 输出结果： （数值，排名）两条最大的
*
* @param acc 累加器
* @param out 采集器<返回类型>
*/
public void emitValue(Tuple2<Integer, Integer> acc, Collector<Tuple2<Integer, Integer>> out) {
if (acc.f0 != 0) {
out.collect(Tuple2.of(acc.f0, 1));
}
if (acc.f1 != 0) {
out.collect(Tuple2.of(acc.f1, 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。
这里使用了flatAggregate()方法，它就是专门用来调用表聚合函数的接口。统计num值最大的两个；并将聚合结果的两个字段重命名为value和rank，之后就可以使用select()将它们提取出来了。