记录下文章目录官网文档环境测试说明DataFrame创建从列表构建DF从Row对象创建DF为DF设置数据类型-指定类型为DF设置数据类型-字符串设置数据类型为DF设置数据类型-（单个）字符串设置数据类型从Parquet文件创建DF从JSON数据创建DF从CSV文件创建DFDataFrame操作数据去重、列重命名、增加列、更改列数据、删除列空值处理转成JSONSQL操作自定义函数UDFDataFra

2.简介2.1.介绍Flink的TableAPI和SQL程序可以连接到其他外部系统，用于读写批处理表和流处理表。

一、创建TableEnvironmentTableEnvironment是TableAPI和SQL的核心概念。它负

1.19.7.TableAPI1.19.8.SQL1.19.8.1.概述1.19.8.1.1.SQL1.19.8.1.2.数据类型1.19.8.1.3.保留关键字1.19.8.2.查询语句1.19.8.2.1

Flink系列TableAPI和SQL之：创建表环境和创建表一、快速上手TableAPI和SQL二、创建表环境三、创建表1.连接器表(ConnectorTables)2.虚拟表(VirtualTables

Flink系列文章1、Flink部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接13、Flink的tableapi与sql的基本概念、通用

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TableAPI是Scala和Java的语言集成查询API，允许以非常直观的方式组合来自关系运算符的查询，TableAPI和SQL接口彼此紧密集成，以及Flink的DataStream和DataSetAPI

在TableAPI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

1.概念低阶APIprocessfunction，越底层越丰富复杂，提供了对状态的管理中阶APIDataStreamAPI，一般都是使用这个高级APISQL/TableAPI，高度抽象屏幕快照2019-

Catalog提供了一个统一的API，用于管理元数据，并使其可以从TableAPI和SQL查询语句中来访问。

Flink大数据项目实战：http://t.cn/EJtKhazProcessFunction1.1分层APIFlink提供三层API.每个API在简洁性和表达之间提供不同的权衡,并针对不同的用例1.SQL/TableAPI

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是目前大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎，数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构，以Iceberg、Hudi、Delta为代表的解决方案应运而生，Iceberg目前支持Flink通过DataStreamAPI/TableAPI

TableAPI和SQL中，主要有两种窗口：分组窗口（GroupWindows）和含Over字句窗口（OverWindows）。

Catalog提供了一个统一的API，用于管理元数据，并使其可以从TableAPI和SQL

一、说明时间属性是大数据中的一个重要方面，像窗口（在TableAPI和SQL）这种基于时间的操作，需要有时间信息。

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目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档API调用介绍一、基本的程序结构二、创建表环境三、在Catalog中注册表1.表（Table）的概念2.连接到文件系统（Csv格式）3.连接到Kafka四、表的查询1.TableAPI

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TableAPI窗口时间语义，要配合窗口操作才能发挥作用在TableAPI和SQL中主要有两种窗口GroupWindows（分组窗口）根据时间或行计数间隔，将行聚合到有限的组（Group）中，并对每个组的数据执行一次聚合函数

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一、概念1.1ApacheFlink两种关系型APIApacheFlink有两种关系型API来做流批统一处理：TableAPI和SQL。

（1）RowData属于TableAPI，而Row属于StreamAPI（2）RowData属于Table内部接口，对用户不友好。而Row使用简单。

注：本文使用flink版本是0.13一、类型体系Flink有两大API（1）streamAPI和（2）TableAPI,分别对应TypeInformation和DataType类型体系。

一.整体概述1.1什么是TableAPI和FlinkSQL  Flink本身是批流统一的处理框架，所以TableAPI和SQL，就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。  

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Catalog提供了一个统一的API，用于管理元数据，并使其可以从TableAPI和SQL查询语句中来访问。

1流处理与SQL的区别  TableAPI和SQL，本质上还是基于关系型表的操作方式；而关系型表、SQL本身，一般是有界的，更适合批处理的场景。所以在流处理的过程中，有一些特殊概念。

文章目录PARTITIONBY（可选）ORDERBY开窗范围范围间隔行间隔在标准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

Flink中TableAPI和SQL完整使用一、介绍Flink中TableAPI和SQL二、快速上手1、需要引入的依赖2、简单示例三、基本API1、程序架构2、创建表环境3、创建表1.连接器表（ConnectorTables

Flink中TableAPI和SQL完整使用下一、联结（Join）查询1、常规联结查询1.等值内联结（INNEREqui-JOIN）2.等值外联结（OUTEREqui-JOIN）2、间隔联结查询●两表的联结

TableAPI和FlinkSQL第一章整体介绍1.1什么是TableAPI和FlinkSQLFlink本身是批流统一的处理框架，所以TableAPI和SQL，就是批流统一的上层处理API。

目录11.8SQL客户端11.9连接到外部系统11.9.1Kafka11.9.3JDBC11.9.4Elasticsearch11.9.5HBase11.9.6Hive11.8SQL客户端有了TableAPI

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Flink提供三层API，每个API在简洁性和表达之间提供不同的权衡，并针对不同的用例SQL/TableAPI(dynamictables)DataStreamAPI(streams,windows)ProcessFunction

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Connector（Source）Flink的TableAPI和SQL程序可以连接其他的外围系统，用于读写批和流中的表。

StreamingConceptsFlink的TableAPI或者是SQL的计算针对于一些Batch或者Streaming数据在语义上是一致的。

分析&回答Flink1.1.0：第一次引入SQL模块，并且提供TableAPI，当然，这时候的功能还非常有限。

TableAPI和SQL是最上层的API，在Flink中这两种API被集成在一起，SQL执行的对象也是Flink中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。

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