1 意义

1.1 分层的 APIs & 抽象层次

Flink提供三层API。每个API在简洁性和表达性之间提供不同的权衡，并针对不同的用例。

而且Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序

最低级抽象只提供有状态流。它通过Process Function嵌入到DataStream API中。它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件，并使用一致的容错状态。此外，用户可以注册事件时间和处理时间回调，允许程序实现复杂的计算。
实际上，大多数应用程序不需要上述低级抽象，而是针对Core API编程，如DataStream API（有界/无界流）和DataSet API （有界数据集）。这些流畅的API提供了用于数据处理的通用构建块，例如各种形式的用户指定的转换，连接，聚合，窗口，状态等。在这些API中处理的数据类型在相应的编程语言中表示为类。
低级Process Function与DataStream API集成，因此只能对某些算子操作进行低级抽象。该数据集API提供的有限数据集的其他原语，如循环/迭代。
该 Table API 是为中心的声明性DSL 表，其可被动态地改变的表（表示流时）。该 Table API遵循（扩展）关系模型：表有一个模式连接（类似于在关系数据库中的表）和API提供可比的算子操作，如选择，项目，连接，分组依据，聚合等 Table API程序以声明方式定义应该执行的逻辑算子操作，而不是准确指定算子操作代码的外观。虽然 Table API可以通过各种类型的用户定义函数进行扩展，但它的表现力不如Core API，但使用更简洁（编写的代码更少）。此外， Table API程序还会通过优化程序，在执行之前应用优化规则。
可以在表和DataStream / DataSet之间无缝转换，允许程序混合 Table API以及DataStream 和DataSet API。
Flink提供的最高级抽象是SQL。这种抽象在语义和表达方面类似于 Table API，但是将程序表示为SQL查询表达式。在SQL抽象与 Table API紧密地相互作用，和SQL查询可以通过定义表来执行 Table API。

1.2 模型类比

MapReduce ==> Hive SQL
Spark ==> Spark SQL
Flink ==> SQL

2 总览

2.1 简介

Apache Flink具有两个关系型API

Table API
SQL

用于统一流和批处理

Table API是Scala和Java语言集成查询API，可以非常直观的方式组合来自关系算子的查询(e.g. 选择，过滤和连接).
Flink的SQL支持基于实现SQL标准的Apache Calcite。无论输入是批输入（DataSet）还是流输入（DataStream），任一接口中指定的查询都具有相同的语义并指定相同的结果。

Table API和SQL接口彼此紧密集成，就如Flink的DataStream和DataSet API。我们可以轻松地在基于API构建的所有API和库之间切换。例如，可以使用CEP库从DataStream中提取模式，然后使用 Table API分析模式，或者可以在预处理上运行Gelly图算法之前使用SQL查询扫描，过滤和聚合批处理表数据。

Table API和SQL尚未完成并且正在积极开发中。并非[ Table API，SQL]和[stream，batch]输入的每种组合都支持所有算子操作

2.2 依赖结构

所有Table API和SQL组件都捆绑在flink-table Maven工件中。

以下依赖项与大多数项目相关：

flink-table-common
通过自定义函数，格式等扩展表生态系统的通用模块。
flink-table-api-java
使用Java编程语言的纯表程序的表和SQL API（在早期开发阶段，不推荐！）。
flink-table-api-scala
使用Scala编程语言的纯表程序的表和SQL API（在早期开发阶段，不推荐！）。
flink-table-api-java-bridge
使用Java编程语言支持DataStream / DataSet API的Table＆SQL API。
flink-table-api-scala-bridge
使用Scala编程语言支持DataStream / DataSet API的Table＆SQL API。
flink-table-planner
表程序规划器和运行时。
flink-table-uber
将上述模块打包成大多数Table＆SQL API用例的发行版。 uber JAR文件flink-table * .jar位于Flink版本的/ opt目录中，如果需要可以移动到/ lib。

2.3 项目依赖

必须将以下依赖项添加到项目中才能使用Table API和SQL来定义管道：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
  <version>1.8.0</version>
</dependency>

此外，根据目标编程语言，您需要添加Java或Scala API。

<!-- Either... -->
<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.11</artifactId>
  <version>1.8.0</version>
</dependency>
<!-- or... -->
<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.11</artifactId>
  <version>1.8.0</version>
</dependency>

在内部，表生态系统的一部分是在Scala中实现的。因此，请确保为批处理和流应用程序添加以下依赖项：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
  <version>1.8.0</version>
</dependency>

2.4 扩展依赖

如果要实现与Kafka或一组用户定义函数交互的自定义格式，以下依赖关系就足够了，可用于SQL客户端的JAR文件：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-table-common</artifactId>
  <version>1.8.0</version>
</dependency>

目前，该模块包括以下扩展点：

SerializationSchemaFactory
DeserializationSchemaFactory
ScalarFunction
TableFunction
AggregateFunction

3 概念和通用API

Table API和SQL集成在一个联合API中。此API的核心概念是Table用作查询的输入和输出。本文档显示了具有 Table API和SQL查询的程序的常见结构，如何注册Table，如何查询Table以及如何发出Table。

3.1 Table API和SQL程序的结构

批处理和流式传输的所有 Table API和SQL程序都遵循相同的模式。以下代码示例显示了 Table API和SQL程序的常见结构。

// 对于批处理程序，使用ExecutionEnvironment而不是StreamExecutionEnvironment
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 创建一个TableEnvironment
// 对于批处理程序使用BatchTableEnvironment而不是StreamTableEnvironment
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

// 注册一个 Table
tableEnv.registerTable("table1", ...)            // 或者
tableEnv.registerTableSource("table2", ...);     // 或者
tableEnv.registerExternalCatalog("extCat", ...);
// 注册一个输出 Table
tableEnv.registerTableSink("outputTable", ...);

/ 从 Table API query 创建一个Table
Table tapiResult = tableEnv.scan("table1").select(...);
// 从 SQL query 创建一个Table
Table sqlResult  = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM table2 ... ");

// 将表API结果表发送到TableSink，对于SQL结果也是如此
tapiResult.insertInto("outputTable");

// 执行
env.execute();

3.2 将DataStream或DataSet转换为表

它也可以直接转换为a 而不是注册a DataStream或DataSetin 。如果要在 Table API查询中使用Table，这很方便。TableEnvironmentTable

// 获取StreamTableEnvironment
//在BatchTableEnvironment中注册DataSet是等效的
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

DataStream<Tuple2<Long, String>> stream = ...

// 将DataStream转换为默认字段为“f0”，“f1”的表
Table table1 = tableEnv.fromDataStream(stream);

// 将DataStream转换为包含字段“myLong”，“myString”的表
Table table2 = tableEnv.fromDataStream(stream, "myLong, myString");