Table API 教程

Table API 教程 #

Apache Flink 提供 Table API 关系型 API 来统一处理流和批,即查询在无边界的实时流或有边界的批处理数据集上以相同的语义执行,并产生相同的结果。 Flink 的 Table API 易于编写,通常能简化数据分析,数据管道和ETL应用的编码。

概要 #

在该教程中,我们会从零开始,介绍如何创建一个Flink Python项目及运行Python Table API程序。该程序读取一个csv文件,处理后,将结果写到一个结果csv文件中。

先决条件 #

本练习假定您对Python有一定的了解,但是即使您来自其他编程语言,也应该能够继续学习。 它还假定您熟悉基本的关系操作,例如SELECTGROUP BY子句。

如何寻求帮助 #

如果您遇到问题,可以访问 社区信息页面。 与此同时,Apache Flink 的用户邮件列表 一直被列为Apache项目中最活跃的项目邮件列表之一,也是快速获得帮助的好方法。

继续我们的旅程 #

如果要继续我们的旅程,您需要一台具有以下功能的计算机:

  • Java 8 or 11
  • Python 3.6, 3.7 or 3.8

使用Python Table API需要安装PyFlink,它已经被发布到 PyPi,您可以通过如下方式安装PyFlink:

$ python -m pip install apache-flink

安装PyFlink后,您便可以编写Python Table API作业了。

编写Flink Python Table API程序的第一步是创建TableEnvironment。这是Python Table API作业的入口类。

settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_batch_mode().use_blink_planner().build()
t_env = TableEnvironment.create(settings)

接下来,我们将介绍如何创建源表和结果表。

# write all the data to one file
t_env.get_config().get_configuration().set_string("parallelism.default", "1")
t_env.connect(FileSystem().path('/tmp/input')) \
    .with_format(OldCsv()
                 .field('word', DataTypes.STRING())) \
    .with_schema(Schema()
                 .field('word', DataTypes.STRING())) \
    .create_temporary_table('mySource')

t_env.connect(FileSystem().path('/tmp/output')) \
    .with_format(OldCsv()
                 .field_delimiter('\t')
                 .field('word', DataTypes.STRING())
                 .field('count', DataTypes.BIGINT())) \
    .with_schema(Schema()
                 .field('word', DataTypes.STRING())
                 .field('count', DataTypes.BIGINT())) \
    .create_temporary_table('mySink')

You can also use the TableEnvironment.sql_update() method to register a source/sink table defined in DDL:

my_source_ddl = """
    create table mySource (
        word VARCHAR
    ) with (
        'connector' = 'filesystem',
        'format' = 'csv',
        'path' = '/tmp/input'
    )
"""

my_sink_ddl = """
    create table mySink (
        word VARCHAR,
        `count` BIGINT
    ) with (
        'connector' = 'filesystem',
        'format' = 'csv',
        'path' = '/tmp/output'
    )
"""

t_env.execute_sql(my_source_ddl)
t_env.execute_sql(my_sink_ddl)

上面的程序展示了如何创建及在ExecutionEnvironment中注册表名分别为mySourcemySink的表。 其中,源表mySource有一列: word,该表代表了从输入文件/tmp/input中读取的单词; 结果表mySink有两列: word和count,该表会将计算结果输出到文件/tmp/output中,字段之间使用\t作为分隔符。

接下来,我们介绍如何创建一个作业:该作业读取表mySource中的数据,进行一些变换,然后将结果写入表mySink

最后,需要做的就是启动Flink Python Table API作业。上面所有的操作,比如创建源表 进行变换以及写入结果表的操作都只是构建作业逻辑图,只有当execute_insert(sink_name)被调用的时候, 作业才会被真正提交到集群或者本地进行执行。

from pyflink.table.expressions import lit

tab = t_env.from_path('mySource')
tab.group_by(tab.word) \
   .select(tab.word, lit(1).count) \
   .execute_insert('mySink').wait()

该教程的完整代码如下:

from pyflink.table import DataTypes, TableEnvironment, EnvironmentSettings
from pyflink.table.descriptors import Schema, OldCsv, FileSystem
from pyflink.table.expressions import lit

settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_batch_mode().use_blink_planner().build()
t_env = TableEnvironment.create(settings)

# write all the data to one file
t_env.get_config().get_configuration().set_string("parallelism.default", "1")
t_env.connect(FileSystem().path('/tmp/input')) \
    .with_format(OldCsv()
                 .field('word', DataTypes.STRING())) \
    .with_schema(Schema()
                 .field('word', DataTypes.STRING())) \
    .create_temporary_table('mySource')

t_env.connect(FileSystem().path('/tmp/output')) \
    .with_format(OldCsv()
                 .field_delimiter('\t')
                 .field('word', DataTypes.STRING())
                 .field('count', DataTypes.BIGINT())) \
    .with_schema(Schema()
                 .field('word', DataTypes.STRING())
                 .field('count', DataTypes.BIGINT())) \
    .create_temporary_table('mySink')

tab = t_env.from_path('mySource')
tab.group_by(tab.word) \
   .select(tab.word, lit(1).count) \
   .execute_insert('mySink').wait()

首先,你需要在文件 “/tmp/input” 中准备好输入数据。你可以选择通过如下命令准备输入数据:

$ echo -e  "flink\npyflink\nflink" > /tmp/input

接下来,可以在命令行中运行作业(假设作业名为WordCount.py)(注意:如果输出结果文件“/tmp/output”已经存在,你需要先删除文件,否则程序将无法正确运行起来):

$ python WordCount.py

上述命令会构建Python Table API程序,并在本地mini cluster中运行。如果想将作业提交到远端集群执行, 可以参考作业提交示例

最后,你可以通过如下命令查看你的运行结果:

$ cat /tmp/output
flink	2
pyflink	1

上述教程介绍了如何编写并运行一个Flink Python Table API程序,如果想了解Flink Python Table API 的更多信息,可以参考 Flink Python API 文档