flink sql 中使用临时表

在 Flink SQL 中，您可以使用临时表来存储和处理数据。临时表是一种在查询执行期间存在的表，不会持久化到外部存储介质中。以下是使用临时表的一些示例操作：

1. 创建临时表：

CREATE TEMPORARY TABLE temp_table (
  id INT,
  name STRING
)

2. 插入数据到临时表：

INSERT INTO temp_table
SELECT id, name FROM source_table

3. 查询临时表：

SELECT * FROM temp_table

4. 删除临时表：

DROP TEMPORARY TABLE temp_table

在上述示例中，临时表是在查询执行期间存在的，并在查询结束后自动删除。您可以使用标准的 SQL 语法来创建、插入、查询和删除临时表。

请注意，临时表只在当前会话中可见，其他会话或任务无法访问该表。如果您需要在多个会话或任务之间共享表数据，则可以考虑使用永久性表，如注册在外部数据库或文件系统中的表。

希望这对您有所帮助！如果有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

hbase作为维表的flinksql

在FlinkSQL中使用Hbase作为维表的方法有多种。如果关联字段不是Hbase维表的rowkey，会触发全表扫描，导致效率低下。为了解决这个问题，可以使用Hbase的二级索引来提高查询效率。在FlinkSQL中，Hbase connector默认不处理索引，只支持scan和get操作。因此，我们可以通过维护自己的索引表来实现二级索引的功能。

具体实现方法如下：
1. 创建Hbase表作为索引表，将需要关联的字段作为索引字段，并将索引字段的值作为rowkey存储在索引表中。
2. 在FlinkSQL中，使用Hbase connector加载索引表，并将其注册为临时表。
3. 在FlinkSQL中，使用JOIN操作将数据流与索引表进行关联，通过索引字段进行匹配。
4. 根据匹配结果获取对应的rowkey，然后使用Hbase connector加载维表，并将维表注册为临时表。
5. 使用JOIN操作将数据流与维表进行关联，根据rowkey进行匹配。

这样，就可以在FlinkSQL中使用Hbase作为维表，并通过二级索引来提高查询效率。

flinksql数据源

FlinkSQL中的数据源可以通过使用connector来定义。在给出的引用中，有两个例子可以作为参考。

引用[1]中的例子展示了如何使用`datagen` connector来创建一个临时表，并通过`generateRowUdtf`函数生成新的行。具体步骤如下：

1. 创建一个临时表`test_insert`，并使用`datagen` connector作为数据源。可以通过设置参数来控制生成速率和字段的属性。

CREATE TEMPORARY table test_insert(
  id2 String
) WITH(
  'connector' = 'datagen',
  'rows-per-second'='100',
  'fields.id2.kind'='random',
  'fields.id2.length'='8'
);

2. 创建一个系统函数`generateRowUdtf`，并将其指定为`lateral table`的参数。这个函数可以根据输入的参数生成新的行。

CREATE TEMPORARY SYSTEM FUNCTION generateRowUdtf AS 'udf2.generateRowUdtf';

3. 使用`lateral table`和`generateRowUdtf`函数来生成新的行，并将其与`test_insert`表进行连接操作。

insert into xxx
SELECT T.id, T.data1, T.data2, T.data4
FROM test_insert AS S
left join lateral table(generateRowUdtf(id2)) AS T(id,data1,data2,data4) on true;

引用中的例子展示了如何使用自定义的UDF作为数据源。具体步骤如下：

1. 创建一个自定义的connector，类似于`data-gen` connector。这个connector可以根据你的需求生成数据。
2. 创建一个UDF函数，该函数可以根据输入参数生成多列输出。
3. 使用自定义的connector和UDF函数来生成数据。

以上是两个例子，你可以根据你的需求选择适合的方法来定义FlinkSQL中的数据源。