flink的addInsert参数

在Flink中，DataStream API提供了一个addInsert方法，用于将数据流中的数据插入到表中。这个方法有一个参数，即InsertOperation，表示要执行的插入操作。InsertOperation是一个抽象类，它有两个具体的子类：

1. InsertInto:
用于将数据流中的数据插入到指定的表中。它有一个参数，即Table，表示要插入数据的表。

2. InsertIntoTemporalTable:
用于将数据流中的数据插入到指定的时间属性表中。它有两个参数，即Table和时间属性字段。

这两个子类都实现了InsertOperation接口中的getKind方法，用于表示插入操作的类型。此外，它们还可以用于指定插入数据的模式（schema）。

相关问题

flink的addInsert

Flink中的addInsert操作是用于将数据插入到Table中的操作。 它将指定的数据插入到Table中，并返回一个新的Table。 通常情况下，我们是通过使用Table API或SQL来操作Table的，然后通过addInsert操作将处理结果插入到Table中。

例如，以下代码演示了如何使用addInsert将Table API查询结果插入到Table中：

// 获取Table对象
Table table = tableEnv.from("source_table");

// 执行Table API查询，将处理结果保存到resultTable中
Table resultTable = table.select("column1, column2").where("column1 > 10");

// 将处理结果插入到目标Table中
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE target_table (column1 INT, column2 STRING) WITH (...)");
resultTable.executeInsert("target_table");

在上面的示例中，我们首先使用Table API获取了一个Table对象，然后执行了一个查询并将结果保存到resultTable中。最后，我们将resultTable插入到名为target_table的Table中。

flink配置参数整理

在Flink的安装目录下，主要有以下几个配置文件：
1. flink-conf.yaml：该文件是Flink的主要配置文件，用于设置Flink的全局配置。
2. 日志的配置文件：用于配置Flink的日志打印格式、级别等相关参数。
3. zk配置：用于配置Flink与ZooKeeper的连接信息，以便Flink可以使用ZooKeeper来实现高可用和容错机制。
4. Flink SQL Client配置：用于配置Flink SQL客户端的相关参数，如连接信息、默认目录等。

除了以上配置文件，根据table程序的需要，还可以通过配置一些必要的参数来优化表操作。举个例子，对于无界流程序，可能需要确定必要的状态大小上限。
在Java代码中，可以使用TableEnvironment的getConfig()方法获取Flink的配置对象，然后通过配置对象的setString()方法来设置底层的键值对配置。例如，可以通过以下方式设置mini-batch优化相关的配置参数：

// 实例化table environment
TableEnvironment tEnv = ...;

// 访问flink配置
Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration();

// 设置底层key-value配置
configuration.setString("table.exec.mini-batch.enabled", "true"); // 开启mini-batch优化
configuration.setString("table.exec.mini-batch.allow-latency", "5 s"); // 缓存输入数据5秒
configuration.setString("table.exec.mini-batch.size", "5000"); // 每个聚合操作任务可以缓存的最大数据条数为5000条

通过以上配置，可以启用mini-batch优化，并设置相应的缓存参数，以提高表操作的性能和效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 配置文件详解](https://blog.csdn.net/tzs_1041218129/article/details/101104375)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [flink-sql查询配置与性能优化参数详解-1.14](https://blog.csdn.net/u012443641/article/details/127900815)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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