flink table 读取kafka 多个表 demo 1.17.0

好的，以下是一个 Flink Table 读取 Kafka 多个表的示例代码，使用的是 Flink 1.17.0 版本：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.descriptors.Kafka;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.table.descriptors.FormatDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.Json;
import org.apache.flink.table.descriptors.ConnectorDescriptor;

public class FlinkKafkaTableDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 Flink Streaming 执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // 创建 Flink Table 执行环境
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        // 定义 Kafka 连接器
        ConnectorDescriptor kafkaConnector = new Kafka()
                .version("universal")
                .topic("topic-name")
                .startFromLatest()
                .property("bootstrap.servers", "localhost:9092")
                .property("group.id", "group-name");

        // 定义 Schema
        Schema schema = new Schema()
                .field("field1", "VARCHAR")
                .field("field2", "BIGINT")
                .field("field3", "VARCHAR");

        // 定义格式化器
        FormatDescriptor format = new Json().failOnMissingField(true);

        // 注册 Kafka 连接器和 Schema
        tableEnv
            .connect(kafkaConnector)
            .withFormat(format)
            .withSchema(schema)
            .createTemporaryTable("table1");

        // 注册另一个 Kafka 连接器和 Schema
        tableEnv
            .connect(kafkaConnector)
            .withFormat(format)
            .withSchema(schema)
            .createTemporaryTable("table2");

        // 按照指定条件连接多个表
        Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT t1.field1, t1.field2, t2.field3 FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.field1 = t2.field1");

        // 输出结果
        result.printSchema();
        result.execute().print();
        
        // 执行任务
        env.execute("Flink Kafka Table Demo");
    }
}

在这个示例中，我们首先创建了一个 Flink Streaming 执行环境和一个 Flink Table 执行环境。然后，我们定义了一个 Kafka 连接器和一个 Schema，然后在 Flink Table 执行环境中注册它们，创建了两个临时表 `table1` 和 `table2`。最后，我们按照指定条件连接了这两个表，执行了查询并输出了结果。

注意，示例中的 Kafka 版本为 `universal`，因此可以适用于不同版本的 Kafka。如果你的 Kafka 版本与本示例不同，请根据实际情况调整。

另外，示例中使用了 JSON 格式化器，如果你的数据格式不同，也需要相应地更改格式化器。