flink1.17 table读取csv文件
时间: 2024-09-10 18:17:12 浏览: 46
Flink是一个开源的流处理框架,用于处理大规模的数据流。从Flink 1.12版本开始,Table API和SQL成为Flink的核心API之一,提供了一种声明式编程接口。在Flink 1.17版本中,可以使用Table API或SQL来读取CSV文件。
以下是使用Flink Table API读取CSV文件的基本步骤:
1. 首先,需要将CSV文件作为数据源加入到Flink环境中。使用`readTextFile`方法可以读取文本文件,但这不是处理CSV的最佳方式,因为CSV文件可能包含复杂的分隔符和引号等。
2. 更好的选择是使用`read_csv`方法。这要求首先定义一个CSV格式的schema,以便Flink能够正确解析CSV文件中的数据。这个schema定义了CSV中各列的数据类型。
3. 使用`fromPath`或者`fromUri`方法来指定CSV文件的路径,然后通过`read`方法读取数据。
以下是一个简单的代码示例:
```java
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.BatchTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.descriptors.Csv;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.types.Row;
public class FlinkReadCSVExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建一个执行环境
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
BatchTableEnvironment tableEnv = BatchTableEnvironment.create(env);
// 定义输入的schema,指定各个字段的名称和类型
Schema schema = new Schema()
.field("id", Types.INT())
.field("name", Types.STRING())
.field("age", Types.INT());
// 注册表,并指定数据源路径和schema
tableEnv.connect(new Csv().path("path/to/csvfile.csv"))
.withFormat(schema)
.withSchema(schema)
.createTemporaryTable("csvInput");
// 执行SQL查询
Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT id, name, age FROM csvInput");
// 将Table转换为DataSet
DataSet<Row> resultDataSet = tableEnv.toDataSet(result, Row.class);
// 执行Flink程序
resultDataSet.print();
}
}
```
注意:上述代码是Flink 1.17版本之前的写法,新版本可能有所不同,具体请参考Flink官方文档和版本更新说明。
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