flink table api 在同一个job 怎么输出到多个表

在 Flink Table API 中，可以使用多个输出操作符将数据输出到多个表中。例如，可以将数据流转换为表格，然后使用 `insertInto` 操作符将数据插入到一个表中，如下所示：

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val tEnv = StreamTableEnvironment.create(env)

// 定义输入数据流
val input: DataStream[(String, Int)] = ...

// 转换为表格
val table = input.toTable(tEnv, 'name, 'age)

// 将表格插入到表中
table.insertInto("table1")

// 将表格插入到另一个表中
table.insertInto("table2")

// 执行作业
env.execute("Multiple Table Output Job")

在上面的示例中，`table.insertInto("table1")` 和 `table.insertInto("table2")` 操作符将数据插入到两个不同的表中。可以使用相同的方式插入更多的表格。

相关问题

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。

flink table 读取kafka 多个表 demo 1.17.0 maven

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，并且可以通过 Maven 构建：

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");
    }
}

你可以将这个代码保存为 `FlinkKafkaTableDemo.java` 文件，并在同一目录下创建一个 `pom.xml` 文件，内容如下：

<project>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>flink-kafka-table-demo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
            <version>1.17.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.12</artifactId>
            <version>1.17.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
            <version>1.17.0</version>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

然后，在命令行中进入到该目录，并执行以下命令进行编译和打包：

mvn package

编译完成后，在 `target` 目录下会生成一个名为 `flink-kafka-table-demo-1.0-SNAPSHOT.jar` 的可执行 JAR 文件。你可以使用以下命令在 Flink 中运行它：

./bin/flink run flink-kafka-table-demo-1.0-SNAPSHOT.jar

注意，以上命令中的 `./bin/flink` 可能需要根据你的实际情况调整。另外，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。