flink table api 在同一个job 怎么输出到多个表
时间: 2024-05-15 16:20:05 浏览: 162
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:
```scala
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。
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在 Flink Table API 中,可以使用 `insertInto()` 方法将数据流输出到一个表中。要输出到多个表中,可以使用 Flink 提供的 `TableSink` 接口,自定义一个 `TableSink` 实现类,然后在 Table API 中使用这个自定义的 `TableSink`。具体步骤如下:
1. 自定义一个 `TableSink` 实现类,可以参考 Flink 官方提供的一些实现类,如 `CsvTableSink`、`JdbcTableSink` 等。
```java
public class MyTableSink implements TableSink<Row> {
private String[] fieldNames;
private TypeInformation[] fieldTypes;
private String tableName;
public MyTableSink(String[] fieldNames, TypeInformation[] fieldTypes, String tableName) {
this.fieldNames = fieldNames;
this.fieldTypes = fieldTypes;
this.tableName = tableName;
}
@Override
public DataType getConsumedDataType() {
return DataTypes.createRowType(fieldTypes, fieldNames);
}
@Override
public TableSink<Row> configure(String[] fieldNames, TypeInformation[] fieldTypes) {
return new MyTableSink(fieldNames, fieldTypes, tableName);
}
@Override
public void emitDataStream(DataStream<Row> dataStream) {
dataStream.addSink(new MySinkFunction(tableName)).name(tableName);
}
@Override
public TypeInformation<Row> getOutputType() {
return Types.ROW_NAMED(fieldNames, fieldTypes);
}
@Override
public String[] getFieldNames() {
return fieldNames;
}
@Override
public TypeInformation<?>[] getFieldTypes() {
return fieldTypes;
}
}
```
2. 在 Table API 中使用自定义的 `TableSink`,将数据流输出到多个表中。需要为每个 `Table` 设置一个不同的 `tableName`,并使用 `insertInto()` 方法将数据流插入到对应的表中。
```java
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 创建表
Table table1 = tEnv.fromDataStream(dataStream1, "field1, field2");
Table table2 = tEnv.fromDataStream(dataStream2, "field1, field3");
// 输出到多个表中
table1.insertInto(new MyTableSink(new String[]{"field1", "field2"}, new TypeInformation<?>[]{Types.STRING, Types.INT}, "table1"));
table2.insertInto(new MyTableSink(new String[]{"field1", "field3"}, new TypeInformation<?>[]{Types.STRING, Types.DOUBLE}, "table2"));
env.execute("jobName");
```
3. 可以设置 `jobId` 和 `jobName`,方式如下:
```java
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
env.enableCheckpointing(10000);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3, 5000));
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 设置 jobId 和 jobName
env.getStreamGraph().setJobName("MyJob");
env.getStreamGraph().setJobId("jobId_001");
// 创建表
Table table1 = tEnv.fromDataStream(dataStream1, "field1, field2");
Table table2 = tEnv.fromDataStream(dataStream2, "field1, field3");
// 输出到多个表中
table1.insertInto(new MyTableSink(new String[]{"field1", "field2"}, new TypeInformation<?>[]{Types.STRING, Types.INT}, "table1"));
table2.insertInto(new MyTableSink(new String[]{"field1", "field3"}, new TypeInformation<?>[]{Types.STRING, Types.DOUBLE}, "table2"));
env.execute("MyJob");
```
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