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 api 在同一个job 怎么输出到多个表 ，设置jobid，命名该job 的名称。使用java语言

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。

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。

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：

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");

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。