flinksql怎么把一个topic数据写到另一个topic里面。

你可以使用Flink SQL中的Kafka Connector来将一个topic的数据写入到另一个topic中。

以下是一个示例代码：

CREATE TABLE source_table (
  -- 定义表结构
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'source_topic',
  -- 其他相关配置信息
);

CREATE TABLE sink_table (
  -- 定义表结构
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'sink_topic',
  -- 其他相关配置信息
);

INSERT INTO sink_table
SELECT *
FROM source_table;

在上面的代码中，我们首先定义了一个名为`source_table`的表，它使用Kafka Connector将数据从`source_topic`读取出来。接着我们定义了一个名为`sink_table`的表，它使用Kafka Connector将数据写入到`sink_topic`中。最后，我们使用`INSERT INTO`语句将`source_table`中的数据插入到`sink_table`中。

需要注意的是，你需要根据实际情况配置Kafka Connector的相关信息，如Kafka集群地址、序列化方式等等。

相关问题

flinksql如何实现求同一个topic下执行时间的差值？

在Flink SQL中，可以使用窗口函数和LAG函数来计算同一个topic下执行时间的差值。以下是一个示例代码：

-- 创建表
CREATE TABLE myTable (
  id INT,
  value INT,
  timestamp TIMESTAMP,
  WATERMARK FOR timestamp AS timestamp - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  'connector.type' = 'kafka',
  'connector.topic' = 'my-topic',
  'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'format.type' = 'json'
);

-- 执行查询
SELECT id, timestamp - LAG(timestamp) OVER (PARTITION BY id ORDER BY timestamp) AS time_diff
FROM myTable

在上述代码中，我们创建了一个名为`myTable`的表，它代表一个数据源，假设它是从Kafka中读取数据。在创建表时，我们使用了`WATERMARK`来指定事件时间，以便Flink能够正确处理乱序事件。

然后，在查询中我们使用窗口函数`LAG(timestamp)`来获取每个id分组内按照时间戳升序排序的前一行的时间戳，并计算当前行的时间戳与前一行时间戳的差值。

请注意，上述代码中的数据源、主题和连接属性是示例中的假设值，您需要根据实际情况进行相应的配置。

给出一个flink sql读取kafka数据的demo

好的，以下是一个 Flink 1.14 SQL 读取 Kafka 数据的示例代码：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.descriptors.*;
import org.apache.flink.table.types.DataType;
import org.apache.flink.types.Row;

public class FlinkSQLKafkaDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 创建 Flink 流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建 Flink Table 环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // Kafka 配置
        String topic = "test_topic";
        String bootstrapServers = "localhost:9092";
        String groupId = "test_group_id";

        // 定义 Kafka 数据源
        Kafka kafka = new Kafka()
                .version("universal")
                .topic(topic)
                .property("bootstrap.servers", bootstrapServers)
                .property("group.id", groupId);

        // 定义格式化器
        Schema schema = new Schema()
                .field("name", DataTypes.STRING())
                .field("age", DataTypes.INT());

        // 创建一个临时表
        tableEnv.connect(kafka)
                .withFormat(new Json().schema(schema))
                .withSchema(new Schema()
                        .field("name", DataTypes.STRING())
                        .field("age", DataTypes.INT()))
                .createTemporaryTable("test_table");

        // 执行查询
        TableResult result = tableEnv.executeSql("SELECT name, age FROM test_table WHERE age > 18");

        // 输出结果
        result.print();
    }
}

这个示例代码演示了如何使用 Flink SQL 和 Kafka Connector 来读取 Kafka 数据，并在 SQL 查询中过滤数据。在示例中，我们首先定义了 Kafka 数据源和数据格式化器，然后使用 `createTemporaryTable` 方法创建了一个临时表，最后使用 `executeSql` 方法执行了一个 SQL 查询，并将结果打印出来。需要注意的是，示例中的 JSON 格式化器需要额外依赖 `flink-json` 库。