flink sql中将Kafka表作为输入查询另一个表数据

在 Flink SQL 中，可以通过使用 `JOIN` 操作将 Kafka 表作为输入查询另一个表的数据。下面是一个示例：

假设有两个表 `kafka_table` 和 `other_table`，其中 `kafka_table` 是从 Kafka 主题中读入的数据，`other_table` 是另一个已经存在于 Flink 内存中的表。

可以使用以下查询语句将这两个表连接起来：

SELECT *
FROM kafka_table
JOIN other_table
ON kafka_table.key = other_table.key;

其中，`key` 是连接两个表的关键字。根据实际情况，可能需要根据数据类型和具体的查询需求进行进一步的调整。

相关问题

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。

flink sql 读取kafka 多个表 demo maven

好的，下面是一个使用 Flink SQL 读取 Kafka 多个表的示例 Maven 依赖和代码：

1. Maven 依赖：

<!-- Flink Kafka Connector -->
<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
  <version>${flink.version}</version>
</dependency>

<!-- Flink SQL -->
<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.12</artifactId>
  <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-table-planner_2.12</artifactId>
  <version>${flink.version}</version>
</dependency>

2. 代码示例：

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
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.types.DataType;
import org.apache.flink.table.types.FieldsDataType;

import java.util.Properties;

public class KafkaMultiTableDemo {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
    StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

    // 定义 Kafka Consumer 配置
    Properties kafkaProps = new Properties();
    kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
    kafkaProps.setProperty("group.id", "test-group");

    // 定义 FlinkKafkaConsumer
    FlinkKafkaConsumer<String> consumer1 = new FlinkKafkaConsumer<>("topic1", new SimpleStringSchema(), kafkaProps);
    FlinkKafkaConsumer<String> consumer2 = new FlinkKafkaConsumer<>("topic2", new SimpleStringSchema(), kafkaProps);

    // 读取 Kafka 数据流
    DataStream<String> stream1 = env.addSource(consumer1);
    DataStream<String> stream2 = env.addSource(consumer2);

    // 定义 Schema
    Schema schema1 = new Schema()
            .field("id", DataType.INT())
            .field("name", DataType.STRING())
            .field("age", DataType.INT());

    Schema schema2 = new Schema()
            .field("id", DataType.INT())
            .field("gender", DataType.STRING())
            .field("address", DataType.STRING());

    // 将数据流转换为 Table
    tableEnv.connect(new Kafka()
            .version("universal")
            .topic("topic1")
            .startFromEarliest()
            .property("bootstrap.servers", "localhost:9092")
            .property("group.id", "test-group"))
            .withFormat(new Json())
            .withSchema(schema1)
            .createTemporaryTable("table1");

    tableEnv.connect(new Kafka()
            .version("universal")
            .topic("topic2")
            .startFromEarliest()
            .property("bootstrap.servers", "localhost:9092")
            .property("group.id", "test-group"))
            .withFormat(new Json())
            .withSchema(schema2)
            .createTemporaryTable("table2");

    // 使用 Flink SQL 查询多个表
    Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT t1.id, t1.name, t2.gender, t2.address FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id");

    // 输出结果
    result.printSchema();
    tableEnv.toRetractStream(result, FieldsDataType.ROW(FieldsDataType.FIELD("id", DataType.INT()), FieldsDataType.FIELD("name", DataType.STRING()), FieldsDataType.FIELD("gender", DataType.STRING()), FieldsDataType.FIELD("address", DataType.STRING()))).print();

    env.execute();
  }
}

注意事项：

- Flink Kafka Connector 和 Flink SQL 的版本需一致。
- Schema 的字段名称和类型需和 Kafka 中的一致。
- Flink SQL 查询多个表时，需要使用 JOIN 连接。