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

flink sql 读取kafka 多个表 demo 1.17.0

好的，以下是一个 Flink SQL 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.bridge.java.StreamTableEnvironment;

public class KafkaMultipleTablesDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // 定义 Kafka 连接相关的配置
        String kafkaBootstrapServers = "localhost:9092";
        String kafkaGroupID = "flink-table-group";
        String kafkaTopicA = "topic_a";
        String kafkaTopicB = "topic_b";

        // 注册 Kafka 主题 A 为表 a
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE a (\n" +
                "  id BIGINT,\n" +
                "  name STRING,\n" +
                "  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED\n" +
                ") WITH (\n" +
                "  'connector' = 'kafka',\n" +
                "  'topic' = '" + kafkaTopicA + "',\n" +
                "  'properties.bootstrap.servers' = '" + kafkaBootstrapServers + "',\n" +
                "  'properties.group.id' = '" + kafkaGroupID + "',\n" +
                "  'format' = 'json',\n" +
                "  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'\n" +
                ")");

        // 注册 Kafka 主题 B 为表 b
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE b (\n" +
                "  id BIGINT,\n" +
                "  age INT,\n" +
                "  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED\n" +
                ") WITH (\n" +
                "  'connector' = 'kafka',\n" +
                "  'topic' = '" + kafkaTopicB + "',\n" +
                "  'properties.bootstrap.servers' = '" + kafkaBootstrapServers + "',\n" +
                "  'properties.group.id' = '" + kafkaGroupID + "',\n" +
                "  'format' = 'json',\n" +
                "  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'\n" +
                ")");

        // 执行 SQL 查询
        tableEnv.executeSql("SELECT a.name, b.age\n" +
                "FROM a JOIN b ON a.id = b.id").print();

        env.execute("Kafka Multiple Tables Demo");
    }
}

这个示例代码中，我们使用 `StreamTableEnvironment` 来注册 Kafka 主题 A 和 B 为表 a 和 b，然后在 SQL 查询中将它们连接起来。注意，这里的 Kafka 连接相关的配置需要根据你的实际情况进行修改。最后，我们使用 `env.execute()` 来执行 Flink 作业。

flink sql 分区写入 kafka 阳历

Flink SQL 分区写入 Kafka 的流程大概如下：

1. 使用 Flink SQL 定义数据源，可以是文件、Kafka 等，这里假设数据源是文件。

2. 使用 Flink SQL 进行数据转换和处理，例如过滤、聚合、排序等。

3. 使用 Flink SQL 定义要写入 Kafka 的目标表，包括表结构和分区键等。例如：

   CREATE TABLE kafka_sink (
     id INT,
     name STRING,
     event_time TIMESTAMP(3),
     WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND
   ) WITH (
     'connector' = 'kafka',
     'topic' = 'mytopic',
     'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
     'format' = 'json',
     'partitioner' = 'round-robin',
     'sink.partition-key' = 'event_time'
   )

这里使用 Kafka 作为 Sink，将数据写入到名为 `mytopic` 的 Kafka Topic 中，并使用 `event_time` 字段作为分区键，使用 Round-Robin 分区器将数据均匀地写入 Kafka 的不同分区中。

4. 在 Flink SQL 中将数据写入目标表，例如：

   INSERT INTO kafka_sink
   SELECT id, name, event_time
   FROM file_source

这里假设数据源是一个名为 `file_source` 的 Flink SQL 表，将其中的数据写入 `kafka_sink` 表中。

需要注意的是，Flink SQL 会根据定义的分区键将数据均匀地分配到不同的 Kafka 分区中，从而实现分区写入。