flink sql支持的数据源

FlinkSQL中的数据源可以通过使用connector来定义。在给出的引用中，有两个例子可以作为参考。 引用[1]中的例子展示了如何使用`datagen` connector来创建一个临时表，并通过`generateRowUdtf`函数生成新的行。具体步骤如下： 1. 创建一个临时表`test_insert`，并使用`datagen` connector作为数据源。可以通过设置参数来控制生成速率和字段的属性。 ```sql CREATE TEMPORARY table test_insert( id2 String ) WITH( 'connector' = 'datagen', 'rows-per-second'='100', 'fields.id2.kind'='random', 'fields.id2.length'='8' ); ``` 2. 创建一个系统函数`generateRowUdtf`，并将其指定为`lateral table`的参数。这个函数可以根据输入的参数生成新的行。 ```sql CREATE TEMPORARY SYSTEM FUNCTION generateRowUdtf AS 'udf2.generateRowUdtf'; ``` 3. 使用`lateral table`和`generateRowUdtf`函数来生成新的行，并将其与`test_insert`表进行连接操作。 ```sql insert into xxx SELECT T.id, T.data1, T.data2, T.data4 FROM test_insert AS S left join lateral table(generateRowUdtf(id2)) AS T(id,data1,data2,data4) on true; ``` 引用中的例子展示了如何使用自定义的UDF作为数据源。具体步骤如下： 1. 创建一个自定义的connector，类似于`data-gen` connector。这个connector可以根据你的需求生成数据。 2. 创建一个UDF函数，该函数可以根据输入参数生成多列输出。 3. 使用自定义的connector和UDF函数来生成数据。 以上是两个例子，你可以根据你的需求选择适合的方法来定义FlinkSQL中的数据源。

### Flink SQL 基础使用教程 Flink SQL 是 Apache Flink 提供的一种用于实时流处理的 SQL 接口，允许用户通过标准的 SQL 语言对数据流进行查询和分析。其核心思想是将流（stream）转换为动态表（dynamic table），并通过 SQL 对这些表进行操作[^1]。 #### 创建表 在 Flink SQL 中，可以通过 `CREATE TABLE` 语句定义表结构，并指定数据源或目标。例如，创建一个连接到 Kafka 的表： ```sql CREATE TABLE source_table ( id INT, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'input-topic', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'format' = 'json' ); ``` 上述语句定义了一个名为 `source_table` 的表，它从 Kafka 主题中读取 JSON 格式的数据[^3]。 #### 查询操作 Flink SQL 支持类似于传统数据库的 SQL 查询操作。例如，可以使用 `SELECT` 语句从表中提取数据： ```sql SELECT id, name FROM source_table WHERE age > 18; ``` 该查询会持续监听 `source_table` 中新到达的数据，并输出符合条件的结果[^2]。 ### 流处理中的表原理 在 Flink SQL 中，流与表之间的转换是基于动态表的概念实现的。动态表是一个不断变化的关系型表，它随着输入流的变化而更新。每个流入的数据记录都被视为对动态表的一次插入操作（Insert）[^4]。 #### 表与流的转换 Flink 将流转换为动态表的过程可以理解为：每一条流中的记录都被解释为对结果表的插入操作。这种机制使得流处理能够利用 SQL 的强大功能进行复杂的数据分析。 ### DDL 操作 Flink SQL 支持多种 DDL（Data Definition Language）操作来管理表和视图。除了 `CREATE TABLE` 外，还可以使用 `DROP TABLE` 删除表，或者使用 `ALTER TABLE` 修改表结构。例如： ```sql DROP TABLE source_table; ``` 此外，Flink 还支持 `CREATE TABLE AS SELECT`（CTAS）语句，这是一种快速创建并填充表的方法： ```sql CREATE TABLE my_ctas_table WITH ( 'connector' = 'kafka', ... ) AS SELECT id, name, age FROM source_table WHERE mod(id, 10) = 0; ``` 此语句会根据查询结果自动创建表，并将数据插入其中[^3]。 ### Connector 的使用 Flink SQL 提供了丰富的连接器（Connector），用于与外部系统进行交互。常见的连接器包括 Kafka、JDBC、Hive 等。通过在 `WITH` 子句中指定连接器参数，可以轻松地将数据写入或读取自这些系统。 例如，使用 Kafka 连接器读取数据： ```sql CREATE TABLE kafka_source ( id INT, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'input-topic', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'format' = 'json' ); ``` 同样，可以使用 JDBC 连接器将数据写入关系型数据库： ```sql CREATE TABLE jdbc_sink ( id INT PRIMARY KEY, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/mydb', 'table-name' = 'users' ); ``` ### 相关问题