【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（8）- 时态表的join（scala版本）

发布时间：2024年01月01日

Flink 系列文章

一、Flink 专栏

Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。

1、Flink 部署系列
本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。
2、Flink基础系列
本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。
3、Flik Table API和SQL基础系列
本部分介绍Flink Table Api和SQL的基本用法，比如Table API和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。
4、Flik Table API和SQL提高与应用系列
本部分是table api 和sql的应用部分，和实际的生产应用联系更为密切，以及有一定开发难度的内容。
5、Flink 监控系列
本部分和实际的运维、监控工作相关。

二、Flink 示例专栏

Flink 示例专栏是 Flink 专栏的辅助说明，一般不会介绍知识点的信息，更多的是提供一个一个可以具体使用的示例。本专栏不再分目录，通过链接即可看出介绍的内容。

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本文给以scala的语言给出来Table API 针对时态表的join操作。

如果需要了解更多内容，可以在本人Flink 专栏中了解更新系统的内容。

本文除了maven依赖外，没有其他依赖。

本文需要有kafka的运行环境。

本文更详细的内容可参考文章：

17、Flink 之Table API: Table API 支持的操作（1）
17、Flink 之Table API: Table API 支持的操作（2）

一、maven依赖

本文maven依赖参考文章：【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（1）-通过Table API和SQL创建表中的依赖，为节省篇幅不再赘述。

二、示例：时态表的join（scala版本）

该示例来源于：https://developer.aliyun.com/article/679659
假设有一张订单表Orders和一张汇率表Rates，那么订单来自于不同的地区，所以支付的币种各不一样，那么假设需要统计每个订单在下单时候Yen币种对应的金额。
在这里插入图片描述

1）、统计需求对应的SQL

SELECT o.currency, o.amount, r.rate
  o.amount * r.rate AS yen_amount
FROM
  Orders AS o,
  LATERAL TABLE (Rates(o.rowtime)) AS r
WHERE r.currency = o.currency

2）、Without connnector 实现代码

object TemporalTableJoinTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val tEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
    env.setParallelism(1)
// 设置时间类型是 event-time  env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
    // 构造订单数据
    val ordersData = new mutable.MutableList[(Long, String, Timestamp)]
    ordersData.+=((2L, "Euro", new Timestamp(2L)))
    ordersData.+=((1L, "US Dollar", new Timestamp(3L)))
    ordersData.+=((50L, "Yen", new Timestamp(4L)))
    ordersData.+=((3L, "Euro", new Timestamp(5L)))

    //构造汇率数据
    val ratesHistoryData = new mutable.MutableList[(String, Long, Timestamp)]
    ratesHistoryData.+=(("US Dollar", 102L, new Timestamp(1L)))
    ratesHistoryData.+=(("Euro", 114L, new Timestamp(1L)))
    ratesHistoryData.+=(("Yen", 1L, new Timestamp(1L)))
    ratesHistoryData.+=(("Euro", 116L, new Timestamp(5L)))
    ratesHistoryData.+=(("Euro", 119L, new Timestamp(7L)))

// 进行订单表 event-time 的提取
    val orders = env
      .fromCollection(ordersData)
      .assignTimestampsAndWatermarks(new OrderTimestampExtractor[Long, String]())
      .toTable(tEnv, 'amount, 'currency, 'rowtime.rowtime)

// 进行汇率表 event-time 的提取
    val ratesHistory = env
      .fromCollection(ratesHistoryData)
      .assignTimestampsAndWatermarks(new OrderTimestampExtractor[String, Long]())
      .toTable(tEnv, 'currency, 'rate, 'rowtime.rowtime)

// 注册订单表和汇率表
    tEnv.registerTable("Orders", orders)
    tEnv.registerTable("RatesHistory", ratesHistory)
    val tab = tEnv.scan("RatesHistory");
// 创建TemporalTableFunction
    val temporalTableFunction = tab.createTemporalTableFunction('rowtime, 'currency)
//注册TemporalTableFunction
tEnv.registerFunction("Rates",temporalTableFunction)

    val SQLQuery =
      """
        |SELECT o.currency, o.amount, r.rate,
        |  o.amount * r.rate AS yen_amount
        |FROM
        |  Orders AS o,
        |  LATERAL TABLE (Rates(o.rowtime)) AS r
        |WHERE r.currency = o.currency
        |""".stripMargin

    tEnv.registerTable("TemporalJoinResult", tEnv.SQLQuery(SQLQuery))

    val result = tEnv.scan("TemporalJoinResult").toAppendStream[Row]
    // 打印查询结果
    result.print()
    env.execute()
  }

}

OrderTimestampExtractor 实现如下

import java.SQL.Timestamp

import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time

class OrderTimestampExtractor[T1, T2]
  extends BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[(T1, T2, Timestamp)](Time.seconds(10)) {
  override def extractTimestamp(element: (T1, T2, Timestamp)): Long = {
    element._3.getTime
  }
}

3）、With CSVConnector 实现代码

在实际的生产开发中，都需要实际的Connector的定义，下面我们以CSV格式的Connector定义来开发Temporal Table JOIN Demo。

1、genEventRatesHistorySource

def genEventRatesHistorySource: CsvTableSource = {

    val csvRecords = Seq(
      "ts#currency#rate",
      "1#US Dollar#102",
      "1#Euro#114",
      "1#Yen#1",
      "3#Euro#116",
      "5#Euro#119",
      "7#Pounds#108"
    )
    // 测试数据写入临时文件
    val tempFilePath =
      FileUtils.writeToTempFile(csvRecords.mkString(CommonUtils.line), "csv_source_rate", "tmp")

    // 创建Source connector
    new CsvTableSource(
      tempFilePath,
      Array("ts","currency","rate"),
      Array(
        Types.LONG,Types.STRING,Types.LONG
      ),
      fieldDelim = "#",
      rowDelim = CommonUtils.line,
      ignoreFirstLine = true,
      ignoreComments = "%"
    )
  }

2、genRatesOrderSource


def genRatesOrderSource: CsvTableSource = {

    val csvRecords = Seq(
      "ts#currency#amount",
      "2#Euro#10",
      "4#Euro#10"
    )
    // 测试数据写入临时文件
    val tempFilePath =
      FileUtils.writeToTempFile(csvRecords.mkString(CommonUtils.line), "csv_source_order", "tmp")

    // 创建Source connector
    new CsvTableSource(
      tempFilePath,
      Array("ts","currency", "amount"),
      Array(
        Types.LONG,Types.STRING,Types.LONG
      ),
      fieldDelim = "#",
      rowDelim = CommonUtils.line,
      ignoreFirstLine = true,
      ignoreComments = "%"
    )
  }

3、主程序

import java.io.File

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.{TypeInformation, Types}
import org.apache.flink.book.utils.{CommonUtils, FileUtils}
import org.apache.flink.table.sinks.{CsvTableSink, TableSink}
import org.apache.flink.table.sources.CsvTableSource
import org.apache.flink.types.Row

object CsvTableSourceUtils {

  def genWordCountSource: CsvTableSource = {
    val csvRecords = Seq(
      "words",
      "Hello Flink",
      "Hi, Apache Flink",
      "Apache FlinkBook"
    )
    // 测试数据写入临时文件
    val tempFilePath =
      FileUtils.writeToTempFile(csvRecords.mkString("$"), "csv_source_", "tmp")

    // 创建Source connector
    new CsvTableSource(
      tempFilePath,
      Array("words"),
      Array(
        Types.STRING
      ),
      fieldDelim = "#",
      rowDelim = "$",
      ignoreFirstLine = true,
      ignoreComments = "%"
    )
  }


  def genRatesHistorySource: CsvTableSource = {

    val csvRecords = Seq(
      "rowtime ,currency   ,rate",
    "09:00:00   ,US Dollar  , 102",
    "09:00:00   ,Euro       , 114",
    "09:00:00  ,Yen        ,   1",
    "10:45:00   ,Euro       , 116",
    "11:15:00   ,Euro       , 119",
    "11:49:00   ,Pounds     , 108"
    )
    // 测试数据写入临时文件
    val tempFilePath =
      FileUtils.writeToTempFile(csvRecords.mkString("$"), "csv_source_", "tmp")

    // 创建Source connector
    new CsvTableSource(
      tempFilePath,
      Array("rowtime","currency","rate"),
      Array(
        Types.STRING,Types.STRING,Types.STRING
      ),
      fieldDelim = ",",
      rowDelim = "$",
      ignoreFirstLine = true,
      ignoreComments = "%"
    )
  }

  def genEventRatesHistorySource: CsvTableSource = {

    val csvRecords = Seq(
      "ts#currency#rate",
      "1#US Dollar#102",
      "1#Euro#114",
      "1#Yen#1",
      "3#Euro#116",
      "5#Euro#119",
      "7#Pounds#108"
    )
    // 测试数据写入临时文件
    val tempFilePath =
      FileUtils.writeToTempFile(csvRecords.mkString(CommonUtils.line), "csv_source_rate", "tmp")

    // 创建Source connector
    new CsvTableSource(
      tempFilePath,
      Array("ts","currency","rate"),
      Array(
        Types.LONG,Types.STRING,Types.LONG
      ),
      fieldDelim = "#",
      rowDelim = CommonUtils.line,
      ignoreFirstLine = true,
      ignoreComments = "%"
    )
  }

  def genRatesOrderSource: CsvTableSource = {

    val csvRecords = Seq(
      "ts#currency#amount",
      "2#Euro#10",
      "4#Euro#10"
    )
    // 测试数据写入临时文件
    val tempFilePath =
      FileUtils.writeToTempFile(csvRecords.mkString(CommonUtils.line), "csv_source_order", "tmp")

    // 创建Source connector
    new CsvTableSource(
      tempFilePath,
      Array("ts","currency", "amount"),
      Array(
        Types.LONG,Types.STRING,Types.LONG
      ),
      fieldDelim = "#",
      rowDelim = CommonUtils.line,
      ignoreFirstLine = true,
      ignoreComments = "%"
    )
  }


  /**
    * Example:
    * genCsvSink(
    *   Array[String]("word", "count"),
    *   Array[TypeInformation[_] ](Types.STRING, Types.LONG))
    */
  def genCsvSink(fieldNames: Array[String], fieldTypes: Array[TypeInformation[_]]): TableSink[Row] = {
    val tempFile = File.createTempFile("csv_sink_", "tem")
    if (tempFile.exists()) {
      tempFile.delete()
    }
    new CsvTableSink(tempFile.getAbsolutePath).configure(fieldNames, fieldTypes)
  }

}

4、运行结果
在这里插入图片描述

以上，本文给以scala的语言给出来Table API 针对时态表的join操作。

如果需要了解更多内容，可以在本人Flink 专栏中了解更新系统的内容。

本文更详细的内容可参考文章：

17、Flink 之Table API: Table API 支持的操作（1）
17、Flink 之Table API: Table API 支持的操作（2）

文章来源:https://blog.csdn.net/chenwewi520feng/article/details/135060160
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