1、简介

如图所示，在Flink提供的多层级API中，核心是DataStream API，这是我们开发流处理应用的基本途径；底层则是所谓的处理函数（process function），可以访问事件的时间信息、注册定时器、自定义状态，进行有状态的流处理。DataStream API和处理函数比较通用，有了这些API，理论上我们就可以实现所有场景的需求了。
SQL是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是我们对关系型数据库进行查询和修改的通用编程语言。在关系型数据库中，数据是以表（table）的形式组织起来的，所以也可以认为SQL是用来对表进行处理的工具语言。无论是传统架构中进行数据存储的MySQL、PostgreSQL，还是大数据应用中的Hive，都少不了SQL的身影；而Spark作为大数据处理引擎，为了更好地支持在Hive中的SQL查询，也提供了Spark SQL作为入口。
Flink同样提供了对于“表”处理的支持，这就是更高层级的应用API，在Flink中被称为Table API和SQL。Table API顾名思义，就是基于“表”（Table）的一套API，它是内嵌在Java、Scala等语言中的一种声明式领域特定语言（DSL），也就是专门为处理表而设计的；在此基础上，Flink还基于Apache Calcite实现了对SQL的支持。这样一来，我们就可以在Flink程序中直接写SQL来实现处理需求了。
在Flink中这两种API被集成在一起，SQL执行的对象也是Flink中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。Flink是批流统一的处理框架，无论是批处理（DataSet API）还是流处理（DataStream API），在上层应用中都可以直接使用Table API或者SQL来实现；这两种API对于一张表执行相同的查询操作，得到的结果是完全一样的。

2、快速上手

2.1 需要引入的依赖

我们想要在代码中使用Table API，必须引入相关的依赖。
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<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-api-java-bridge_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
- 这里的依赖是一个 Java 的“桥接器”（bridge），主要就是负责Table API和下层DataStream API的连接支持，按照不同的语言分为Java版和Scala版。

如果我们希望在本地的集成开发环境（IDE）里运行Table API和SQL，还需要引入以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner-blink_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

这里主要添加的依赖是一个“计划器”（planner），它是Table API的核心组件，负责提供运行时环境，并生成程序的执行计划。这里我们用到的是新版的blink planner。由于Flink安装包的lib目录下会自带planner，所以在生产集群环境中提交的作业不需要打包这个依赖。
而在Table API的内部实现上，部分相关的代码是用Scala实现的，所以还需要额外添加一个Scala版流处理的相关依赖。

另外，如果想实现自定义的数据格式来做序列化，可以引入下面的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-common</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

2.2 一个简单示例

有了基本的依赖，接下来我们就可以尝试在Flink代码中使用Table API和SQL了。比如，我们可以自定义一些Event类型（包含了user、url和timestamp三个字段）的用户访问事件，作为输入的数据源；而后从中提取url地址和用户名user两个字段作为输出。
如果使用DataStream API，我们可以直接读取数据源后，用一个简单转换算子map来做字段的提取。而这个需求直接写SQL的话，实现会更加简单：
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select url, user from EventTable;
- 这里我们把流中所有数据组成的表叫作EventTable。在Flink代码中直接对这个表执行上面的 SQL，就可以得到想要提取的数据了。

在代码中具体实现如下：

public class TableExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        // 读取数据源
        SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env.fromElements(
                new Event("Alice", "./home", 1000L),
                new Event("Bob", "./cart", 1000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=1", 5 * 1000L),
                new Event("Cary", "./home", 60 * 1000L),
                new Event("Bob", "./prod?id=3", 90 * 1000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=7", 105 * 1000L)
        );
        // 获取表环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
        // 将数据流转换成表
        Table eventTable = tableEnv.fromDataStream(eventStream);
        // 用执行 SQL 的方式提取数据
        Table visitTable = tableEnv.sqlQuery("select url, user from " + eventTable);
        // 将表转换成数据流，打印输出
        tableEnv.toDataStream(visitTable).print();
        // 执行程序
        env.execute();
    }
}

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这里我们需要创建一个“表环境”（TableEnvironment），然后将数据流（DataStream）转换成一个表（Table）；之后就可以执行SQL在这个表中查询数据了。查询得到的结果依然是一个表，把它重新转换成流就可以打印输出了。

Table是Table API中的核心接口类，对应着我们熟悉的“表”的概念。基于Table我们也可以调用一系列查询方法直接进行转换，这就是所谓Table API的处理方式：
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// 用 Table API 方式提取数据
Table clickTable2 = eventTable.select($("url"), $("user"));
- 这里的$符号是Table API中定义的“表达式”类Expressions中的一个方法，传入一个字段名称，就可以指代数据中对应字段。将得到的表转换成流打印输出，会发现结果与直接执行SQL完全一样。

3、基本API

3.1 程序架构

在Flink中，Table API和SQL可以看作联结在一起的一套API，这套API的核心概念就是“表”（Table）。在我们的程序中，输入数据可以定义成一张表；然后对这张表进行查询，就可以得到新的表，这相当于就是流数据的转换操作；最后还可以定义一张用于输出的表，负责将处理结果写入到外部系统。
我们可以看到，程序的整体处理流程与DataStream API非常相似，也可以分为读取数据源（Source）、转换（Transform）、输出数据（Sink）三部分；只不过这里的输入输出操作不需要额外定义，只需要将用于输入和输出的表定义出来，然后进行转换查询就可以了。

程序基本架构如下：

// 创建表环境
TableEnvironment tableEnv = ...;

// 创建输入表，连接外部系统读取数据
tableEnv.executeSql("CREATE TEMPORARY TABLE inputTable ... WITH ( 'connector'
= ... )");
    
// 注册一个表，连接到外部系统，用于输出
tableEnv.executeSql("CREATE TEMPORARY TABLE outputTable ... WITH ( 'connector'
= ... )");
    
// 执行 SQL 对表进行查询转换，得到一个新的表
Table table1 = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM inputTable... ");

// 使用 Table API 对表进行查询转换，得到一个新的表
Table table2 = tableEnv.from("inputTable").select(...);

// 将得到的结果写入输出表
TableResult tableResult = table1.executeInsert("outputTable");

与上一节中不同，这里不是从一个DataStream转换成 Table，而是通过执行DDL来直接创建一个表。这里执行的CREATE语句中用WITH指定了外部系统的连接器，于是就可以连接外部系统读取数据了。这其实是更加一般化的程序架构，因为这样我们就可以完全抛开DataStream API，直接用SQL语句实现全部的流处理过程。

3.2 创建表环境

对于Flink这样的流处理框架来说，数据流和表在结构上还是有所区别的。所以使用Table API和SQL需要一个特别的运行时环境，这就是所谓的“表环境”（TableEnvironment）。它主要负责：
- 注册Catalog和表；
- 执行SQL查询；
- 注册用户自定义函数（UDF）；
- DataStream和表之间的转换。
这里的Catalog就是“目录”，与标准SQL中的概念是一致的，主要用来管理所有数据库（database）和表（table）的元数据（metadata）。通过Catalog可以方便地对数据库和表进行查询的管理，所以可以认为我们所定义的表都会“挂靠”在某个目录下，这样就可以快速检索。在表环境中可以由用户自定义Catalog，并在其中注册表和自定义函数（UDF）。默认的Catalog就叫作default_catalog。

每个表和SQL的执行，都必须绑定在一个表环境（TableEnvironment）中。TableEnvironment是Table API中提供的基本接口类，可以通过调用静态的create()方法来创建一个表环境实例。方法需要传入一个环境的配置参EnvironmentSettings，它可以指定当前表环境的执行模式和计划器（planner）。执行模式有批处理和流处理两种选择，默认是流处理模式；计划器默认使用blink planner。

import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;

EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
 .newInstance()
 .inStreamingMode() // 使用流处理模式
 .build();
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);

对于流处理场景，其实默认配置就完全够用了。所以我们也可以用另一种更加简单的方式来创建表环境：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

这里我们引入了一个“流式表环境”（StreamTableEnvironment），它是继承自TableEnvironment的子接口。调用它的create()方法，只需要直接将当前的流执行环境（StreamExecutionEnvironment）传入，就可以创建出对应的流式表环境了。

3.3 创建表

为了方便地查询表，表环境中会维护一个目录（Catalog）和表的对应关系。所以表都是通过Catalog来进行注册创建的。表在环境中有一个唯一的ID，由三部分组成：目录（catalog）名，数据库（database）名，以及表名。在默认情况下，目录名为default_catalog，数据库名为default_database。所以如果我们直接创建一个叫作MyTable的表，它的ID就是：default_catalog.default_database.MyTable。
具体创建表的方式，有通过连接器（connector）和虚拟表（virtual tables）两种。

3.3.1 连接器表（Connector Tables）

最直观的创建表的方式，就是通过连接器（connector）连接到一个外部系统，然后定义出对应的表结构。例如我们可以连接到Kafka或者文件系统，将存储在这些外部系统的数据以“表” 的形式定义出来，这样对表的读写就可以通过连接器转换成对外部系统的读写了。当我们在表环境中读取这张表，连接器就会从外部系统读取数据并进行转换；而当我们向这张表写入数据，连接器就会将数据输出（Sink）到外部系统中。
在代码中，我们可以调用表环境的executeSql()方法，可以传入一个DDL作为参数执行SQL操作。这里我们传入一个CREATE语句进行表的创建，并通过WITH关键字指定连接到外部系统的连接器：
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tableEnv.executeSql("CREATE [TEMPORARY] TABLE MyTable ... WITH ( 'connector'
= ... )");
- 这里没有定义Catalog和Database，所以都是默认的，表的完整ID就是default_catalog.default_database.MyTable。如果希望使用自定义的目录名和库名，可以在环境中进行设置：
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  tEnv.useCatalog("custom_catalog");
  tEnv.useDatabase("custom_database");
- 这样我们创建的表完整ID就变成了custom_catalog.custom_database.MyTable。之后在表环境中创建的所有表，ID也会都以custom_catalog.custom_database作为前缀。

3.3.2 虚拟表（Virtual Tables）

在环境中注册之后，我们就可以在SQL中直接使用这张表进行查询转换了。
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Table newTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM MyTable... ");
- 这里调用了表环境的sqlQuery()方法，直接传入一条SQL语句作为参数执行查询，得到的结果是一个Table对象。Table是Table API中提供的核心接口类，就代表了一个Java中定义的表实例。
由于newTable是一个Table对象，并没有在表环境中注册；所以我们还需要将这个中间结果表注册到环境中，才能在SQL中使用：
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tableEnv.createTemporaryView("NewTable", newTable);
- 我们发现，这里的注册其实是创建了一个“虚拟表”（Virtual Table）。这个概念与SQL语法中的视图（View）非常类似，所以调用的方法也叫作创建“虚拟视图”（createTemporaryView）。视图之所以是“虚拟”的，是因为我们并不会直接保存这个表的内容，并没有“实体”；只是在用到这张表的时候，会将它对应的查询语句嵌入到SQL中。
注册为虚拟表之后，我们就又可以在SQL中直接使用NewTable进行查询转换了。不难看到，通过虚拟表可以非常方便地让SQL分步骤执行得到中间结果，这为代码编写提供了很大的便利。
另外，虚拟表也可以让我们在Table API和SQL之间进行自由切换。一个Java中的Table对象可以直接调用Table API中定义好的查询转换方法，得到一个中间结果表；这跟对注册好的表直接执行SQL结果是一样的。

3.4 表的查询

创建好了表，接下来自然就是对表进行查询转换了。对一个表的查询（Query）操作，就对应着流数据的转换（Transform）处理。
Flink为我们提供了两种查询方式：SQL和Table API。

3.4.1 执行SQL进行查询

基于表执行SQL语句，是我们最为熟悉的查询方式。Flink基于Apache Calcite来提供对SQL的支持，Calcite是一个为不同的计算平台提供标准SQL查询的底层工具，很多大数据框架比如Apache Hive、Apache Klin中的SQL支持都是通过集成Calcite来实现的。

在代码中，我们只调用表环境的sqlQuery()方法，传入一个字符串形式的SQL查询语句就可以了。执行得到的结果，是一个Table对象。

// 创建表环境
TableEnvironment tableEnv = ...;

// 创建表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE EventTable ... WITH ( 'connector' = ... )");

// 查询用户 Alice 的点击事件，并提取表中前两个字段
Table aliceVisitTable = tableEnv.sqlQuery(
 "SELECT user, url " +
 "FROM EventTable " +
 "WHERE user = 'Alice' "
 );

例如，我们也可以通过GROUP BY关键字定义分组聚合，调用COUNT()、SUM()这样的函数来进行统计计算：
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Table urlCountTable = tableEnv.sqlQuery(
"SELECT user, COUNT(url) " +
"FROM EventTable " +
"GROUP BY user "
);

上面的例子得到的是一个新的Table对象，我们可以再次将它注册为虚拟表继续在SQL中调用。另外，我们也可以直接将查询的结果写入到已经注册的表中，这需要调用表环境的executeSql()方法来执行DDL，传入的是一个INSERT语句：

// 注册表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE EventTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE OutputTable ... WITH ( 'connector' = ... )");

// 将查询结果输出到 OutputTable 中
tableEnv.executeSql (
"INSERT INTO OutputTable " +
 "SELECT user, url " +
 "FROM EventTable " +
 "WHERE user = 'Alice' "
 );

3.4.2 调用Table API进行查询

另外一种查询方式就是调用Table API。这是嵌入在Java和Scala语言内的查询API，核心就是Table接口类，通过一步步链式调用Table的方法，就可以定义出所有的查询转换操作。每一步方法调用的返回结果，都是一个 Table。
由于Table API是基于Table的Java实例进行调用的，因此我们首先要得到表的Java对象。基于环境中已注册的表，可以通过表环境的from()方法非常容易地得到一个Table对象：
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Table eventTable = tableEnv.from("EventTable");
传入的参数就是注册好的表名。注意这里eventTable是一个Table对象，而EventTable是在环境中注册的表名。得到Table对象之后，就可以调用API进行各种转换操作了，得到的是一个新的Table对象：
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Table maryClickTable = eventTable
.where($("user").isEqual("Alice"))
.select($("url"), $("user"));
- 这里每个方法的参数都是一个“表达式”（Expression），用方法调用的形式直观地说明了想要表达的内容；“$”符号用来指定表中的一个字段。上面的代码和直接执行SQL是等效的。
Table API是嵌入编程语言中的DSL，SQL中的很多特性和功能必须要有对应的实现才可以使用，因此跟直接写SQL比起来肯定就要麻烦一些。目前Table API支持的功能相对更少，可以预见未来Flink社区也会以扩展SQL为主，为大家提供更加通用的接口方式。

3.4.3 两种API的结合使用

可以发现，无论是调用Table API还是执行SQL，得到的结果都是一个Table对象；所以这两种API的查询可以很方便地结合在一起。
- 无论是哪种方式得到的Table对象，都可以继续调用Table API进行查询转换；
- 如果想要对一个表执行SQL操作（用FROM关键字引用），必须先在环境中对它进行注册。所以我们可以通过创建虚拟表的方式实现两者的转换：
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  tableEnv.createTemporaryView("MyTable", myTable);
另外要说明的是，在2.2节简单示例中，我们并没有将Table对象注册为虚拟表就直接在SQL中使用了：
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Table clickTable = tableEnvironment.sqlQuery("select url, user from " +
eventTable);
- 这其实是一种简略的写法，我们将Table对象名eventTable直接以字符串拼接的形式添加到SQL语句中，在解析时会自动注册一个同名的虚拟表到环境中，这样就省略了创建虚拟视图的步骤。
两种API殊途同归，实际应用中可以按照自己的习惯任意选择。不过由于结合使用容易引起混淆，而Table API功能相对较少、通用性较差，所以企业项目中往往会直接选择SQL的方式来实现需求。

3.5 输出表

表的创建和查询，就对应着流处理中的读取数据源（Source）和转换（Transform）；而最后一个步骤 Sink，也就是将结果数据输出到外部系统，就对应着表的输出操作。

在代码上，输出一张表最直接的方法，就是调用Table的方法executeInsert()方法将一个Table写入到注册过的表中，方法传入的参数就是注册的表名。

// 注册表，用于输出数据到外部系统
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE OutputTable ... WITH ( 'connector' = ... )");

// 经过查询转换，得到结果表
Table result = ...

// 将结果表写入已注册的输出表中
result.executeInsert("OutputTable");

在底层，表的输出是通过将数据写入到TableSink来实现的。TableSink是Table API中提供的一个向外部系统写入数据的通用接以支持不同的文件格式（比如 CSV、Parquet）、存储数据库（比如 JDBC、HBase、Elasticsearch）和消息队列（比如 Kafka）。它有些类似于DataStream API中调用addSink()方法时传入的 SinkFunction，有不同的连接器对它进行了实现。

3.6 表和流的转换

在Flink中我们可以将Table再转换成DataStream，然后进行打印输出。这就涉及了表和流的转换。

3.6.1 将表（Table）转换成流（DataStream）

调用toDataStream()方法。

将一个Table对象转换成DataStream非常简单，只要直接调用表环境的方法toDataStream()就可以了。例如：

Table aliceVisitTable = tableEnv.sqlQuery(
 "SELECT user, url " +
 "FROM EventTable " +
 "WHERE user = 'Alice' "
 );

// 将表转换成数据流
tableEnv.toDataStream(aliceVisitTable).print();

调用toChangelogStream()方法。
- 将maryClickTable转换成流打印输出是很简单的；然而，如果我们同样希望将“用户点击次数统计”表urlCountTable进行打印输出，就会抛出一个TableException异常：
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  Exception in thread "main" org.apache.flink.table.api.TableException: Table sink
  'default_catalog.default_database.Unregistered_DataStream_Sink_1' doesn't
  support consuming update changes ...
- 因为print本身也可以看作一个Sink操作，所以这个异常就是说打印输出的Sink操作不支持对数据进行更新。具体来说，urlCountTable这个表中进行了分组聚合统计，所以表中的每一行是会“更新”的。也就是说，Alice的第一个点击事件到来，表中会有一行(Alice, 1)；第二个点击事件到来，这一行就要更新为(Alice, 2)。但之前的(Alice, 1)已经打印输出了，“覆水难收”，我们怎么能对它进行更改呢？所以就会抛出异常。
- 解决的思路是，对于这样有更新操作的表，我们不要试图直接把它转换成DataStream打印输出，而是记录一下它的“更新日志”（change log）。这样一来，对于表的所有更新操作，就变成了一条更新日志的流，我们就可以转换成流打印输出了。
- 代码中需要调用的是表环境的toChangelogStream()方法：
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  Table urlCountTable = tableEnv.sqlQuery(
  "SELECT user, COUNT(url) " +
  "FROM EventTable " +
  "GROUP BY user "
  );
  // 将表转换成更新日志流
  tableEnv.toChangelogStream(urlCountTable).print();
- 与“更新日志流”（Changelog Streams）对应的，是那些只做了简单转换、没有进行聚合统计的表，例如前面提到的maryClickTable。它们的特点是数据只会插入、不会更新，所以也被叫作“仅插入流”（Insert-Only Streams）。

3.6.2 将流（DataStream）转换成表（Table）

调用fromDataStream()方法。

想要将一个DataStream转换成表也很简单，可以通过调用表环境的fromDataStream()方法来实现，返回的就是一个Table对象。例如，我们可以直接将事件流eventStream转换成一个表：

StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 获取表环境
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

// 读取数据源
SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env.addSource(...)
    
// 将数据流转换成表
Table eventTable = tableEnv.fromDataStream(eventStream);

由于流中的数据本身就是定义好的POJO类型Event，所以我们将流转换成表之后，每一行数据就对应着一个Event，而表中的列名就对应着Event中的属性。
另外，我们还可以在fromDataStream()方法中增加参数，用来指定提取哪些属性作为表中的字段名，并可以任意指定位置：
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// 提取 Event 中的 timestamp 和 url 作为表中的列
Table eventTable2 = tableEnv.fromDataStream(eventStream, $("timestamp"),
$("url"));
需要注意的是，timestamp本身是SQL中的关键字，所以我们在定义表名、列名时要尽量避免。这时可以通过表达式的as()方法对字段进行重命名：
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// 将 timestamp 字段重命名为 ts
Table eventTable2 = tableEnv.fromDataStream(eventStream, $("timestamp").as("ts"),
$("url"));

调用createTemporaryView()方法。、
- 调用fromDataStream()方法简单直观，可以直接实现DataStream到Table的转换；不过如果我们希望直接在SQL中引用这张表，就还需要调用表环境的createTemporaryView()方法来创建虚拟视图了。
- 对于这种场景，也有一种更简洁的调用方式。我们可以直接调用createTemporaryView()方法创建虚拟表，传入的两个参数，第一个依然是注册的表名，而第二个可以直接就是DataStream。之后仍旧可以传入多个参数，用来指定表中的字段：
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  tableEnv.createTemporaryView("EventTable", eventStream,
  $("timestamp").as("ts"),$("url"));
调用fromChangelogStream()方法。
- 表环境还提供了一个方法fromChangelogStream()，可以将一个更新日志流转换成表。这个方法要求流中的数据类型只能是Row，而且每一个数据都需要指定当前行的更新类型（RowKind）；所以一般是由连接器帮我们实现的，直接应用比较少见。

3.6.3 支持的数据类型

前面示例中的DataStream，流中的数据类型都是定义好的POJO类。如果DataStream中的类型是简单的基本类型，还可以直接转换成表吗？这就涉及了Table中支持的数据类型。

原子类型

在Flink中，基础数据类型（Integer、Double、String）和通用数据类型（也就是不可再拆分的数据类型）统一称作“原子类型”。原子类型的DataStream，转换之后就成了只有一列的Table，列字段（field）的数据类型可以由原子类型推断出。另外，还可以在fromDataStream()方法里增加参数，用来重新命名列字段。

StreamTableEnvironment tableEnv = ...;
DataStream<Long> stream = ...;

// 将数据流转换成动态表，动态表只有一个字段，重命名为 myLong
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("myLong"));

Tuple类型

当原子类型不做重命名时，默认的字段名就是“f0”，容易想到，这其实就是将原子类型看作了一元组 Tuple1的处理结果。

Table支持Flink中定义的元组类型Tuple，对应在表中字段名默认就是元组中元素的属性名f0、f1、f2…。所有字段都可以被重新排序，也可以提取其中的一部分字段。字段还可以通过调用表达式的 as()方法来进行重命名。

StreamTableEnvironment tableEnv = ...;
DataStream<Tuple2<Long, Integer>> stream = ...;

// 将数据流转换成只包含 f1 字段的表
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("f1"));

// 将数据流转换成包含 f0 和 f1 字段的表，在表中 f0 和 f1 位置交换
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("f1"), $("f0"));

// 将 f1 字段命名为 myInt，f0 命名为 myLong
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("f1").as("myInt"),
$("f0").as("myLong"));

POJO类型

Flink也支持多种数据类型组合成的“复合类型”，最典型的就是简单Java对象（POJO类型）。由于POJO中已经定义好了可读性强的字段名，这种类型的数据流转换成Table就显得无比顺畅了。

将POJO类型的DataStream转换成Table，如果不指定字段名称，就会直接使用原始POJO类型中的字段名称。POJO中的字段同样可以被重新排序、提却和重命名，这在之前的例子中已经有过体现。

StreamTableEnvironment tableEnv = ...;
DataStream<Event> stream = ...;
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream);
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("user"));
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("user").as("myUser"),
$("url").as("myUrl"));

Row类型

Flink中还定义了一个在关系型表中更加通用的数据类型——行（Row），它是Table中数据的基本组织形式。Row类型也是一种复合类型，它的长度固定，而且无法直接推断出每个字段的类型，所以在使用时必须指明具体的类型信息；我们在创建Table时调用的CREATE语句就会将所有的字段名称和类型指定，这在Flink中被称为表的“模式结构”（Schema）。除此之外，Row类型还附加了一个属性 RowKind，用来表示当前行在更新操作中的类型。这样，Row就可以用来表示更新日志流（changelog stream）中的数据，从而架起了Flink中流和表的转换桥梁。

所以在更新日志流中，元素的类型必须是Row，而且需要调用ofKind()方法来指定更新类型。下面是一个具体的例子：

DataStream<Row> dataStream =
 env.fromElements(
 Row.ofKind(RowKind.INSERT, "Alice", 12),
 Row.ofKind(RowKind.INSERT, "Bob", 5),
 Row.ofKind(RowKind.UPDATE_BEFORE, "Alice", 12),
 Row.ofKind(RowKind.UPDATE_AFTER, "Alice", 100));

// 将更新日志流转换为表
Table table = tableEnv.fromChangelogStream(dataStream);

3.6.4 综合应用示例

现在，我们可以将介绍过的所有API整合起来，写出一段完整的代码。同样还是用户的一组点击事件，我们可以查询出某个用户（例如Alice）点击的url列表，也可以统计出每个用户累计的点击次数，这可以用两句SQL 来分别实现。具体代码如下：

public class TableToStreamExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取流环境
        StreamExecutionEnvironment env =
                StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        // 读取数据源
        SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env
                .fromElements(
                        new Event("Alice", "./home", 1000L),
                        new Event("Bob", "./cart", 1000L),
                        new Event("Alice", "./prod?id=1", 5 * 1000L),
                        new Event("Cary", "./home", 60 * 1000L),
                        new Event("Bob", "./prod?id=3", 90 * 1000L),
                        new Event("Alice", "./prod?id=7", 105 * 1000L)
                );
        // 获取表环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
        // 将数据流转换成表
        tableEnv.createTemporaryView("EventTable", eventStream);
        // 查询 Alice 的访问 url 列表
        Table aliceVisitTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT url, user FROM EventTable WHERE user = 'Alice'");

        // 统计每个用户的点击次数
        Table urlCountTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT user, COUNT(url) FROM EventTable GROUP BY user");
        // 将表转换成数据流，在控制台打印输出
        tableEnv.toDataStream(aliceVisitTable).print("alice visit");
        tableEnv.toChangelogStream(urlCountTable).print("count");

        // 执行程序
        env.execute();
    }
}

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这里每条数据前缀的+I就是RowKind，表示INSERT（插入）。
而由于统计点击次数时用到了分组聚合，造成结果表中数据会有更新操作，所以在打印输出时需要将表 urlCountTable 转换成更新日志流（changelog stream）。
这里数据的前缀出现了+I、-U和+U三种RowKind，分别表示INSERT（插入）、UPDATE_BEFORE（更新前）和UPDATE_AFTER（更新后）。当收到每个用户的第一次点击事件时，会在表中插入一条数据，例如+I[Alice, 1]、+I[Bob, 1]。而之后每当用户增加一次点击事件，就会带来一次更新操作，更新日志流（changelog stream）中对应会出现两条数据，分别表示之前数据的失效和新数据的生效；例如当Alice的第二条点击数据到来时，会出现一个-U[Alice, 1]和一个+U[Alice, 2]，表示Alice的点击个数从1变成了2。
这种表示更新日志的方式，有点像是声明“撤回”了之前的一条数据、再插入一条更新后的数据，所以也叫作“撤回流”（Retract Stream）。

4、流处理中的表

Table API和SQL本质上都是基于关系型表的操作方式；而关系型表（Table）本身是有界的，更适合批处理的场景。所以在MySQL、Hive这样的固定数据集中进行查询，使用SQL就会显得得心应手。而对于Flink这样的流处理框架来说，要处理的是源源不断到来的无界数据流，我们无法等到数据都到齐再做查询，每来一条数据就应该更新一次结果；这时如果一定要使用表和SQL进行处理，就会显得有些别扭了，需要引入一些特殊的概念。

我们可以将关系型表/SQL与流处理做一个对比，如表所示。

	关系型表/SQL	流处理
处理的数据对象	字段元组的有界集合	字段元组的无限序列
查询（Query）	可以访问到完整的数据输入	无法访问到所有数据，必须“持续”等待流式输入
对数据的访问
查询终止条件	生成固定大小的结果集后终止	永不停止，根据持续收到的数据不断更新查询结果

可以看到，其实关系型表和SQL，主要就是针对批处理设计的，这和流处理有着天生的隔阂。既然“八字不合”，那Flink中的Table API和SQL又是怎样做流处理的呢？接下来我们就来深入探讨一下流处理中表的概念。

4.1 动态表和持续查询

流处理面对的数据是连续不断的，这导致了流处理中的“表”跟我们熟悉的关系型数据库中的表完全不同；而基于表执行的查询操作，也就有了新的含义。
如果我们希望把流数据转换成表的形式，那么这表中的数据就会不断增长；如果进一步基于表执行SQL查询，那么得到的结果就不是一成不变的，而是会随着新数据的到来持续更新。

4.1.1 动态表（Dynamic Tables）

当流中有新数据到来，初始的表中会插入一行；而基于这个表定义的SQL查询，就应该在之前的基础上更新结果。这样得到的表就会不断地动态变化，被称为“动态表”（Dynamic Tables）。
动态表是Flink在Table API和SQL中的核心概念，它为流数据处理提供了表和SQL支持。我们所熟悉的表一般用来做批处理，面向的是固定的数据集，可以认为是“静态表”；而动态表则完全不同，它里面的数据会随时间变化。
其实动态表的概念，我们在传统的关系型数据库中已经有所接触。数据库中的表，其实是一系列INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句执行的结果；在关系型数据库中，我们一般把它称为更新日志流（changelog stream）。如果我们保存了表在某一时刻的快照（snapshot），那么接下来只要读取更新日志流，就可以得到表之后的变化过程和最终结果了。在很多高级关系型数据库（比如 Oracle、DB2）中都有“物化视图”（Materialized Views）的概念，可以用来缓存SQL查询的结果；它的更新其实就是不停地处理更新日志流的过程。

4.1.2 持续查询（Continuous Query）

动态表可以像静态的批处理表一样进行查询操作。由于数据在不断变化，因此基于它定义的SQL查询也不可能执行一次就得到最终结果。这样一来，我们对动态表的查询也就永远不会停止，一直在随着新数据的到来而继续执行。这样的查询就被称作“持续查询”（Continuous Query）。对动态表定义的查询操作，都是持续查询；而持续查询的结果也会是一个动态表。
由于每次数据到来都会触发查询操作，因此可以认为一次查询面对的数据集，就是当前输入动态表中收到的所有数据。这相当于是对输入动态表做了一个“快照”（snapshot），当作有限数据集进行批处理；流式数据的到来会触发连续不断的快照查询，像动画一样连贯起来，就构成了“持续查询”。
如图所示，描述了持续查询的过程。这里我们也可以清晰地看到流、动态表和持续查询的关系：
- 持续查询的步骤如下：
  - 流（stream）被转换为动态表（dynamic table）；
  - 对动态表进行持续查询（continuous query），生成新的动态表；
  - 生成的动态表被转换成流。
- 这样，只要API将流和动态表的转换封装起来，我们就可以直接在数据流上执行SQL查询，用处理表的方式来做流处理了。

4.2 将流转换成动态表

如果把流看作一张表，那么流中每个数据的到来，都应该看作是对表的一次插入（Insert）操作，会在表的末尾添加一行数据。因为流是连续不断的，而且之前的输出结果无法改变、只能在后面追加；所以我们其实是通过一个只有插入操作（insert-only）的更新日志（changelog）流，来构建一个表。

为了更好地说明流转换成动态表的过程，我们还是用之前的例子来做分析说明。

// 获取流环境
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 读取数据源
SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env
 .fromElements(
 new Event("Alice", "./home", 1000L),
 new Event("Bob", "./cart", 1000L),
 new Event("Alice", "./prod?id=1", 5 * 1000L),
 new Event("Cary", "./home", 60 * 1000L),
 new Event("Bob", "./prod?id=3", 90 * 1000L),
 new Event("Alice", "./prod?id=7", 105 * 1000L)
 );

// 获取表环境
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 将数据流转换成表
tableEnv.createTemporaryView("EventTable", eventStream, $("user"), $("url"),
$("timestamp").as("ts"));

// 统计每个用户的点击次数
Table urlCountTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT user, COUNT(url) as cnt FROM
EventTable GROUP BY user");
// 将表转换成数据流，在控制台打印输出
tableEnv.toChangelogStream(urlCountTable).print("count");

// 执行程序
env.execute();

我们现在的输入数据，就是用户在网站上的点击访问行为，数据类型被包装为POJO类型Event。我们将它转换成一个动态表，注册为EventTable。表中的字段定义如下：
1
2
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4
5
[
user: VARCHAR, // 用户名
url: VARCHAR, // 用户访问的 URL
ts: BIGINT // 时间戳
]
如图所示，当用户点击事件到来时，就对应着动态表中的一次插入（Insert）操作，每条数据就是表中的一行；随着插入更多的点击事件，得到的动态表将不断增长。

4.3 用SQL持续查询

4.3.1 更新(Update)查询

我们在代码中定义了一个SQL查询。

1	Table urlCountTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT user, COUNT(url) as cnt FROM EventTable GROUP BY user");

这个查询很简单，主要是分组聚合统计每个用户的点击次数。我们把原始的动态表注册为EventTable，经过查询转换后得到urlCountTable；这个结果动态表中包含两个字段，具体定义如下：
1
2
3
4
[
user: VARCHAR, // 用户名
cnt: BIGINT // 用户访问 url 的次数
]
如图所示，当原始动态表不停地插入新的数据时，查询得到的urlCountTable会持续地进行更改。由于count数量可能会叠加增长，因此这里的更改操作可以是简单的插入（Insert），也可以是对之前数据的更新（Update）。换句话说，用来定义结果表的更新日志（changelog）流中，包含了INSERT和UPDATE两种操作。这种持续查询被称为更新查询（Update Query），更新查询得到的结果表如果想要转换成 DataStream，必须调用toChangelogStream()方法。
- 当查询启动时，原始动态表EventTable为空；
- 当第一行Alice的点击数据插入EventTable表时，查询开始计算结果表，urlCountTable中插入一行数据[Alice，1]。
- 当第二行Bob点击数据插入EventTable表时，查询将更新结果表并插入新行[Bob，1]。
- 第三行数据到来，同样是Alice的点击事件，这时不会插入新行，而是生成一个针对已有行的更新操作。这样，结果表中第一行[Alice，1]就更新为[Alice，2]。
- 当第四行Cary的点击数据插入到EventTable表时，查询将第三行[Cary，1]插入到结果表中。

4.3.2 追加(Append)查询

上面的例子中，查询过程用到了分组聚合，结果表中就会产生更新操作。如果我们执行一个简单的条件查询，结果表中就会像原始表EventTable一样，只有插入（Insert）操作了。
1
Table aliceVisitTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT url, user FROM EventTable WHERE user = 'Cary'");
这样的持续查询，就被称为追加查询（Append Query），它定义的结果表的更新日志（changelog）流中只有INSERT操作。追加查询得到的结果表，转换成DataStream调用方法没有限制，可以直接用toDataStream()，也可以像更新查询一样调用toChangelogStream()。
这样看来，我们似乎可以总结一个规律：只要用到了聚合，在之前的结果上有叠加，就会产生更新操作，就是一个更新查询。但事实上，更新查询的判断标准是结果表中的数据是否会有UPDATE操作，如果聚合的结果不再改变，那么同样也不是更新查询。
什么时候聚合的结果会保持不变呢？一个典型的例子就是窗口聚合。我们考虑开一个滚动窗口，统计每一小时内所有用户的点击次数，并在结果表中增加一个endT字段，表示当前统计窗口的结束时间。这时结果表的字段定义如下：
1
2
3
4
5
[
user: VARCHAR, // 用户名
endT: TIMESTAMP, // 窗口结束时间
cnt: BIGINT // 用户访问 url 的次数
]
- 如图所示，与之前的分组聚合一样，当原始动态表不停地插入新的数据时，查询得到的结果result会持续地进行更改。比如时间戳在12:00:00到12:59:59之间的有四条数据，其中Alice三次点击、Bob一次点击；所以当水位线达到13:00:00时窗口关闭，输出到结果表中的就是新增两条数据[Alice, 13:00:00, 3]和[Bob, 13:00:00, 1]。同理，当下一小时的窗口关闭时，也会将统计结果追加到result表后面，而不会更新之前的数据。
- 所以我们发现，由于窗口的统计结果是一次性写入结果表的，所以结果表的更新日志流中只会包含插入 INSERT操作，而没有更新UPDATE操作。所以这里的持续查询，依然是一个追加（Append）查询。结果表result如果转换成DataStream，可以直接调用toDataStream()方法。

需要注意的是，由于涉及时间窗口，我们还需要为事件时间提取时间戳和生成水位线。完整代码如下：

public class AppendQueryExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env =
                StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        // 读取数据源，并分配时间戳、生成水位线
        SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env.fromElements(
                new Event("Alice", "./home", 1000L),
                new Event("Bob", "./cart", 1000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=1", 25 * 60 * 1000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=4", 55 * 60 * 1000L),
                new Event("Bob", "./prod?id=5", 3600 * 1000L + 60 * 1000L),
                new Event("Cary", "./home", 3600 * 1000L + 30 * 60 * 1000L),
                new Event("Cary", "./prod?id=7", 3600 * 1000L + 59 * 60 * 1000L)
        ).assignTimestampsAndWatermarks(
                WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps().withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                    @Override
                    public long extractTimestamp(Event element, long
                            recordTimestamp) {
                        return element.timestamp;
                    }
                })
        );
        // 创建表环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
        // 将数据流转换成表，并指定时间属性
        Table eventTable = tableEnv.fromDataStream(
                eventStream,
                $("user"),
                $("url"),
                $("timestamp").rowtime().as("ts")
                // 将 timestamp 指定为事件时间，并命名为 ts
        );
        // 为方便在 SQL 中引用，在环境中注册表 EventTable
        tableEnv.createTemporaryView("EventTable", eventTable);
        // 设置 1 小时滚动窗口，执行 SQL 统计查询
        Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT " +
                "user, " +
                "window_end AS endT, " + // 窗口结束时间
                "COUNT(url) AS cnt " + // 统计 url 访问次数
                "FROM TABLE( " +
                "TUMBLE( TABLE EventTable, " + // 1 小时滚动窗口
                "DESCRIPTOR(ts), " +
                "INTERVAL '1' HOUR)) " +
                "GROUP BY user, window_start, window_end "
        );
        tableEnv.toDataStream(result).print();
        env.execute();
    }
}

1673078534007

可以看到，所有输出结果都以+I为前缀，表示都是以INSERT操作追加到结果表中的；这是一个追加查询，所以我们直接使用toDataStream()转换成流是没有问题的。这里输出的window_end是一个 TIMESTAM 类型；由于我们直接以一个长整型数作为事件发生的时间戳，所以可以看到对应的都是1970年1月1日的时间。

4.4 将动态表转换为流

与关系型数据库中的表一样，动态表也可以通过插入（Insert）、更新（Update）和删除（Delete）操作，进行持续的更改。将动态表转换为流或将其写入外部系统时，就需要对这些更改操作进行编码，通过发送编码消息的方式告诉外部系统要执行的操作。在Flink中，Table API和SQL支持三种编码方式：
- 仅追加（Append-only）流：仅通过插入（Insert）更改来修改的动态表，可以直接转换为“仅追加”流。这个流中发出的数据，其实就是动态表中新增的每一行。
- 撤回（Retract）流：撤回流是包含两类消息的流，添加（add）消息和撤回（retract）消息。
  - 具体的编码规则是：INSERT插入操作编码为add消息；DELETE删除操作编码为retract消息；而UPDATE更新操作则编码为被更改行的retract消息，和更新后行（新行）的add消息。这样，我们可以通过编码后的消息指明所有的增删改操作，一个动态表就可以转换为撤回流了。
  - 可以看到，更新操作对于撤回流来说，对应着两个消息：之前数据的撤回（删除）和新数据的插入。如图所示，显示了将动态表转换为撤回流的过程。
  - 这里我们用+代表add消息（对应插入INSERT操作），用-代表retract消息（对应删除DELETE操作）；当Alice的第一个点击事件到来时，结果表新增一条数据[Alice, 1]；而当Alice的第二个点击事件到来时，结果表会将[Alice, 1]更新为[Alice, 2]，对应的编码就是删除[Alice, 1]、插入[Alice, 2]。这样当一个外部系统收到这样的两条消息时，就知道是要对Alice的点击统计。
- 更新插入（Upsert）流：更新插入流中只包含两种类型的消息：更新插入（upsert）消息和删除（delete）消息。所谓的“upsert”其实是“update”和“insert”的合成词，所以对于更新插入流来说，INSERT插入操作和UPDATE更新操作，统一被编码为upsert消息；而DELETE删除操作则被编码为delete 消息。
  - 既然更新插入流中不区分插入（insert）和更新（update），那我们自然会想到一个问题：如果希望更新一行数据时，怎么保证最后做的操作不是插入呢？
  - 这就需要动态表中必须有唯一的键（key）。通过这个key进行查询，如果存在对应的数据就做更新（update），如果不存在就直接插入（insert）。这是一个动态表可以转换为更新插入流的必要条件。当然，收到这条流中数据的外部系统，也需要知道这唯一的键（key），这样才能正确地处理消息。
  - 如图所示，显示了将动态表转换为更新插入流的过程。
  - 可以看到，更新插入流跟撤回流的主要区别在于，更新（update）操作由于有key的存在，只需要用单条消息编码就可以，因此效率更高。
  - 需要注意的是，在代码里将动态表转换为DataStream时，只支持仅追加（append-only）和撤回（retract）流，我们调用toChangelogStream()得到的其实就是撤回流；这也很好理解， DataStream中并没有key的定义，所以只能通过两条消息一减一增来表示更新操作。而连接到外部系统时，则可以支持不同的编码方法，这取决于外部系统本身的特性。

5、时间属性和窗口

基于时间的操作（比如时间窗口），需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。在Table API和SQL 中，会给表单独提供一个逻辑上的时间字段，专门用来在表处理程序中指示时间。
所以所谓的时间属性（time attributes），其实就是每个表模式结构（schema）的一部分。它可以在创建表的DDL里直接定义为一个字段，也可以在DataStream转换成表时定义。一旦定义了时间属性，它就可以作为一个普通字段引用，并且可以在基于时间的操作中使用。
时间属性的数据类型为TIMESTAMP，它的行为类似于常规时间戳，可以直接访问并且进行计算。
按照时间语义的不同，我们可以把时间属性的定义分成事件时间（event time）和处理时间（processing time）两种情况。

5.1 事件时间

我们在实际应用中，最常用的就是事件时间。在事件时间语义下，允许表处理程序根据每个数据中包含的时间戳（也就是事件发生的时间）来生成结果。
事件时间语义最大的用途就是处理乱序事件或者延迟事件的场景。我们通过设置水位线（watermark）来表示事件时间的进展，而水位线可以根据数据的最大时间戳设置一个延迟时间。这样即使在出现乱序的情况下，对数据的处理也可以获得正确的结果。
为了处理无序事件，并区分流中的迟到事件。Flink需要从事件数据中提取时间戳，并生成水位线，用来推进事件时间的进展。
事件时间属性可以在创建表DDL中定义，也可以在数据流和表的转换中定义。

5.1.1 在创建表的DDL中定义

在创建表的DDL（CREATE TABLE 语句）中，可以增加一个字段，通过WATERMARK语句来定义事件时间属性。WATERMARK语句主要用来定义水位线（watermark）的生成表达式，这个表达式会将带有事件时间戳的字段标记为事件时间属性，并在它基础上给出水位线的延迟时间。具体定义方式如下：
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CREATE TABLE EventTable(
user STRING,
url STRING,
ts TIMESTAMP(3),
WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
...
);
- 这里我们把ts字段定义为事件时间属性，而且基于ts设置了5秒的水位线延迟。这里的“5 秒”是以“时间间隔”的形式定义的，格式是INTERVAL <数值> <时间单位>。这里的数值必须用单引号引起来，而单位用SECOND和SECONDS是等效的。
- Flink中支持的事件时间属性数据类型必须为TIMESTAMP或者TIMESTAMP_LTZ。这里TIMESTAMP_LTZ是指带有本地时区信息的时间戳（TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE）；一般情况下如果数据中的时间戳是“年-月-日-时-分-秒”的形式，那就是不带时区信息的，可以将事件时间属性定义为TIMESTAMP类型。
- 而如果原始的时间戳就是一个长整型的毫秒数，这时就需要另外定义一个字段来表示事件时间属性，类型定义为TIMESTAMP_LTZ会更方便：
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  CREATE TABLE events (
  user STRING,
  url STRING,
  ts BIGINT,
  ts_ltz AS TO_TIMESTAMP_LTZ(ts, 3),
  WATERMARK FOR ts_ltz AS time_ltz - INTERVAL '5' SECOND
  ) WITH (
  ...
  );
  - 这里我们另外定义了一个字段ts_ltz，是把长整型的ts转换为TIMESTAMP_LTZ得到的；进而使用 WATERMARK语句将它设为事件时间属性，并设置5秒的水位线延迟。

5.1.2 在数据流转换为表时定义

事件时间属性也可以在将DataStream转换为表的时候来定义。我们调用fromDataStream()方法创建表时，可以追加参数来定义表中的字段结构；这时可以给某个字段加上.rowtime()后缀，就表示将当前字段指定为事件时间属性。这个字段可以是数据中本不存在、额外追加上去的“逻辑字段”，就像之前DDL中定义的第二种情况；也可以是本身固有的字段，那么这个字段就会被事件时间属性所覆盖，类型也会被转换为TIMESTAMP。不论那种方式，时间属性字段中保存的都是事件的时间戳（TIMESTAMP 类型）。

需要注意的是，这种方式只负责指定时间属性，而时间戳的提取和水位线的生成应该之前就在DataStream上定义好了。由于DataStream中没有时区概念，因此Flink会将事件时间属性解析成不带时区的TIMESTAMP类型，所有的时间值都被当作UTC标准时间。

// 方法一:
// 流中数据类型为二元组 Tuple2，包含两个字段；需要自定义提取时间戳并生成水位线
DataStream<Tuple2<String, String>> stream =
inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...);
// 声明一个额外的逻辑字段作为事件时间属性
Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user"), $("url"),
$("ts").rowtime());

// 方法二:
// 流中数据类型为三元组 Tuple3，最后一个字段就是事件时间戳
DataStream<Tuple3<String, String, Long>> stream =
inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...);
// 不再声明额外字段，直接用最后一个字段作为事件时间属性
Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user"), $("url"),
$("ts").rowtime());

5.2 处理时间

相比之下处理时间就比较简单了，它就是我们的系统时间，使用时不需要提取时间戳（timestamp）和生成水位线（watermark）。因此在定义处理时间属性时，必须要额外声明一个字段，专门用来保存当前的处理时间。
类似地，处理时间属性的定义也有两种方式：创建表DDL中定义，或者在数据流转换成表时定义。

5.2.1 在创建表的DDL中定义

在创建表的DDL（CREATE TABLE语句）中，可以增加一个额外的字段，通过调用系统内置的PROCTIME()函数来指定当前的处理时间属性，返回的类型是TIMESTAMP_LTZ。
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CREATE TABLE EventTable(
user STRING,
url STRING,
ts AS PROCTIME()
) WITH (
...
);
- 这里的时间属性，其实是以“计算列”（computed column）的形式定义出来的。所谓的计算列是Flink SQL中引入的特殊概念，可以用一个AS语句来在表中产生数据中不存在的列，并且可以利用原有的列、各种运算符及内置函数。在前面事件时间属性的定义中，将ts字段转换成TIMESTAMP_LTZ类型的ts_ltz，也是计算列的定义方式。

5.2.2 在数据流转换为表时定义

处理时间属性同样可以在将DataStream转换为表的时候来定义。我们调用fromDataStream()方法创建表时，可以用.proctime()后缀来指定处理时间属性字段。由于处理时间是系统时间，原始数据中并没有这个字段，所以处理时间属性一定不能定义在一个已有字段上，只能定义在表结构所有字段的最后，作为额外的逻辑字段出现。
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DataStream<Tuple2<String, String>> stream = ...;
// 声明一个额外的字段作为处理时间属性字段
Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user"), $("url"),
$("ts").proctime());

5.3 窗口(Window)

有了时间属性，接下来就可以定义窗口进行计算了。我们知道，窗口可以将无界流切割成大小有限的“桶”（bucket）来做计算，通过截取有限数据集来处理无限的流数据。在DataStream API中提供了对不同类型的窗口进行定义和处理的接口，而在Table API和SQL中，类似的功能也都可以实现。

5.3.1 分组窗口(Group Window，老版本)

在Flink 1.12之前的版本中，Table API和SQL提供了一组“分组窗口”（Group Window）函数，常用的时间窗口如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口都有对应的实现；具体在SQL中就是调用TUMBLE()、HOP()、SESSION()，传入时间属性字段、窗口大小等参数就可以了。以滚动窗口为例：
1
TUMBLE(ts, INTERVAL '1' HOUR)
- 这里的ts是定义好的时间属性字段，窗口大小用“时间间隔”INTERVAL来定义。

在进行窗口计算时，分组窗口是将窗口本身当作一个字段对数据进行分组的，可以对组内的数据进行聚合。基本使用方式如下：

Table result = tableEnv.sqlQuery(
 "SELECT " +
 "user, " +
"TUMBLE_END(ts, INTERVAL '1' HOUR) as endT, " +
 "COUNT(url) AS cnt " +
 "FROM EventTable " +
 "GROUP BY " + // 使用窗口和用户名进行分组
 "user, " +
"TUMBLE(ts, INTERVAL '1' HOUR)" // 定义 1 小时滚动窗口
 );

这里定义了1小时的滚动窗口，将窗口和用户user一起作为分组的字段。用聚合函数COUNT()对分组数据的个数进行了聚合统计，并将结果字段重命名为cnt；用TUPMBLE_END()函数获取滚动窗口的结束时间，重命名为endT提取出来。
分组窗口的功能比较有限，只支持窗口聚合，所以目前已经处于弃用（deprecated）的状态。

5.3.2 窗口表值函数(Windowing TVFs，新版本)

从1.13版本开始，Flink开始使用窗口表值函数（Windowing table-valued functions， Windowing TVFs）来定义窗口。窗口表值函数是Flink定义的多态表函数（PTF），可以将表进行扩展后返回。表函数（table function）可以看作是返回一个表的函数。
目前Flink提供了以下几个窗口TVF：
- 滚动窗口（Tumbling Windows）；
- 滑动窗口（Hop Windows，跳跃窗口）；
- 累积窗口（Cumulate Windows）；
- 会话窗口（Session Windows，目前尚未完全支持）。
在窗口TVF的返回值中，除去原始表中的所有列，还增加了用来描述窗口的额外3个列： “窗口起始点”（window_start）、“窗口结束点”（window_end）、“窗口时间”（window_time）。起始点和结束点比较好理解，这里的“窗口时间”指的是窗口中的时间属性，它的值等于window_end - 1ms，所以相当于是窗口中能够包含数据的最大时间戳。
在SQL中的声明方式，与以前的分组窗口是类似的，直接调用TUMBLE()、HOP()、CUMULATE()就可以实现滚动、滑动和累积窗口，不过传入的参数会有所不同。下面我们就分别对这几种窗口TVF进行介绍。
- 滚动窗口（TUMBLE）
  - 滚动窗口在SQL中的概念与DataStream API中的定义完全一样，是长度固定、时间对齐、无重叠的窗口，一般用于周期性的统计计算。
  - 在SQL中通过调用TUMBLE()函数就可以声明一个滚动窗口，只有一个核心参数就是窗口大小（size）。在SQL中不考虑计数窗口，所以滚动窗口就是滚动时间窗口，参数中还需要将当前的时间属性字段传入；另外，窗口 TVF 本质上是表函数，可以对表进行扩展，所以还应该把当前查询的表作为参数整体传入。具体声明如下：
    1
    TUMBLE(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '1' HOUR)
    - 这里基于时间字段ts，对表EventTable中的数据开了大小为1小时的滚动窗口。窗口会将表中的每一行数据，按照它们ts的值分配到一个指定的窗口中。
- 滑动窗口（HOP）
  - 滑动窗口的使用与滚动窗口类似，可以通过设置滑动步长来控制统计输出的频率。在SQL中通过调用 HOP()来声明滑动窗口；除了也要传入表名、时间属性外，还需要传入窗口大小（size）和滑动步长（slide）两个参数。
    1
    HOP(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '5' MINUTES, INTERVAL '1' HOURS));
    - 这里我们基于时间属性ts，在表EventTable上创建了大小为1小时的滑动窗口，每5分钟滑动一次。需要注意的是，紧跟在时间属性字段后面的第三个参数是步长（slide），第四个参数才是窗口大小（size）。
- 累积窗口（CUMULATE）
  - 滚动窗口和滑动窗口，可以用来计算大多数周期性的统计指标。不过在实际应用中还会遇到这样一类需求：我们的统计周期可能较长，因此希望中间每隔一段时间就输出一次当前的统计值；与滑动窗口不同的是，在一个统计周期内，我们会多次输出统计值，它们应该是不断叠加累积的。
  - 例如，我们按天来统计网站的PV（Page View，页面浏览量），如果用1天的滚动窗口，那需要到每天24点才会计算一次，输出频率太低；如果用滑动窗口，计算频率可以更高，但统计的就变成了“过去24 小时的 PV”。所以我们真正希望的是，还是按照自然日统计每天的PV，不过需要每隔1小时就输出一次当天到目前为止的PV值。这种特殊的窗口就叫作“累积窗口”（Cumulate Window）。
  - 累积窗口是窗口TVF中新增的窗口功能，它会在一定的统计周期内进行累积计算。累积窗口中有两个核心的参数：最大窗口长度（max window size）和累积步长（step）。所谓的最大窗口长度其实就是我们所说的“统计周期”，最终目的就是统计这段时间内的数据。如图所示，开始时，创建的第一个窗口大小就是步长step；之后的每个窗口都会在之前的基础上再扩展step的长度，直到达到最大窗口长度。在SQL中可以用CUMULATE()函数来定义，具体如下：
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    CUMULATE(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '1' HOURS, INTERVAL '1' DAYS))
    - 这里我们基于时间属性ts，在表EventTable上定义了一个统计周期为1天、累积步长为1小时的累积窗口。注意第三个参数为步长step，第四个参数则是最大窗口长度。
上面所有的语句只是定义了窗口，类似于DataStream API中的窗口分配器；在SQL中窗口的完整调用，还需要配合聚合操作和其它操作。

6、聚合(Aggregation)查询

在SQL中，一个很常见的功能就是对某一列的多条数据做一个合并统计，得到一个或多个结果值；比如求和、最大最小值、平均值等等，这种操作叫作聚合（Aggregation）查询。Flink中的SQL是流处理与标准SQL结合的产物，所以聚合查询也可以分成两种：流处理中特有的聚合（主要指窗口聚合），以及SQL原生的聚合查询方式。

6.1 分组聚合

SQL中一般所说的聚合我们都很熟悉，主要是通过内置的一些聚合函数来实现的，比如SUM()、MAX()、MIN()、AVG()以及 COUNT()。它们的特点是对多条输入数据进行计算，得到一个唯一的值，属于“多对一”的转换。比如我们可以通过下面的代码计算输入数据的个数：
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Table eventCountTable = tableEnv.sqlQuery("select COUNT(*) from EventTable");
而更多的情况下，我们可以通过GROUP BY子句来指定分组的键（key），从而对数据按照某个字段做一个分组统计。例如之前我们举的例子，可以按照用户名进行分组，统计每个用户点击url的次数：
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SELECT user, COUNT(url) as cnt FROM EventTable GROUP BY user
这种聚合方式，就叫作“分组聚合”（group aggregation）。从概念上讲，SQL中的分组聚合可以对应 DataStream API中keyBy之后的聚合转换，它们都是按照某个key对数据进行了划分，各自维护状态来进行聚合统计的。在流处理中，分组聚合同样是一个持续查询，而且是一个更新查询，得到的是一个动态表；每当流中有一个新的数据到来时，都会导致结果表的更新操作。因此，想要将结果表转换成流或输出到外部系统，必须采用撤回流（retract stream）或更新插入流（upsert stream）的编码方式；如果在代码中直接转换成 DataStream打印输出，需要调用toChangelogStream()。
另外，在持续查询的过程中，由于用于分组的key可能会不断增加，因此计算结果所需要维护的状态也会持续增长。为了防止状态无限增长耗尽资源，Flink Table API和SQL可以在表环境中配置状态的生存时间（TTL）：
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TableEnvironment tableEnv = ...
// 获取表环境的配置
TableConfig tableConfig = tableEnv.getConfig();
// 配置状态保持时间
tableConfig.setIdleStateRetention(Duration.ofMinutes(60));
- 或者也可以直接设置配置项table.exec.state.ttl：
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  TableEnvironment tableEnv = ...
  Configuration configuration = tableEnv.getConfig().getConfiguration();
  configuration.setString("table.exec.state.ttl", "60 min");
- 这两种方式是等效的。需要注意，配置TTL有可能会导致统计结果不准确，这其实是以牺牲正确性为代价换取了资源的释放。
此外，在Flink SQL的分组聚合中同样可以使用DISTINCT进行去重的聚合处理；可以使用HAVING对聚合结果进行条件筛选；还可以使用GROUPING SETS（分组集）设置多个分组情况分别统计。这些语法跟标准SQL中的用法一致，这里就不再详细展开了。
可以看到，分组聚合既是SQL原生的聚合查询，也是流处理中的聚合操作，这是实际应用中最常见的聚合方式。当然，使用的聚合函数一般都是系统内置的，如果希望实现特殊需求也可以进行自定义。

6.2 窗口聚合

在流处理中，往往需要将无限数据流划分成有界数据集，这就是所谓的“窗口”。之前已经介绍了窗口的声明方式，这相当于DataStrea中的窗口分配器（window assigner），只是明确了窗口的形式以及数据如何分配；而窗口具体的计算处理操作，在DataStream API中还需要窗口函数（window function）来进行定义。
在Flink的Table API和SQL中，窗口的计算是通过“窗口聚合”（window aggregation）来实现的。与分组聚合类似，窗口聚合也需要调用SUM()、MAX()、MIN()、COUNT()一类的聚合函数，通过GROUP BY子句来指定分组的字段。只不过窗口聚合时，需要将窗口信息作为分组key的一部分定义出来。在Flink 1.12版本之前，是直接把窗口自身作为分组key放在GROUP BY之后的，所以也叫“分组窗口聚合”；而1.13版本开始使用了 “窗口表值函数”（Windowing TVF），窗口本身返回的是就是一个表，所以窗口会出现在FROM后面，GROUP BY后面的则是窗口新增的字段window_start和window_end。

比如，我们将5.3.1中分组窗口的聚合，用窗口TVF重新实现一下：

Table result = tableEnv.sqlQuery(
 "SELECT " +
 "user, " +
"window_end AS endT, " +
"COUNT(url) AS cnt " +
 "FROM TABLE( " +
 "TUMBLE( TABLE EventTable, " +
"DESCRIPTOR(ts), " +
"INTERVAL '1' HOUR)) " +
 "GROUP BY user, window_start, window_end "
 );

这里我们以ts作为时间属性字段、基于EventTable定义了1小时的滚动窗口，希望统计出每小时每个用户点击url的次数。用来分组的字段是用户名user，以及表示窗口的window_start和window_end；而 TUMBLE()是表值函数，所以得到的是一个表（Table），我们的聚合查询就是在这个Table中进行的。这就是4.3.2小节中窗口聚合的实现方式。

Flink SQL目前提供了滚动窗口TUMBLE()、滑动窗口HOP()和累积窗口（CUMULATE）三种表值函数（TVF）。在具体应用中，我们还需要提前定义好时间属性。下面是一段窗口聚合的完整代码，以累积窗口为例：

public class CumulateWindowExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        // 读取数据源，并分配时间戳、生成水位线
        SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env.fromElements(
                new Event("Alice", "./home", 1000L),
                new Event("Bob", "./cart", 1000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=1", 25 * 60 * 1000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=4", 55 * 60 * 1000L),
                new Event("Bob", "./prod?id=5", 3600 * 1000L + 60 * 1000L),
                new Event("Cary", "./home", 3600 * 1000L + 30 * 60 * 1000L),
                new Event("Cary", "./prod?id=7", 3600 * 1000L + 59 * 60 * 1000L)
        ).assignTimestampsAndWatermarks(
                WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps().withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                    @Override
                    public long extractTimestamp(Event element, long
                            recordTimestamp) {
                        return element.timestamp;
                    }
                })
        );
        // 创建表环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
        // 将数据流转换成表，并指定时间属性
        Table eventTable = tableEnv.fromDataStream(
                eventStream,
                $("user"),
                $("url"),
                $("timestamp").rowtime().as("ts")
        );
        // 为方便在 SQL 中引用，在环境中注册表 EventTable
        tableEnv.createTemporaryView("EventTable", eventTable);
        // 设置累积窗口，执行 SQL 统计查询
        Table result = tableEnv.sqlQuery(
                "SELECT " +
                        "user, " +
                        "window_end AS endT, " +
                        "COUNT(url) AS cnt " +
                        "FROM TABLE( " +
                        "CUMULATE( TABLE EventTable, " + // 定义累积窗口
                        "DESCRIPTOR(ts), " +
                        "INTERVAL '30' MINUTE, " +
                        "INTERVAL '1' HOUR)) " +
                        "GROUP BY user, window_start, window_end "
        );
        tableEnv.toDataStream(result).print();
        env.execute();
    }
}

这里我们使用了统计周期为1小时、累积间隔为30分钟的累积窗口。可以看到，代码的架构和处理逻辑与 4.3.2小节中的实现完全一致，只是将滚动窗口TUMBLE()换成了累积窗口 CUMULATE()。代码执行结果如下：
与分组聚合不同，窗口聚合不会将中间聚合的状态输出，只会最后输出一个结果。我们可以看到，所有数据都是以INSERT操作追加到结果动态表中的，因此输出每行前面都有+I的前缀。所以窗口聚合查询都属于追加查询，没有更新操作，代码中可以直接用toDataStream()将结果表转换成流。
具体来看，上面代码输入的前三条数据属于第一个半小时的累积窗口，其中Alice的访问数据有两条，Bob 的访问数据有1条，所以输出了两条结果[Alice, 1970-01-01T00:30, 2]和[Bob, 1970-01-01T00:30, 1]；而之后又到来的一条Alice访问数据属于第二个半小时范围，同时也属于第一个1小时的统计周期，所以会在之前两条的基础上进行叠加，输出[Alice, 1970-01-01T00:30, 3]，而Bob没有新的访问数据，因此依然输出[Bob, 1970-01-01T00:30, 1]。从第二个小时起，数据属于新的统计周期，就全部从零开始重新计数了。

相比之前的分组窗口聚合，Flink 1.13版本的窗口表值函数（TVF）聚合有更强大的功能。除了应用简单的聚合函数、提取窗口开始时间（window_start）和结束时间(window_end)之外，窗口TVF还提供了一个 window_time 字段，用于表示窗口中的时间属性；这样就可以方便地进行窗口的级联（cascading window）和计算了。另外，窗口TVF还支持GROUPING SETS，极大地扩展了窗口的应用范围。
基于窗口的聚合，是流处理中聚合统计的一个特色，也是与标准SQL最大的不同之处。在实际项目中，很多统计指标其实都是基于时间窗口来进行计算的，所以窗口聚合是Flink SQL中非常重要的功能；基于窗口TVF的聚合未来也会有更多功能的扩展支持，比如窗口Top N、会话窗口、窗口联结等等。

6.3 开窗(Over)聚合

在标准SQL中还有另外一类比较特殊的聚合方式，可以针对每一行计算一个聚合值。比如说，我们可以以每一行数据为基准，计算它之前1小时内所有数据的平均值；也可以计算它之前10个数的平均值。就好像是在每一行上打开了一扇窗户、收集数据进行统计一样，这就是所谓的“开窗函数”。开窗函数的聚合与之前两种聚合有本质的不同：分组聚合、窗口TVF聚合都是“多对一”的关系，将数据分组之后每组只会得到一个聚合结果；而开窗函数是对每行都要做一次开窗聚合，因此聚合之后表中的行数不会有任何减少，是一个“多对多”的关系。
与标准SQL中一致，Flink SQL中的开窗函数也是通过OVER子句来实现的，所以有时开窗聚合也叫作“OVER聚合”（Over Aggregation）。基本语法如下：
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SELECT
<聚合函数> OVER (
[PARTITION BY <字段 1>[, <字段 2>, ...]]
ORDER BY <时间属性字段>
<开窗范围>),
...
FROM ...
这里OVER关键字前面是一个聚合函数，它会应用在后面OVER定义的窗口上。在OVER子句中主要有以下几个部分：
- PARTITION BY（可选）：用来指定分区的键（key），类似于GROUP BY的分组，这部分是可选的；
- ORDER BY：OVER窗口是基于当前行扩展出的一段数据范围，选择的标准可以基于时间也可以基于数量。不论那种定义，数据都应该是以某种顺序排列好的；而表中的数据本身是无序的。所以在OVER子句中必须用ORDER BY明确地指出数据基于那个字段排序。在Flink的流处理中，目前只支持按照时间属性的升序排列，所以这里ORDER BY后面的字段必须是定义好的时间属性。
- 开窗范围：对于开窗函数而言，还有一个必须要指定的就是开窗的范围，也就是到底要扩展多少行来做聚合。这个范围是由BETWEEN <下界> AND <上界>来定义的，也就是“从下界到上界”的范围。目前支持的上界只能是CURRENT ROW，也就是定义一个“从之前某一行到当前行” 的范围，所以一般的形式为：
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  BETWEEN ... PRECEDING AND CURRENT ROW
前面我们提到，开窗选择的范围可以基于时间，也可以基于数据的数量。所以开窗范围还应该在两种模式之间做出选择：范围间隔（RANGE intervals）和行间隔（ROW intervals）。
- 范围间隔：范围间隔以RANGE为前缀，就是基于ORDER BY指定的时间字段去选取一个范围，一般就是当前行时间戳之前的一段时间。例如开窗范围选择当前行之前1小时的数据：
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  RANGE BETWEEN INTERVAL '1' HOUR PRECEDING AND CURRENT ROW
- 行间隔：行间隔以ROWS为前缀，就是直接确定要选多少行，由当前行出发向前选取就可以了。例如开窗范围选择当前行之前的5行数据（最终聚合会包括当前行，所以一共6条数据）：
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  ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND CURRENT ROW
  - 下面是一个具体示例：
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    SELECT user, ts,
    COUNT(url) OVER (
    PARTITION BY user
    ORDER BY ts
    RANGE BETWEEN INTERVAL '1' HOUR PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) AS cnt
    FROM EventTable
  - 这里我们以ts作为时间属性字段，对EventTable中的每行数据都选取它之前1小时的所有数据进行聚合，统计每个用户访问url的总次数，并重命名为cnt。最终将表中每行的user，ts以及扩展出cnt提取出来。
    可以看到，整个开窗聚合的结果，是对每一行数据都有一个对应的聚合值，因此就像将表中扩展出了一个新的列一样。由于聚合范围上界只能到当前行，新到的数据一般不会影响之前数据的聚合结果，所以结果表只需要不断插入（INSERT）就可以了。执行上面SQL得到的结果表，可以用 toDataStream()直接转换成流打印输出。
开窗聚合与窗口聚合（窗口TVF聚合）本质上不同，不过也还是有一些相似之处的：它们都是在无界的数据流上划定了一个范围，截取出有限数据集进行聚合统计；这其实都是“窗口”的思路。事实上，在Table API中确实就定义了两类窗口：分组窗口（GroupWindow）和开窗窗口（OverWindow）；而在SQL中，也可以用 WINDOW子句来在SELECT外部单独定义一个OVER窗口：
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SELECT user, ts,
COUNT(url) OVER w AS cnt,
MAX(CHAR_LENGTH(url)) OVER w AS max_url
FROM EventTable
WINDOW w AS (
PARTITION BY user
ORDER BY ts
ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)
- 上面的SQL中定义了一个选取之前2行数据的OVER窗口，并重命名 w；接下来就可以基于它调用多个聚合函数，扩展出更多的列提取出来。比如这里除统计url的个数外，还统计了url的最大长度：首先用 CHAR_LENGTH()函数计算出url的长度，再调用聚合函数MAX()进行聚合统计。这样，我们就可以方便重复引用定义好的OVER窗口了，大大增强了代码的可读性。

6.4 应用实例——Top N

灵活使用各种类型的窗口以及聚合函数，可以实现不同的需求。一般的聚合函数，比如SUM()、MAX()、MIN()、COUNT()等，往往只是针对一组数据聚合得到一个唯一的值；所谓OVER聚合的“多对多”模式，也是针对每行数据都进行一次聚合才得到了多行的结果，对于每次聚合计算实际上得到的还是唯一的值。而有时我们可能不仅仅需要统计数据中的最大/最小值，还希望得到前N个最大/最小值；这时每次聚合的结果就不是一行，而是N行了。这就是经典的“Top N”应用场景。
Top N聚合字面意思是“最大N个”，这只是一个泛称，它不仅包括查询最大的N个值、也包括了查询最小的N个值的场景。
理想的状态下，我们应该有一个TOPN()聚合函数，调用它对表进行聚合就可以得到想要选取的前N个值了。不过仔细一想就会发现，这个聚合函数并不容易实现：对于每一次聚合计算，都应该都有多行数据输入，并得到 N 行结果输出，这是一个真正意义上的“多对多”转换。这种函数相当于把一个表聚合成了另一个表，所以叫作“表聚合函数”（Table Aggregate Function）。表聚合函数的抽象比较困难，目前只有窗口TVF有能力提供直接的Top N聚合，不过也尚未实现。
所以目前在Flink SQL中没有能够直接调用的Top N函数，而是提供了稍微复杂些的变通实现方法。

6.4.1 普通Top N

在Flink SQL中，是通过OVER聚合和一个条件筛选来实现Top N的。具体来说，是通过将一个特殊的聚合函数ROW_NUMBER()应用到OVER窗口上，统计出每一行排序后的行号，作为一个字段提取出来；然后再用 WHERE子句筛选行号小于等于N的那些行返回。基本语法如下：

SELECT ...
FROM (
 SELECT ...,
 ROW_NUMBER() OVER (
[PARTITION BY <字段 1>[, <字段 1>...]]
 ORDER BY <排序字段 1> [asc|desc][, <排序字段 2> [asc|desc]...]
) AS row_num
 FROM ...)
WHERE row_num <= N [AND <其它条件>]

这里的OVER窗口定义与之前的介绍基本一致，目的就是利用ROW_NUMBER()函数为每一行数据聚合得到一个排序之后的行号。行号重命名为row_num，并在外层的查询中以row_num <= N作为条件进行筛选，就可以得到根据排序字段统计的Top N结果了。需要对关键字额外做一些说明：
- WHERE：用来指定Top N选取的条件，这里必须通过row_num <= N或者row_num < N + 1指定一个“排名结束点”（rank end），以保证结果有界。
- PARTITION BY：是可选的，用来指定分区的字段，这样我们就可以针对不同的分组分别统计Top N了。
- ORDER BY：指定了排序的字段，因为只有排序之后，才能进行前N个最大/最小的选取。每个排序字段后可以用asc或者desc来指定排序规则：asc为升序排列，取出的就是最小的N个值；desc为降序排序，对应的就是最大的N个值。默认情况下为升序，asc可以省略。
之前介绍的OVER窗口不是说了，目前ORDER BY后面只能跟时间字段、并且只支持升序吗？这里怎么又可以任意指定字段进行排序了呢？
- 这是因为OVER窗口目前并不完善，不过针对Top N这样一个经典应用场景，Flink SQL专门用OVER 聚合做了优化实现。所以只有在Top N的应用场景中，OVER窗口ORDER BY后才可以指定其它排序字段；而要想实现Top N，就必须按照上面的格式进行定义，否则Flink SQL的优化器将无法正常解析。而且，目前Table API中并不支持ROW_NUMBER()函数，所以也只有SQL中这一种通用的Top N实现方式。
另外要注意，Top N的实现必须写成上面的嵌套查询形式。这是因为行号row_num是内部子查询聚合的结果，不可能在内部作为筛选条件，只能放在外层的WHERE子句中。

下面是一个具体的示例，我们统计每个用户的访问事件中，按照字符长度排序的前两个url：
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SELECT user, url, ts, row_num
FROM (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY user
ORDER BY CHAR_LENGTH(url) desc
) AS row_num
FROM EventTable)
WHERE row_num <= 2
- 这里我们以用户来分组，以访问url的字符长度作为排序的字段，降序排列后用聚合统计出每一行的行号，这样就相当于在EventTable基础上扩展出了一列row_num。而后筛选出行号小于等于2的所有数据，就得到了每个用户访问的长度最长的两个url。
- 需要特别说明的是，这里的Top N聚合是一个更新查询。新数据到来后，可能会改变之前数据的排名，所以会有更新（UPDATE）操作。这是ROW_NUMBER()聚合函数的特性决定的。因此，如果执行上面的SQL得到结果表，需要调用toChangelogStream()才能转换成流打印输出。

6.4.2 窗口Top N

除了直接对数据进行Top N的选取，我们也可以针对窗口来做Top N。
例如电商行业，实际应用中往往有这样的需求：统计一段时间内的热门商品。这就需要先开窗口，在窗口中统计每个商品的点击量；然后将统计数据收集起来，按窗口进行分组，并按点击量大小降序排序，选取前N个作为结果返回。
我们已经知道，Top N聚合本质上是一个表聚合函数，这和窗口表值函数（TVF）有天然的联系。尽管如此，想要基于窗口TVF实现一个通用的Top N聚合函数还是比较麻烦的，目前Flink SQL尚不支持。不过我们同样可以借鉴之前的思路，使用OVER窗口统计行号来实现。
具体来说，可以先做一个窗口聚合，将窗口信息window_start、window_end连同每个商品的点击量一并返回，这样就得到了聚合的结果表，包含了窗口信息、商品和统计的点击量。接下来就可以像一般的Top N那样定义OVER窗口了，按窗口分组，按点击量排序，用ROW_NUMBER()统计行号并筛选前N行就可以得到结果。所以窗口Top N的实现就是窗口聚合与OVER聚合的结合使用。

下面是一个具体案例的代码实现。由于用户访问事件Event中没有商品相关信息，因此我们统计的是每小时内有最多访问行为的用户，取前两名，相当于是一个每小时活跃用户的查询。

public class WindowTopNExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        // 读取数据源，并分配时间戳、生成水位线
        SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env.fromElements(
                        new Event("Alice", "./home", 1000L),
                        new Event("Bob", "./cart", 1000L),
                        new Event("Alice", "./prod?id=1", 25 * 60 * 1000L),
                        new Event("Alice", "./prod?id=4", 55 * 60 * 1000L),
                        new Event("Bob", "./prod?id=5", 3600 * 1000L + 60 * 1000L),
                        new Event("Cary", "./home", 3600 * 1000L + 30 * 60 * 1000L),
                        new Event("Cary", "./prod?id=7", 3600 * 1000L + 59 * 60 * 1000L)
                )
                .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
                        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                            @Override
                            public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                                return element.timestamp;
                            }
                        })
                );
        // 创建表环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
        // 将数据流转换成表，并指定时间属性
        Table eventTable = tableEnv.fromDataStream(
                eventStream,
                $("user"),
                $("url"),
                $("timestamp").rowtime().as("ts")
                // 将 timestamp 指定为事件时间，并命名为 ts
        );
        // 为方便在 SQL 中引用，在环境中注册表 EventTable
        tableEnv.createTemporaryView("EventTable", eventTable);
        // 定义子查询，进行窗口聚合，得到包含窗口信息、用户以及访问次数的结果表
        String subQuery = "SELECT window_start, window_end, user, COUNT(url) as cnt " +
                        "FROM TABLE ( " +
                        "TUMBLE( TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '1' HOUR )) " +
                "GROUP BY window_start, window_end, user ";
        // 定义 Top N 的外层查询
        String topNQuery = "SELECT * " +
                        "FROM (" +
                        "SELECT *, " +
                        "ROW_NUMBER() OVER ( " +
                        "PARTITION BY window_start, window_end " +
                        "ORDER BY cnt desc " +
                        ") AS row_num " +
                        "FROM (" + subQuery + ")) " +
                        "WHERE row_num <= 2";
        // 执行 SQL 得到结果表
        Table result = tableEnv.sqlQuery(topNQuery);
        tableEnv.toDataStream(result).print();
        env.execute();
    }
}

这里为了更好的代码可读性，我们将SQL拆分成了用来做窗口聚合的内部子查询，和套用Top N模板的外层查询。
- 首先基于ts时间字段定义1小时滚动窗口，统计EventTable中每个用户的访问次数，重命名为 cnt；为了方便后面做排序，我们将窗口信息window_start 和window_end也提取出来，与user和cnt一起作为聚合结果表中的字段。
- 然后套用Top N模板，对窗口聚合的结果表中每一行数据进行OVER聚合统计行号。这里以窗口信息进行分组，按访问次数cnt进行排序，并筛选行号小于等于2的数据，就可以得到每个窗口内访问次数最多的前两个用户了。
运行结果如下：
- 可以看到，第一个1小时窗口中，Alice有3次访问排名第一，Bob有1次访问排名第二；而第二小时内，Cary以2次访问占据活跃榜首，Bob仍以1次访问排名第二。由于窗口的统计结果只会最终输出一次，所以排名也是确定的，这里结果表中只有插入（INSERT）操作。也就是说，窗口Top N是追加查询，可以直接用toDataStream()将结果表转换成流打印输出。

7、联结(Join)查询

在标准SQL中，可以将多个表连接合并起来，从中查询出想要的信息；这种操作就是表的联结（Join）。在Flink SQL中，同样支持各种灵活的联结（Join）查询，操作的对象是动态表。
在流处理中，动态表的Join对应着两条数据流的Join操作。与上一节的聚合查询类似，Flink SQL中的联结查询大体上也可以分为两类：SQL原生的联结查询方式，和流处理中特有的联结查询。

7.1 常规联结查询

常规联结（Regular Join）是SQL中原生定义的Join方式，是最通用的一类联结操作。它的具体语法与标准 SQL的联结完全相同，通过关键字JOIN来联结两个表，后面用关键字ON来指明联结条件。按照习惯，我们一般以“左侧”和“右侧”来区分联结操作的两个表。
在两个动态表的联结中，任何一侧表的插入（INSERT）或更改（UPDATE）操作都会让联结的结果表发生改变。例如，如果左侧有新数据到来，那么它会与右侧表中所有之前的数据进行联结合并，右侧表之后到来的新数据也会与这条数据连接合并。所以，常规联结查询一般是更新（Update）查询。
与标准SQL一致，Flink SQL的常规联结也可以分为内联结（INNER JOIN）和外联结（OUTER JOIN），区别在于结果中是否包含不符合联结条件的行。目前仅支持“等值条件”作为联结条件，也就是关键字ON后面必须是判断两表中字段相等的逻辑表达式。

7.1.1 等值内联结(INNER Equi-JOIN)

内联结用INNER JOIN来定义，会返回两表中符合联接条件的所有行的组合，也就是所谓的笛卡尔积（Cartesian product）。目前仅支持等值联结条件。
例如之前提到的“订单表”（定义为 Order）和“商品表”（定义为 Product）的联结查询，就可以用以下SQL实现：
1
2
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4
SELECT *
FROM Order
INNER JOIN Product
ON Order.product_id = Product.id
- 这里是一个内联结，联结条件是订单数据的product_id和商品数据的id相等。由于订单表中出现的商品id一定会在商品表中出现，因此这样得到的联结结果表，就包含了订单表Order中所有订单数据对应的详细信息。

7.1.2 等值外联结(OUTER Equi-JOIN)

与内联结类似，外联结也会返回符合联结条件的所有行的笛卡尔积；另外，还可以将某一侧表中找不到任何匹配的行也单独返回。Flink SQL 支持左外（LEFT JOIN）、右外（RIGHT JOIN）和全外（FULL OUTER JOIN），分别表示会将左侧表、右侧表以及双侧表中没有任何匹配的行返回。例如，订单表中未必包含了商品表中的所有 ID，为了将哪些没有任何订单的商品信息也查询出来，我们就可以使用右外联结（RIGHT JOIN）。当然，外联结查询目前也仅支持等值联结条件。具体用法如下：

SELECT *
FROM Order
LEFT JOIN Product
ON Order.product_id = Product.id
SELECT *
FROM Order
RIGHT JOIN Product
ON Order.product_id = Product.id
SELECT *
FROM Order
FULL OUTER JOIN Product
ON Order.product_id = Product.id

7.2 间隔联结查询

我们曾经学习过DataStream API中的双流Join，包括窗口联结（window join）和间隔联结（interval join）。两条流的Join就对应着SQL中两个表的Join，这是流处理中特有的联结方式。目前Flink SQL还不支持窗口联结，而间隔联结则已经实现。
间隔联结（Interval Join）返回的，同样是符合约束条件的两条中数据的笛卡尔积。只不过这里的“约束条件”除了常规的联结条件外，还多了一个时间间隔的限制。具体语法有以下要点：
- 两表的联结：间隔联结不需要用JOIN关键字，直接在FROM后将要联结的两表列出来就可以，用逗号分隔。这与标准SQL中的语法一致，表示一个“交叉联结”（Cross Join），会返回两表中所有行的笛卡尔积。
- 联结条件：联结条件用WHERE子句来定义，用一个等值表达式描述。交叉联结之后再用WHERE进行条件筛选，效果跟内联结INNER JOIN … ON …非常类似。
- 时间间隔限制：我们可以在WHERE子句中，联结条件后用AND追加一个时间间隔的限制条件；做法是提取左右两侧表中的时间字段，然后用一个表达式来指明两者需要满足的间隔限制。具体定义方式有下面三种，这里分别用ltime和rtime表示左右表中的时间字段：
  - ltime = rtime
  - ltime >= rtime AND ltime < rtime + INTERVAL ‘10’ MINUTE
  - ltime BETWEEN rtime - INTERVAL ‘10’ SECOND AND rtime + INTERVAL ‘5’ SECOND
判断两者相等，这是最强的时间约束，要求两表中数据的时间必须完全一致才能匹配；一般情况下，我们还是会放宽一些，给出一个间隔。间隔的定义可以用<，<=，>=，>这一类的关系不等式，也可以用 BETWEEN … AND …这样的表达式。
例如，我们现在除了订单表Order外，还有一个“发货表”Shipment，要求在收到订单后四个小时内发货。那么我们就可以用一个间隔联结查询，把所有订单与它对应的发货信息连接合并在一起返回。
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4
SELECT *
FROM Order o, Shipment s
WHERE o.id = s.order_id
AND o.order_time BETWEEN s.ship_time - INTERVAL '4' HOUR AND s.ship_time
在流处理中，间隔联结查询只支持具有时间属性的“仅追加”（Append-only）表。
那对于有更新操作的表，又怎么办呢？除了间隔联结之外，Flink SQL还支持时间联结（Temporal Join），这主要是针对“版本表”（versioned table）而言的。所谓版本表，就是记录了数据随着时间推移版本变化的表，可以理解成一个“更新日志”（change log），它就是具有时间属性、还会进行更新操作的表。当我们联结某个版本表时，并不是把当前的数据连接合并起来就行了，而是希望能够根据数据发生的时间，找到当时的“版本”；这种根据更新时间提取当时的值进行联结的操作，就叫作“时间联结”（Temporal Join）。

8、函数

Flink的Table API和SQL同样提供了函数的功能。两者在调用时略有不同：Table API中的函数是通过数据对象的方法调用来实现的；而SQL则是直接引用函数名称，传入数据作为参数。例如，要把一个字符串str转换成全大写的形式，Table API的写法是调用str这个String对象的upperCase()方法：
1
str.upperCase();
而SQL中的写法就是直接引用UPPER()函数，将str作为参数传入：
1
UPPER(str)
由于Table API是内嵌在Java语言中的，很多方法需要在类中额外添加，因此扩展功能比较麻烦，目前支持的函数比较少；而且Table API也不如SQL的通用性强，所以一般情况下较少使用。下面我们主要介绍Flink SQL中函数的使用。
Flink SQL中的函数可以分为两类：一类是SQL中内置的系统函数，直接通过函数名调用就可以，能够实现一些常用的转换操作，比如之前我们用到的COUNT()、CHAR_LENGTH()、UPPER()等等；而另一类函数则是用户自定义的函数（UDF），需要在表环境中注册才能使用。接下来我们就对这两类函数分别进行介绍。

8.1 系统函数

系统函数（System Functions）也叫内置函数（Built-in Functions），是在系统中预先实现好的功能模块。我们可以通过固定的函数名直接调用，实现想要的转换操作。Flink SQL提供了大量的系统函数，几乎支持所有的标准SQL中的操作，这为我们使用SQL编写流处理程序提供了极大的方便。
Flink SQL中的系统函数又主要可以分为两大类：标量函数（Scalar Functions）和聚合函数（Aggregate Functions）。

8.1.1 标量函数(Scalar Functions)

所谓的“标量”，是指只有数值大小、没有方向的量；所以标量函数指的就是只对输入数据做转换操作、返回一个值的函数。这里的输入数据对应在表中，一般就是一行数据中1个或多个字段，因此这种操作有点像流处理转换算子中的map。另外，对于一些没有输入参数、直接可以得到唯一结果的函数，也属于标量函数。
标量函数是最常见、也最简单的一类系统函数，数量非常庞大，很多在标准SQL中也有定义。所以我们这里只对一些常见类型列举部分函数，做一个简单概述，具体应用可以查看官网的完整函数列表。
- 比较函数（Comparison Functions）。比较函数其实就是一个比较表达式，用来判断两个值之间的关系，返回一个布尔类型的值。这个比较表达式可以是用 <、>、= 等符号连接两个值，也可以是用关键字定义的某种判断。例如：
  - value1 = value2：判断两个值相等；
  - value1 <> value2：判断两个值不相等；
  - value IS NOT NULL：判断value不为空。
- 逻辑函数（Logical Functions）。逻辑函数就是一个逻辑表达式，也就是用与（AND）、或（OR）、非（NOT）将布尔类型的值连接起来，也可以用判断语句（IS、IS NOT）进行真值判断；返回的还是一个布尔类型的值。例如：
  - boolean1 OR boolean2：布尔值boolean1与布尔值boolean2取逻辑或；
  - boolean IS FALSE：判断布尔值boolean是否为false；
  - NOT boolean：布尔值boolean取逻辑非。
- 算术函数（Arithmetic Functions）。进行算术计算的函数，包括用算术符号连接的运算，和复杂的数学运算。例如：
  - numeric1 + numeric2：两数相加；
  - POWER(numeric1, numeric2)：幂运算，取数numeric1的numeric2次方；
  - RAND()：返回（0.0, 1.0）区间内的一个double类型的伪随机数。
- 字符串函数（String Functions）。进行字符串处理的函数。例如：
  - string1 || string2：两个字符串的连接；
  - UPPER(string)：将字符串string转为全部大写；
  - CHAR_LENGTH(string)：计算字符串string的长度。
- 时间函数（Temporal Functions）。进行与时间相关操作的函数。例如：
  - DATE string：按格式”yyyy-MM-dd”解析字符串string，返回类型为SQL Date；
  - TIMESTAMP string：按格式”yyyy-MM-dd HH:mm:ss[.SSS]”解析，返回类型为SQL timestamp；
  - CURRENT_TIME：返回本地时区的当前时间，类型为SQL time（与LOCALTIME等价）；
  - INTERVAL string range：返回一个时间间隔。string 表示数值；range可以是DAY，MINUTE，DAT TO HOUR等单位，也可以是YEAR TO MONTH这样的复合单位。如“2 年10个月”可INTERVAL ‘2-10’ YEAR TO MONTH。

8.1.2 聚合函数（Aggregate Functions）

聚合函数是以表中多个行作为输入，提取字段进行聚合操作的函数，会将唯一的聚合值作为结果返回。聚合函数应用非常广泛，不论分组聚合、窗口聚合还是开窗（Over）聚合，对数据的聚合操作都可以用相同的函数来定义。
标准SQL中常见的聚合函数Flink SQL都是支持的，目前也在不断扩展，为流处理应用提供更强大的功能。例如：
- COUNT(*)：返回所有行的数量，统计个数。
- SUM([ ALL | DISTINCT ] expression)：对某个字段进行求和操作。默认情况下省略了关键字ALL，表示对所有行求和；如果指定DISTINCT，则会对数据进行去重，每个值只叠加一次。
- RANK()：返回当前值在一组值中的排名。
- ROW_NUMBER()：对一组值排序后，返回当前值的行号。与RANK()的功能相似。

8.2 自定义函数(UDF)

Flink的Table API和SQL提供了多种自定义函数的接口，以抽象类的形式定义。当前UDF主要有以下几类：
- 标量函数（Scalar Functions）：将输入的标量值转换成一个新的标量值；
- 表函数（Table Functions）：将标量值转换成一个或多个新的行数据，也就是扩展成一个表；
- 聚合函数（Aggregate Functions）：将多行数据里的标量值转换成一个新的标量值；
- 表聚合函数（Table Aggregate Functions）：将多行数据里的标量值转换成一个或多个新的行数据。

8.2.1 整体调用流程

要想在代码中使用自定义的函数，我们需要首先自定义对应UDF抽象类的实现，并在表环境中注册这个函数，然后就可以在Table API和SQL中调用了。
- 注册函数。注册函数时需要调用表环境的createTemporarySystemFunction()方法，传入注册的函数名以及UDF类的Class对象：
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  2
  // 注册函数
  tableEnv.createTemporarySystemFunction("MyFunction", MyFunction.class);
  - 我们自定义的UDF类叫作MyFunction，它应该是上面四种UDF抽象类中某一个的具体实现；在环境中将它注册为名叫MyFunction的函数。
  - 这里createTemporarySystemFunction()方法的意思是创建了一个“临时系统函数”，所以MyFunction函数名是全局的，可以当作系统函数来使用；我们也可以用createTemporaryFunction()方法，注册的函数就依赖于当前的数据库（database）和目录（catalog）了，所以这就不是系统函数，而是“目录函数”（catalog function），它的完整名称应该包括所属的database和catalog。
- 使用Table API调用函数。在Table API中，需要使用call()方法来调用自定义函数：
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  tableEnv.from("MyTable").select(call("MyFunction", $("myField")));
  - 这里call()方法有两个参数，一个是注册好的函数名MyFunction，另一个则是函数调用时本身的参数。这里我们定义MyFunction在调用时，需要传入的参数是myField字段。此外，在Table API中也可以不注册函数，直接用“内联”（inline）的方式调用UDF：
    1
    tableEnv.from("MyTable").select(call(SubstringFunction.class, $("myField")));
    - 区别只是在于call()方法第一个参数不再是注册好的函数名，而直接就是函数类的Class对象了。
- 在SQL中调用函数。当我们将函数注册为系统函数之后，在SQL中的调用就与内置系统函数完全一样了：
  1
  tableEnv.sqlQuery("SELECT MyFunction(myField) FROM MyTable");

8.2.2 标量函数(Scalar Functions)

自定义标量函数可以把0个、1个或多个标量值转换成一个标量值，它对应的输入是一行数据中的字段，输出则是唯一的值。所以从输入和输出表中行数据的对应关系看，标量函数是“一对一”的转换。
想要实现自定义的标量函数，我们需要自定义一个类来继承抽象类ScalarFunction，并实现叫作eval()的求值方法。标量函数的行为就取决于求值方法的定义，它必须是公有的（public），而且名字必须是eval。求值方法eval可以重载多次，任何数据类型都可作为求值方法的参数和返回值类型。
这里需要特别说明的是，ScalarFunction抽象类中并没有定义eval()方法，所以我们不能直接在代码中重写（override）；但Table API的框架底层又要求了求值方法必须名字为eval()。这是Table API和SQL目前还显得不够完善的地方，未来的版本应该会有所改进。

ScalarFunction以及其它所有的UDF接口，都在org.apache.flink.table.functions中。下面我们来看一个具体的例子。我们实现一个自定义的哈希（hash）函数HashFunction，用来求传入对象的哈希值。

public static class HashFunction extends ScalarFunction {
    // 接受任意类型输入，返回 INT 型输出
    public int eval(@DataTypeHint(inputGroup = InputGroup.ANY) Object o) {
        return o.hashCode();
    }
}
// 注册函数
tableEnv.createTemporarySystemFunction("HashFunction", HashFunction.class);
// 在 SQL 里调用注册好的函数
tableEnv.sqlQuery("SELECT HashFunction(myField) FROM MyTable");

这里我们自定义了一个ScalarFunction，实现了eval()求值方法，将任意类型的对象传入，得到一个Int类型的哈希值返回。当然，具体的求哈希操作就省略了，直接调用对象的hashCode()方法即可。
另外注意，由于Table API在对函数进行解析时需要提取求值方法参数的类型引用，所以我们用 DataTypeHint(inputGroup = InputGroup.ANY)对输入参数的类型做了标注，表示eval的参数可以是任意类型。

8.2.3 表函数(Table Functions)

跟标量函数一样，表函数的输入参数也可以是0个、1个或多个标量值；不同的是，它可以返回任意多行数据。“多行数据”事实上就构成了一个表，所以“表函数”可以认为就是返回一个表的函数，这是一个“一对多”的转换关系。之前我们介绍过的窗口TVF，本质上就是表函数。
类似地，要实现自定义的表函数，需要自定义类来继承抽象类TableFunction，内部必须要实现的也是一个名为eval的求值方法。与标量函数不同的是，TableFunction类本身是有一个泛型参数T的，这就是表函数返回数据的类型；而eval()方法没有返回类型，内部也没有return语句，是通过调用collect()方法来发送想要输出的行数据的。多么熟悉的感觉——回忆一下DataStream API中的FlatMapFunction和ProcessFunction，它们的flatMap和 processElement方法也没有返回值，也是通过out.collect()来向下游发送数据的。
我们使用表函数，可以对一行数据得到一个表，这和Hive中的UDTF非常相似。那对于原先输入的整张表来说，又该得到什么呢？一个简单的想法是，就让输入表中的每一行，与它转换得到的表进行联结（join），然后再拼成一个完整的大表，这就相当于对原来的表进行了扩展。在Hive的SQL语法中，提供了“侧向视图”（lateral view，也叫横向视图）的功能，可以将表中的一行数据拆分成多行；Flink SQL也有类似的功能，是用LATERAL TABLE语法来实现的。
在SQL中调用表函数，需要使用LATERAL TABLE()来生成扩展的“侧向表”，然后与原始表进行联结（Join）。这里的 Join 操作可以是直接做交叉联结（cross join），在FROM后用逗号分隔两个表就可以；也可以是以ON TRUE为条件的左联结（LEFT JOIN）。

下面是表函数的一个具体示例。我们实现了一个分隔字符串的函数SplitFunction，可以将一个字符串转换成（字符串，长度）的二元组。

// 注意这里的类型标注，输出是 Row 类型，Row 中包含两个字段：word 和 length。
@FunctionHint(output = @DataTypeHint("ROW<word STRING, length INT>"))
public static class SplitFunction extends TableFunction<Row> {
    public void eval(String str) {
        for (String s : str.split(" ")) {
            // 使用 collect()方法发送一行数据
            collect(Row.of(s, s.length()));
        }
    }
}
// 注册函数
tableEnv.createTemporarySystemFunction("SplitFunction", SplitFunction.class);

// 在 SQL 里调用注册好的函数
// 1. 交叉联结
tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT myField, word, length " +
    "FROM MyTable, LATERAL TABLE(SplitFunction(myField))");
// 2. 带 ON TRUE 条件的左联结
tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT myField, word, length " +
    "FROM MyTable " +
    "LEFT JOIN LATERAL TABLE(SplitFunction(myField)) ON TRUE");
// 重命名侧向表中的字段
tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT myField, newWord, newLength " +
    "FROM MyTable " +
    "LEFT JOIN LATERAL TABLE(SplitFunction(myField)) AS T(newWord, newLength) ON TRUE");

这里我们直接将表函数的输出类型定义成了 ROW，这就是得到的侧向表中的数据类型；每行数据转换后也只有一行。我们分别用交叉联结和左联结两种方式在SQL中进行了调用，还可以对侧向表的中字段进行重命名。

8.2.4 聚合函数(Aggregate Functions)

用户自定义聚合函数（User Defined AGGregate function，UDAGG）会把一行或多行数据（也就是一个表）聚合成一个标量值。这是一个标准的“多对一”的转换。
聚合函数的概念我们之前已经接触过多次，如SUM()、MAX()、MIN()、AVG()、COUNT()都是常见的系统内置聚合函数。而如果有些需求无法直接调用系统函数解决，我们就必须自定义聚合函数来实现功能了。
自定义聚合函数需要继承抽象类AggregateFunction。AggregateFunction有两个泛型参数，T表示聚合输出的结果类型，ACC则表示聚合的中间状态类型。
Flink SQL中的聚合函数的工作原理如下：
- 首先，它需要创建一个累加器（accumulator），用来存储聚合的中间结果。这与DataStream API中的AggregateFunction非常类似，累加器就可以看作是一个聚合状态。调用createAccumulator()方法可以创建一个空的累加器。
- 对于输入的每一行数据，都会调用accumulate()方法来更新累加器，这是聚合的核心过程。
- 当所有的数据都处理完之后，通过调用getValue()方法来计算并返回最终的结果。所以，每个AggregateFunction都必须实现以下几个方法：
  - createAccumulator()：这是创建累加器的方法。没有输入参数，返回类型为累加器类型ACC。
  - accumulate()：这是进行聚合计算的核心方法，每来一行数据都会调用。它的第一个参数是确定的，就是当前的累加器，类型为ACC，表示当前聚合的中间状态；后面的参数则是聚合函数调用时传入的参数，可以有多个，类型也可以不同。这个方法主要是更新聚合状态，所以没有返回类型。需要注意的是，accumulate()与之前的求值方法eval()类似，也是底层架构要求的，必须为public，方法名必须为accumulate，且无法直接override、只能手动实现。
  - getValue()：这是得到最终返回结果的方法。输入参数是ACC类型的累加器，输出类型为T。

下面举一个具体的示例。在常用的系统内置聚合函数里，可以用AVG()来计算平均值；如果我们现在希望计算的是某个字段的“加权平均值”，又该怎么做呢？系统函数里没有现成的实现，所以只能自定义一个聚合函数WeightedAvg来计算了。比如我们要从学生的分数表ScoreTable中计算每个学生的加权平均分。为了计算加权平均值，应该从输入的每行数据中提取两个值作为参数：要计算的分数值score，以及它的权重weight。而在聚合过程中，累加器（accumulator）需要存储当前的加权总和sum，以及目前数据的个数count。这可以用一个二元组来表示，也可以单独定义一个类WeightedAvgAccum，里面包含sum和count两个属性，用它的对象实例来作为聚合的累加器。

// 累加器类型定义
public static class WeightedAvgAccumulator {
    public long sum = 0; // 加权和
    public int count = 0; // 数据个数
}

// 自定义聚合函数，输出为长整型的平均值，累加器类型为 WeightedAvgAccumulator
public static class WeightedAvg extends AggregateFunction<Long,WeightedAvgAccumulator>{
     @Override
     public WeightedAvgAccumulator createAccumulator() {
     	return new WeightedAvgAccumulator(); // 创建累加器
     }
     @Override
     public Long getValue(WeightedAvgAccumulator acc) {
         if (acc.count == 0) {
         	return null; // 防止除数为 0
         } else {
         	return acc.sum / acc.count; // 计算平均值并返回
         }
     }
     // 累加计算方法，每来一行数据都会调用
     public void accumulate(WeightedAvgAccumulator acc, Long iValue, Integer iWeight){
         acc.sum += iValue * iWeight;
         acc.count += iWeight;
     }
}
// 注册自定义聚合函数
tableEnv.createTemporarySystemFunction("WeightedAvg", WeightedAvg.class);
// 调用函数计算加权平均值
Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT student, WeightedAvg(score, weight) FROM ScoreTable GROUP BY student");

8.2.5 表聚合函数(Table Aggregate Functions)

用户自定义表聚合函数（UDTAGG）可以把一行或多行数据（也就是一个表）聚合成另一张表，结果表中可以有多行多列。很明显，这就像表函数和聚合函数的结合体，是一个“多对多”的转换。
自定义表聚合函数需要继承抽象类TableAggregateFunction。TableAggregateFunction的结构和原理与 AggregateFunction非常类似，同样有两个泛型参数，用一个ACC类型的累加器（accumulator）来存储聚合的中间结果。聚合函数中必须实现的三个方法，在TableAggregateFunction中也必须对应实现：
- createAccumulator()：创建累加器的方法，与AggregateFunction中用法相同。
- accumulate()：聚合计算的核心方法，与AggregateFunction中用法相同。
- emitValue()：所有输入行处理完成后，输出最终计算结果的方法。这个方法对应着AggregateFunction 中的getValue()方法；区别在于emitValue没有输出类型，而输入参数有两个：第一个是ACC类型的累加器，第二个则是用于输出数据的“收集器”out，它的类型为Collect。所以很明显，表聚合函数输出数据不是直接return，而是调用out.collect()方法，调用多次就可以输出多行数据了；这一点与表函数非常相似。另外，emitValue()在抽象类中也没有定义，无法override，必须手动实现。
表聚合函数得到的是一张表；在流处理中做持续查询，应该每次都会把这个表重新计算输出。如果输入一条数据后，只是对结果表里一行或几行进行了更新（Update），这时我们重新计算整个表、全部输出显然就不够高效了。为了提高处理效率，TableAggregateFunction还提供了一个emitUpdateWithRetract()方法，它可以在结果表发生变化时，以“撤回”（retract）老数据、发送新数据的方式增量地进行更新。如果同时定义了 emitValue()和 emitUpdateWithRetract()两个方法，在进行更新操作时会优先调用 emitUpdateWithRetract()。

表聚合函数相对比较复杂，它的一个典型应用场景就是Top N查询。比如我们希望选出一组数据排序后的前两名，这就是最简单的TOP-2查询。没有现成的系统函数，那么我们就可以自定义一个表聚合函数来实现这个功能。在累加器中应该能够保存当前最大的两个值，每当来一条新数据就在accumulate()方法中进行比较更新，最终在emitValue()中调用两次out.collect()将前两名数据输出。

// 聚合累加器的类型定义，包含最大的第一和第二两个数据
public static class Top2Accumulator {
    public Integer first;
    public Integer second;
}
// 自定义表聚合函数，查询一组数中最大的两个，返回值为(数值，排名)的二元组
public static class Top2 extends TableAggregateFunction<Tuple2<Integer, Integer>,
Top2Accumulator> {
    @Override
    public Top2Accumulator createAccumulator() {
        Top2Accumulator acc = new Top2Accumulator();
        acc.first = Integer.MIN_VALUE; // 为方便比较，初始值给最小值
        acc.second = Integer.MIN_VALUE;
        return acc;
	}
    
    // 每来一个数据调用一次，判断是否更新累加器
    public void accumulate(Top2Accumulator acc, Integer value) {
        if (value > acc.first) {
            acc.second = acc.first;
            acc.first = value;
        } else if (value > acc.second) {
            acc.second = value;
        }
    }
    // 输出(数值，排名)的二元组，输出两行数据
    public void emitValue(Top2Accumulator acc, Collector<Tuple2<Integer, Integer>> out) {
        if (acc.first != Integer.MIN_VALUE) {
            out.collect(Tuple2.of(acc.first, 1));
        }
        if (acc.second != Integer.MIN_VALUE) {
            out.collect(Tuple2.of(acc.second, 2));
        }
    }
}

目前SQL中没有直接使用表聚合函数的方式，所以需要使用Table API的方式来调用：

// 注册表聚合函数函数
tableEnv.createTemporarySystemFunction("Top2", Top2.class);
// 在 Table API 中调用函数
tableEnv.from("MyTable")
 .groupBy($("myField"))
 .flatAggregate(call("Top2", $("value")).as("value", "rank"))
 .select($("myField"), $("value"), $("rank"));

这里使用了flatAggregate()方法，它就是专门用来调用表聚合函数的接口。对MyTable中数据按myField 字段进行分组聚合，统计value值最大的两个；并将聚合结果的两个字段重命名为value和rank，之后就可以使用select()将它们提取出来了。

9、连接到外部系统

在Table API和SQL编写的Flink程序中，可以在创建表的时候用WITH子句指定连接器（connector），这样就可以连接到外部系统进行数据交互了。
架构中的TableSource负责从外部系统中读取数据并转换成表，TableSink则负责将结果表写入外部系统。在 Flink 1.13的API调用中，已经不去区分TableSource和TableSink，我们只要建立到外部系统的连接并创建表就可以，Flink自动会从程序的处理逻辑中解析出它们的用途。
Flink的Table API和SQL支持了各种不同的连接器。当然，最简单的其实就是上一节中提到的连接到控制台打印输出：
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CREATE TABLE ResultTable (
user STRING,
cnt BIGINT
WITH (
'connector' = 'print'
);

9.1 Kafka

Kafka的SQL连接器可以从Kafka的主题（topic）读取数据转换成表，也可以将表数据写入Kafka的主题。换句话说，创建表的时候指定连接器为Kafka，则这个表既可以作为输入表，也可以作为输出表。

引入依赖。想要在Flink程序中使用Kafka连接器，需要引入如下依赖：
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<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
- 这里我们引入的Flink和Kafka的连接器，与之前DataStream API中引入的连接器是一样的。如果想在SQL客户端里使用Kafka连接器，还需要下载对应的jar包放到lib目录下。
- 另外，Flink为各种连接器提供了一系列的“表格式”（table formats），比如CSV、JSON、 Avro、Parquet等等。这些表格式定义了底层存储的二进制数据和表的列之间的转换方式，相当于表的序列化工具。对于Kafka而言，CSV、JSON、Avro等主要格式都是支持的，根据Kafka连接器中配置的格式，我们可能需要引入对应的依赖支持。以CSV为例：
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  4
  5
  <dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-csv</artifactId>
  <version>${flink.version}</version>
  </dependency>
- 由于SQL客户端中已经内置了CSV、JSON的支持，因此使用时无需专门引入；而对于没有内置支持的格式（比如 Avro），则仍然要下载相应的jar包。

创建连接到Kafka的表。创建一个连接到Kafka表，需要在CREATE TABLE的DDL中在WITH子句里指定连接器为Kafka，并定义必要的配置参数。

CREATE TABLE KafkaTable (
`user` STRING,
 `url` STRING,
 `ts` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp'
) WITH (
 'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'events',
 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
 'properties.group.id' = 'testGroup',
 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
 'format' = 'csv'
)

这里定义了Kafka连接器对应的主题（topic），Kafka服务器，消费者组ID，消费者起始模式以及表格式。需要特别说明的是，在KafkaTable的字段中有一个ts，它的声明中用到了METADATA FROM，这是表示一个“元数据列”（metadata column），它是由Kafka连接器的元数据“timestamp”生成的。这里的timestamp其实就是Kafka中数据自带的时间戳，我们把 \它直接作为元数据提取出来，转换成一个新的字段ts。

Upsert Kafka。
- 正常情况下，Kafka作为保持数据顺序的消息队列，读取和写入都应该是流式的数据，对应在表中就是仅追加（append-only）模式。如果我们想要将有更新操作（比如分组聚合）的结果表写入 Kafka，就会因为Kafka无法识别撤回（retract）或更新插入（upsert）消息而导致异常。
- 为了解决这个问题，Flink专门增加了一个“更新插入Kafka”（Upsert Kafka）连接器。这个连接器支持以更新插入（UPSERT）的方式向Kafka的topic中读写数据。
- 具体来说，Upsert Kafka连接器处理的是更新日志（changlog）流。如果作为TableSource，连接器会将读取到的topic中的数据（key, value），解释为对当前key的数据值的更新（UPDATE），也就是查找动态表中key对应的一行数据，将value更新为最新的值；因为是Upsert操作，所以如果没有key对应的行，那么也会执行插入（INSERT）操作。另外，如果遇到value为空（null），连接器就把这条数据理解为对相应key那一行的删除（DELETE）操作。
- 如果作为TableSink，Upsert Kafka连接器会将有更新操作的结果表，转换成更新日志（changelog）流。如果遇到插入（INSERT）或者更新后（UPDATE_AFTER）的数据，对应的是一个添加（add）消息，那么就直接正常写入Kafka主题；如果是删除（DELETE）或者更新前的数据，对应是一个撤回（retract）消息，那么就把value为空（null）的数据写入Kafka。由于Flink是根据键（key）的值对数据进行分区的，这样就可以保证同一个key上的更新和删除消息都会落到同一个分区中。

下面是一个创建和使用Upsert Kafka表的例子：

CREATE TABLE pageviews_per_region (
 user_region STRING,
 pv BIGINT,
 uv BIGINT,
 PRIMARY KEY (user_region) NOT ENFORCED
) WITH (
 'connector' = 'upsert-kafka',
 'topic' = 'pageviews_per_region',
 'properties.bootstrap.servers' = '...',
 'key.format' = 'avro',
 'value.format' = 'avro'
);

CREATE TABLE pageviews (
 user_id BIGINT,
 page_id BIGINT,
 viewtime TIMESTAMP,
 user_region STRING,
 WATERMARK FOR viewtime AS viewtime - INTERVAL '2' SECOND
) WITH (
 'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'pageviews',
 'properties.bootstrap.servers' = '...',
 'format' = 'json'
);

-- 计算 pv、uv 并插入到 upsert-kafka 表中
INSERT INTO pageviews_per_region
SELECT
 user_region,
 COUNT(*),
 COUNT(DISTINCT user_id)
FROM pageviews
GROUP BY user_region;

这里我们从Kafka表pageviews中读取数据，统计每个区域的PV（全部浏览量）和UV（对用户去重），这是一个分组聚合的更新查询，得到的结果表会不停地更新数据。为了将结果表写入Kafka的pageviews_per_region主题，我们定义了一个Upsert Kafka表，它的字段中需要用PRIMARY KEY来指定主键，并且在WITH子句中分别指定key和value的序列化格式。

9.2 文件系统

另一类非常常见的外部系统就是文件系统（File System）了。Flink提供了文件系统的连接器，支持从本地或者分布式的文件系统中读写数据。这个连接器是内置在Flink中的，所以使用它并不需要额外引入依赖。

CREATE TABLE MyTable (
 column_name1 INT,
 column_name2 STRING,
 ...
 part_name1 INT,
 part_name2 STRING
) PARTITIONED BY (part_name1, part_name2) WITH (
 'connector' = 'filesystem', -- 连接器类型
 'path' = '...', -- 文件路径
 'format' = '...' -- 文件格式
)

这里在WITH前使用了PARTITIONED BY对数据进行了分区操作。文件系统连接器支持对分区文件的访问。

9.3 JDBC

关系型数据表本身就是SQL最初应用的地方，所以我们也会希望能直接向关系型数据库中读写表数据。Flink 提供的JDBC连接器可以通过JDBC驱动程序（driver）向任意的关系型数据库读写数据，比如MySQL、PostgreSQL、Derby等。

作为TableSink向数据库写入数据时，运行的模式取决于创建表的DDL是否定义了主键（primary key）。如果有主键，那么JDBC连接器就将以更新插入（Upsert）模式运行，可以向外部数据库发送按照指定键（key）的更新（UPDATE）和删除（DELETE）操作；如果没有定义主键，那么就将在追加（Append）模式下运行，不支持更新和删除操作。

引入依赖。

<dependency>
     <groupId>org.apache.flink</groupId>
     <artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId>
     <version>${flink.version}</version>
</dependency>

此外，为了连接到特定的数据库，我们还用引入相关的驱动器依赖，比如MySQL：

<dependency>
     <groupId>mysql</groupId>
     <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
     <version>5.1.38</version>
</dependency>

创建JDBC表。

-- 创建一张连接到 MySQL 的 表
CREATE TABLE MyTable (
 id BIGINT,
 name STRING,
 age INT,
 status BOOLEAN,
 PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
 'connector' = 'jdbc',
 'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase',
 'table-name' = 'users'
);
-- 将另一张表 T 的数据写入到 MyTable 表中
INSERT INTO MyTable
SELECT id, name, age, status FROM T;

这里创建表的DDL中定义了主键，所以数据会以Upsert模式写入到MySQL表中；而到MySQL的连接，是通过WITH子句中的url定义的。要注意写入MySQL中真正的表名称是users，而MyTable是注册在Flink表环境中的表。