【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（2）- 通过Table API 和 SQL 创建视图

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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本文给出了通过Table API 和SQL 的两种方式创建视图，也就是虚表。同时为了更接近实用，通过Table API 创建了一张Hive的表，然后在该表上创建视图进行示例。

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。

本文依赖hive、hadoop、kafka环境好用，代码中示例的hive配置文件路径根据你自己的环境而设置。

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）

本专题分为以下几篇文章：
【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
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（2）- 通过Table API 和 SQL 创建视图
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（3）- 通过API查询表和使用窗口函数的查询
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（4）- Table API 对表的查询、过滤操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（5）- 表的列操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（6）- 表的聚合(group by、Distinct、GroupBy/Over Window Aggregation)操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（7）- 表的join操作（内联接、外联接以及联接自定义函数等）
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（8）- 时态表的join（scala版本）
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（9）- 表的union、unionall、intersect、intersectall、minus、minusall和in的操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（10）- 表的OrderBy、Offset 和 Fetch、insert操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（11）- Group Windows（tumbling、sliding和session）操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（12）- Over Windows（有界和无界的over window）操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（13）- Row-based（map、flatmap、aggregate、group window aggregate等）操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（14）- 时态表的join（java版本）
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（1）-完整版
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（2）-完整版

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：通过Table API 和 SQL 创建视图

1、示例：通过SQL创建视图

本示例是通过sql创建一个简单的表，然后再通过sql创建一个视图，最后查询视图并输出结果。

import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.and;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.lit;
import static org.apache.flink.table.expressions.ApiExpressionUtils.unresolvedCall;

import java.sql.Timestamp;
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeHint;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.table.KafkaConnectorOptions;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Over;
import org.apache.flink.table.api.Schema;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableDescriptor;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Tumble;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.catalog.CatalogDatabaseImpl;
import org.apache.flink.table.catalog.CatalogView;
import org.apache.flink.table.catalog.Column;
import org.apache.flink.table.catalog.ObjectPath;
import org.apache.flink.table.catalog.ResolvedCatalogView;
import org.apache.flink.table.catalog.ResolvedSchema;
import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;
import org.apache.flink.table.functions.BuiltInFunctionDefinitions;
import org.apache.flink.types.Row;

import com.google.common.collect.Lists;
/**
 * @author alanchan
 *
 */
public class TestTableAPIDemo {

	/**
	 * @param args
	 * @throws Exception
	 */
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
		StreamTableEnvironment tenv = StreamTableEnvironment.create(env);
		// SQL 创建输入表
		String sourceSql = "CREATE TABLE Alan_KafkaTable (\r\n" +
				"  `event_time` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp',\r\n" +
				"  `partition` BIGINT METADATA VIRTUAL,\r\n" +
				"  `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL,\r\n" +
				"  `user_id` BIGINT,\r\n" +
				"  `item_id` BIGINT,\r\n" +
				"  `behavior` STRING\r\n" +
				") WITH (\r\n" +
				"  'connector' = 'kafka',\r\n" +
				"  'topic' = 'user_behavior',\r\n" +
				"  'properties.bootstrap.servers' = '192.168.10.41:9092,192.168.10.42:9092,192.168.10.43:9092',\r\n" +
				"  'properties.group.id' = 'testGroup',\r\n" +
				"  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',\r\n" +
				"  'format' = 'csv'\r\n" +
				");";
		tenv.executeSql(sourceSql);

		//
		String sql = "select user_id , behavior from Alan_KafkaTable group by user_id ,behavior ";
		Table resultQuery = tenv.sqlQuery(sql);
		tenv.createTemporaryView("Alan_KafkaView", resultQuery);

		String queryViewSQL = " select * from Alan_KafkaView ";
		Table queryViewResult = tenv.sqlQuery(queryViewSQL);

		DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> resultDS = tenv.toRetractStream(queryViewResult, Row.class);

		// 6、sink
		resultDS.print();

		// 7、执行
		env.execute();
		// kafka中输入测试数据
		// 1,1001,login
		// 1,2001,p_read

		// 程序运行控制台输入如下
		// 3> (true,+I[1, login])
		// 14> (true,+I[1, p_read])
	}
}
	

2、示例：通过Table API创建视图

本示例是通过Table API创建一个hive的表，将数据写入hive，然后再创建视图，最后查询视图输出。
本示例依赖hive、hadoop、kafka环境好用，代码中示例的hive配置文件路径根据你自己的环境而设置。

import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.and;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.lit;
import static org.apache.flink.table.expressions.ApiExpressionUtils.unresolvedCall;

import java.sql.Timestamp;
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeHint;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.table.KafkaConnectorOptions;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Over;
import org.apache.flink.table.api.Schema;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableDescriptor;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Tumble;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.catalog.CatalogDatabaseImpl;
import org.apache.flink.table.catalog.CatalogView;
import org.apache.flink.table.catalog.Column;
import org.apache.flink.table.catalog.ObjectPath;
import org.apache.flink.table.catalog.ResolvedCatalogView;
import org.apache.flink.table.catalog.ResolvedSchema;
import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;
import org.apache.flink.table.functions.BuiltInFunctionDefinitions;
import org.apache.flink.types.Row;

import com.google.common.collect.Lists;
/**
 * @author alanchan
 *
 */
public class TestTableAPIDemo {

	/**
	 * @param args
	 * @throws Exception
	 */
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
		StreamTableEnvironment tenv = StreamTableEnvironment.create(env);
		// SQL 创建输入表
		String sourceSql = "CREATE TABLE Alan_KafkaTable (\r\n" +
				"  `event_time` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp',\r\n" +
				"  `partition` BIGINT METADATA VIRTUAL,\r\n" +
				"  `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL,\r\n" +
				"  `user_id` BIGINT,\r\n" +
				"  `item_id` BIGINT,\r\n" +
				"  `behavior` STRING\r\n" +
				") WITH (\r\n" +
				"  'connector' = 'kafka',\r\n" +
				"  'topic' = 'user_behavior',\r\n" +
				"  'properties.bootstrap.servers' = '192.168.10.41:9092,192.168.10.42:9092,192.168.10.43:9092',\r\n" +
				"  'properties.group.id' = 'testGroup',\r\n" +
				"  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',\r\n" +
				"  'format' = 'csv'\r\n" +
				");";
		tenv.executeSql(sourceSql);

		// 创建视图
		String catalogName = "alan_hive";
		String defaultDatabase = "default";
		String databaseName = "viewtest_db";
		String hiveConfDir = "/usr/local/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/conf";

		HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog(catalogName, defaultDatabase, hiveConfDir);
		tenv.registerCatalog(catalogName, hiveCatalog);
		tenv.useCatalog(catalogName);
		hiveCatalog.createDatabase(databaseName, new CatalogDatabaseImpl(new HashMap(), hiveConfDir) {
		}, true);
		tenv.useDatabase(databaseName);

		String viewName = "Alan_KafkaView";
		String originalQuery = "select user_id , behavior from Alan_KafkaTable group by user_id ,behavior  ";
		String expandedQuery = "SELECT  user_id , behavior FROM " + databaseName + "." + "Alan_KafkaTable  group by user_id ,behavior   ";
		String comment = "this is a comment";
		ObjectPath path = new ObjectPath(databaseName, viewName);

		createView(originalQuery, expandedQuery, comment, hiveCatalog, path);

		// 查询视图
		String queryViewSQL = " select * from Alan_KafkaView ";
		Table queryViewResult = tenv.sqlQuery(queryViewSQL);

		DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> resultDS = tenv.toRetractStream(queryViewResult, Row.class);

		// 6、sink
		resultDS.print();

		// 7、执行
		env.execute();
		// kafka中输入测试数据
		// 1,1001,login
		// 1,2001,p_read

		// 程序运行控制台输入如下
		// 3> (true,+I[1, login])
		// 14> (true,+I[1, p_read])

	}
	
	static void createView(String originalQuery, String expandedQuery, String comment, HiveCatalog hiveCatalog, ObjectPath path) throws Exception {
			ResolvedSchema resolvedSchema = new ResolvedSchema(
					Arrays.asList(
							Column.physical("user_id", DataTypes.INT()),
							Column.physical("behavior", DataTypes.STRING())),
					Collections.emptyList(),
					null);
	
			CatalogView origin = CatalogView.of(
					Schema.newBuilder().fromResolvedSchema(resolvedSchema).build(),
					comment,
					originalQuery,
					expandedQuery,
					Collections.emptyMap());
			CatalogView view = new ResolvedCatalogView(origin, resolvedSchema);
			hiveCatalog.createTable(path, view, false);
	
		}

}

以上，本文给出了通过Table API 和SQL 的两种方式创建视图，也就是虚表。同时为了更接近实用，通过Table API 创建了一张Hive的表，然后在该表上创建视图进行示例。

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）

本专题分为以下几篇文章：
【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
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（2）- 通过Table API 和 SQL 创建视图
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（3）- 通过API查询表和使用窗口函数的查询
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（4）- Table API 对表的查询、过滤操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（5）- 表的列操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（6）- 表的聚合(group by、Distinct、GroupBy/Over Window Aggregation)操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（7）- 表的join操作（内联接、外联接以及联接自定义函数等）
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（8）- 时态表的join（scala版本）
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（9）- 表的union、unionall、intersect、intersectall、minus、minusall和in的操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（10）- 表的OrderBy、Offset 和 Fetch、insert操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（11）- Group Windows（tumbling、sliding和session）操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（12）- Over Windows（有界和无界的over window）操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（13）- Row-based（map、flatmap、aggregate、group window aggregate等）操作
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（14）- 时态表的join（java版本）
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（1）-完整版
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（2）-完整版