0基础学习PyFlink——使用Table API实现SQL功能

本文主要是介绍0基础学习PyFlink——使用Table API实现SQL功能，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到Mysql》一文中，我们讲到如何通过定义Souce、Sink和Execute三个SQL，来实现数据读取、清洗、计算和入库。
如下图所示SQL是最高层级的抽象，在它之下是Table API。本文我们会将例子中的SQL翻译成Table API来实现等价的功能。

Souce

    # """create table source (#         word STRING#     ) with (#         'connector' = 'filesystem',#         'format' = 'csv',#         'path' = '{}'#     )# """.format(input_path)

下面的SQL分为两部分：

• Table结构：该表只有一个名字为word，类型为string的字段。
• 连接器：是“文件系统”（filesystem）类型，格式是csv的文件。这样输入就会按csv格式进行解析。

SQL中的Table对应于Table API中的schema。它用于定义表的结构，比如有哪些类型的字段和主键等。
上述整个SQL整体对应于descriptor。即我们可以认为descriptor是表结构+连接器。
我们可以让不同的表和不同的连接器结合，形成不同的descriptor。这是一个组合关系，我们将在下面看到它们的组合方式。

schema

    # define the source schemasource_schema = Schema.new_builder() \.column("word", DataTypes.STRING()) \.build()

new_builder()会返回一个Schema.Builder对象；
column(self, column_name: str, data_type: Union[str, DataType])方法用于声明该表存在哪些类型、哪些名字的字段，同时返回之前的Builder对象；
最后的build(self)方法返回Schema.Builder对象构造的Schema对象。

descriptor

    # Create a source descriptorsource_descriptor= TableDescriptor.for_connector("filesystem") \.schema(source_schema) \.option('path', input_path) \.format("csv") \.build()

for_connector(connector: str)方法返回一个TableDescriptor.Builder对象；
schema(self, schema: Schema)将上面生成的source_schema 对象和descriptor关联；
option(self, key: Union[str, ConfigOption], value)用于指定一些参数，比如本例用于指定输入文件的路径；
format(self, format: Union[str, ‘FormatDescriptor’], format_option: ConfigOption[str] = None)用于指定内容的格式，这将指导怎么解析和入库；
build(self)方法返回TableDescriptor.Builder对象构造的TableDescriptor对象。

Sink

    # """CREATE TABLE WordsCountTableSink (#         `word` STRING,#         `count` BIGINT,#         PRIMARY KEY (`word`) NOT ENFORCED#     ) WITH (#         'connector' = 'jdbc',#         'url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/words_count_db?useSSL=false',#         'table-name' = 'WordsCountTable',#         'driver'='com.mysql.jdbc.Driver',#         'username'='admin',#         'password'='pwd123'#     );# """

schema

    sink_schema = Schema.new_builder() \.column("word", DataTypes.STRING().not_null()) \.column("count", DataTypes.BIGINT()) \.primary_key("word") \.build()

大部分代码在之前已经解释过了。我们主要关注于区别点：

• primary_key(self, *column_names: str) 用于指定表的主键。
• 主键的类型需要使用调用not_null()，以表明其非空。

descriptor

    # Create a sink descriptorsink_descriptor = TableDescriptor.for_connector("jdbc") \.schema(sink_schema) \.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/words_count_db?useSSL=false") \.option("table-name", "WordsCountTable") \.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") \.option("username", "admin") \.option("password", "pwd123") \.build()

这块代码主要是通过option来设置一些连接器相关的设置。可以看到这是用KV形式设计的，这样就可以让option方法有很大的灵活性以应对不同连接器千奇百怪的设置。

Execute

使用下面的代码将表创建出来，以供后续使用。

t_env.create_table("source", source_descriptor)
tab = t_env.from_path('source')
t_env.create_temporary_table("WordsCountTableSink", sink_descriptor)

    # execute insert# """insert into WordsCountTableSink#     select word, count(1) as `count`#     from source#     group by word# """

    tab.group_by(col('word')) \.select(col('word'), lit(1).count) \.execute_insert("WordsCountTableSink") \.wait()

这儿需要介绍的就是lit。它用于生成一个表达式，诸如sum、max、avg和count等。
execute_insert(self, table_path_or_descriptor: Union[str, TableDescriptor], overwrite: bool = False)用于将之前的计算结果插入到Sink表中

完整代码

import argparse
import logging
import sysfrom pyflink.common import Configuration
from pyflink.table import (EnvironmentSettings, TableEnvironment, Schema)
from pyflink.table.types import DataTypes
from pyflink.table.table_descriptor import TableDescriptor
from pyflink.table.expressions import lit, coldef word_count(input_path):config = Configuration()# write all the data to one fileconfig.set_string('parallelism.default', '1')env_settings = EnvironmentSettings \.new_instance() \.in_batch_mode() \.with_configuration(config) \.build()t_env = TableEnvironment.create(env_settings)# """create table source (#         word STRING#     ) with (#         'connector' = 'filesystem',#         'format' = 'csv',#         'path' = '{}'#     )# """# define the source schemasource_schema = Schema.new_builder() \.column("word", DataTypes.STRING()) \.build()# Create a source descriptorsource_descriptor = TableDescriptor.for_connector("filesystem") \.schema(source_schema) \.option('path', input_path) \.format("csv") \.build()t_env.create_table("source", source_descriptor)# """CREATE TABLE WordsCountTableSink (#         `word` STRING,#         `count` BIGINT,#         PRIMARY KEY (`word`) NOT ENFORCED#     ) WITH (#         'connector' = 'jdbc',#         'url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/words_count_db?useSSL=false',#         'table-name' = 'WordsCountTable',#         'driver'='com.mysql.jdbc.Driver',#         'username'='admin',#         'password'='pwd123'#     );# """# define the sink schemasink_schema = Schema.new_builder() \.column("word", DataTypes.STRING().not_null()) \.column("count", DataTypes.BIGINT()) \.primary_key("word") \.build()# Create a sink descriptorsink_descriptor = TableDescriptor.for_connector("jdbc") \.schema(sink_schema) \.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/words_count_db?useSSL=false") \.option("table-name", "WordsCountTable") \.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") \.option("username", "admin") \.option("password", "pwd123") \.build()t_env.create_temporary_table("WordsCountTableSink", sink_descriptor)# execute insert# """insert into WordsCountTableSink#     select word, count(1) as `count`#     from source#     group by word# """tab = t_env.from_path('source')tab.group_by(col('word')) \.select(col('word'), lit(1).count) \.execute_insert("WordsCountTableSink") \.wait()if __name__ == '__main__':logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO, format="%(message)s")parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--input',dest='input',required=False,help='Input file to process.')argv = sys.argv[1:]known_args, _ = parser.parse_known_args(argv)word_count(known_args.input)

参考资料

• https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/zh/docs/concepts/overview/
• https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/api/python//reference/pyflink.table/descriptors.html

这篇关于0基础学习PyFlink——使用Table API实现SQL功能的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---