集成datastreamapi和tableapi

egdjgwm8  于 2021-06-21  发布在  Flink
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除了这个问题,我还创建了这个示例来集成 DataStreamAPI 以及 TableAPI 这次我没有错误,我有两个工作而不是一个,一个是为 DataStreamAPI 运行完美,另一个作业是为 TableAPI 它运行得也很完美,但唯一的问题是永远不会从 DataStreamAPI ,示例:

/*FILTERING NULL IDs*/
        final SingleOutputStreamOperator<Event> stream_filtered = eventsStream
                .filter(new NullidEventsFilterFunction())
                .uid("id_filter_operator")
                .name("Event Filter");

        final StreamTableEnvironment fsTableEnv = StreamTableEnvironment.create(TableEnvironmentConfiguration.getEnv(), fsSettings);
        SingleOutputStreamOperator<String> toTable = stream_filtered.map(x -> x.id).name("Map for table");
        Table source = fsTableEnv.fromDataStream(toTable);
        source.execute(); /*without this line the TableAPI job is not started, but nothing happens if is not there either*/
        DataStream<String> finalRes = fsTableEnv.toAppendStream(source, String.class);
        finalRes.map((MapFunction<String, String>) value -> value)
                .name("Mapping after table")
                .addSink(new SinkFunction<String>() {
            @Override
            public void invoke(String value) {
                LOG.info("Record from table: " + value);
            }
        }).name("Sink after map from table");

        /*STARTING TRANSFORMATIONS*/
        Init.init(stream_filtered);
        env.execute(job_name);

通过这样做,我可以在记录器中看到以下行:

INFO  org.apache.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph        - Source: Custom Source -> Event Mapper -> Watermarks Added -> Event Filter -> Map for table -> SourceConversion(table=[Unregistered_DataStream_5], fields=[f0]) -> SinkConversionToRow -> Sink: Select table sink (1/1) (0d3cd78d35480c44f09603786bf775e7) switched from DEPLOYING to RUNNING.

但没有收到或发出任何记录。
请参见图像以了解 DataStream 工作

看到图片了吗 TableAPI 工作

你知道吗?提前谢谢。谨致问候!

j8ag8udp

j8ag8udp1#

如果您想编写一个以datastreamapi开始和结束的作业,并在中间使用表api,那么下面是一个可以构建的简单示例。
请注意,所涉及的细节在不同的版本中有所变化,这个特定的示例与Flink1.11所编写的一样有效。flip-136:正在改进datastream和tableapi之间的互操作性,使之更加容易。

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;

import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;

public class BackAndForth {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

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

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> rawInput = env.fromElements(
                new Tuple2<>("u2", 0L),
                new Tuple2<>("u1", 5L),
                new Tuple2<>("u2", 1L),
                new Tuple2<>("u3", 1L),
                new Tuple2<>("u1", 0L),
                new Tuple2<>("u1", 3L),
                new Tuple2<>("u2", 2L));

        Table events = tableEnv.fromDataStream(rawInput, $("userId"), $("value"));

        Table results = events
                .select($("userId"), $("value"))
                .where($("value").isGreater(0));

        tableEnv
                .toAppendStream(results, Row.class)
                .print();

        env.execute();
    }
}

您可能会担心,在web ui中,它会显示“已发送的记录:0”和“已接收的记录:0”。这是非常误导的。这些flink度量只测量flink中的记录和字节流,不报告外部系统的任何i/o。这些度量也不报告链接在一起的运算符之间的记录和字节流。这两个作业中的所有内容都是链接的,因此在这种情况下,发送/接收的记录/字节将始终为零。

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