
Flink教程之大数据处理:TableAPI与SQL.pdf
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简介:
本PDF教程深入介绍Apache Flink的大数据处理技术,重点讲解Table API和SQL在流处理和批处理中的应用。
### 第一章 整体介绍
#### 21.1 Table API 和 Flink SQL 的定义
#### 21.2 需要引入的依赖项
#### 21.3 两种 planner(old & blink)的区别概述
### 第二章 API 调用
#### 基本程序结构
- 创建表环境
- 在 Catalog 中注册表
- 表(Table)的概念介绍
- 连接到文件系统 (Csv 格式)
- 连接到 Kafka
- 表的查询
- Table API 的调用方法
- SQL 查询执行
#### 数据流转换成表
- 代码表达方式展示
- 数据类型与 Table schema 对应关系说明
#### 创建临时视图(Temporary View)
- 输出表操作
- 输出到文件
- 更新模式 (Update Mode) 设置
- 向 Kafka 发送数据
- 存储至 ElasticSearch
- 写入 MySQL
#### 表转换成 DataStream
- 查询的解释和执行过程介绍
### 第三章 流处理中的特殊概念
#### 流处理与关系代数(表,及 SQL)的区别探讨
- 动态表 (Dynamic Tables) 概念解析
- 流式持续查询的过程分析
- 将流转换成表 (Table)
- 持续查询 (Continuous Query) 机制介绍
- 动态表转换成流的操作
#### 时间特性概述
- 处理时间(Processing Time)定义与应用案例
- 事件时间(Event Time)概念及其使用场景
### 第四章 窗口(Window)
#### 分组窗口 (Group Windows) 类型介绍
- 滚动窗口特点讲解
- 滑动窗口特性说明
- 会话窗口定义及应用案例
#### Over Window 的类型
- 无界的 over window
- 有界的 over window
#### SQL 中的窗口定义方法
- Group Windows 定义
- Over Windows 定义
### 第五章 函数 (Functions)
#### 系统内置函数介绍
##### 用户自定义函数(UDF)讲解
- 注册用户自定义函数 UDF
- 标量函数 (Scalar Functions) 示例
- 表函数(Table Functions) 说明
- 聚合函数(Aggregate Functions) 应用案例
- 表聚合函数(Table Aggregate Functions) 解释
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