Flink-源码学习-FlinkSQL&Table-Table 体系-架构设计

一、概述

Table 是 Flink Table API 的核心操作对象，提供了流批统一的数据操作行为定义。对于批处理 Table 是静态表，对于流计算 Table 是动态表。动态表在 Flink 中抽象为 Table 接口。与表示批处理数据的静态表相比，动态表随时间而变化。将 SQL 查询作用于动态表，查询会持续执行而不会终止，叫作连续查询。

以 $Count$ 运算为例，对于静态表而言，$Count$ 是一个确定的值，而连续查询则会随着数据持续进入动态表，持续不断地更新 $Count$ 结果。从这个角度来说，流上的 SQL 实际上给出的总是中间结果。

二、Table Source

TableSource 提供了从外部系统（消息队列，KV 存储，数据库，文件系统等）接入数据，之后洼册到 TableEnvironment 中，然后可以通过 Table API 或者 SQL 进行查询。

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Flink-源码学习-FlinkSQL&Table-Table 体系-Connector-TableSource

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三、Table

3.1. 架构设计

3.1.1. Table

Table 是 Table API 的核心接口，提供了常见的 SQL 数据操作接口。

3.1.2. TableImpl

如同 DataStream，Table 也有各种不同的变体，在 Flink 中的 DQL 查询语义中有7种可以相互转换的 Table，不同类型的 Table 之间的转换关系如图所示:

四、Table Sink

TableSink 提供了将 Flink 内部注册的 Table 中的数据写出到外部系统(Es,Hbase;消息队列数据库，文件系统等)

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五、总结