68｜new tablesource & tablesink api-Flink核心技术与实战(下)

当前位置:　首页>> 技术小册>> Flink核心技术与实战(下)

### 章节 68：New TableSource & TableSink API

在Apache Flink的广阔生态系统中，流处理与批处理的统一处理能力，以及对复杂事件处理（CEP）的支持，使得它成为处理大规模数据流的强大工具。随着Flink的不断发展，其Table API与SQL支持也在不断进化，为用户提供了更加直观和灵活的方式来定义数据流转换。本章节将深入探讨Flink中引入的新`TableSource`与`TableSink` API，这些API作为连接外部数据源与Flink表（Table）的桥梁，极大地扩展了Flink的数据处理能力与应用场景。

#### 一、引言

在Flink 1.12及以后版本中，为了进一步提升Table API与SQL的灵活性和可扩展性，Apache Flink对`TableSource`和`TableSink`接口进行了重大更新。这些更新不仅简化了自定义数据源和输出格式的实现，还增强了类型安全性，使得开发者能够更加高效地集成外部系统。通过新的API，Flink能够更紧密地与各种数据源和存储系统（如关系数据库、NoSQL数据库、消息队列等）集成，从而满足多样化的数据处理需求。

#### 二、旧版`TableSource`与`TableSink`的局限性

在深入探讨新API之前，有必要先回顾一下旧版`TableSource`与`TableSink`接口的一些局限性。旧版API通常要求开发者手动处理数据类型的映射、序列化与反序列化，以及数据流的分区和并行性设置，这些工作既繁琐又容易出错。此外，旧版API在类型安全方面存在不足，常常需要开发者在运行时通过异常来发现类型不匹配等问题。

#### 三、新`TableSource` API

##### 3.1 核心概念

新`TableSource` API的核心在于引入了`DynamicTableSource`接口，它代表了可以动态生成表的数据源。与旧版API相比，`DynamicTableSource`提供了更加丰富的元数据信息和更强的灵活性，能够动态地根据查询条件调整数据加载策略。

##### 3.2 关键组件

- **`ScanTableSource`**：用于读取静态表数据的旧有接口在新API中依然存在，但更多时候被`DynamicTableSource`所替代。
- **`DynamicTableSource`**：新引入的接口，支持根据查询条件动态生成表结构。它包含了`getScannedTable`方法，该方法根据查询的上下文（如分区键、过滤条件等）返回一个`BaseTable`对象，该对象描述了表的逻辑结构和数据访问方式。
- **`DiscoverableTableSource`**：可选接口，用于在Flink的Catalog中自动发现并注册表源。

##### 3.3 实现步骤

1. **定义数据源**：根据数据源的特点，选择合适的接口进行实现。如果是静态数据源，可以选择实现`ScanTableSource`；如果是动态数据源，则实现`DynamicTableSource`。
2. **实现数据源逻辑**：在`DynamicTableSource`的`getScannedTable`方法中，根据查询条件构建并返回`BaseTable`对象。这包括定义表的列名、数据类型、统计信息等。
3. **注册数据源**：将实现好的`TableSource`注册到Flink的Catalog中，或者直接在创建表时使用。

#### 四、新`TableSink` API

##### 4.1 核心概念

与`TableSource`类似，新`TableSink` API也引入了`DynamicTableSink`接口，用于支持将数据动态写入到外部存储系统中。与旧版API相比，新API提供了更丰富的元数据信息和更强的类型安全性。

##### 4.2 关键组件

- **`AppendTableSink`**、**`RetractTableSink`**、**`UpsertTableSink`**：这些接口分别对应了追加、撤回和更新（upsert）三种不同的数据写入模式。在新API中，它们被整合进了`DynamicTableSink`，但各自的特性仍然得到保留。
- **`DynamicTableSink`**：新引入的接口，支持根据数据的特点和写入需求动态调整写入策略。它包含了`consumeDataStream`方法，该方法接受一个`DataStream<RowData>`作为输入，并定义了如何将流数据写入外部存储。

##### 4.3 实现步骤

1. **选择写入模式**：根据数据写入的需求（如仅追加、需要撤回旧数据或支持更新操作），选择合适的写入模式接口进行实现。
2. **实现写入逻辑**：在`DynamicTableSink`的`consumeDataStream`方法中，定义如何将输入的`DataStream<RowData>`转换为外部存储系统能够识别的格式，并执行写入操作。
3. **配置并注册Sink**：配置好`TableSink`的相关参数（如连接信息、格式设置等），并将其注册到Flink的Catalog中，或者直接在创建表时使用。

#### 五、实战案例：集成自定义数据源与Sink

假设我们需要将Flink处理的数据实时写入到一个自定义的NoSQL数据库中，并且这个数据库支持upsert操作。以下是基于新`TableSink` API的实现步骤：

1. **定义NoSQL数据库的UpsertTableSink**：
   - 实现`DynamicTableSink`接口，并特别关注`consumeDataStream`方法的实现。
   - 在`consumeDataStream`方法中，将`DataStream<RowData>`转换为NoSQL数据库能够识别的数据格式，并调用数据库的upsert API进行写入。

2. **注册NoSQL数据库的TableSink**：
   - 在Flink的Catalog中注册该`TableSink`，或者在DDL语句中直接指定其配置。

3. **编写Flink SQL查询**：
   - 使用Flink SQL编写查询语句，指定数据源和之前注册的NoSQL数据库作为Sink。
   - 执行查询，观察数据是否成功写入NoSQL数据库。

#### 六、总结与展望

新`TableSource`与`TableSink` API的引入，不仅简化了Flink与外部数据源和存储系统的集成过程，还增强了类型安全性和灵活性。通过这些API，开发者可以更加高效地构建复杂的数据处理流水线，满足多样化的业务需求。未来，随着Flink社区的不断发展，我们可以期待这些API将支持更多种类的数据源和存储系统，进一步拓展Flink的应用场景和边界。

该分类下的相关小册推荐：

Flink核心技术与实战(上)

Apache面试指南

Apache-Shiro指南