Flink实时大数据处理技术 课后习题及答案 08

Flink实时大数据处理技术版第8章TableAPI和SQLPAGE288PAGE2891）FlinkTableAPI和SQL有什么区别？2）利用TableAPI&SQL从HBase中读取任意数据并输出到控制台，列出详细实现步骤。3）利用TableAPI&SQL从DataGen连接器中生成模拟数据并将数据写入到HBase，列出详细实现步骤。4）假设有一个数据表orders，其中包含订单信息：CREATETABLEorders(order_idSTRING,user_idSTRING,item_idSTRING,order_timeTIMESTAMP(3),priceDOUBLE)WITH('connector'='...',--指定连接器类型，例如'kafka','filesystem'等--其他连接器相关配置，例如'topic'='...','path'='...'等);i．编写SQL语句计算每个用户的总订单金额。ii．编写SQL语句查询在特定时间范围内（例如：2023-01-01到2023-01-31）的订单总金额。5）假设有一个数据表user_clicks，其中包含用户点击信息：CREATETABLEuser_clicks(click_idSTRING,user_idSTRING,item_idSTRING,category_idSTRING,click_timeTIMESTAMP(3))WITH('connector'='...',--指定连接器类型，例如'kafka','filesystem'等--其他连接器相关配置，例如'topic'='...','path'='...'等);编写SQL查询每个类别（category_id）下点击次数最多的商品及其点击次数。Flink实时大数据处理技术版第8章TableAPI和SQLPAGE288PAGE289参考答案：FlinkTableAPI和SQL有什么区别？在Flink中通过TableAPI和SQL都可以对表进行查询处理，两者的区别在TableAPI是基于Scala和Java语言的查询API，而SQL则主要是以字符串的形式完成，TableAPI的查询不是由字符串指定，而是基于语言中定义的各类方法完成。利用TableAPI&SQL从HBase中读取任意数据并输出到控制台，列出详细实现步骤。创建Flink环境valenv:StreamExecutionEnvironment=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentvaltEnv:TableEnvironment=StreamTableEnvironment.create(env)创建Hbase连接valhbaseContext=tEnv.createHBaseContext("hbase-client","hbaseZooQuorum")创建查询valquery="SELECTcolumn1,column2FROMmyTable"valresultTable=hbaseContext.executeSql(query)将结果打印到控制台resultTable.print()利用TableAPI&SQL从DataGen连接器中生成模拟数据并将数据写入到HBase，列出详细实现步骤objectTableExample{defmain(args:Array[String]):Unit={valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentvaltableEnv=StreamTableEnvironment.create(env)//创建表valsourceDesc=TableDescriptor.forConnector("datagen").option("rows-per-second","2").option(".length","5").option("fields.id.min","1").option("fields.id.max","100").option("fields.score.min","1").option("fields.score.max","100").schema(Schema.newBuilder().column("id","INT").column("name","STRING").column("score","DOUBLE").build).build()tableEnv.createTemporaryTable("student",sourceDesc)//获取表对象valtable=tableEnv.from("student")valresult=table.filter($"score">60)tableEnv.toDataStream(result).print()env.execute()}}首先创建了一个输出表的描述符，其中指定了外部系统的连接器类型（filesystem）和输出文件的路径等信息。然后，使用tableEnv.createTemporaryTable()方法创建一个临时表，并使用schema和TableDescriptor对象指定表的结构和外部系统的相关信息。最后，使用result.insertInto()方法将结果表插入到输出管道中，并使用pipeline.execute()方法将结果表输出到已注册的TableSink中。（在输出前可以使用pipeline.printExplain()方法查看执行计划的详细信息，以确保输出的正确性）假设有一个数据表orders，其中包含订单信息：CREATETABLEorders(order_idSTRING,user_idSTRING,item_idSTRING,order_timeTIMESTAMP(3),priceDOUBLE)WITH('connector'='...',--指定连接器类型，例如'kafka','filesystem'等--其他连接器相关配置，例如'topic'='...','path'='...'等);编写SQL语句计算每个用户的总订单金额。SELECTuser_id,SUM(price)FROMordersGROUPBYuser_id编写SQL语句查询在特定时间范围内（例如：2023-01-01到2023-01-31）的订单总金额。SELECTSUM(price)FROMordersWHEREorder_timeBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-01-31';假设有一个数据表user_clicks，其中包含用户点击信息：CREATETABLEuser_clicks(click_idSTRING,user_idSTRING,item_idSTRING,category_idSTRING,click_timeTIMESTAMP(3))WITH('connector'='...',--指定连接器类型，例如'kafka','filesystem'等--其他连接器相关配置，例如'topic'='...','path'='...'等);编写SQL查询每个类别（category_id）下点击次数最多的商品及其点击次数。SELECTcatego