Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览

执行主程序后我们会在控制台得到Sink的文件路径，如下：

Sink path : /var/folders/88/8n406qmx2z73qvrzc_rbtv_r0000gn/T/csv_sink_8025014910735142911tem 

Cat 方式查看计算结果，如下：

jinchengsunjcdeMacBook-Pro:FlinkTableApiDemo jincheng.sunjc$ cat /var/folders/88/8n406qmx2z73qvrzc_rbtv_r0000gn/T/csv_sink_8025014910735142911tem 
ShangHai,2017-11-11 02:00:00.0,2017-11-11 02:02:00.0,1 
BeiJing,2017-11-11 02:00:00.0,2017-11-11 02:02:00.0,1 
BeiJing,2017-11-11 02:10:00.0,2017-11-11 02:12:00.0,2 
ShangHai,2017-11-11 04:10:00.0,2017-11-11 04:12:00.0,1 

表格化如上结果：

上面这个端到端的完整示例也可以应用到本篇前面介绍的其他算子示例中，只是大家根据Source和Sink的Schema不同来进行相应的构建即可!

十四、总结

本篇概要的向大家介绍了SQL的由来，Apache Flink SQL 大部分核心功能，并附带了具体的测试数据和测试程序，最后以一个End-to-End的示例展示了如何编写Apache Flink SQL的Job收尾。本篇着重向大家介绍Apache Flink SQL的使用，后续我们再继续探究每个算子的实现原理。

作者：孙金城，花名 金竹，目前就职于阿里巴巴，自2015年以来一直投入于基于Apache Flink的阿里巴巴计算平台Blink的设计研发工作。

【本文为51CTO专栏作者“金竹”原创稿件，转载请联系原作者】

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（编辑：淮北站长网）

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