小編給大家分享一下apache flink table api和sql api的外部數據源是什么，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！
“apache flink的table api與sql api實現對接外部數據源的方式是table connector直連外部數據源，tabel connector將外部的數據源讀取到flink中進行計算或者把apache flink的結果寫入到外部數據源之中?！?br>apache flink的table api與sql api在之前已經提到了table source與table sink的方式對實現數據源的注冊于結果的寫入等。apache flink已經基本實現了對于的數據源的注冊于寫入的需求，但是仍然不夠靈活，用戶更加希望的可能是通過配置的方式實現對于不同數據源的選擇，并且實現數據的寫入。所以apache flink又提供了table connector。
table connector的實現不僅僅能夠更好的api與sql client，同時table connector類似與實現了create table 的方式對數據進行了注冊，能夠實現再不修改代碼的情況下實現把數據寫入不同的位置。tabel connector方法指定了需要連接table connector對應的descriptor，withformat方式指定了輸出或輸入的文件格式(csv,json,parquet等)。withschema方法指定了注冊在tableenvironment中的表結構。
tableenv.connect(…)
.withformat(…)
.withschema(…)
.inappendmode() //更新模式
.registertablesource(\”mytable\”)
通過以上方式注冊數據源后,我們可以直接把數據讀取或者寫入到該表中。也就是說我們可以實現類似于像操作dbms表的數據一樣操作該表進行數據讀取與寫入。
在當前的很多云場景中，類似于阿里云，華為云等均提供了實時計算的產品，產品使用sql的方式進行注冊，注冊指定云廠商的其他產品與存儲格式等 withschema ，指定讀取的數據結構 withschema 與更新的模式等即可實現數據的讀取或計算結果的寫入。
create table datahub_stream(
name varchar,
age bigint,
birthday bigint
) with (
type=\’產品\’,
endpoint=\’…\’,
project=\’…\’,
topic=\’…\’
…
);
我們在使用時涉及的步驟也大致分為這些，如下代碼。connect方法指定了連接對應的desciriptor，withformat指定輸出或輸入的文件格式，例如json，csv，avro等。withschema用以指定注冊在tableenvironment中的表結構。inappendmode指定了數據的更新模式。最終通過registertablesource方法將本次外部數據源注冊到tableenvironment中，用以進行查詢計算。
talbenv.connect(…)
.withformat(…)
.withschema(…)
.inappendmode()
.registertablesource(\”tablename\”)
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