Apache Flink 中 DataStream 与 Table API 的区别

Question

我是 Apache Flink 的新手，想了解 DataStream 和 Table API 之间的用例。请帮助我了解何时选择 Table API 而不是 DataStream API。

据我了解，可以使用 Table API 完成的事情也可以使用 DataStream API 完成。 API 两者有何不同？

Answer 1

Table API 是一个关系型API，统一了批处理和流处理。相同的查询可以是 运行 静态批处理数据或连续流数据。 Table API 类似于 SQL。查询被优化并转换为 DataSet（批处理）或 DataStream（流式）程序，即 Table API 查询作为 DataStream 程序执行。您可以在用户定义的函数中实现很多自定义逻辑，但 Table API 以关系操作（过滤、投影、连接、聚合）为中心。因此，Table API 主要用于 ETL/data 管道或数据分析应用程序也就不足为奇了。

DataStream API 是一个 API 来实现流处理应用程序并且更通用。大多数逻辑实现为 Java 或 Scala 类。流程功能公开时间和状态，这是任何类型的流应用程序的基本构建块。除了数据管道和分析之外，您还可以使用 DataStream API.

实现事件驱动的应用程序

如果您可以使用 Table API 实现逻辑，那就去做吧。该程序将更容易和更简洁。如果您需要更多控制并有很多自定义逻辑，请使用 DataStream API。顺便说一下，您可以轻松地混合和匹配两个 API，因为 DataStream 可以很容易地转换为 Table，反之亦然。