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1.分层API

最顶层：Table API/SQL，基于表来进行数据处理

中间层：核心层，DataStream API，流批一体的API

最底层：状态、时间等

2.方法

#1.executeSql
执行SQL语句，SQL语句：任何SQL都能执行

#2.createTemporaryTable
创建临时表

#3.from
读取某一张表

#4.groupBy
分组

#5.executeInsert
执行插入

#6.sqlQuery
只能执行查询的SQL（select语句）

3.创建方式

#1.方式一，推荐
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env)

#2.方式二，不推荐
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().inBatchMode().build();
TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(settings);

4.Flink中的表

Flink中的表分为三种：

• 临时表

• 永久表

• 外部表

4.1临时表

临时表，就是一张在内存中被临时创建的表，不会永久存储。

它会随着进程/代码的执行而创建，随着任务的执行完成而销毁。

Flink中很多时候都是临时表。不会存储数据。

注意：Flink没有内部表的说法。和Hive不一样。

它只在这个进程中有效。别的用户看不到。

4.2永久表

Flink除了临时表之外，也有永久表。

永久表没办法直接创建，而必须依赖外部的catalog来创建。

catalog：元数据库

Hive的元数据库：MySQL中。

Flink的元数据库：在Flink的catalog中。

Hive表的层级关系：databas_name.table_name（库名.表名）

Flink表的层级关系：catalog_name.databas_name.table_name（元数据库名.库名.表名）

说明：Flink中永久表用的很少，除了Flink整合Hive，需要创建catalog来保存HIve中的表之外，其他地方用的很少。

我们了解即可。

4.3外部表

Flink基本上是外部表。因为Flink通过表来映射（读取）外部的数据源。

外部表就是用来映射外部数据源的。比如：MySQL、Kafka、FileSystem、Socket数据源等。

通过表的connector来进行映射。