小编给大家分享一下apache flink table api和sql api的外部数据源是什么，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享本文给大家参考一下，希望大家阅读完本文后大有收获，下面叫我们一起去了解一下吧！
“ apache flink的table api与sql api实现对接外部数据源的方法是table connector直连外部数据源，tabel connector将外部的数据源读取到flink中进行计算或者把apache flink的结果写入到外部数据源之中。”
apache flink的table api与sql api在之前已经提及了table source与table sink的方法对实现数据源的注册于结果的写入等。apache flink已经基本实现了对于的数据源的注册于写入的需求，但是仍然不够灵活，用户更加希望的可能是通过配置的方法实现对于不同数据源的选择，并且实现数据的写入。所以apache flink又提供了table connector。
table connector的实现不仅仅能够更好的api与sql client，同时table connector类似与实现了create table 的方法对数据进行了注册，能够实现再不修改代码的情况下实现把数据写入不同的位置。tabel connector方法指定了需要连接table connector对应的descriptor，withformat方法指定了输出或输入的文件格式(csv,json,parquet等)。withschema方法指定了注册在tableenvironment中的表结构。
tableenv.connect(...).withformat(...)
.withschema(...)
.inappendmode() //更新模式
.registertablesource(mytable)
通过以上方法注册数据源后,我们可直接把数据读取或者写入到该表中。这么说来我们可实现类似于像操作dbms表的数据一样操作该表进行数据读取与写入。
在当前的很多云场景中，类似于阿里云，华为云等均提供了实时计算的产品，产品使用sql的方法进行注册，注册指定云厂商的其他产品与存储格式等 withschema ，指定读取的数据结构 withschema 与更新的模式等即可实现数据的读取或计算结果的写入。
create table datahub,stream(name varchar,
age bigint,
birthday bigint
) with (
type='产品',
endpoint='...',
project='...',
topic='...'
...
);
我们在使用时涉及的步骤也大致分为这些，如下代码。connect方法指定了连接对应的desciriptor，withformat指定输出或输入的文件格式，例如json，csv，avro等。withschema用以指定注册在tableenvironment中的表结构。inappendmode指定了数据的更新模式。最终通过registertablesource方法将这次外部数据源注册到tableenvironment中，用以进行查询计算。
talbenv.connect(...).withformat(...)
.withschema(...)
.inappendmode()
.registertablesource(tablename)
以上是“apache flink table api和sql api的外部数据源是什么”本文的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！