Flink1.9合并了Blink的代码,也就意味着我们在使用Table API 开发程序的时候,可以选在两种不同的执行计划。
一种是原来的Flink的执行计划。
一种是Blink的执行计划。
截止到1.9的版本,虽然集成了Blink的执行计划,但是并不建议在生产中使用。
Flink的执行计划,统称为Oldplanner
// **********************
// FLINK STREAMING QUERY
// **********************
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings
import org.apache.flink.table.api.scala.StreamTableEnvironment
val fsSettings = EnvironmentSettings.newInstance().uSEOldplanner().inStreamingMode().build()
val fsEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val fsTableEnv = StreamTableEnvironment.create(fsEnv, fsSettings)
// or val fsTableEnv = TableEnvironment.create(fsSettings)
// ******************
// FLINK BATCH QUERY
// ******************
import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
import org.apache.flink.table.api.scala.BatchTableEnvironment
val fbEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val fbTableEnv = BatchTableEnvironment.create(fbEnv)
Blink的执行计划,统称BlinkPlanner
// ********************** // BLINK STREAMING QUERY // ********************** import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings import org.apache.flink.table.api.scala.StreamTableEnvironment val bsEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val bsSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build() val bsTableEnv = StreamTableEnvironment.create(bsEnv, bsSettings) // or val bsTableEnv = TableEnvironment.create(bsSettings) // ****************** // BLINK BATCH QUERY // ****************** import org.apache.flink.table.api.{EnvironmentSettings, TableEnvironment} val bbSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inBatchMode().build() val bbTableEnv = TableEnvironment.create(bbSettings)
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 [email protected] 举报,一经查实,本站将立刻删除。