1.创建表环境
? 对于 Flink 这样的流处理框架来说，数据流和表在结构上还是有所区别的。所以使用 Table
API 和 SQL 需要一个特别的运行时环境，这就是所谓的“表环境”（TableEnvironment）。它主
要负责：
（1）注册 Catalog 和表；
（2）执行 SQL 查询；
（3）注册用户自定义函数（UDF）；
（4）DataStream 和表之间的转换。
? 这里的 Catalog 就是“目录”，与标准 SQL 中的概念是一致的，主要用来管理所有数据库（database）和表（table）的元数据（metadata）。通过 Catalog 可以方便地对数据库和表进行查询的管理，所以可以认为我们所定义的表都会“挂靠”在某个目录下，这样就可以快速检索。在表环境中可以由用户自定义 Catalog，并在其中注册表和自定义函数（UDF）。默认的 Catalog就叫作 default_catalog。
? 每个表和 SQL 的执行，都必须绑定在一个表环境（TableEnvironment）中。TableEnvironment是 Table API 中提供的基本接口类，可以通过调用静态的 create()方法来创建一个表环境实例。方法需要传入一个环境的配置参数 EnvironmentSettings，它可以指定当前表环境的执行模式和计划器（planner）。执行模式有批处理和流处理两种选择，默认是流处理模式；计划器默认使用 blink planner。
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
308EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
.newInstance()
.inStreamingMode()
.build();
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);
对于流处理场景，其实默认配置就完全够用了。所以我们也可以用另一种更加简单的方式来创建表环境：
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
这 里 我 们 引 入 了 一 个 “ 流 式 表 环 境 ”（ StreamTableEnvironment ）， 它 是 继 承 自TableEnvironment 的子接口。调用它的 create()方法，只需要直接将当前的流执行环境（StreamExecutionEnvironment）传入，就可以创建出对应的流式表环境了。
2.创建表
? 表（Table）是我们非常熟悉的一个概念，它是关系型数据库中数据存储的基本形式，也是 SQL 执行的基本对象。Flink 中的表概念也并不特殊，是由多个“行”数据构成的，每个行（Row）又可以有定义好的多个列（Column）字段；整体来看，表就是固定类型的数据组成的二维矩阵。
? 为了方便地查询表，表环境中会维护一个目录（Catalog）和表的对应关系。所以表都是通过 Catalog 来进行注册创建的。表在环境中有一个唯一的 ID，由三部分组成：目录（catalog）名，数据库（database）名，以及表名。在默认情况下，目录名为 default_catalog，数据库名为default_database。所以如果我们直接创建一个叫作 MyTable 的表，它的 ID 就是：default_catalog.default_database.MyTable
? 具体创建表的方式，有通过连接器（connector）和虚拟表（virtual tables）两种。
- 连接器表（Connector Tables）
? 最直观的创建表的方式，就是通过连接器（connector）连接到一个外部系统，然后定义出对应的表结构。例如我们可以连接到 Kafka 或者文件系统，将存储在这些外部系统的数据以“表”的形式定义出来，这样对表的读写就可以通过连接器转换成对外部系统的读写了。当我们在表环境中读取这张表，连接器就会从外部系统读取数据并进行转换；而当我们向这张表写入数据，连接器就会将数据输出（Sink）到外部系统中。
? 在代码中，我们可以调用表环境的 executeSql()方法，可以传入一个 DDL 作为参数执行SQL 操作。这里我们传入一个 CREATE 语句进行表的创建，并通过 WITH 关键字指定连接到外部系统的连接器：
tableEnv.executeSql("CREATE [TEMPORARY] TABLE MyTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
这里没有定义 Catalog 和 Database ， 所 以 都 是 默 认 的 ， 表 的 完 整 ID 就 是default_catalog.default_database.MyTable。如果希望使用自定义的目录名和库名，可以在环境中进行设置：
tEnv.useCatalog("custom_catalog");
tEnv.useDatabase("custom_database");
这样我们创建的表完整 ID 就变成了 custom_catalog.custom_database.MyTable。之后在表环境中创建的所有表，ID 也会都以 custom_catalog.custom_database 作为前缀。
- 虚拟表（Virtual Tables）
? 在环境中注册之后，我们就可以在 SQL 中直接使用这张表进行查询转换了。
Table newTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM MyTable... ");
? 这里调用了表环境的 sqlQuery()方法，直接传入一条 SQL 语句作为参数执行查询，得到的结果是一个 Table 对象。Table 是 Table API 中提供的核心接口类，就代表了一个 Java 中定义的表实例。得到的 newTable 是一个中间转换结果，如果之后又希望直接使用这个表执行 SQL，又该怎么做呢？由于 newTable 是一个 Table 对象，并没有在表环境中注册；所以我们还需要将这个中间结果表注册到环境中，才能在 SQL 中使用：
tableEnv.createTemporaryView("NewTable", newTable);
? 我们发现，这里的注册其实是创建了一个“虚拟表”（Virtual Table）。这个概念与 SQL 语法中的视图（View）非常类似，所以调用的方法也叫作创建“虚拟视图”（createTemporaryView）。视图之所以是“虚拟”的，是因为我们并不会直接保存这个表的内容，并没有“实体”；只是在用到这张表的时候，会将它对应的查询语句嵌入到 SQL 中。
? 注册为虚拟表之后，我们就又可以在 SQL 中直接使用 NewTable 进行查询转换了。不难看到，通过虚拟表可以非常方便地让 SQL 分步骤执行得到中间结果，这为代码编写提供了很大的便利。
3.输出表
? 表的创建和查询，就对应着流处理中的读取数据源（Source）和转换（Transform）；而最后一个步骤 Sink，也就是将结果数据输出到外部系统，就对应着表的输出操作。在代码上，输出一张表最直接的方法，就是调用 Table 的方法 executeInsert()方法将一个Table 写入到注册过的表中，方法传入的参数就是注册的表名。
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE OutputTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
Table result = ...
result.executeInsert("OutputTable");
? 在底层，表的输出是通过将数据写入到 TableSink 来实现的。TableSink 是 Table API 中提供的一个向外部系统写入数据的通用接口，可以支持不同的文件格式（比如 CSV、Parquet）、存储数据库（比如 JDBC、HBase、Elasticsearch）和消息队列（比如 Kafka）。它有些类似于DataStream API 中调用 addSink()方法时传入的 SinkFunction，有不同的连接器对它进行了实现。
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