前言
我们知道，DataStream 是flink流式数据处理中一个非常重要的数据结构，可以将DataStream转换成许多其他的数据类型，进而做灵活的数据处理，同样基于DataStream 可以转为 Table ，这就非常厉害了；
举例来说，当通过文件读取的方式，将CSV文件读取成为DataStream 之后，再将DataStream 转换为Table，就可以使用Table下的各种API做数据上的进一步处理了，这就给诸如数据过滤，数据聚合统计等操作带来了非常大的便利性；
关于将 Table 转换成 DataStream相关理论知识总结
- 表可以转换为 DataStream 或 DataSet ，这样自定义流处理或批处理程序就可以继续在 Table API 或 SQL 查询的结果上运行了；
- 将表转换为 DataStream 或 DataSet 时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的数据类型；
- 表作为流式查询的结果，是动态更新的；
- 转换有两种转换模式：追加（Append）模式和撤回（Retract）模式
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。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 举报，一经查实，本站将立刻删除。
文章由极客之音整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/143295.html
