24、Flink 的table api与sql之Catalogs（java api操作数据库、表）-2
  nNPyvzOmRTFq 2023年11月02日 29 0



文章目录

  • Flink 系列文章
  • 五、Catalog API
  • 1、数据库操作
  • 1）、jdbccatalog示例
  • 2）、hivecatalog示例-查询指定数据库下的表名称
  • 3）、hivecatalog示例-创建database
  • 2、表操作


本文简单介绍了通过java api操作数据库、表，分别提供了具体可运行的例子。
本文依赖flink和hive、hadoop集群能正常使用。
本文分为2个部分，即数据库操作、表操作。
本文示例java api的实现是通过Flink 1.13.5版本做的示例，SQL 如果没有特别说明则是Flink 1.17版本。

五、Catalog API

1、数据库操作

下文列出了一般的数据库操作，示例是以jdbccatalog为示例，flink的版本是1.17.0。

// create database
catalog.createDatabase("mydb", new CatalogDatabaseImpl(...), false);

// drop database
catalog.dropDatabase("mydb", false);

// alter database
catalog.alterDatabase("mydb", new CatalogDatabaseImpl(...), false);

// get databse
catalog.getDatabase("mydb");

// check if a database exist
catalog.databaseExists("mydb");

// list databases in a catalog
catalog.listDatabases("mycatalog");

1）、jdbccatalog示例

  • pom.xml
<properties>
		<encoding>UTF-8</encoding>
		<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
		<maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
		<maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
		<java.version>1.8</java.version>
		<scala.version>2.12</scala.version>
		<flink.version>1.17.0</flink.version>
	</properties>

	<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>jdk.tools</groupId>
			<artifactId>jdk.tools</artifactId>
			<version>1.8</version>
			<scope>system</scope>
			<systemPath>${JAVA_HOME}/lib/tools.jar</systemPath>
		</dependency>
		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-clients -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-clients</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-scala_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-java</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-streaming-scala_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-streaming-java</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
			<scope>provided</scope>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-table-api-java-bridge</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
			<scope>provided</scope>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-table-planner_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
			<scope>test</scope>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-table-common</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-connector-jdbc</artifactId>
			<version>3.1.0-1.17</version>
			<scope>provided</scope>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-csv</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-json</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>mysql</groupId>
			<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
			<version>5.1.38</version>
		</dependency>
		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-table-planner -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-table-planner_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
			<scope>test</scope>
		</dependency>

		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-table-planner-loader -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-table-planner-loader</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
			<scope>provided</scope>
		</dependency>
		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-table-runtime -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-table-runtime</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
			<scope>provided</scope>
		</dependency>


	</dependencies>
  • java
import java.util.List;

import org.apache.flink.connector.jdbc.catalog.JdbcCatalog;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.catalog.Catalog;
import org.apache.flink.table.catalog.exceptions.CatalogException;
import org.apache.flink.table.catalog.exceptions.DatabaseNotExistException;

/**
 * @author alanchan
 *
 */
public class TestJdbcCatalogDemo {

	/**
	 * @param args
	 * @throws DatabaseNotExistException
	 * @throws CatalogException
	 */
	public static void main(String[] args) throws CatalogException, DatabaseNotExistException {
		// env
		StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
		StreamTableEnvironment tenv = StreamTableEnvironment.create(env);
		// public JdbcCatalog(
		// String catalogName,
		// String defaultDatabase,
		// String username,
		// String pwd,
		// String baseUrl)

		// CREATE CATALOG alan_catalog WITH(
		// 'type' = 'jdbc',
		// 'default-database' = 'test?useSSL=false',
		// 'username' = 'root',
		// 'password' = 'root',
		// 'base-url' = 'jdbc:mysql://192.168.10.44:3306'
		// );
		Catalog catalog = new JdbcCatalog("alan_catalog", "test?useSSL=false", "root", "123456", "jdbc:mysql://192.168.10.44:3306");

		// Register the catalog
		tenv.registerCatalog("alan_catalog", catalog);

		List<String> tables = catalog.listTables("test"); 
//		System.out.println("test tables:" + tables
		for (String table : tables) {
			System.out.println("Database：test  tables："+table);
		}
	}

}
  • 运行结果
Database：test  tables：allowinsert
Database：test  tables：author
Database：test  tables：batch_job_execution
Database：test  tables：batch_job_execution_context
Database：test  tables：batch_job_execution_params
Database：test  tables：batch_job_execution_seq
Database：test  tables：batch_job_instance
Database：test  tables：batch_job_seq
Database：test  tables：batch_step_execution
Database：test  tables：batch_step_execution_context
Database：test  tables：batch_step_execution_seq
Database：test  tables：book
Database：test  tables：customertest
Database：test  tables：datax_user
Database：test  tables：dm_sales
Database：test  tables：dms_attach_t
Database：test  tables：dx_user
Database：test  tables：dx_user_copy
Database：test  tables：employee
Database：test  tables：hibernate_sequence
Database：test  tables：permissions
Database：test  tables：person
Database：test  tables：personinfo
Database：test  tables：role
Database：test  tables：studenttotalscore
Database：test  tables：t_consume
Database：test  tables：t_czmx_n
Database：test  tables：t_kafka_flink_user
Database：test  tables：t_merchants
Database：test  tables：t_recharge
Database：test  tables：t_user
Database：test  tables：t_withdrawal
Database：test  tables：updateonly
Database：test  tables：user

2）、hivecatalog示例-查询指定数据库下的表名称

本示例需要在有hadoop和hive环境执行，本示例是打包执行jar文件。
关于flink与hive的集成请参考：42、Flink 的table api与sql之Hive Catalog

  • pom.xml
<properties>
		<encoding>UTF-8</encoding>
		<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
		<maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
		<maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
		<java.version>1.8</java.version>
		<scala.version>2.12</scala.version>
		<flink.version>1.13.6</flink.version>
	</properties>

	<dependencies>
			<dependency>
			<groupId>jdk.tools</groupId>
			<artifactId>jdk.tools</artifactId>
			<version>1.8</version>
			<scope>system</scope>
			<systemPath>${JAVA_HOME}/lib/tools.jar</systemPath>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-clients_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-scala_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-java</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-streaming-scala_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<!-- flink执行计划,这是1.9版本之前的 -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-table-planner_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<!-- blink执行计划,1.11+默认的 -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-table-planner-blink_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-table-common</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>

		<!-- flink连接器 -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-sql-connector-kafka_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-csv</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-json</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-connector-hive_2.12</artifactId>
			<version>${flink.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.hive</groupId>
			<artifactId>hive-metastore</artifactId>
			<version>2.1.0</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.hive</groupId>
			<artifactId>hive-exec</artifactId>
			<version>3.1.2</version>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-shaded-hadoop-2-uber</artifactId>
			<version>2.7.5-10.0</version>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>mysql</groupId>
			<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
			<version>5.1.38</version>
			<!--<version>8.0.20</version> -->
		</dependency>

		<!-- 高性能异步组件：Vertx -->
		<dependency>
			<groupId>io.vertx</groupId>
			<artifactId>vertx-core</artifactId>
			<version>3.9.0</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>io.vertx</groupId>
			<artifactId>vertx-jdbc-client</artifactId>
			<version>3.9.0</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>io.vertx</groupId>
			<artifactId>vertx-redis-client</artifactId>
			<version>3.9.0</version>
		</dependency>

		<!-- 日志 -->
		<dependency>
			<groupId>org.slf4j</groupId>
			<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
			<version>1.7.7</version>
			<scope>runtime</scope>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>log4j</groupId>
			<artifactId>log4j</artifactId>
			<version>1.2.17</version>
			<scope>runtime</scope>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>com.alibaba</groupId>
			<artifactId>fastjson</artifactId>
			<version>1.2.44</version>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.projectlombok</groupId>
			<artifactId>lombok</artifactId>
			<version>1.18.2</version>
			<scope>provided</scope>
		</dependency>

	</dependencies>

	<build>
		<sourceDirectory>src/main/java</sourceDirectory>
		<plugins>
			<!-- 编译插件 -->
			<plugin>
				<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
				<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
				<version>3.5.1</version>
				<configuration>
					<source>1.8</source>
					<target>1.8</target>
					<!--<encoding>${project.build.sourceEncoding}</encoding> -->
				</configuration>
			</plugin>
			<plugin>
				<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
				<artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
				<version>2.18.1</version>
				<configuration>
					<useFile>false</useFile>
					<disableXmlReport>true</disableXmlReport>
					<includes>
						<include>**/*Test.*</include>
						<include>**/*Suite.*</include>
					</includes>
				</configuration>
			</plugin>
			<!-- 打包插件(会包含所有依赖) -->
			<plugin>
				<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
				<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
				<version>2.3</version>
				<executions>
					<execution>
						<phase>package</phase>
						<goals>
							<goal>shade</goal>
						</goals>
						<configuration>
							<filters>
								<filter>
									<artifact>*:*</artifact>
									<excludes>
										<!-- zip -d learn_spark.jar META-INF/*.RSA META-INF/*.DSA META-INF/*.SF -->
										<exclude>META-INF/*.SF</exclude>
										<exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
										<exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
									</excludes>
								</filter>
							</filters>
							<transformers>
								<transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
									<!-- 设置jar包的入口类(可选) -->
									<mainClass> org.table_sql.TestHiveCatalogDemo</mainClass>
								</transformer>
							</transformers>
						</configuration>
					</execution>
				</executions>
			</plugin>
		</plugins>
	</build>
  • java
import java.util.List;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.catalog.exceptions.CatalogException;
import org.apache.flink.table.catalog.exceptions.DatabaseNotExistException;
import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;

/**
 * @author alanchan
 *
 */
public class TestHiveCatalogDemo {

	/**
	 * @param args
	 * @throws DatabaseNotExistException 
	 * @throws CatalogException 
	 */
	public static void main(String[] args) throws CatalogException, DatabaseNotExistException {
		StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
		StreamTableEnvironment tenv = StreamTableEnvironment.create(env);

		String name = "alan_hive";
		// testhive 数据库名称
		String defaultDatabase = "testhive";
		String hiveConfDir = "/usr/local/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/conf";

		HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog(name, defaultDatabase, hiveConfDir);
		tenv.registerCatalog("alan_hive", hiveCatalog);
		// 使用注册的catalog
		tenv.useCatalog("alan_hive");

		List<String> tables = hiveCatalog.listTables(defaultDatabase); // tables should contain "test"
//		System.out.println("test tables:" + tables
		for (String table : tables) {
			System.out.println("Database：testhive  tables：" + table);
		}
	}

}
  • 运行结果
################hive查询结果##################
0: jdbc:hive2://server4:10000> use testhive;
No rows affected (0.021 seconds)
0: jdbc:hive2://server4:10000> show tables;
+-----------------------+
|       tab_name        |
+-----------------------+
| apachelog             |
| col2row1              |
| col2row2              |
| cookie_info           |
| dual                  |
| dw_zipper             |
| emp                   |
| employee              |
| employee_address      |
| employee_connection   |
| ods_zipper_update     |
| row2col1              |
| row2col2              |
| singer                |
| singer2               |
| student               |
| student_dept          |
| student_from_insert   |
| student_hdfs          |
| student_hdfs_p        |
| student_info          |
| student_local         |
| student_partition     |
| t_all_hero_part_msck  |
| t_usa_covid19         |
| t_usa_covid19_p       |
| tab1                  |
| tb_dept01             |
| tb_dept_bucket        |
| tb_emp                |
| tb_emp01              |
| tb_emp_bucket         |
| tb_json_test1         |
| tb_json_test2         |
| tb_login              |
| tb_login_tmp          |
| tb_money              |
| tb_money_mtn          |
| tb_url                |
| the_nba_championship  |
| tmp_1                 |
| tmp_zipper            |
| user_dept             |
| user_dept_sex         |
| users                 |
| users_bucket_sort     |
| website_pv_info       |
| website_url_info      |
+-----------------------+
48 rows selected (0.027 seconds)


################flink查询结果##################
[alanchan@server2 bin]$ flink run  /usr/local/bigdata/flink-1.13.5/examples/table/table_sql-0.0.1-SNAPSHOT.jar
Database：testhive  tables：student
Database：testhive  tables：user_dept
Database：testhive  tables：user_dept_sex
Database：testhive  tables：t_all_hero_part_msck
Database：testhive  tables：student_local
Database：testhive  tables：student_hdfs
Database：testhive  tables：student_hdfs_p
Database：testhive  tables：tab1
Database：testhive  tables：student_from_insert
Database：testhive  tables：student_info
Database：testhive  tables：student_dept
Database：testhive  tables：student_partition
Database：testhive  tables：emp
Database：testhive  tables：t_usa_covid19
Database：testhive  tables：t_usa_covid19_p
Database：testhive  tables：employee
Database：testhive  tables：employee_address
Database：testhive  tables：employee_connection
Database：testhive  tables：dual
Database：testhive  tables：the_nba_championship
Database：testhive  tables：tmp_1
Database：testhive  tables：cookie_info
Database：testhive  tables：website_pv_info
Database：testhive  tables：website_url_info
Database：testhive  tables：users
Database：testhive  tables：users_bucket_sort
Database：testhive  tables：singer
Database：testhive  tables：apachelog
Database：testhive  tables：singer2
Database：testhive  tables：tb_url
Database：testhive  tables：row2col1
Database：testhive  tables：row2col2
Database：testhive  tables：col2row1
Database：testhive  tables：col2row2
Database：testhive  tables：tb_json_test1
Database：testhive  tables：tb_json_test2
Database：testhive  tables：tb_login
Database：testhive  tables：tb_login_tmp
Database：testhive  tables：tb_money
Database：testhive  tables：tb_money_mtn
Database：testhive  tables：tb_emp
Database：testhive  tables：dw_zipper
Database：testhive  tables：ods_zipper_update
Database：testhive  tables：tmp_zipper
Database：testhive  tables：tb_emp01
Database：testhive  tables：tb_emp_bucket
Database：testhive  tables：tb_dept01
Database：testhive  tables：tb_dept_bucket

3）、hivecatalog示例-创建database

本示例着重在于演示如何创建database，其如何构造函数来创建database。

  • pom.xml
    参考示例2
  • java
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.catalog.CatalogDatabase;
import org.apache.flink.table.catalog.CatalogDatabaseImpl;
import org.apache.flink.table.catalog.exceptions.CatalogException;
import org.apache.flink.table.catalog.exceptions.DatabaseAlreadyExistException;
import org.apache.flink.table.catalog.exceptions.DatabaseNotExistException;
import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;

/**
 * @author alanchan
 *
 */
public class TestHiveCatalogDemo {

	/**
	 * @param args
	 * @throws DatabaseNotExistException
	 * @throws CatalogException
	 * @throws DatabaseAlreadyExistException
	 */
	public static void main(String[] args) throws CatalogException, DatabaseNotExistException, DatabaseAlreadyExistException {
		StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
		StreamTableEnvironment tenv = StreamTableEnvironment.create(env);

		String name = "alan_hive";
		// testhive 数据库名称
		String defaultDatabase = "testhive";
		String hiveConfDir = "/usr/local/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/conf";

		HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog(name, defaultDatabase, hiveConfDir);
		tenv.registerCatalog("alan_hive", hiveCatalog);
		// 使用注册的catalog
		tenv.useCatalog("alan_hive");

		List<String> tables = hiveCatalog.listTables(defaultDatabase);
		for (String table : tables) {
			System.out.println("Database：testhive  tables：" + table);
		}

//	    public CatalogDatabaseImpl(Map<String, String> properties, @Nullable String comment) {
//	        this.properties = checkNotNull(properties, "properties cannot be null");
//	        this.comment = comment;
//	    }
		Map<String, String> properties = new HashMap();
		CatalogDatabase cd = new CatalogDatabaseImpl(properties, "this is new database,the name is alan_hivecatalog_hivedb");
		String newDatabaseName = "alan_hivecatalog_hivedb";
		hiveCatalog.createDatabase(newDatabaseName, cd, true);

		List<String> newTables = hiveCatalog.listTables(newDatabaseName);
		for (String table : newTables) {
			System.out.println("Database：alan_hivecatalog_hivedb  tables：" + table);
		}

	}

}
  • 运行结果
##################  hive查询结果  ############################
#####提交flink创建database前查询结果
0: jdbc:hive2://server4:10000> show databases;
+----------------+
| database_name  |
+----------------+
| default        |
| test           |
| testhive       |
+----------------+
3 rows selected (0.03 seconds)
#####提交flink创建database后查询结果
0: jdbc:hive2://server4:10000> show databases;
+--------------------------+
|      database_name       |
+--------------------------+
| alan_hivecatalog_hivedb  |
| default                  |
| test                     |
| testhive                 |
+--------------------------+
4 rows selected (0.023 seconds)

##################  flink 查询结果  ############################
#### 由于只创建了database，其下是没有表的，故没有输出。至于testhive库下的表输出详见示例2，不再赘述。

2、表操作

表操作就是指hivecatalog的操作，因为jdbccatalog不能对库、表进行操作，当然查询类是可以的。故以下示例都是以hivecatalog进行说明。本处与24、Flink 的table api与sql之Catalogs（介绍、类型、java api和sql实现ddl、java api和sql操作catalog）-1的第三部分相似，具体参考其示例即可。不再赘述。

// create table
catalog.createTable(new ObjectPath("mydb", "mytable"), new CatalogTableImpl(...), false);

// drop table
catalog.dropTable(new ObjectPath("mydb", "mytable"), false);

// alter table
catalog.alterTable(new ObjectPath("mydb", "mytable"), new CatalogTableImpl(...), false);

// rename table
catalog.renameTable(new ObjectPath("mydb", "mytable"), "my_new_table");

// get table
catalog.getTable("mytable");

// check if a table exist or not
catalog.tableExists("mytable");

// list tables in a database
catalog.listTables("mydb");

本文简单介绍了通过java api操作数据库、表，分别提供了具体可运行的例子。


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