来源：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/dev/python/table_api_tutorial/

一 安装环境与安装

您需要一台具有以下功能的计算机：

• Java 8 or 11
• Python 3.6, 3.7 or 3.8

使用Python Table API需要安装PyFlink，它已经被发布到 PyPi，您可以通过如下方式安装PyFlink：

$ python -m pip install apache-flink

安装PyFlink后，您便可以编写Python Table API作业了。

二 编写一个Flink Python Table API程序 

编写Flink Python Table API程序的第一步是创建TableEnvironment。这是Python Table API作业的入口类。

settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_batch_mode().use_blink_planner().build()
t_env = TableEnvironment.create(settings)

接下来，我们将介绍如何创建源表和结果表。

# write all the data to one file
t_env.get_config().get_configuration().set_string("parallelism.default", "1")
t_env.connect(FileSystem().path('/tmp/input')) \
    .with_format(OldCsv()
                 .field('word', DataTypes.STRING())) \
    .with_schema(Schema()
                 .field('word', DataTypes.STRING())) \
    .create_temporary_table('mySource')

t_env.connect(FileSystem().path('/tmp/output')) \
    .with_format(OldCsv()
                 .field_delimiter('\t')
                 .field('word', DataTypes.STRING())
                 .field('count', DataTypes.BIGINT())) \
    .with_schema(Schema()
                 .field('word', DataTypes.STRING())
                 .field('count', DataTypes.BIGINT())) \
    .create_temporary_table('mySink')

You can also use the TableEnvironment.sql_update() method to register a source/sink table defined in DDL:

my_source_ddl = """
    create table mySource (
        word VARCHAR
    ) with (
        'connector' = 'filesystem',
        'format' = 'csv',
        'path' = '/tmp/input'
    )
"""

my_sink_ddl = """
    create table mySink (
        word VARCHAR,
        `count` BIGINT
    ) with (
        'connector' = 'filesystem',
        'format' = 'csv',
        'path' = '/tmp/output'
    )
"""

t_env.sql_update(my_source_ddl)
t_env.sql_update(my_sink_ddl)

上面的程序展示了如何创建及在ExecutionEnvironment中注册表名分别为mySource和mySink的表。 其中，源表mySource有一列: word，该表代表了从输入文件/tmp/input中读取的单词； 结果表mySink有两列: word和count，该表会将计算结果输出到文件/tmp/output中，字段之间使用\t作为分隔符。

接下来，我们介绍如何创建一个作业：该作业读取表mySource中的数据，进行一些变换，然后将结果写入表mySink。

最后，需要做的就是启动Flink Python Table API作业。上面所有的操作，比如创建源表 进行变换以及写入结果表的操作都只是构建作业逻辑图，只有当execute_insert(sink_name)被调用的时候， 作业才会被真正提交到集群或者本地进行执行。

from pyflink.table.expressions import lit

tab = t_env.from_path('mySource')
tab.group_by(tab.word) \
   .select(tab.word, lit(1).count) \
   .execute_insert('mySink').wait()

该教程的完整代码如下:

from pyflink.table import DataTypes, TableEnvironment, EnvironmentSettings
from pyflink.table.descriptors import Schema, OldCsv, FileSystem
from pyflink.table.expressions import lit

settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_batch_mode().use_blink_planner().build()
t_env = TableEnvironment.create(settings)

# write all the data to one file
t_env.get_config().get_configuration().set_string("parallelism.default", "1")
t_env.connect(FileSystem().path('/tmp/input')) \
    .with_format(OldCsv()
                 .field('word', DataTypes.STRING())) \
    .with_schema(Schema()
                 .field('word', DataTypes.STRING())) \
    .create_temporary_table('mySource')

t_env.connect(FileSystem().path('/tmp/output')) \
    .with_format(OldCsv()
                 .field_delimiter('\t')
                 .field('word', DataTypes.STRING())
                 .field('count', DataTypes.BIGINT())) \
    .with_schema(Schema()
                 .field('word', DataTypes.STRING())
                 .field('count', DataTypes.BIGINT())) \
    .create_temporary_table('mySink')

tab = t_env.from_path('mySource')
tab.group_by(tab.word) \
   .select(tab.word, lit(1).count) \
   .execute_insert('mySink').wait()

三 执行一个Flink Python Table API程序

首先，你需要在文件 “/tmp/input” 中准备好输入数据。你可以选择通过如下命令准备输入数据：

$ echo -e  "flink\npyflink\nflink" > /tmp/input

接下来，可以在命令行中运行作业（假设作业名为WordCount.py）（注意：如果输出结果文件“/tmp/output”已经存在，你需要先删除文件，否则程序将无法正确运行起来）：

$ python WordCount.py

上述命令会构建Python Table API程序，并在本地mini cluster中运行。如果想将作业提交到远端集群执行， 可以参考作业提交示例。

最后，你可以通过如下命令查看你的运行结果：

$ cat /tmp/output
flink    2
pyflink    1