在Java/Scala程序中从DataStream创建SQL Table，并从SQL Client CLI - Apache Flink查询它

在Java/Scala程序中，可以通过Apache Flink的DataStream API来创建SQL Table，并通过SQL Client CLI进行查询。

首先，需要导入相关的依赖包，包括Apache Flink的核心依赖和Flink SQL依赖。例如，在Maven项目中，可以添加以下依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-core</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-table-api-java-bridge_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-table-planner_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>

其中，${flink.version}和${scala.binary.version}需要替换为对应的版本号。

接下来，可以使用DataStream API创建一个DataStream对象，然后将其转换为Table对象。例如，在Java中可以按照以下方式创建：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

public class FlinkSQLExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        // 创建DataStream对象
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = env.fromElements(
                new Tuple2<>("Alice", 25),
                new Tuple2<>("Bob", 30),
                new Tuple2<>("Charlie", 35)
        );

        // 将DataStream转换为Table
        Table table = tEnv.fromDataStream(dataStream, "name, age");

        // 注册表
        tEnv.createTemporaryView("myTable", table);

        // 执行查询
        Table result = tEnv.sqlQuery("SELECT * FROM myTable WHERE age > 30");

        // 打印结果
        tEnv.toRetractStream(result, Row.class).print();

        // 执行任务
        env.execute("Flink SQL Example");
    }
}

上述代码中，首先创建了一个StreamExecutionEnvironment和StreamTableEnvironment。然后，通过fromElements方法创建了一个DataStream对象，其中包含了一些姓名和年龄的数据。接着，使用fromDataStream方法将DataStream转换为Table，并注册为名为"myTable"的临时表。然后，通过sqlQuery方法执行了一条SQL查询语句，筛选出年龄大于30的记录。最后，使用toRetractStream方法将查询结果转换为DataStream，并打印出来。最后，调用env.execute方法执行任务。

对于上述代码中的相关名词和概念，可以简要解释如下：