使用FlinkSql进行实时工作流开发
- 引言
- [Flink SQL实战](#Flink SQL实战)
-
- 常用的Connector
-
- [1. MySQL-CDC 连接器配置](#1. MySQL-CDC 连接器配置)
- [2. Kafka 连接器配置](#2. Kafka 连接器配置)
- [3. JDBC 连接器配置](#3. JDBC 连接器配置)
- [4. RabbitMQ 连接器配置](#4. RabbitMQ 连接器配置)
- [5. REST Lookup 连接器配置](#5. REST Lookup 连接器配置)
- [6. HDFS 连接器配置](#6. HDFS 连接器配置)
- FlinkSql数据类型
-
- [1. 基本数据类型](#1. 基本数据类型)
- [2. 字符串数据类型](#2. 字符串数据类型)
- [3. 日期和时间数据类型](#3. 日期和时间数据类型)
- [4. 复杂数据类型](#4. 复杂数据类型)
- [5. 特殊数据类型](#5. 特殊数据类型)
- 数据类型的使用示例
引言
在大数据时代,实时数据分析和处理变得越来越重要。Apache Flink,作为流处理领域的佼佼者,提供了一套强大的工具集来处理无界和有界数据流。其中,Flink SQL是其生态系统中一个重要的组成部分,允许用户以SQL语句的形式执行复杂的数据流操作,极大地简化了实时数据处理的开发流程。
什么是Apache Flink?
Apache Flink是一个开源框架,用于处理无边界(无尽)和有边界(有限)数据流。它提供了低延迟、高吞吐量和状态一致性,使开发者能够构建复杂的实时应用和微服务。Flink的核心是流处理引擎,它支持事件时间处理、窗口操作以及精确一次的状态一致性。
为什么选择Flink SQL?
易用性 :Flink SQL使得非专业程序员也能快速上手,使用熟悉的SQL语法进行实时数据查询和处理。
灵活性 :可以无缝地将SQL与Java/Scala API结合使用,为用户提供多种编程模型的选择。
性能 :利用Flink的高性能流处理引擎,Flink SQL能够实现实时响应和低延迟处理。
集成能力:支持多种数据源和数据接收器,如Kafka、JDBC、HDFS等,易于集成到现有的数据生态系统中。
Flink SQL实战
常用的Connector
在配置FlinkSQL实时开发时,使用mysql-cdc、Kafka、jdbc和rabbitmq作为连接器是一个很常见的场景。以下是详细的配置说明,你可以基于这些信息来撰写你的博客:
1. MySQL-CDC 连接器配置
MySQL-CDC(Change Data Capture)连接器用于捕获MySQL数据库中的变更数据。配置示例如下:
sql
CREATE TABLE mysql_table (
-- 定义表结构
id INT,
name STRING,
-- 其他列
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc', -- 使用mysql-cdc连接器
'hostname' = 'mysql-host', -- MySQL服务器主机名
'port' = '3306', -- MySQL端口号
'username' = 'user', -- MySQL用户名
'password' = 'password', -- MySQL密码
'database-name' = 'db', -- 数据库名
'table-name' = 'table' -- 表名
'server-time-zone' = 'GMT+8', -- 服务器时区
'debezium.snapshot.mode' = 'initial', -- 初始快照模式,initial表示从头开始读取所有数据;latest-offset表示从最近的偏移量开始读取;timestamp则可以指定一个时间戳,从该时间戳之后的数据开始读取。
'scan.incremental.snapshot.enabled' = 'true' -- 可选,设置为true时,Flink会尝试维护一个数据库表的增量快照。这意味着Flink不会每次都重新读取整个表,而是只读取自上次读取以来发生变化的数据。这样可以显著提高读取效率,尤其是在处理大量数据且频繁更新的场景下。
'scan.incremental.snapshot.chunk.size' = '1024' -- 可选, 增量快照块大小
'debezium.snapshot.locking.mode' = 'none', -- 可选,控制在快照阶段锁定表的方式,以防止数据冲突。none表示不锁定,lock-tables表示锁定整个表,transaction表示使用事务来锁定。
'debezium.properties.include-schema-changes' = 'true', -- 可选,如果设置为true,则在CDC事件中会包含模式变更信息。
'debezium.properties.table.whitelist' = 'mydatabase.mytable', -- 可选,指定要监控的表的白名单。如果table-name未设置,可以通过这个属性来指定。
'debezium.properties.database.history' = 'io.debezium.relational.history.FileDatabaseHistory' -- 可选,设置数据库历史记录的实现类,通常使用FileDatabaseHistory来保存历史记录,以便在重启后能恢复状态。
);
2. Kafka 连接器配置
Kafka连接器用于读写Kafka主题中的数据。配置示例如下:
sql
CREATE TABLE kafka_table (
-- 定义表结构
id INT,
name STRING,
-- 其他列
) WITH (
'connector' = 'kafka', -- 使用kafka连接器
'topic' = 'topic_name', -- Kafka主题名
'properties.bootstrap.servers' = 'kafka-broker:9092', -- Kafka服务器地址
'format' = 'json' -- 数据格式,例如json
'properties.group.id' = 'flink-consumer-group', -- 消费者组ID
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', -- 启动模式(earliest-offset, latest-offset, specific-offset, timestamp)
'format' = 'json', -- 数据格式
'json.fail-on-missing-field' = 'false', -- 是否在字段缺失时失败
'json.ignore-parse-errors' = 'true', -- 是否忽略解析错误
'properties.security.protocol' = 'SASL_SSL', -- 安全协议(可选)
'properties.sasl.mechanism' = 'PLAIN', -- SASL机制(可选)
'properties.sasl.jaas.config' = 'org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username="user" password="password";' -- SASL配置(可选)
);
3. JDBC 连接器配置
JDBC连接器用于与其他关系型数据库进行交互。配置示例如下:
sql
CREATE TABLE jdbc_table (
-- 定义表结构
id INT,
name STRING,
-- 其他列
) WITH (
'connector' = 'jdbc', -- 使用jdbc连接器
'url' = 'jdbc:mysql://mysql-host:3306/db', -- JDBC连接URL
'table-name' = 'table_name', -- 数据库表名
'username' = 'user', -- 数据库用户名
'password' = 'password' -- 数据库密码
'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver', -- JDBC驱动类
'lookup.cache.max-rows' = '5000', -- 可选,查找缓存的最大行数
'lookup.cache.ttl' = '10min', -- 可选,查找缓存的TTL(时间到期)
'lookup.max-retries' = '3', -- 可选,查找的最大重试次数
'sink.buffer-flush.max-rows' = '1000', -- 可选,缓冲区刷新最大行数
'sink.buffer-flush.interval' = '2s' -- 可选,缓冲区刷新间隔
);
4. RabbitMQ 连接器配置
RabbitMQ连接器用于与RabbitMQ消息队列进行交互。配置示例如下:
sql
CREATE TABLE rabbitmq_table (
-- 定义表结构
id INT,
name STRING,
-- 其他列
) WITH (
'connector' = 'rabbitmq', -- 使用rabbitmq连接器
'host' = 'rabbitmq-host', -- RabbitMQ主机名
'port' = '5672', -- RabbitMQ端口号
'username' = 'user', -- RabbitMQ用户名
'password' = 'password', -- RabbitMQ密码
'queue' = 'queue_name', -- RabbitMQ队列名
'exchange' = 'exchange_name' -- RabbitMQ交换机名
'routing-key' = 'routing_key', -- 路由键
'delivery-mode' = '2', -- 投递模式(2表示持久)
'format' = 'json', -- 数据格式
'json.fail-on-missing-field' = 'false', -- 是否在字段缺失时失败
'json.ignore-parse-errors' = 'true' -- 是否忽略解析错误
);
5. REST Lookup 连接器配置
REST Lookup 连接器允许在 SQL 查询过程中,通过 REST API 进行查找操作。
sql
CREATE TABLE rest_table (
id INT,
name STRING,
price DECIMAL(10, 2),
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'rest-lookup',
'url' = 'http://api.example.com/user/{id}', -- REST API URL,使用占位符 {product_id}
'lookup-method' = 'POST' -- 'GET' 或 'POST'
'format' = 'json', -- 数据格式
'asyncPolling' = 'false' -- 可选,指定查找操作是否使用异步轮询模式。默认值为 'false'。当设置为 'true' 时,查找操作会以异步方式执行,有助于提高性能。
'gid.connector.http.source.lookup.header.Content-Type' = 'application/json' -- 可选,设置 Content-Type 请求头。用于指定请求体的媒体类型。例如,设置为 application/json 表示请求体是 JSON 格式。
'gid.connector.http.source.lookup.header.Origin' = '*' -- 可选,设置 Origin 请求头。通常用于跨域请求。
'gid.connector.http.source.lookup.header.X-Content-Type-Options' = 'nosniff' -- 可选,设置 X-Content-Type-Options 请求头。用于防止 MIME 类型混淆攻击。
'json.fail-on-missing-field' = 'false', -- 可选,是否在字段缺失时失败
'json.ignore-parse-errors' = 'true' -- 可选,是否忽略解析错误
'lookup.cache.max-rows' = '5000', -- 可选,查找缓存的最大行数
'lookup.cache.ttl' = '10min', -- 可选,查找缓存的TTL(时间到期)
'lookup.max-retries' = '3' -- 可选,查找的最大重试次数
);
6. HDFS 连接器配置
HDFS connector用于读取或写入Hadoop分布式文件系统中的数据。
创建HDFS Source
sql
CREATE TABLE hdfsSource (
line STRING
) WITH (
'connector' = 'filesystem',
'path' = 'hdfs://localhost:9000/data/input', -- HDFS上的路径。
'format' = 'csv' -- 文件格式。
);
创建HDFS Sink
sql
CREATE TABLE hdfsSink (
line STRING
) WITH (
'connector' = 'filesystem',
'path' = 'hdfs://localhost:9000/data/output',
'format' = 'csv'
);
FlinkSql数据类型
在FlinkSQL中,数据类型的选择和定义是非常重要的,因为它们直接影响数据的存储和处理方式。FlinkSQL提供了多种数据类型,可以满足各种业务需求。以下是FlinkSQL中的常见数据类型及其详细介绍:
1. 基本数据类型
-
BOOLEAN : 布尔类型,表示
TRUE
或FALSE
。sqlCREATE TABLE example_table ( is_active BOOLEAN );
-
TINYINT : 8位带符号整数,范围是
-128
到127
。sqlCREATE TABLE example_table ( tiny_value TINYINT );
-
SMALLINT : 16位带符号整数,范围是
-32768
到32767
。sqlCREATE TABLE example_table ( small_value SMALLINT );
-
INT : 32位带符号整数,范围是
-2147483648
到2147483647
。sqlCREATE TABLE example_table ( int_value INT );
-
BIGINT : 64位带符号整数,范围是
-9223372036854775808
到9223372036854775807
。sqlCREATE TABLE example_table ( big_value BIGINT );
-
FLOAT: 单精度浮点数。
sqlCREATE TABLE example_table ( float_value FLOAT );
-
DOUBLE: 双精度浮点数。
sqlCREATE TABLE example_table ( double_value DOUBLE );
-
DECIMAL(p, s) : 精确数值类型,
p
表示总精度,s
表示小数位数。sqlCREATE TABLE example_table ( decimal_value DECIMAL(10, 2) );
2. 字符串数据类型
-
CHAR(n) : 定长字符串,
n
表示字符串的长度。sqlCREATE TABLE example_table ( char_value CHAR(10) );
-
VARCHAR(n) : 可变长字符串,
n
表示最大长度。sqlCREATE TABLE example_table ( varchar_value VARCHAR(255) );
-
STRING: 可变长字符串,无长度限制。
sqlCREATE TABLE example_table ( string_value STRING );
3. 日期和时间数据类型
-
DATE : 日期类型,格式为
YYYY-MM-DD
。sqlCREATE TABLE example_table ( date_value DATE );
-
TIME§ : 时间类型,格式为
HH:MM:SS
,p
表示秒的小数位精度。sqlCREATE TABLE example_table ( time_value TIME(3) );
-
TIMESTAMP§ : 时间戳类型,格式为
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.sss
,p
表示秒的小数位精度。sqlCREATE TABLE example_table ( timestamp_value TIMESTAMP(3) );
-
TIMESTAMP§ WITH LOCAL TIME ZONE: 带有本地时区的时间戳类型。
sqlCREATE TABLE example_table ( local_timestamp_value TIMESTAMP(3) WITH LOCAL TIME ZONE );
4. 复杂数据类型
-
ARRAY : 数组类型,
T
表示数组中的元素类型。sqlCREATE TABLE example_table ( array_value ARRAY<INT> );
-
MAP<K, V> : 键值对映射类型,
K
表示键的类型,V
表示值的类型。sqlCREATE TABLE example_table ( map_value MAP<STRING, INT> );
-
ROW<...>: 行类型,可以包含多个字段,每个字段可以有不同的类型。
sqlCREATE TABLE example_table ( row_value ROW<name STRING, age INT> );
5. 特殊数据类型
-
BINARY(n) : 定长字节数组,
n
表示长度。sqlCREATE TABLE example_table ( binary_value BINARY(10) );
-
VARBINARY(n) : 可变长字节数组,
n
表示最大长度。sqlCREATE TABLE example_table ( varbinary_value VARBINARY(255) );
数据类型的使用示例
以下是一个包含各种数据类型的表的定义示例:
sql
CREATE TABLE example_table (
id INT,
name STRING,
is_active BOOLEAN,
salary DECIMAL(10, 2),
birth_date DATE,
join_time TIMESTAMP(3),
preferences ARRAY<STRING>,
attributes MAP<STRING, STRING>,
address ROW<street STRING, city STRING, zip INT>
);