Flink学习之Flink SQL

灌木丛中的微风2024-08-05 9:15

1、SQL客户端

1.1 基本使用

  • 启动yarn-session

    shell 复制代码 
    yarn-session.sh -d

  • 启动Flink SQL客户端

    shell 复制代码 
    sql-client.sh

--退出客户端
exit;

  • 测试

    重启SQL客户端之后，需要重新建表

    sql 复制代码 
    -- 构建Kafka Source
-- 无界流
drop table if exists students_kafka_source;
CREATE TABLE if not exists students_kafka_source (
  `id` BIGINT,
  `name` STRING,
  `age` INT,
  `gender` STRING,
  `clazz` STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'students1000',
  'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092',
  'properties.group.id' = 'grp1',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'csv', -- 以 ，分隔的数据
  -- 是否忽略脏数据
  'csv.ignore-parse-errors' = 'true'
);

-- 执行查询，基于KafkaSource是无界流，所以查询时连续变化的
select * from students_kafka_source;
select clazz,count(*) as cnt from students_kafka_source group by clazz;

-- 向Kafka生产数据
kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092 --topic students1000
1.2 三种显示模式

  • 表格模式

    SQL客户端默认的结果显示模式

    在内存中实体化结果，并将结果用规则的分页表格可视化展示出来

    sql 复制代码 
    SET 'sql-client.execution.result-mode' = 'table';

  • 变更日志模式

    不会实体化和可视化结果，而是由插入（+）和撤销（-）组成的持续查询产生结果流

    sql 复制代码 
    SET 'sql-client.execution.result-mode' = 'changelog';

  • Tableau模式

    更接近传统的数据库，会将执行的结果（类似变更日志模式，由插入（+）和撤销（-）组成的持续查询产生结果流）以制表的形式直接打在屏幕之上

    sql 复制代码 
    SET 'sql-client.execution.result-mode' = 'tableau';
1.3 不同的执行模式

  • 批处理

    只能处理有界流

    结果是固定的

    底层是基于MR模型

    不会出现由插入（+）和撤销（-）组成的持续查询产生结果流这种结果，只会出现最终结果

    sql 复制代码 
    SET 'execution.runtime-mode' = 'batch';

  • 流处理

    默认的方式

    既可以处理无界流，也可以处理有界流

    结果是连续变化的

    底层是基于持续流模型

    sql 复制代码 
    SET 'execution.runtime-mode' = 'streaming';

2、常用的connector

2.1 Kafka

  • 准备工作

    shell 复制代码 
    # 下载依赖
https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-kafka/1.15.4/flink-sql-connector-kafka-1.15.4.jar

# 长传至${FLINK_HOME}/lib

# 重启yarn-session.sh
# 先找到yarn-session的application id
yarn application -list

# kill掉yarn-session在Yarn上的进程
yarn application -kill application_1722331927004_0007

# 再启动yarn-session
yarn-session.sh -d

# 再启动sql-client
sql-client.sh

  • Source

    sql 复制代码 
    -- 构建Kafka Source
-- 无界流
drop table if exists students_kafka_source;
CREATE TABLE if not exists students_kafka_source (
  `id` BIGINT,
  `name` STRING,
  `age` INT,
  `gender` STRING,
  `clazz` STRING,
   -- Kafka Source提供的数据之外的数据（元数据）
  `event_time` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp',
  `pt` BIGINT METADATA FROM 'partition',
  `offset` BIGINT METADATA FROM 'offset',
  `topic` STRING METADATA FROM 'topic'
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'students1000',
  'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092',
  'properties.group.id' = 'grp1',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'csv',
  -- 是否忽略脏数据
  'csv.ignore-parse-errors' = 'true'
);

-- 执行查询
select id,name,event_time,pt,`offset`,`topic` from students_kafka_source limit 10;

  • Sink

    • 结果不带更新的Sink

      sql 复制代码 
      drop table if exists students_lksb_sink;
CREATE TABLE if not exists students_lksb_sink (
  `id` BIGINT,
  `name` STRING,
  `age` INT,
  `gender` STRING,
  `clazz` STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'students_lksb_sink',
  'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092',
  'properties.group.id' = 'grp1',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'csv',
  -- 是否忽略脏数据
  'csv.ignore-parse-errors' = 'true'
);

-- 执行不带更新的查询
insert into students_lksb_sink
select id,name,age,gender,clazz from students_kafka_source where clazz='理科四班';

    • 结果带更新的Sink

      Kafka只支持追加的写入，不支持更新数据

      故有更新的查询结果无法直接编码，写入Kafka

      虽然Kafka支支持append，但是可以将更新流编码成" +、-"不断追加到Kafka中

      如果有更新，那么往Kafka写两条记录即可表示更新，即：先"-"再"+"

      但是csv这种格式无法表达"-"或"+"操作，故无法在有更新的结果写Kafka时使用

      需要使用：canal-json或者是debezium-json

      canal-json：{"data":[{"clazz":"文科六班","cnt":104}],"type":"DELETE"}

      debezium-json：{"before":null,"after":{"clazz":"理科四班","cnt":94},"op":"c"}

      sql 复制代码 
      -- 基于Kafka Source 统计班级人数 最终结果写入Kafka
drop table if exists clazz_cnt_sink;
CREATE TABLE if not exists clazz_cnt_sink (
  `clazz` String,
  `cnt` BIGINT
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'clazz_cnt_sink_02',
  'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092',
  'properties.group.id' = 'grp1',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'canal-json' -- 或者是指定为debezium-json
);

-- 执行查询并且将查询结果插入到Sink表中
insert into clazz_cnt_sink
select clazz,count(*) as cnt from students_kafka_source group by clazz;
2.2 JDBC

用于连接数据库，例如：MySQL、Oracle、PG、Derby

  • 准备工作

    shell 复制代码 
    # 下载依赖
https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-connector-jdbc/1.15.4/flink-connector-jdbc-1.15.4.jar

# 上传依赖至FLINK的lib目录下，还需要将Linu中MySQL的驱动拷贝一份到lib目录下，可以从Hadoop中进行拷贝

# 重启yarn-session以及sql客户端

  • Source

    有界流，只会查询一次，查询完后直接结束（从jdbc中读取数据是有界流）

    sql 复制代码 
    drop table if exists students_mysql_source;
CREATE TABLE if not exists students_mysql_source (
  `id` BIGINT,
  `name` STRING,
  `age` INT,
  `gender` STRING,
  `clazz` STRING,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
   'connector' = 'jdbc',
   'url' = 'jdbc:mysql://master:3306/bigdata30?useSSL=false',
   'table-name' = 'students',
   'username' = 'root',
   'password' = '123456'
);

-- 执行查询
select * from students_mysql_source;
-- 将模式换成tableau 看结果变化的全过程
SET 'sql-client.execution.result-mode' = 'tableau';
-- 默认会以 流处理的方式 执行，所以可以看到结果连续变化的过程
select gender,count(*) as cnt from students_mysql_source group by gender;
-- 将运行模式切换成批处理
SET 'execution.runtime-mode' = 'batch';
-- 再试执行，只会看到最终的一个结果，没有变化的过程（这是与流处理的区别之处）
select gender,count(*) as cnt from students_mysql_source group by gender;

  • Sink

    从Kafka接收无界流的学生数据，统计班级人数，将最终的结果写入MySQL

    sql 复制代码 
    -- 创建MySQL的结果表
-- 查询库中已有表的建表语句
show create table xxx;

-- 无主键的MySQL建表语句
-- 最终发现写入的结果是有连续变换的过程，并不是直接写入最终的结果
drop table if exists `clazz_cnt`;
CREATE TABLE if not exists `clazz_cnt`(
  `clazz` varchar(255) DEFAULT NULL
  ,`cnt` bigint DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

-- 将班级设置为主键
-- 最终写入的结果是可以通过主键进行更新，所以可以展示最终的结果，并且可以实时更新
drop table if exists `clazz_cnt`;
CREATE TABLE if not exists `clazz_cnt`(
  `clazz` varchar(255) NOT NULL,
  `cnt` bigint(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`clazz`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

-- 创建MySQL的Sink表
drop table if exists clazz_cnt_mysql_sink;
CREATE TABLE if not exists clazz_cnt_mysql_sink (
  `clazz` STRING,
  `cnt`	BIGINT,
   -- 如果查询的结果有更新，则需要设置主键
   PRIMARY KEY (clazz) NOT ENFORCED
) WITH (
   'connector' = 'jdbc',
   'url' = 'jdbc:mysql://master:3306/bigdata30?useSSL=false',
   'table-name' = 'clazz_cnt',
   'username' = 'root',
   'password' = '123456'
);

-- 记得将执行模式切换成流处理，因为Kafka是无界流
SET 'execution.runtime-mode' = 'streaming';
-- 执行查询：实时统计班级人数，将结果写入MySQL
insert into clazz_cnt_mysql_sink
select clazz,count(*) as cnt from students_kafka_source where clazz is not null group by clazz;
2.3 HDFS

  • Source

    • 有界流

      默认的方式

      sql 复制代码 
      drop table if exists students_hdfs_source;
CREATE TABLE if not exists students_hdfs_source (
  `id` BIGINT,
  `name` STRING,
  `age` INT,
  `gender` STRING,
  `clazz` STRING,
  `file.path` STRING NOT NULL METADATA
) WITH (
  'connector' = 'filesystem',
  'path' = 'hdfs://master:9000/bigdata30/students.txt',
  'format' = 'csv',
   -- 是否忽略脏数据
  'csv.ignore-parse-errors' = 'true'
);

-- 查询表中是否有数据
select * from students_hdfs_source limit 100;

    • 无界流

      同DataStream的FileSource一致

      可以通过设置source.monitor-interval参数，来指定一个监控的间隔时间，例如：5s

      FLink就会定时监控目录的一个变换，有新的文件就可以实时进行读取

      最终得到一个无界流

      sql 复制代码 
      -- 创建HDFS目录
hdfs dfs -mkdir /bigdata30/flink

-- 创建Source表
drop table if exists students_hdfs_unbounded_source;
CREATE TABLE if not exists students_hdfs_unbounded_source (
  `id` BIGINT,
  `name` STRING,
  `age` INT,
  `gender` STRING,
  `clazz` STRING,
  `file.path` STRING NOT NULL METADATA
) WITH (
  'connector' = 'filesystem',
  'path' = 'hdfs://master:9000/bigdata30/flink',
  'source.monitor-interval' = '5s',
  'format' = 'csv',
   -- 是否忽略脏数据
  'csv.ignore-parse-errors' = 'true'
);

-- 执行查询
select * from students_hdfs_unbounded_source;

-- 向目录上传文件
hdfs dfs -cp /bigdata30/students.txt /bigdata30/flink/students.txt1
hdfs dfs -cp /bigdata30/students.txt /bigdata30/flink/students.txt2

  • Sink

    • 查询结果没有更新，写入数据

      sql 复制代码 
      drop table if exists students_hdfs_sink;
CREATE TABLE if not exists students_hdfs_sink (
  `id` BIGINT,
  `name` STRING,
  `age` INT,
  `gender` STRING,
  `clazz` STRING,
  `file_path` STRING
) WITH (
  'connector' = 'filesystem',
  'path' = 'hdfs://master:9000/bigdata30/sink/',
  'format' = 'csv',
   -- 是否忽略脏数据
  'csv.ignore-parse-errors' = 'true'
);

insert into students_hdfs_sink
select * from students_hdfs_source;

    • 查询结果有更新，写入数据

      同Kafka类似，HDFS不支持更新数据，故需要将变换的结果编码成canal-json或者是debezium-json的格式才能进行insert

      sql 复制代码 
      drop table if exists clazz_cnt_hdfs_sink;
CREATE TABLE if not exists clazz_cnt_hdfs_sink (
  `clazz` STRING,
  `cnt` BIGINT
) WITH (
  'connector' = 'filesystem',
  'path' = 'hdfs://master:9000/bigdata30/clazz_cnt/',
  'format' = 'canal-json'
);

-- 使用有界的数据源来写入待更新的计算结果
insert into clazz_cnt_hdfs_sink
select clazz,count(*) as cnt from students_hdfs_source group by clazz;
2.4 HBase
shell 复制代码 
hbase启动顺序：
zk(三台虚拟机都启动)-->hadoop(主从复制：在master端启动即可)-->hbase(在master端启动即可)

hbase关闭顺序：
hbase-->hadoop-->zk

# 启动
start-hbase.sh

#关闭
stop-hbase.sh

# 进入HBase的客户端
hbase shell

  • 准备工作

    sql 复制代码 
    # 下载依赖
https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-hbase-2.2/1.15.4/flink-sql-connector-hbase-2.2-1.15.4.jar

# 上传依赖并重启yarn-session及sql客户端

  • Source

    同MySQL类似，得到是一个有界流

    sql 复制代码 
    drop table if exists students_hbase_source;
CREATE TABLE if not exists students_hbase_source (
    rowkey STRING,
    info ROW<name STRING, age STRING,gender STRING,clazz STRING>,
    PRIMARY KEY (rowkey) NOT ENFORCED
) WITH (
 'connector' = 'hbase-2.2',
 'table-name' = 'students',
 'zookeeper.quorum' = 'master:2181'
);

select rowkey,info.name,info.age,info.gender,info.clazz from students_hbase_source;

  • Sink

    同MySQL类似

    sql 复制代码 
    -- 在HBase中建表
create 'stu01','info'

-- 构建HBase Sink表
drop table if exists stu_hbase_sink;
CREATE TABLE if not exists stu_hbase_sink (
    id STRING,
    info ROW<name STRING,clazz STRING>,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
 'connector' = 'hbase-2.2',
 'table-name' = 'stu01',
 'zookeeper.quorum' = 'master:2181'
);

-- 丢弃null的数据
set 'table.exec.sink.not-null-enforcer'='DROP';

-- 仅追加的结果写入，由于HBase有rk存在，相同的RK会进行覆盖
insert into stu_hbase_sink
select cast(id as STRING) as id,ROW(name,clazz) as info 
from students_kafka_source
;

-- hbase中遍历数据
scan "stu01",LIMIT => 50



-- 在HBase中建表
create 'clazz_cnt_01','info'

-- 构建HBase Sink表
drop table if exists clazz_cnt_hbase_sink;
CREATE TABLE if not exists clazz_cnt_hbase_sink (
    clazz STRING,
    info ROW<cnt BIGINT>,
    PRIMARY KEY (clazz) NOT ENFORCED
) WITH (
 'connector' = 'hbase-2.2',
 'table-name' = 'clazz_cnt_01',
 'zookeeper.quorum' = 'master:2181'
);

-- 带更新的查询结果可以实时在HBase中通过RK进行更新
insert into clazz_cnt_hbase_sink
select clazz,ROW(count(*)) as info
from students_kafka_source
group by clazz
;

-- hbase中遍历数据
scan "clazz_cnt_01",LIMIT => 50
2.5 DataGen

用于按照指定的规则生成数据，一般用于性能测试

sql 复制代码 
drop table if exists datagen;
CREATE TABLE if not exists datagen (
    id BIGINT
    ,random_id BIGINT
    ,name STRING
) WITH (
 'connector' = 'datagen',
 -- optional options --
 'rows-per-second'='20', -- 设置每秒钟生成的数据量
    
    'fields.id.kind' = 'random',
    'fields.id.min'='10000000',
    'fields.id.max'='99999999',

    'fields.random_id.kind' = 'random',
    'fields.random_id.min'='10000000',
    'fields.random_id.max'='99999999',
    
    'fields.name.length'='5'
);
2.6 Blackhole

用于性能测试，可以作为Sink端

sql 复制代码 
drop table if exists blackhole_table;
CREATE TABLE if not exists  blackhole_table
WITH ('connector' = 'blackhole')
LIKE datagen (EXCLUDING ALL);

insert into blackhole_table
select * from datagen group by name;


drop table if exists blackhole_table;
CREATE TABLE if not exists  blackhole_table(
	name String,
    cnt BIGINT
)
WITH ('connector' = 'blackhole')
;

insert into blackhole_table
select name,count(*) as cnt from datagen group by name;
2.7 Print

将结果数据在TaskManager中输出

sql 复制代码 
drop table if exists print_table;
CREATE TABLE if not exists print_table (
 name STRING,
 cnt BIGINT
) WITH (
 'connector' = 'print'
);

insert into print_table
select name,count(*) as cnt from datagen group by name;

3、常用的格式

3.1 CSV

逗号分隔符文件，并非一定是.csv文件

在作为Sink时的format，仅支持写入不带更新的结果

解析每条数据是通过顺序匹配

常用参数：

csv.ignore-parse-errors 默认false，忽略解析错误，不会导致程序直接停止

csv.field-delimiter 默认 逗号，指定数据的列分隔符

3.2 JSON
3.2.1 json

普通的json格式，解析数据是通过列名进行匹配

同csv类似，只支持写入不带更新的结果

sql 复制代码 
drop table if exists cars_json_source;
CREATE TABLE if not exists cars_json_source (
    car String
    ,county_code INT
    ,city_code INT
    ,card BIGINT
    ,camera_id String
    ,orientation String
    ,road_id BIGINT
    ,`time` BIGINT
    ,speed Double
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'cars_json',
  'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092',
  'properties.group.id' = 'grp1',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'json'
);
3.2.2 canal-json

一种特殊的JSON格式

支持写入更新的结果

{"data":[{"clazz":"文科六班","cnt":104}],"type":"DELETE"}

3.2.3 debezium-json

同canal-json，只是数据格式有些许差异

{"before":null,"after":{"clazz":"理科四班","cnt":94},"op":"c"}

3.3 ORC

一般不用

3.4 PARQUET

一般不用

4、时间属性

4.1 处理时间

基于系统的时间

sql 复制代码 
drop table if exists students_kafka_source;
CREATE TABLE if not exists students_kafka_source (
  `id` BIGINT,
  `name` STRING,
  `age` INT,
  `gender` STRING,
  `clazz` STRING,
   -- 通过系统时间给表增加一列，即：处理时间
   proc_time as PROCTIME()
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'students1000',
  'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092',
  'properties.group.id' = 'grp1',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'csv',
  -- 是否忽略脏数据
  'csv.ignore-parse-errors' = 'true'
);

select  clazz
        ,count(*) as cnt
        ,tumble_start(proc_time,INTERVAL '5' SECONDS) as window_start
        ,tumble_end(proc_time,INTERVAL '5' SECONDS) as window_end
from students_kafka_source 
group by clazz,tumble(proc_time,INTERVAL '5' SECONDS)
;

-- 向Topic中生产数据
kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092 --topic students1000
4.2 事件时间

基于数据自带的时间

java,2024-08-03 10:41:50

java,2024-08-03 10:41:51

java,2024-08-03 10:41:52

sql 复制代码 
drop table if exists words_kafka_source;
CREATE TABLE if not exists words_kafka_source (
  `word` STRING,
   -- 从数据中过来的一列，作为事件时间
   event_time TIMESTAMP(3),
   -- 指定水位线前移策略，并同时声明数据中的哪一列是事件时间
   WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'words_event_time',
  'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092',
  'properties.group.id' = 'grp1',
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
  'format' = 'csv',
  -- 是否忽略脏数据
  'csv.ignore-parse-errors' = 'true'
);

-- 创建topic
kafka-topics.sh --zookeeper master:2181/kafka --create --replication-factor 1 --partitions 1 --topic words_event_time

-- 执行查询，使用滚动的事件时间窗口进行word count，每5s统计一次
select  word
        ,count(*) as cnt
        ,tumble_start(event_time,INTERVAL '5' SECONDS) as window_start
        ,tumble_end(event_time,INTERVAL '5' SECONDS) as window_end
from words_kafka_source 
group by word,tumble(event_time,INTERVAL '5' SECONDS)
;

-- 向Topic中生产数据
kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092 --topic words_event_time

5、SQL语法

5.1 Hints

在SQL查询时动态修改表的参数配置

sql 复制代码 
-- words_kafka_source 默认从最后开始消费
select * from words_kafka_source; // 只能查询到最新的数据，不会从头开始消费

-- 假设现在需要从头开始消费
-- 第一种方案，将words_kafka_source删除重建
-- 第二种方案，通过alter table 对表进行修改
-- 第三种方案，通过hints动态调整表的配置
select * from words_kafka_source /*+OPTIONS('scan.startup.mode' = 'earliest-offset') */ ;
5.2 With

用于将多次执行的同一查询通过with先定义，后面可以进行多次使用，避免重复的SQL

应用场景：1、多次使用的SQL查询可以缓存提高性能 2、将多级嵌套解开来，降低主SQL的复杂度

sql 复制代码 
drop table if exists students_mysql_source;
CREATE TABLE if not exists students_mysql_source (
  `id` BIGINT,
  `name` STRING,
  `age` INT,
  `gender` STRING,
  `clazz` STRING,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
   'connector' = 'jdbc',
   'url' = 'jdbc:mysql://master:3306/bigdata30?useSSL=false',
   'table-name' = 'students',
   'username' = 'root',
   'password' = '123456'
);

select id,name from students_mysql_source where clazz = '理科一班'
union all
select id,name from students_mysql_source where clazz = '理科一班'
;

-- 通过with可以将多次使用的SQL进行定义
with stu_lkyb as (
  select id,name from students_mysql_source where clazz = '理科一班'
)
select * from stu_lkyb
union all
select * from stu_lkyb
union all
select * from stu_lkyb
;
5.3 Where

可以进行过滤

sql 复制代码 
select id,name,clazz,age from students_mysql_source where clazz = '理科一班' and age > 20;

-- 找到重复数据并进行过滤
select	id,name,age,gender,clazz
from (
select id,name,age,gender,clazz,count(*) as cnt from students_mysql_source group by id,name,age,gender,clazz
) t1 where t1.cnt = 1;

-- 聚合后的过滤可以使用Having
select id,name,age,gender,clazz,count(*) as cnt from students_mysql_source group by id,name,age,gender,clazz
having count(*) = 1;
5.4 Distinct

用于去重

需要对每条不同的数据维护一个状态，状态会无限制的增大，最终任务可能会失败

无界流是正常可以去重的

有界流必须在分组之后带上聚合操作才能去重，如果直接distinct或者是groupby不聚合，最终任务里不会产生shuffle，即不会分组，也就无法去重

sql 复制代码 
-- 去重
select id,name,age,gender,clazz from students_mysql_source group by id,name,age,gender,clazz;

-- 等价于distinct
select distinct id,name,age,gender,clazz from students_mysql_source;

select distinct id from students_mysql_source;
5.5 Windowing TVFs

目前提供了三类TVFs窗口操作：TUMBLE、HOP、CUMULATE

会话SESSION窗口只能通过GROUP WINDOW FUNCTION实现

计数窗口在FLINK SQL中暂未支持

5.5.1 Tumble

需要设置一个滚动时间

每隔一段时间会触发一次窗口的统计

sql 复制代码 
-- 创建Bid订单表
drop table if exists bid_kafka_source;
CREATE TABLE if not exists bid_kafka_source (
  `item` STRING,
  `price` DOUBLE,
  `bidtime` TIMESTAMP(3),
  `proc_time` as PROCTIME(),
   -- 指定水位线前移策略，并同时声明数据中的哪一列是事件时间
   WATERMARK FOR bidtime AS bidtime
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'bid',
  'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092',
  'properties.group.id' = 'grp1',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'csv',
  -- 是否忽略脏数据
  'csv.ignore-parse-errors' = 'true'
);

-- 准备数据
C,4.00,2020-04-15 08:05:00
A,2.00,2020-04-15 08:07:00
D,5.00,2020-04-15 08:09:00
B,3.00,2020-04-15 08:11:00
E,1.00,2020-04-15 08:13:00
F,6.00,2020-04-15 08:17:00

-- 创建Kafka Topic
kafka-topics.sh --zookeeper master:2181/kafka --create --replication-factor 1 --partitions 1 --topic bid

-- 生产数据
kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092 --topic bid

-- 基于事件时间的滚动窗口
SELECT window_start,window_end,sum(price) as sum_price
FROM TABLE(
    -- tumble函数 会给bid表增加三个窗口列：window_start、window_end、window_time
    -- 如果需要基于窗口的统计则按照窗口列分组即可
    TUMBLE(TABLE bid_kafka_source, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '10' MINUTES)
) group by window_start,window_end
;

-- 基于处理时间的滚动窗口
SELECT window_start,window_end,sum(price) as sum_price
FROM TABLE(
    -- tumble函数 会给bid表增加三个窗口列：window_start、window_end、window_time
    -- 如果需要基于窗口的统计则按照窗口列分组即可
    TUMBLE(TABLE bid_kafka_source, DESCRIPTOR(proc_time), INTERVAL '10' SECONDS)
) group by window_start,window_end
;
5.5.2 HOP

滑动窗口

需要指定两个时间：滑动的时间、窗口的大小

sql 复制代码 
-- 基于事件时间的滑动窗口
SELECT window_start,window_end,sum(price) as sum_price
FROM TABLE(
    -- HOP函数 会给bid表增加三个窗口列：window_start、window_end、window_time
    -- 如果需要基于窗口的统计则按照窗口列分组即可
    HOP(TABLE bid_kafka_source, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '5' MINUTES, INTERVAL '10' MINUTES)
) group by window_start,window_end
;

-- 基于处理时间的滑动窗口
SELECT window_start,window_end,sum(price) as sum_price
FROM TABLE(
    -- HOP函数 会给bid表增加三个窗口列：window_start、window_end、window_time
    -- 如果需要基于窗口的统计则按照窗口列分组即可
    HOP(TABLE bid_kafka_source, DESCRIPTOR(proc_time), INTERVAL '5' SECONDS, INTERVAL '10' SECONDS)
) group by window_start,window_end
;
5.5.3 CUMULATE

累积窗口：首先会按照步长初始化一个窗口大小，然后按照步长的间隔时间触发窗口的统计，接下来窗口大小会不断增大，直到达到设置的最大size，然后重复这个过程

需要指定两个时间间隔：步长、最大的size

例如：步长为2分钟，size为10分钟

每隔2分钟会触发一次统计，第一次统计的最近两分钟的数据，第二次统计是最近4分钟的...第5次统计是最近10分钟的数据，第6次统计是最近2分钟的数据...

sql 复制代码 
-- 基于事件时间的累计窗口
SELECT window_start,window_end,sum(price) as sum_price
FROM TABLE(
    -- CUMULATE函数 会给bid表增加三个窗口列：window_start、window_end、window_time
    -- 如果需要基于窗口的统计则按照窗口列分组即可
    CUMULATE(TABLE bid_kafka_source, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '2' MINUTES, INTERVAL '10' MINUTES)
) group by window_start,window_end
;

-- 基于处理时间的累计窗口
SELECT window_start,window_end,sum(price) as sum_price
FROM TABLE(
    -- CUMULATE函数 会给bid表增加三个窗口列：window_start、window_end、window_time
    -- 如果需要基于窗口的统计则按照窗口列分组即可
    CUMULATE(TABLE bid_kafka_source, DESCRIPTOR(proc_time), INTERVAL '2' SECONDS, INTERVAL '10' SECONDS)
) group by window_start,window_end
;
5.5.4 SESSION

会话窗口，目前版本不支持TVFs写法

需要使用老版本的写法：GROUP WINDOW FUNCTION

间隔一段时间没有数据就会触发窗口的统计

sql 复制代码 
-- 基于事件时间的会话窗口
select session_start(bidtime, INTERVAL '2' MINUTES) as session_start
       ,session_end(bidtime, INTERVAL '2' MINUTES) as session_end
       ,sum(price) as sum_price
from bid_kafka_source
group by session(bidtime, INTERVAL '2' MINUTES)
;

-- 基于处理时间的会话窗口
select session_start(proc_time, INTERVAL '2' SECONDS) as session_start
       ,session_end(proc_time, INTERVAL '2' SECONDS) as session_end
       ,sum(price) as sum_price
from bid_kafka_source
group by session(proc_time, INTERVAL '2' SECONDS)
;

6、Over聚合

6.1 聚合类

sum、max、min、count、avg

sum 比较特殊：如果指定了order By，则表示累加求和，不指定则表示整个窗口求和

max、min、count、avg 不需要指定order By

sql 复制代码 
-- 准备数据
item,supply_id,price,bidtime
A,001,4.00,2020-04-15 08:05:00
A,002,2.00,2020-04-15 08:06:00
A,001,5.00,2020-04-15 08:07:00
B,002,3.00,2020-04-15 08:08:00
A,001,1.00,2020-04-15 08:09:00
A,002,6.00,2020-04-15 08:10:00
B,001,6.00,2020-04-15 08:11:00
A,001,6.00,2020-04-15 08:12:00
B,002,6.00,2020-04-15 08:13:00
B,002,6.00,2020-04-15 08:14:00
A,001,66.00,2020-04-15 08:15:00
B,001,6.00,2020-04-15 08:16:00

-- 创建order订单表
drop table if exists order_kafka_source;
CREATE TABLE if not exists order_kafka_source (
  `item` STRING,
  `supply_id` STRING,
  `price` DOUBLE,
  `bidtime` TIMESTAMP(3),
   -- 指定水位线前移策略，并同时声明数据中的哪一列是事件时间
   WATERMARK FOR bidtime AS bidtime
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'order',
  'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092',
  'properties.group.id' = 'grp1',
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
  'format' = 'csv',
  -- 是否忽略脏数据
  'csv.ignore-parse-errors' = 'true'
);

-- 创建Kafka Topic
kafka-topics.sh --zookeeper master:2181/kafka --create --replication-factor 1 --partitions 1 --topic order

-- 生产数据
kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092 --topic order


-- 聚合类函数在实时的Over窗口上只会产生追加的数据，没有更新
-- 最终需要维护的状态大小同partition by指定的字段有关
-- 1、统计每种商品的累计成交金额
select item
       -- 必须指定order by ，而且必须使用时间列升序，
       -- 如果本条数据的时间小于上一条数据的时间，则本条数据会被忽略，不参与计算
       -- 相当于sum只能做累加求和，来一条数据累加一次，无法做全局聚合
       ,sum(price) over (partition by item order by bidtime) as sum_price
from order_kafka_source
;

-- 2、统计每种商品的最大成交金额
select item
       -- 必须指定order by ，而且必须使用时间列升序，
       -- 如果本条数据的时间小于上一条数据的时间，则本条数据会被忽略，不参与统计
       -- 来一条数据就会输出一条数据，max会将截止到当前时间戳最大的数据中取最大的一个值
       ,max(price) over (partition by item order by bidtime) as max_price
from order_kafka_source
;

-- 3、统计每种商品的最小、平均成交金额/交易次数 同上

-- 4、统计最近10分钟内每种商品的累计成交金额
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