大数据-132 - Flink SQL 基本介绍与 HelloWorld案例

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章节内容

上节我们完成了如下的内容：

Flink CEP 案例
检测交易活跃用户
超时未交付

Flink SQL

Flink SQL 是 Apache Flink 提供的一种高层次的查询语言接口，它基于 SQL 标准，为开发者提供了处理流式数据和批处理数据的能力。Flink SQL 允许用户使用标准 SQL 查询语言在数据流和数据表上执行复杂的操作，适用于多种应用场景，如实时分析、数据流处理、机器学习等。下面是 Flink SQL 的一些重要概念和功能：

流与批统一的查询模式

Flink SQL 的一大特点是流处理和批处理的统一性。通过同一套 SQL 语法，用户可以同时处理静态数据（批处理）和动态数据（流处理）。这使得应用程序的开发更加简化，因为可以用相同的逻辑编写实时流数据处理和历史数据的查询。

动态表 (Dynamic Tables)

Flink SQL 通过动态表的概念将流数据建模为不断变化的表。这种动态表随着时间推移不断更新，数据的每个变化（插入、更新、删除）都会影响表的状态。通过动态表的概念，Flink 可以使用 SQL 查询连续的流数据，并在查询执行时获得不断更新的结果。

窗口操作 (Windowing)

在流式数据处理场景中，窗口操作非常重要。Flink SQL 提供了多种类型的窗口操作，包括：

滚动窗口 (Tumbling Window)：将数据按照固定长度分割成不重叠的窗口。
滑动窗口 (Sliding Window)：窗口之间存在重叠，数据可能被分配到多个窗口。
会话窗口 (Session Window)：窗口由活动间隔定义，不同的事件可能会聚合在一个窗口中。

连接操作 (Joins)

Flink SQL 支持多种连接操作：

流与流的连接：允许用户将多个流结合在一起，基于时间或键进行匹配。
流与表的连接：将静态表与流数据进行匹配，从而使流式数据处理能够结合历史数据或参考数据。
时态表连接 (Temporal Table Join)：用于将流数据与一个时态表进行连接，时态表会随着时间不断更新。

内置函数和自定义函数

Flink SQL 提供了丰富的内置函数，涵盖了字符串操作、数学运算、时间日期处理、聚合操作等。此外，Flink SQL 还支持用户自定义函数（UDF、UDTF、UDAF），用户可以根据具体需求扩展 SQL 的功能。

Table API 与 SQL API 的互操作性

Flink 提供了两种高级数据处理 API：

Table API：一种与关系代数类似的编程接口，支持链式调用，功能类似于 SQL。
SQL API：用户可以直接使用标准 SQL 语句进行数据处理。

Table API 和 SQL API 具有很高的互操作性，用户可以在同一个程序中混合使用这两者。例如，可以先用 Table API 进行表定义和部分操作，再通过 SQL 语句执行复杂的查询。

支持多种数据源和数据接收器

Flink SQL 支持连接多种数据源和数据接收器，如 Kafka、文件系统、数据库（如 MySQL、PostgreSQL）、Hive、HBase 等。通过 SQL 语法，用户可以轻松地将流数据写入这些外部系统，也可以从这些系统中读取数据进行处理。

状态管理与容错机制

Flink SQL 继承了 Flink 强大的状态管理和容错机制。在流处理任务中，Flink SQL 能够有效地处理有状态的计算，并保证在失败时自动恢复。基于 Flink 的检查点（Checkpointing）和保存点（Savepoint）机制，Flink SQL 提供了 Exactly-Once 的状态一致性保障。

实时分析与 ETL

Flink SQL 可以用于实时数据的分析与处理，常用于构建实时 ETL (Extract, Transform, Load) 流程。例如，用户可以通过 SQL 查询对从 Kafka、数据库等数据源接收到的流数据进行清洗、过滤、转换，并将结果写入到其他系统中（如 Elasticsearch、HDFS、JDBC）。

HelloWorld

添加依赖

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table</artifactId>
    <type>pom</type>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

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

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner-blink_2.12</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

依赖说明：

flink-table-api-java-bridge_2.12：桥接器，主要负责 TableAPI 和 DataStream/DataSetAPI 的连接支持，按照语言分Java和Scala。
flink-table-planner-blink_2.12：计划期，是TableAPI最主要的部分，提供了运行时环境和生成程序执行计划的Planner。
如果是生产环境，则已经有 planner，就只需要有bridge就可以了
flink-table：基础依赖

编写代码

java 复制代码

package icu.wzk;

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;

import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;


public class TableApiDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(env);
        DataStreamSource<Tuple2<String, Integer>> data = env.addSource(new SourceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public void run(SourceContext<Tuple2<String, Integer>> ctx) throws Exception {
                while (true) {
                    ctx.collect(new Tuple2<>("name", 10));
                    Thread.sleep(1000);
                }
            }

            @Override
            public void cancel() {

            }
        });

        // =======================
        // Table 方式
        Table table = tableEnvironment.fromDataStream(data, $("name"), $("age"));
        // 对Table的数据查询
        Table name = table.select($("name"));
        // 将数据输出到控制台
        DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> result = tableEnvironment.toRetractStream(name, Row.class);
        result.print();
        System.out.println("=========================");
        // =======================
        // SQL 方式
        tableEnvironment.createTemporaryView("users",data, $("name"), $("age"));
        String sql = "select name from users";
        table = tableEnvironment.sqlQuery(sql);
        result = tableEnvironment.toRetractStream(table, Row.class);
        result.print();
        System.out.println("=========================");
        env.execute("TableApiDemo");
    }

}

运行代码

控制台会一直不间断的输出如下的内容：

shell 复制代码

=========================
=========================
1> (true,name)
6> (true,name)
2> (true,name)
7> (true,name)
3> (true,name)
8> (true,name)
4> (true,name)
1> (true,name)
5> (true,name)
2> (true,name)
6> (true,name)
3> (true,name)

控制台的运行结果如下所示：

大数据-132 - Flink SQL 基本介绍 与 HelloWorld案例