Flink SQL Gateway REST Endpoint 使用教程

介绍

SQL Gateway 是一种支持远程多个客户机并发执行 SQL 的服务。它提供了一种提交 Flink Job、查找元数据和在线分析数据的简单方法。SQL Gateway 由可插拔 Endpoints 和 SqlGatewayService 组成。SqlGatewayService 是一个被 Endpoints 重用来处理请求的处理器。Endpoints 是允许用户连接的入口点。根据 Endpoints 的类型，用户可以使用不同的工具进行连接。

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开始

Flink SQL Gateway 是和 Flink 发行版绑定的，因此可以开箱即用，它只需要一个正在运行的 Flink 集群用来执行我们的 SQL 任务，我们可以把任务提交到 standalone 集群或者 yarn 集群，下面以 standalone 为例来介绍一下具体的使用方式。

启动集群

./start-cluster.sh

启动 SQL Gateway

./sql-gateway.sh start -Dsql-gateway.endpoint.rest.address=localhost

sql-gateway.endpoint.rest.address 用来指定 SQL Gateway 服务绑定的地址，这里设置为 localhost 就只能在本机访问。

另外在启动 SQL Gateway 的时候，还可以设置为 start-foreground 这样就会把 SQL Gateway 作为控制台程序运行，这样方便我们查看日志和排查问题。如果是用 start 模式启动的，则需要去 flink/log 下面查看 SQL Gateway 对应的日志。

检查 REST Endpoint 是否可用

curl http://localhost:8083/v1/info

返回的结果为

{"productName":"Apache Flink","version":"1.16.0"}

启动完成后我们可以使用上面的命令查看 Endpoint 是否可用。

运行 SQL 查询

创建 session

在执行之前我们需要先创建一个 session ，可以通过下面的命令。

curl --request POST http://localhost:8083/v1/sessions

返回的结果为

{"sessionHandle":"d9befa48-8b52-42f4-93a0-b8b948552452"}

sessionHandle 表是的是这个 session 的 id，是这个 session 的唯一标识。

执行查询

curl --request POST http://localhost:8083/v1/sessions/d9befa48-8b52-42f4-93a0-b8b948552452/statements/ --data '{"statement": "SELECT 1"}'

在执行查询的时候需要把 URL 中的 ${sessionHandle} 替换成刚才创建 session 返回结果中的 sessionHandle。

返回的结果为

{"operationHandle":"ce3489f5-74a2-41d7-8d83-1caa301d6779"}

SQL Gateway 使用返回结果中的 operationHandle 唯一地标识提交的 SQL。

获取查询结果

curl --request GET http://localhost:8083/v1/sessions/e0eece3e-49b3-42d8-99b5-ede3a565b1a5/operations/db5c72ca-6794-4fc5-b998-95aede435aad/result/0

同样的，这里需要把 URL 中的和{operationHandle} 都替换为上面返回结果中的 ID。

返回的结果为

{
    "results":{
        "columns":[
            {
                "name":"EXPR$0",
                "logicalType":{
                    "type":"INTEGER",
                    "nullable":false
                },
                "comment":null
            }
        ],
        "data":[
            {
                "kind":"INSERT",
                "fields":[
                    1
                ]
            }
        ]
    },
    "resultType":"PAYLOAD",
    "nextResultUri":"/v1/sessions/e0eece3e-49b3-42d8-99b5-ede3a565b1a5/operations/db5c72ca-6794-4fc5-b998-95aede435aad/result/1"
}

如果结果中的 nextResultUri 不为空，则用于获取下一批结果，相当于是一个分页查询的效果。

curl --request GET ${nextResultUri}

配置

SQL Gateway 启动选项

目前，SQL Gateway 脚本有以下可选命令。它们将在后面各段中详细讨论。

$ ./bin/sql-gateway.sh --help

Usage: sql-gateway.sh [start|start-foreground|stop|stop-all] [args]
  commands:
    start               - Run a SQL Gateway as a daemon
    start-foreground    - Run a SQL Gateway as a console application
    stop                - Stop the SQL Gateway daemon
    stop-all            - Stop all the SQL Gateway daemons
    -h | --help         - Show this help message

对于 “start” or “start-foreground” 命令，可以在命令行下配置 SQL Gateway。

$ ./bin/sql-gateway.sh start --help

Start the Flink SQL Gateway as a daemon to submit Flink SQL.

  Syntax: start [OPTIONS]
     -D <property=value>   Use value for given property
     -h,--help             Show the help message with descriptions of all
                           options.

SQL Gateway 配置

当启动 SQL Gateway 时，你可以通过下面的方式配置 SQL Gateway，或任何有效的 Flink 配置项。

$ ./sql-gateway -Dkey=value

KeyDefaultTypeDescriptionsql-gateway.session.check-interval1 minDurationThe check interval for idle session timeout, which can be disabled by setting to zero or negative value.sql-gateway.session.idle-timeout10 minDurationTimeout interval for closing the session when the session hasn't been accessed during the interval. If setting to zero or negative value, the session will not be closed.sql-gateway.session.max-num1000000IntegerThe maximum number of the active session for sql gateway service.sql-gateway.worker.keepalive-time5 minDurationKeepalive time for an idle worker thread. When the number of workers exceeds min workers, excessive threads are killed after this time interval.sql-gateway.worker.threads.max500IntegerThe maximum number of worker threads for sql gateway service.sql-gateway.worker.threads.min5IntegerThe minimum number of worker threads for sql gateway service.
上面的 DEMO 比较简单，而且是通过 CURL 命令工具提交的，下面我们使用代码的方式来提交一个简单的 Flink SQL 任务。

FlinkSqlGatewaySubmitJob

package flink.sql.gateway;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import okhttp3.*;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class FlinkSqlGatewaySubmitJob {

    private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(FlinkSqlGatewaySubmitJob.class);

    // 创建 session 的 URL
    private static final String CREATE_SESSION = "http://localhost:8083/v1/sessions";
    // 提交 SQL 的 URL
    private static String SUBMIT_SQL =
            "http://localhost:8083/v1/sessions/${sessionHandle}/statements/";
    // 查询结果的 URL
    private static String QUERY_RESULT =
            "http://localhost:8083/v1/sessions/${sessionHandle}/operations/${operationHandle}/result/0";

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 创建一个 session
        String create_session = httpPost(CREATE_SESSION, "");
        JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(create_session);
        // 获取 sessionHandle
        String sessionHandle = jsonObject.getString("sessionHandle");
        System.out.println(create_session);
        SUBMIT_SQL = SUBMIT_SQL.replace("${sessionHandle}", sessionHandle);
        String OrdersDDL =
                "CREATE TABLE Orders (order_number BIGINT,price DECIMAL(32,2),buyer ROW<first_name STRING, last_name STRING>,order_time TIMESTAMP(3)) WITH('connector'='datagen','rows-per-second'='1')";
        String ResultDDL =
                "CREATE TABLE Result_table (order_number BIGINT,price DECIMAL(32,2),buyer ROW<first_name STRING, last_name STRING>,order_time TIMESTAMP(3)) WITH('connector'='print')";
        String DML = "insert into Result_table select * from Orders";
        // 创建 Source Table
        String submitSQL1 = httpPost(SUBMIT_SQL, MapToString(OrdersDDL));
        System.out.println(submitSQL1);
        // 创建 Sink Table
        String submitSQL2 = httpPost(SUBMIT_SQL, MapToString(ResultDDL));
        System.out.println(submitSQL2);
        // 执行 INSERT INTO 语句
        String submitSQL3 = httpPost(SUBMIT_SQL, MapToString(DML));
        System.out.println(submitSQL3);

        JSONObject jsonObject1 = JSON.parseObject(submitSQL3);
        String operationHandle = jsonObject1.getString("operationHandle");
        QUERY_RESULT =
                QUERY_RESULT
                        .replace("${sessionHandle}", sessionHandle)
                        .replace("${operationHandle}", operationHandle);
        String result = httpGet(QUERY_RESULT);
        System.out.println(result);
    }

    public static String httpPost(String url, String json) throws IOException {
        OkHttpClient httpClient = new OkHttpClient().newBuilder().build();
        MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json");
        RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, json);
        Request request =
                new Request.Builder()
                        .url(url)
                        // .addHeader("Authorization", "Basic " + authorization)
                        .post(body)
                        .build();
        Response response = httpClient.newCall(request).execute();
        return response.body().string();
    }

    public static String httpGet(String url) throws IOException {
        OkHttpClient httpClient = new OkHttpClient().newBuilder().build();
        Request request = new Request.Builder().url(url).get().build();
        Response response = httpClient.newCall(request).execute();
        return response.body().string();
    }

    public static String MapToString(String ddl) {
        Map<String, String> paramsMap = new HashMap<>();
        paramsMap.put("statement", ddl);
        return JSON.toJSONString(paramsMap);
    }
}

代码也非常简单，跟上面的流程是一样的，打印的结果为：

{"sessionHandle":"ebdb4f09-fc82-4774-8cff-497be4d60ebe"}
{"operationHandle":"4fbad353-3f69-454c-84a9-ac050e8ba096"}
{"operationHandle":"90015d6a-56e6-4c7e-8638-9ef60bb0288f"}
{"operationHandle":"a452d5a1-8c02-47fc-b83d-15a0c1fceb49"}
{"results":{"columns":[],"data":[]},"resultType":"NOT_READY","nextResultUri":"/v1/sessions/ebdb4f09-fc82-4774-8cff-497be4d60ebe/operations/a452d5a1-8c02-47fc-b83d-15a0c1fceb49/result/0"}

Flink UI

image-20221213115740907

image-20221213115810512

可以看到任务提交成功了，再来看下打印的结果是否正确。

image-20221213115935611

数据也正常打印了。

除了 Rest Endpoint ，Flink 目前还支持 HiveServer2 Endpoint，这个后面有时间再说。今天就先略过了。

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标签： flink sql gateway

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