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Flink---14、Flink SQL（SQL-Client准备、流处理中的表、时间属性、DDL）

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你生而真实，而非完美

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1、Flink SQL

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Table API和SQL是最上层的API，在Flink中这两种API被集成在一起，SQL执行的对象也是Flink中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。Flink是批流统一的处理框架，无论是批处理（DataSet API）还是流处理（DataStream API），在上层应用中都可以直接使用Table API或者SQL来实现；这两种API对于一张表执行相同的查询操作，得到的结果是完全一样的。我们主要还是以流处理应用为例进行讲解。
需要说明的是，Table API和SQL最初并不完善，在Flink 1.9版本合并阿里巴巴内部版本Blink之后发生了非常大的改变，此后也一直处在快速开发和完善的过程中，直到Flink 1.12版本才基本上做到了功能上的完善。而即使是在目前最新的1.17版本中，Table API和SQL也依然不算稳定，接口用法还在不停调整和更新。所以这部分希望大家重在理解原理和基本用法，具体的API调用可以随时关注官网的更新变化。
SQL API 是基于 SQL 标准的 Apache Calcite 框架实现的，可通过纯 SQL 来开发和运行一个Flink 任务。

1.1 SQL-Client准备

为了方便演示Flink SQL语法，主要使用Flink提供的sql-client进行操作。

1.1.1 基于yarn-session模式

1、启动Flink

/opt/module/flink-1.17.0/bin/yarn-session.sh -d

2、启动Flink的sql-client

/opt/module/flink-1.17.0/bin/sql-client.sh embedded -s yarn-session

1.1.2 常用配置

1、结果显示模式

#默认table，还可以设置为tableau、changelog
SET sql-client.execution.result-mode=tableau;

2、执行环境

SET execution.runtime-mode=streaming; #默认streaming，也可以设置batch

3、默认并行度

SET parallelism.default=1;

4、设置状态TTL

SET table.exec.state.ttl=1000;

5、通过sql文件初始化
（1）创建sql文件

vim conf/sql-client-init.sql

SET sql-client.execution.result-mode=tableau;
CREATE DATABASE mydatabase;

（2）启动时，指定sql文件

/opt/module/flink-1.17.0/bin/sql-client.sh embedded -s yarn-session -i conf/sql-client-init.sql

1.2 流处理中的表

我们可以将关系型表/SQL与流处理做一个对比，如表所示。
关系型表/SQL流处理处理的数据对象字段元组的有界集合字段元组的无限序列查询（Query）对数据的访问可以访问到完整的数据输入无法访问到所有数据，必须“持续”等待流式输入查询终止条件生成固定大小的结果集后终止永不停止，根据持续收到的数据不断更新查询结果
可以看到，其实关系型表和SQL，主要就是针对批处理设计的，这和流处理有着天生的隔阂。接下来我们就来深入探讨一下流处理中表的概念。

1.2.1 动态表和持续查询

流处理面对的数据是连续不断的，这导致了流处理中的“表”跟我们熟悉的关系型数据库中的表完全不同；而基于表执行的查询操作，也就有了新的含义。

1、动态表（Dynamic Tables）
当流中有新数据到来，初始的表中会插入一行；而基于这个表定义的SQL查询，就应该在之前的基础上更新结果。这样得到的表就会不断地动态变化，被称为“动态表”（Dynamic Tables）。

动态表是Flink在Table API和SQL中的核心概念，它为流数据处理提供了表和SQL支持。我们所熟悉的表一般用来做批处理，面向的是固定的数据集，可以认为是“静态表”；而动态表则完全不同，它里面的数据会随时间变化。

2、持续查询（Continuous Query）
动态表可以像静态的批处理表一样进行查询操作。由于数据在不断变化，因此基于它定义的SQL查询也不可能执行一次就得到最终结果。这样一来，我们对动态表的查询也就永远不会停止，一直在随着新数据的到来而继续执行。这样的查询就被称作“持续查询”（Continuous Query）。对动态表定义的查询操作，都是持续查询；而持续查询的结果也会是一个动态表。

由于每次数据到来都会触发查询操作，因此可以认为一次查询面对的数据集，就是当前输入动态表中收到的所有数据。这相当于是对输入动态表做了一个“快照”（snapshot），当作有限数据集进行批处理；流式数据的到来会触发连续不断的快照查询，像动画一样连贯起来，就构成了“持续查询”。
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持续查询的步骤如下：
（1）流（stream）被转换为动态表（dynamic table）；
（2）对动态表进行持续查询（continuous query），生成新的动态表；
（3）生成的动态表被转换成流。
这样，只要API将流和动态表的转换封装起来，我们就可以直接在数据流上执行SQL查询，用处理表的方式来做流处理了。

1.2.2 将流转换为动态表

如果把流看作一张表，那么流中每个数据的到来，都应该看作是对表的一次插入（Insert）操作，会在表的末尾添加一行数据。因为流是连续不断的，而且之前的输出结果无法改变、只能在后面追加；所以我们其实是通过一个只有插入操作（insert-only）的更新日志（changelog）流，来构建一个表。

例如，当用户点击事件到来时，就对应着动态表中的一次插入（Insert）操作，每条数据就是表中的一行；随着插入更多的点击事件，得到的动态表将不断增长。

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1.2.3 用SQL持续查询

1、更新（Update）查询
我们在代码中定义了一个SQL查询。

Table urlCountTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT user, COUNT(url) as cnt FROM EventTable GROUP BY user");

当原始动态表不停地插入新的数据时，查询得到的urlCountTable会持续地进行更改。由于count数量可能会叠加增长，因此这里的更改操作可以是简单的插入（Insert），也可以是对之前数据的更新（Update）。这种持续查询被称为更新查询（Update Query），更新查询得到的结果表如果想要转换成DataStream，必须调用toChangelogStream()方法。

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2、追加（Append）查询
上面的例子中，查询过程用到了分组聚合，结果表中就会产生更新操作。如果我们执行一个简单的条件查询，结果表中就会像原始表EventTable一样，只有插入（Insert）操作了。

Table aliceVisitTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT url, user FROM EventTable WHERE user = 'Cary'");

这样的持续查询，就被称为追加查询（Append Query），它定义的结果表的更新日志（changelog）流中只有INSERT操作。

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由于窗口的统计结果是一次性写入结果表的，所以结果表的更新日志流中只会包含插入INSERT操作，而没有更新UPDATE操作。所以这里的持续查询，依然是一个追加（Append）查询。结果表result如果转换成DataStream，可以直接调用toDataStream()方法。

1.2.4 将动态表转换为流

与关系型数据库中的表一样，动态表也可以通过插入（Insert）、更新（Update）和删除（Delete）操作，进行持续的更改。将动态表转换为流或将其写入外部系统时，就需要对这些更改操作进行编码，通过发送编码消息的方式告诉外部系统要执行的操作。在Flink中，Table API和SQL支持三种编码方式：

  • 仅追加（Append-only）流 仅通过插入（Insert）更改来修改的动态表，可以直接转换为“仅追加”流。这个流中发出的数据，其实就是动态表中新增的每一行。
  • 撤回（Retract）流 撤回流是包含两类消息的流，添加（add）消息和撤回（retract）消息。 具体的编码规则是：INSERT插入操作编码为add消息；DELETE删除操作编码为retract消息；而UPDATE更新操作则编码为被更改行的retract消息，和更新后行（新行）的add消息。这样，我们可以通过编码后的消息指明所有的增删改操作，一个动态表就可以转换为撤回流了。

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  • 更新插入（Upsert）流 更新插入流中只包含两种类型的消息：更新插入（upsert）消息和删除（delete）消息。 所谓的“upsert”其实是“update”和“insert”的合成词，所以对于更新插入流来说，INSERT插入操作和UPDATE更新操作，统一被编码为upsert消息；而DELETE删除操作则被编码为delete消息。

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需要注意的是，在代码里将动态表转换为DataStream时，只支持仅追加（append-only）和撤回（retract）流，我们调用toChangelogStream()得到的其实就是撤回流。而连接到外部系统时，则可以支持不同的编码方法，这取决于外部系统本身的特性。

1.3 时间属性

基于时间的操作（比如时间窗口），需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。在Table API和SQL中，会给表单独提供一个逻辑上的时间字段，专门用来在表处理程序中指示时间。
所以所谓的时间属性（time attributes），其实就是每个表模式结构（schema）的一部分。它可以在创建表的DDL里直接定义为一个字段，也可以在DataStream转换成表时定义。一旦定义了时间属性，它就可以作为一个普通字段引用，并且可以在基于时间的操作中使用。
时间属性的数据类型必须为TIMESTAMP，它的行为类似于常规时间戳，可以直接访问并且进行计算。
按照时间语义的不同，可以把时间属性的定义分成事件时间（event time）和处理时间（processing time）两种情况。

1.3.1 事件时间

事件时间属性可以在创建表DDL中定义，增加一个字段，通过WATERMARK语句来定义事件时间属性。具体定义方式如下：

CREATETABLEEventTable(
  user STRING,
  url STRING,
  ts TIMESTAMP(3),WATERMARKFOR ts AS ts -INTERVAL'5'SECOND)WITH(...);

这里我们把ts字段定义为事件时间属性，而且基于ts设置了5秒的水位线延迟。
时间戳类型必须是 TIMESTAMP 或者TIMESTAMP_LTZ 类型。但是时间戳一般都是秒或者是毫秒（BIGINT 类型），这种情况可以通过如下方式转换

ts BIGINT,
time_ltz ASTO_TIMESTAMP_LTZ(ts,3),

1.3.2 处理时间

在定义处理时间属性时，必须要额外声明一个字段，专门用来保存当前的处理时间。
在创建表的DDL（CREATE TABLE语句）中，可以增加一个额外的字段，通过调用系统内置的PROCTIME()函数来指定当前的处理时间属性。

CREATETABLEEventTable(
  user STRING,
  url STRING,
  ts ASPROCTIME())WITH(...);

1.4 DDL（Data Definition Language）数据定义

1.4.1 数据库

1、创建数据库
（1）语法

CREATEDATABASE[IFNOTEXISTS][catalog_name.]db_name
  [COMMENT database_comment]WITH(key1=val1, key2=val2,...)

（2）案例

CREATE DATABASE db_flink;

2、查询数据库
（1）查询所有数据库

SHOW DATABASES

（2）查询当前数据库

SHOW CURRENT DATABASE

3、修改数据库

ALTER DATABASE [catalog_name.]db_name SET (key1=val1, key2=val2, ...)

4、删除数据库

DROP DATABASE [IF EXISTS][catalog_name.]db_name [(RESTRICT | CASCADE)]
  • RESTRICT：删除非空数据库会触发异常。默认启用
  • CASCADE：删除非空数据库也会删除所有相关的表和函数。
DROP DATABASE db_flink2;

5、切换当前数据库

USE database_name;

1.4.2 表

1、创建表
（1）语法

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS][catalog_name.][db_name.]table_name
  ({<physical_column_definition>|<metadata_column_definition>|<computed_column_definition>}[ , ...n][<watermark_definition>][<table_constraint>][ , ...n])[COMMENT table_comment][PARTITIONED BY (partition_column_name1, partition_column_name2, ...)]
  WITH (key1=val1, key2=val2, ...)[ LIKE source_table [(<like_options>)]| AS select_query ]

① physical_column_definition
物理列是数据库中所说的常规列。其定义了物理介质中存储的数据中字段的名称、类型和顺序。其他类型的列可以在物理列之间声明，但不会影响最终的物理列的读取。

② metadata_column_definition
元数据列是 SQL 标准的扩展，允许访问数据源本身具有的一些元数据。元数据列由 METADATA 关键字标识。例如，我们可以使用元数据列从Kafka记录中读取和写入时间戳，用于基于时间的操作（这个时间戳不是数据中的某个时间戳字段，而是数据写入 Kafka 时，Kafka 引擎给这条数据打上的时间戳标记）。connector和format文档列出了每个组件可用的元数据字段。

CREATETABLEMyTable(
  `user_id` BIGINT,
  `name` STRING,
  `record_time` TIMESTAMP_LTZ(3)METADATAFROM 'timestamp'
)WITH(
  'connector' = 'kafka'
  ...);

如果自定义的列名称和 Connector 中定义 metadata 字段的名称一样， FROM xxx 子句可省略

CREATETABLEMyTable(
`user_id` BIGINT,
`name` STRING,
`timestamp` TIMESTAMP_LTZ(3)METADATA)WITH(
'connector' = 'kafka'
...);

如果自定义列的数据类型和 Connector 中定义的 metadata 字段的数据类型不一致，程序运行时会自动 cast强转，但是这要求两种数据类型是可以强转的。

CREATETABLEMyTable(
`user_id` BIGINT,
`name` STRING,-- 将时间戳强转为 BIGINT
`timestamp` BIGINTMETADATA)WITH(
'connector' = 'kafka'
...);

默认情况下，Flink SQL planner 认为 metadata 列可以读取和写入。然而，在许多情况下，外部系统提供的只读元数据字段比可写字段多。因此，可以使用VIRTUAL关键字排除元数据列的持久化(表示只读)。

CREATETABLEMyTable(
  `timestamp` BIGINTMETADATA, 
  `offset` BIGINTMETADATAVIRTUAL,
  `user_id` BIGINT,
  `name` STRING,)WITH(
  'connector' = 'kafka'
  ...);

③ computed_column_definition
计算列是使用语法column_name AS computed_column_expression生成的虚拟列。
计算列就是拿已有的一些列经过一些自定义的运算生成的新列，在物理上并不存储在表中，只能读不能写。列的数据类型从给定的表达式自动派生，无需手动声明。

CREATETABLEMyTable(
  `user_id` BIGINT,
  `price` DOUBLE,
  `quantity` DOUBLE,
  `cost` AS price * quanitity
)WITH(
  'connector' = 'kafka'
  ...);

④ 定义Watermark
Flink SQL 提供了几种 WATERMARK 生产策略：

  • 严格升序：WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column。 Flink 任务认为时间戳只会越来越大，也不存在相等的情况，只要相等或者小于之前的，就认为是迟到的数据。
  • 递增：WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL ‘0.001’ SECOND 。 一般基本不用这种方式。如果设置此类，则允许有相同的时间戳出现。
  • 有界无序： WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column – INTERVAL ‘string’ timeUnit 。 此类策略就可以用于设置最大乱序时间，假如设置为 WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL ‘5’ SECOND ，则生成的是运行 5s 延迟的Watermark。一般都用这种 Watermark 生成策略，此类 Watermark 生成策略通常用于有数据乱序的场景中，而对应到实际的场景中，数据都是会存在乱序的，所以基本都使用此类策略。 ⑤ PRIMARY KEY 主键约束表明表中的一列或一组列是唯一的，并且它们不包含NULL值。主键唯一地标识表中的一行，只支持 not enforced。
CREATETABLEMyTable(
`user_id` BIGINT,
`name` STRING,PARYMARYKEY(user_id) not enforced
)WITH(
'connector' = 'kafka'
...);

⑥ PARTITIONED BY
创建分区表
⑦ with语句
用于创建表的表属性，用于指定外部存储系统的元数据信息。配置属性时，表达式key1=val1的键和值都应该是字符串字面值。如下是Kafka的映射表：

CREATETABLEKafkaTable(
`user_id` BIGINT,
`name` STRING,
`ts` TIMESTAMP(3)METADATAFROM 'timestamp'
)WITH(
'connector' = 'kafka','topic'= 'user_behavior',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset','format'='csv')

一般 with 中的配置项由 Flink SQL 的 Connector（链接外部存储的连接器） 来定义，每种 Connector 提供的with 配置项都是不同的。

⑧ LIKE
用于基于现有表的定义创建表。此外，用户可以扩展原始表或排除表的某些部分。
可以使用该子句重用(可能还会覆盖)某些连接器属性，或者向外部定义的表添加水印。

CREATETABLEOrders(
    `user` BIGINT,
    product STRING,
    order_time TIMESTAMP(3))WITH( 
    'connector' = 'kafka',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'
);CREATETABLEOrders_with_watermark(--Add watermark definition
    WATERMARKFOR order_time AS order_time -INTERVAL'5'SECOND)WITH(--Overwrite the startup-mode
    'scan.startup.mode' = 'latest-offset'
)LIKEOrders;

⑨ AS select_statement（CTAS）
在一个create-table-as-select (CTAS)语句中，还可以通过查询的结果创建和填充表。CTAS是使用单个命令创建数据并向表中插入数据的最简单、最快速的方法。

CREATETABLE my_ctas_table
WITH(
    'connector' = 'kafka',...)ASSELECT id, name, age FROM source_table WHEREmod(id,10)=0;

注意:CTAS有以下限制:

  • 暂不支持创建临时表。
  • 目前还不支持指定显式列。
  • 还不支持指定显式水印。
  • 目前还不支持创建分区表。
  • 目前还不支持指定主键约束。

（2）简单建表示例

CREATE TABLE test(id INT, 
    ts BIGINT, 
    vc INT
) WITH ('connector'='print');

CREATE TABLE test1 (`value` STRING
)
LIKE test;

2、查看表
（1）查看所有表

SHOW TABLES [( FROM | IN )[catalog_name.]database_name ][[NOT] LIKE <sql_like_pattern>]

如果没有指定数据库，则从当前数据库返回表。
LIKE子句中sql pattern的语法与MySQL方言的语法相同:

  • %匹配任意数量的字符，甚至零字符，%匹配一个’%'字符。
  • 只匹配一个字符，_只匹配一个’'字符

（2）查看表信息

{ DESCRIBE | DESC }[catalog_name.][db_name.]table_name

3、修改表
（1）修改表名

ALTER TABLE [catalog_name.][db_name.]table_name RENAME TO new_table_name

（2）修改属性

ALTER TABLE [catalog_name.][db_name.]table_name SET (key1=val1, key2=val2, ...)

4、删除表

DROP [TEMPORARY] TABLE [IF EXISTS][catalog_name.][db_name.]table_name

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您的支持是我创作的无限动力

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希望我能为您的未来尽绵薄之力

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如有错误，谢谢指正；若有收获，谢谢赞美

标签： flink sql 大数据
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_44804713/article/details/133699819
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