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五千字长文带你快速入门FlinkSQL

作者:互联网

一、前言

        最近几天因为工作比较忙,已经几天没有及时更新文章了,在这里先给小伙伴们说声抱歉…临近周末,再忙再累,我也要开始发力了。接下来的几天,菌哥将为大家带来关于FlinkSQL的教程,之后还会更新一些大数据实时数仓的内容,和一些热门的组件使用!希望小伙伴们能点个关注,第一时间关注技术干货!

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二、FlinkSQL出现的背景

        Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型,降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。

        自 2015 年开始,阿里巴巴开始调研开源流计算引擎,最终决定基于 Flink 打造新一代计算引擎,针对 Flink 存在的不足进行优化和改进,并且在 2019 年初将最终代码开源,也就是我们熟知的 Blink。Blink 在原来的 Flink 基础上最显著的一个贡献就是 Flink SQL 的实现。

        Flink SQL 是面向用户的 API 层,在我们传统的流式计算领域,比如 Storm、Spark Streaming 都会提供一些 Function 或者 Datastream API,用户通过 Java 或 Scala 写业务逻辑,这种方式虽然灵活,但有一些不足,比如具备一定门槛且调优较难,随着版本的不断更新,API 也出现了很多不兼容的地方。

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        在这个背景下,毫无疑问,SQL 就成了我们最佳选择,之所以选择将 SQL 作为核心 API,是因为其具有几个非常重要的特点:

三、整体介绍

3.1 什么是 Table API 和 Flink SQL?

        Flink本身是批流统一的处理框架,所以Table API和SQL,就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善,处于活跃的开发阶段。

        Table API是一套内嵌在Java和Scala语言中的查询API,它允许我们以非常直观的方式,组合来自一些关系运算符的查询(比如select、filter和join)。而对于Flink SQL,就是直接可以在代码中写SQL,来实现一些查询(Query)操作。Flink的SQL支持,基于实现了SQL标准的Apache Calcite(Apache开源SQL解析工具)。

        无论输入是批输入还是流式输入,在这两套API中,指定的查询都具有相同的语义,得到相同的结果。

3.2 需要引入的依赖

        Table API 和 SQL 需要引入的依赖有两个:planner 和 bridge

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
    <version>1.10.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.11</artifactId>
    <version>1.10.0</version>
</dependency>

        其中:

        flink-table-planner:planner计划器,是table API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;

        flink-table-api-scala-bridge:bridge桥接器,主要负责table API和 DataStream/DataSet API的连接支持,按照语言分java和scala;

        这里的两个依赖,是IDE环境下运行需要添加的;如果是生产环境,lib目录下默认已经有了planner,就只需要有bridge就可以了。

        当然,如果想使用用户自定义函数,或是跟 kafka 做连接,需要有一个SQL client,这个包含在 flink-table-common 里。
        

3.3 两种planner(old & blink)的区别

        1、批流统一:Blink将批处理作业,视为流式处理的特殊情况。所以,blink不支持表和DataSet之间的转换,批处理作业将不转换为DataSet应用程序,而是跟流处理一样,转换为DataStream程序来处理。

        2、因为批流统一,Blink planner也不支持BatchTableSource,而使用有界的StreamTableSource代替。

        3、Blink planner只支持全新的目录,不支持已弃用的ExternalCatalog。

        4、旧 planner 和 Blink planner 的FilterableTableSource实现不兼容。旧的planner会把PlannerExpressions下推到filterableTableSource中,而blink planner则会把Expressions下推。

        5、基于字符串的键值配置选项仅适用于Blink planner。

        6、PlannerConfig在两个planner中的实现不同。

        7、Blink planner会将多个sink优化在一个DAG中(仅在TableEnvironment上受支持,而在StreamTableEnvironment上不受支持)。而旧 planner 的优化总是将每一个sink放在一个新的DAG中,其中所有DAG彼此独立。

        8、旧的planner不支持目录统计,http://jintianxuesha.com/ 而Blink planner支持。

四、API 调用

4.1 基本程序结构

        Table API 和 SQL 的程序结构,与流式处理的程序结构类似;也可以近似地认为有这么几步:首先创建执行环境,然后定义source、transform和sink。

        具体操作流程如下:

val tableEnv = ...     // 创建表的执行环境

// 创建一张表,用于读取数据
tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("inputTable")
// 注册一张表,用于把计算结果输出
tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("outputTable")

// 通过 Table API 查询算子,得到一张结果表
val result = tableEnv.from("inputTable").select(...)
// 通过 SQL查询语句,得到一张结果表
val sqlResult  = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM inputTable ...")

// 将结果表写入输出表中
result.insertInto("outputTable")

4.2 创建表环境

        创建表环境最简单的方式,就是基于流处理执行环境,调create方法直接创建:

val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)

        表环境(TableEnvironment)是flink中集成 Table API & SQL 的核心概念。它负责:

        在创建TableEnv的时候,可以多传入一个EnvironmentSettings 或者 TableConfig 参数,可以用来配置 TableEnvironment 的一些特性。

        比如,配置老版本的流式查询(Flink-Streaming-Query):

val settings = EnvironmentSettings.newInstance()
  .useOldPlanner()      // 使用老版本planner
  .inStreamingMode()    // 流处理模式
  .build()
val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings)

        基于老版本的批处理环境(Flink-Batch-Query):

val batchEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val batchTableEnv = BatchTableEnvironment.create(batchEnv)

        基于 blink 版本的流处理环境(Blink-Streaming-Query):

val bsSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
.useBlinkPlanner()
.inStreamingMode().build()
val bsTableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, bsSettings)

        基于blink版本的批处理环境(Blink-Batch-Query):

val bbSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
.useBlinkPlanner()
.inBatchMode().build()
val bbTableEnv = TableEnvironment.create(bbSettings)

4.3 在Catalog中注册表

4.3.1 表(Table)的概念

        TableEnvironment 可以注册目录 Catalog ,并可以基于Catalog注册表。它会维护一个 Catalog-Table 表之间的map。

        表(Table)是由一个“标识符”来指定的,由3部分组成:Catalog名、数据库(database)名和对象名(表名)。如果没有指定目录或数据库,就使用当前的默认值。

        表可以是常规的(Table,表),或者虚拟的(View,视图)。常规表(Table)一般可以用来描述外部数据,比如文件、数据库表或消息队列的数据,也可以直接从 DataStream转换而来。视图可以从现有的表中创建,通常是 table API 或者SQL查询的一个结果。

4.3.2 连接到文件系统(Csv格式)

        连接外部系统在Catalog中注册表,直接调用 tableEnv.connect() 就可以,里面参数要传入一个 ConnectorDescriptor ,也就是connector描述器。对于文件系统的 connector 而言,flink内部已经提供了,就叫做FileSystem()。

        代码如下:

tableEnv
.connect( new FileSystem().path("sensor.txt"))  // 定义表数据来源,外部连接
  .withFormat(new OldCsv())    // 定义从外部系统读取数据之后的格式化方法
  .withSchema( new Schema()
    .field("id", DataTypes.STRING())
    .field("timestamp", DataTypes.BIGINT())
    .field("temperature", DataTypes.DOUBLE())
  )    // 定义表结构
  .createTemporaryTable("inputTable")    // 创建临时表

        这是旧版本的csv格式描述器。由于它是非标的,跟外部系统对接并不通用,所以将被弃用,以后会被一个符合RFC-4180标准的新format描述器取代。新的描述器就叫Csv(),但flink没有直接提供,需要引入依赖flink-csv:

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-csv</artifactId>
    <version>1.10.0</version>
</dependency>

        代码非常类似,只需要把 withFormat 里的 OldCsv 改成Csv就可以了。

4.3.3 连接到Kafka

        kafka的连接器 flink-kafka-connector 中,1.10 版本的已经提供了 Table API 的支持。我们可以在 connect方法中直接传入一个叫做Kafka的类,这就是kafka连接器的描述器ConnectorDescriptor。

tableEnv.connect(
  new Kafka()
    .version("0.11") // 定义kafka的版本
    .topic("sensor") // 定义主题
    .property("zookeeper.connect", "localhost:2181") 
    .property("bootstrap.servers", "localhost:9092")
)
  .withFormat(new Csv())
  .withSchema(new Schema()
  .field("id", DataTypes.STRING())
  .field("timestamp", DataTypes.BIGINT())
  .field("temperature", DataTypes.DOUBLE())
)
  .createTemporaryTable("kafkaInputTable")

        当然也可以连接到 ElasticSearch、MySql、HBase、Hive等外部系统,实现方式基本上是类似的。感兴趣的 小伙伴可以自行去研究,这里就不详细赘述了。

4.4 表的查询

        通过上面的学习,我们已经利用外部系统的连接器connector,我们可以读写数据,并在环境的Catalog中注册表。接下来就可以对表做查询转换了。

        Flink给我们提供了两种查询方式:Table API和 SQL。

4.4.1 Table API的调用

        Table API是集成在Scala和Java语言内的查询API。与SQL不同,Table API的查询不会用字符串表示,而是在宿主语言中一步一步调用完成的。

        Table API基于代表一张“表”的Table类,并提供一整套操作处理的方法API。这些方法会返回一个新的Table对象,这个对象就表示对输入表应用转换操作的结果。有些关系型转换操作,可以由多个方法调用组成,构成链式调用结构。例如table.select(…).filter(…),其中 select(…)表示选择表中指定的字段,filter(…)表示筛选条件。

        代码中的实现如下:

val sensorTable: Table = tableEnv.from("inputTable")

val resultTable: Table = senorTable
.select("id, temperature")
.filter("id ='sensor_1'")

4.4.2 SQL查询

        Flink的SQL集成,基于的是ApacheCalcite,它实现了SQL标准。在Flink中,用常规字符串来定义SQL查询语句。SQL 查询的结果,是一个新的 Table。

        代码实现如下:

val resultSqlTable: Table = tableEnv.sqlQuery("select id, temperature from inputTable where id ='sensor_1'")

        或者:

val resultSqlTable: Table = tableEnv.sqlQuery(
  """
    |select id, temperature
    |from inputTable
    |where id = 'sensor_1'
  """.stripMargin)

        当然,也可以加上聚合操作,比如我们统计每个sensor温度数据出现的个数,做个count统计:

val aggResultTable = sensorTable
.groupBy('id)
.select('id, 'id.count as 'count)

        SQL的实现:

val aggResultSqlTable = tableEnv.sqlQuery("select id, count(id) as cnt from inputTable group by id")

        这里Table API里指定的字段,前面加了一个单引号’,这是Table API中定义的Expression类型的写法,可以很方便地表示一个表中的字段。

        字段可以直接全部用双引号引起来,也可以用半边单引号+字段名的方式。以后的代码中,一般都用后一种形式。

4.5 将DataStream 转换成表

        Flink允许我们把Table和DataStream做转换:我们可以基于一个DataStream,先流式地读取数据源,然后map成样例类,再把它转成Table。Table的列字段(column fields),就是样例类里的字段,这样就不用再麻烦地定义schema了。

4.5.1 代码表达

        代码中实现非常简单,直接用 tableEnv.fromDataStream() 就可以了。默认转换后的 Table schema 和 DataStream 中的字段定义一一对应,也可以单独指定出来。

        这就允许我们更换字段的顺序、重命名,或者只选取某些字段出来,相当于做了一次map操作(或者Table API的 select操作)。

        代码具体如下:

val inputStream: DataStream[String] = env.readTextFile("sensor.txt")
val dataStream: DataStream[SensorReading] = inputStream
  .map(data => {
   
   
    val dataArray = data.split(",")
    SensorReading(dataArray(0), dataArray(1).toLong, dataArray(2).toDouble)
  })

val sensorTable: Table = tableEnv.fromDataStreama(datStream)

val sensorTable2 = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id, 'timestamp as 'ts)

4.5.2 数据类型与 Table schema的对应

        在上节的例子中,DataStream 中的数据类型,与表的 Schema 之间的对应关系,是按照样例类中的字段名来对应的(name-based mapping),所以还可以用as做重命名。

        另外一种对应方式是,直接按照字段的位置来对应(position-based mapping),对应的过程中,就可以直接指定新的字段名了。

        基于名称的对应:

val sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'timestamp as 'ts, 'id as 'myId, 'temperature)

        基于位置的对应:

val sensorTable = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'myId, 'ts)

        Flink的 DataStream 和 DataSet API 支持多种类型。

        组合类型,比如元组(内置Scala和Java元组)、POJO、Scala case类和Flink的Row类型等,允许具有多个字段的嵌套数据结构,这些字段可以在Table的表达式中访问。其他类型,则被视为原子类型。

        元组类型和原子类型,一般用位置对应会好一些;如果非要用名称对应,也是可以的:元组类型,默认的名称是 “_1”, “_2”;而原子类型,默认名称是 ”f0”。

4.6 创建临时视图(Temporary View)

        创建临时视图的第一种方式,就是直接从DataStream转换而来。同样,可以直接对应字段转换;也可以在转换的时候,指定相应的字段。

        代码如下:

tableEnv.createTemporaryView("sensorView", dataStream)
tableEnv.createTemporaryView("sensorView", dataStream, 'id, 'temperature, 'timestamp as 'ts)

        另外,当然还可以基于Table创建视图:

tableEnv.createTemporaryView("sensorView", sensorTable)

        View和Table的Schema完全相同。事实上,在Table API中,可以认为View 和 Table 是等价的。

4.7 输出表

        表的输出,是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口,可以支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。

        具体实现,输出表最直接的方法,就是通过 Table.insertInto() 方法将一个 Table 写入注册过的 TableSink 中。

4.7.1 输出到文件

        代码如下:

// 注册输出表
tableEnv.connect(
  new FileSystem().path("…\\resources\\out.txt")
) // 定义到文件系统的连接
  .withFormat(new Csv()) // 定义格式化方法,Csv格式
  .withSchema(new Schema()
  .field("id", DataTypes.STRING())
  .field("temp", DataTypes.DOUBLE())
) // 定义表结构
  .createTemporaryTable("outputTable") // 创建临时表

resultSqlTable.insertInto("outputTable")

4.7.2 更新模式(Update Mode)

        在流处理过程中,表的处理并不像传统定义的那样简单。

        对于流式查询(Streaming Queries),需要声明如何在(动态)表和外部连接器之间执行转换。与外部系统交换的消息类型,由更新模式(update mode)指定。

        Flink Table API中的更新模式有以下三种:

        在追加模式下,表(动态表)和外部连接器只交换插入(Insert)消息。

        在撤回模式下,表和外部连接器交换的是:添加(Add)和撤回(Retract)消息。

        其中:

  • 插入(Insert)会被编码为添加消息;
  • 删除(Delete)则编码为撤回消息;
  • 更新(Update)则会编码为,已更新行(上一行)的撤回消息,和更新行(新行)的添加消息。

        在此模式下,不能定义key,这一点跟upsert模式完全不同。

        在Upsert模式下,动态表和外部连接器交换Upsert和Delete消息。

        这个模式需要一个唯一的key,通过这个key可以传递更新消息。为了正确应用消息,外部连接器需要知道这个唯一key的属性。

  • 插入(Insert)和更新(Update)都被编码为Upsert消息;
  • 删除(Delete)编码为Delete信息

        这种模式和 Retract 模式的主要区别在于,Update操作是用单个消息编码的,所以效率会更高。

4.7.3 输出到Kafka

        除了输出到文件,也可以输出到Kafka。我们可以结合前面Kafka作为输入数据,构建数据管道,kafka进,kafka出。

        代码如下:

// 输出到 kafka
tableEnv.connect(
  new Kafka()
    .version("0.11")
    .topic("sinkTest")
    .property("zookeeper.connect", "localhost:2181")
    .property("bootstrap.servers", "localhost:9092")
)
  .withFormat( new Csv() )
  .withSchema( new Schema()
    .field("id", DataTypes.STRING())
    .field("temp", DataTypes.DOUBLE())
  )
  .createTemporaryTable("kafkaOutputTable")

resultTable.insertInto("kafkaOutputTable")

4.7.4 输出到ElasticSearch

        ElasticSearch的connector可以在upsert(update+insert,更新插入)模式下操作,这样就可以使用Query定义的键(key)与外部系统交换UPSERT/DELETE消息。

        另外,对于“仅追加”(append-only)的查询,connector还可以在 append 模式下操作,这样就可以与外部系统只交换 insert 消息。

        es目前支持的数据格式,只有Json,而 flink 本身并没有对应的支持,所以还需要引入依赖:

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-json</artifactId>
    <version>1.10.0</version>
</dependency>

        代码实现如下:

// 输出到es
tableEnv.connect(
  new Elasticsearch()
    .version("6")
    .host("localhost", 9200, "http")
    .index("sensor")
    .documentType("temp")
)
  .inUpsertMode()           // 指定是 Upsert 模式
  .withFormat(new Json())
  .withSchema( new Schema()
    .field("id", DataTypes.STRING())
    .field("count", DataTypes.BIGINT())
  )
  .createTemporaryTable("esOutputTable")

aggResultTable.insertInto("esOutputTable")

4.7.5 输出到MySql

        Flink专门为Table API的jdbc连接提供了flink-jdbc连接器,我们需要先引入依赖:

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-jdbc_2.11</artifactId>
    <version>1.10.0</version>
</dependency>

        jdbc连接的代码实现比较特殊,因为没有对应的java/scala类实现 ConnectorDescriptor,所以不能直接 tableEnv.connect()。不过Flink SQL留下了执行DDL的接口:tableEnv.sqlUpdate()

        对于jdbc的创建表操作,天生就适合直接写DDL来实现,所以我们的代码可以这样写:

// 输出到 Mysql
val sinkDDL: String =
  """
    |create table jdbcOutputTable (
    |  id varchar(20) not null,
    |  cnt bigint not null
    |) with (
    |  'connector.type' = 'jdbc',
    |  'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test',
    |  'connector.table' = 'sensor_count',
    |  'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
    |  'connector.username' = 'root',
    |  'connector.password' = '123456'
    |)
  """.stripMargin

tableEnv.sqlUpdate(sinkDDL)
aggResultSqlTable.insertInto("jdbcOutputTable")

4.7.6 将表转换成DataStream

        表可以转换为DataStream或DataSet。这样,自定义流处理或批处理程序就可以继续在 Table API或SQL查询的结果上运行了。

        将表转换为DataStream或DataSet时,需要指定生成的数据类型,即要将表的每一行转换成的数据类型。通常,最方便的转换类型就是Row。当然,因为结果的所有字段类型都是明确的,我们也经常会用元组类型来表示。

        表作为流式查询的结果,是动态更新的。所以,将这种动态查询转换成的数据流,同样需要对表的更新操作进行编码,进而有不同的转换模式。

        Table API 中表到 DataStream 有两种模式:

        用于表只会被插入(Insert)操作更改的场景

        用于任何场景。有些类似于更新模式中Retract模式,它只有 Insert 和 Delete 两类操作。

        得到的数据会增加一个Boolean类型的标识位(返回的第一个字段),用它来表示到底是新增的数据(Insert),还是被删除的数据(老数据, Delete)。

        代码实现如下:

val resultStream: DataStream[Row] = tableEnv.toAppendStream[Row](resultTable)

val aggResultStream: DataStream[(Boolean, (String, Long))] = 
tableEnv.toRetractStream[(String, Long)](aggResultTable)

resultStream.print("result")
aggResultStream.print("aggResult")

        所以,没有经过groupby之类聚合操作,可以直接用 toAppendStream 来转换;而如果经过了聚合,有更新操作,一般就必须用 toRetractDstream。

4.7.7 Query的解释和执行

        Table API提供了一种机制来解释(Explain)计算表的逻辑和优化查询计划。这是通过TableEnvironment.explain(table)方法或TableEnvironment.explain()方法完成的。

        explain方法会返回一个字符串,描述三个计划:

        我们可以在代码中查看执行计划:

val explaination: String = tableEnv.explain(resultTable)
println(explaination)

        Query的解释和执行过程,老planner和 blink planner 大体是一致的,又有所不同。整体来讲,Query都会表示成一个逻辑查询计划,然后分两步解释:

  1. 优化查询计划
  2. 解释成 DataStream 或者 DataSet程序

        而 Blink 版本是批流统一的,所以所有的Query,只会被解释成DataStream程序;另外在批处理环境 TableEnvironment 下,Blink版本要到 tableEnv.execute() 执行调用才开始解释。
        

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巨人的肩膀

1、http://www.atguigu.com/
2、https://www.bilibili.com/video/BV12k4y1z7LM?from=search&seid=953051020130358915
3、https://blog.csdn.net/u013411339/article/details/93267838

小结

        本篇文章主要用五千多字,为大家带来迅速入门并掌握 FlinkSQL 的技巧,包含FlinkSQL出现的背景介绍以及与 Table API 的区别,API调用方式更是介绍的非常详细全面,希望小伙伴们在看了之后能够及时复习总结,尤其是初学者。好了,本篇文章 over,大家看了之后有任何的疑惑都可以私信作者,我看到都会一一解答。下一篇我会在本篇的基础上为大家介绍一些流处理中的特殊概念,敬请期待|ू・ω・` ),你知道的越多,你不知道的也越多,我是Alice,我们下一期见!

标签:val,tableEnv,FlinkSQL,Flink,文带,API,SQL,字长,Table
来源: https://www.cnblogs.com/jiusibuiu/p/14301918.html