大数据中必须要掌握的 Flink SQL 详细剖析

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。

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：

SQL 属于设定式语言，用户只要表达清楚需求即可，不需要了解具体做法；
SQL 可优化，内置多种查询优化器，这些查询优化器可为 SQL 翻译出最优执行计划；
SQL 易于理解，不同行业和领域的人都懂，学习成本较低；
SQL 非常稳定，在数据库 30 多年的历史中，SQL 本身变化较少；
流与批的统一，Flink 底层 Runtime 本身就是一个流与批统一的引擎，而 SQL 可以做到 API 层的流与批统一。

1. Flink SQL 常用算子

SELECT：

SELECT 用于从 DataSet/DataStream 中选择数据，用于筛选出某些列。

示例：

SELECT * FROM Table; // 取出表中的所有列

SELECT name，age FROM Table; // 取出表中 name 和 age 两列

与此同时 SELECT 语句中可以使用函数和别名，例如我们上面提到的 WordCount 中：

SELECT word, COUNT(word) FROM table GROUP BY word;

WHERE：

WHERE 用于从数据集/流中过滤数据，与 SELECT 一起使用，用于根据某些条件对关系做水平分割，即选择符合条件的记录。

示例：

SELECT name，age FROM Table where name LIKE ‘% 小明 %’;

SELECT * FROM Table WHERE age = 20;

WHERE 是从原数据中进行过滤，那么在 WHERE 条件中，Flink SQL 同样支持 =、<、>、<>、>=、<=，以及 AND、OR 等表达式的组合，最终满足过滤条件的数据会被选择出来。并且 WHERE 可以结合 IN、NOT IN 联合使用。举个例子：

SELECT name, age
FROM Table
WHERE name IN (SELECT name FROM Table2)

DISTINCT：

DISTINCT 用于从数据集/流中去重根据 SELECT 的结果进行去重。

示例：

SELECT DISTINCT name FROM Table;

对于流式查询，计算查询结果所需的 State 可能会无限增长，用户需要自己控制查询的状态范围，以防止状态过大。

GROUP BY：

GROUP BY 是对数据进行分组操作。例如我们需要计算成绩明细表中，每个学生的总分。

示例：

SELECT name, SUM(score) as TotalScore FROM Table GROUP BY name;

UNION 和 UNION ALL：

UNION 用于将两个结果集合并起来，要求两个结果集字段完全一致，包括字段类型、字段顺序。不同于 UNION ALL 的是，UNION 会对结果数据去重。

示例：

SELECT * FROM T1 UNION (ALL) SELECT * FROM T2;

JOIN：

JOIN 用于把来自两个表的数据联合起来形成结果表，Flink 支持的 JOIN 类型包括：

JOIN - INNER JOIN

LEFT JOIN - LEFT OUTER JOIN

RIGHT JOIN - RIGHT OUTER JOIN

FULL JOIN - FULL OUTER JOIN

这里的 JOIN 的语义和我们在关系型数据库中使用的 JOIN 语义一致。

示例：

JOIN（将订单表数据和商品表进行关联）

SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId = Product.id

LEFT JOIN 与 JOIN 的区别是当右表没有与左边相 JOIN 的数据时候，右边对应的字段补 NULL 输出，RIGHT JOIN 相当于 LEFT JOIN 左右两个表交互一下位置。FULL JOIN 相当于 RIGHT JOIN 和 LEFT JOIN 之后进行 UNION ALL 操作。

示例：

SELECT * FROM Orders LEFT JOIN Product ON Orders.productId = Product.id
SELECT * FROM Orders RIGHT JOIN Product ON Orders.productId = Product.id
SELECT * FROM Orders FULL OUTER JOIN Product ON Orders.productId = Product.id

Group Window：

根据窗口数据划分的不同，目前 Apache Flink 有如下 3 种 Bounded Window：

Tumble，滚动窗口，窗口数据有固定的大小，窗口数据无叠加；

Hop，滑动窗口，窗口数据有固定大小，并且有固定的窗口重建频率，窗口数据有叠加；

Session，会话窗口，窗口数据没有固定的大小，根据窗口数据活跃程度划分窗口，窗口数据无叠加。

Tumble Window：

Tumble 滚动窗口有固定大小，窗口数据不重叠，具体语义如下：

Tumble 滚动窗口对应的语法如下：

SELECT
    [gk],
    [TUMBLE_START(timeCol, size)],
    [TUMBLE_END(timeCol, size)],
    agg1(col1),
    ...
    aggn(colN)
FROM Tab1
GROUP BY [gk], TUMBLE(timeCol, size)

其中：

[gk] 决定了是否需要按照字段进行聚合；

TUMBLE_START 代表窗口开始时间；

TUMBLE_END 代表窗口结束时间；

timeCol 是流表中表示时间字段；

size 表示窗口的大小，如秒、分钟、小时、天。

举个例子，假如我们要计算每个人每天的订单量，按照 user 进行聚合分组：

SELECT user,
      TUMBLE_START(rowtime, INTERVAL ‘1’ DAY) as wStart,
      SUM(amount)
FROM Orders
GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL ‘1’ DAY), user;

Hop Window：

Hop 滑动窗口和滚动窗口类似，窗口有固定的 size，与滚动窗口不同的是滑动窗口可以通过 slide 参数控制滑动窗口的新建频率。因此当 slide 值小于窗口 size 的值的时候多个滑动窗口会重叠，具体语义如下：

Hop 滑动窗口对应语法如下：

SELECT
    [gk],
    [HOP_START(timeCol, slide, size)] ,
    [HOP_END(timeCol, slide, size)],
    agg1(col1),
    ...
    aggN(colN)
FROM Tab1
GROUP BY [gk], HOP(timeCol, slide, size)

每次字段的意思和 Tumble 窗口类似：

[gk] 决定了是否需要按照字段进行聚合；

HOP_START 表示窗口开始时间；

HOP_END 表示窗口结束时间；

timeCol 表示流表中表示时间字段；

slide 表示每次窗口滑动的大小；

size 表示整个窗口的大小，如秒、分钟、小时、天。

举例说明，我们要每过一小时计算一次过去 24 小时内每个商品的销量：

SELECT product,
      SUM(amount)
FROM Orders
GROUP BY HOP(rowtime, INTERVAL '1' HOUR, INTERVAL '1' DAY), product

Session Window：

会话时间窗口没有固定的持续时间，但它们的界限由 interval 不活动时间定义，即如果在定义的间隙期间没有出现事件，则会话窗口关闭。

Seeeion 会话窗口对应语法如下：

SELECT
    [gk],
    SESSION_START(timeCol, gap) AS winStart,
    SESSION_END(timeCol, gap) AS winEnd,
    agg1(col1),
     ...
    aggn(colN)
FROM Tab1
GROUP BY [gk], SESSION(timeCol, gap)

[gk] 决定了是否需要按照字段进行聚合；

SESSION_START 表示窗口开始时间；

SESSION_END 表示窗口结束时间；

timeCol 表示流表中表示时间字段；

gap 表示窗口数据非活跃周期的时长。

例如，我们需要计算每个用户访问时间 12 小时内的订单量：

SELECT user,
      SESSION_START(rowtime, INTERVAL ‘12’ HOUR) AS sStart,
      SESSION_ROWTIME(rowtime, INTERVAL ‘12’ HOUR) AS sEnd,
      SUM(amount)
FROM Orders
GROUP BY SESSION(rowtime, INTERVAL ‘12’ HOUR), user

Table API 和 SQL 捆绑在 flink-table Maven 工件中。必须将以下依赖项添加到你的项目才能使用 Table API 和 SQL：

 <dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table_2.11</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

另外，你需要为 Flink 的 Scala 批处理或流式 API 添加依赖项。对于批量查询，您需要添加：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-scala_2.11</artifactId>
  <version>${flink.version}</version>
</dependency>

2. Flink SQL 实战案例

1) 批数据 SQL

用法：

构建 Table 运行环境
将 DataSet 注册为一张表
使用 Table 运行环境的 sqlQuery 方法来执行 SQL 语句

示例：使用 Flink SQL 统计用户消费订单的总金额、最大金额、最小金额、订单总数。

订单 id	用户名	订单日期	消费金额
1	Zhangsan	2018-10-20 15:30	358.5

测试数据（订单 ID、用户名、订单日期、订单金额）:

Order(1, "zhangsan", "2018-10-20 15:30", 358.5),
Order(2, "zhangsan", "2018-10-20 16:30", 131.5),
Order(3, "lisi", "2018-10-20 16:30", 127.5),
Order(4, "lisi", "2018-10-20 16:30", 328.5),
Order(5, "lisi", "2018-10-20 16:30", 432.5),
Order(6, "zhaoliu", "2018-10-20 22:30", 451.0),
Order(7, "zhaoliu", "2018-10-20 22:30", 362.0),
Order(8, "zhaoliu", "2018-10-20 22:30", 364.0),
Order(9, "zhaoliu", "2018-10-20 22:30", 341.0)

步骤:

获取一个批处理运行环境
获取一个 Table 运行环境
创建一个样例类 Order 用来映射数据（订单名、用户名、订单日期、订单金额）
基于本地 Order 集合创建一个 DataSet source
使用 Table 运行环境将 DataSet 注册为一张表
使用 SQL 语句来操作数据（统计用户消费订单的总金额、最大金额、最小金额、订单总数）
使用 TableEnv.toDataSet 将 Table 转换为 DataSet
打印测试

示例代码：

import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
import org.apache.flink.table.api.{Table, TableEnvironment}
import org.apache.flink.table.api.scala.BatchTableEnvironment
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.types.Row
/**
 * 使用Flink SQL统计用户消费订单的总金额、最大金额、最小金额、订单总数。
 */
object BatchFlinkSqlDemo {
  //3. 创建一个样例类 Order 用来映射数据（订单名、用户名、订单日期、订单金额）
  case class Order(id:Int, userName:String, createTime:String, money:Double)
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * 实现思路：
     * 1. 获取一个批处理运行环境
     * 2. 获取一个Table运行环境
     * 3. 创建一个样例类 Order 用来映射数据（订单名、用户名、订单日期、订单金额）
     * 4. 基于本地 Order 集合创建一个DataSet source
     * 5. 使用Table运行环境将DataSet注册为一张表
     * 6. 使用SQL语句来操作数据（统计用户消费订单的总金额、最大金额、最小金额、订单总数）
     * 7. 使用TableEnv.toDataSet将Table转换为DataSet
     * 8. 打印测试
     */
    //1. 获取一个批处理运行环境
    val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //2. 获取一个Table运行环境
    val tabEnv: BatchTableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
    //4. 基于本地 Order 集合创建一个DataSet source
    val orderDataSet: DataSet[Order] = env.fromElements(
      Order(1, "zhangsan", "2018-10-20 15:30", 358.5),
      Order(2, "zhangsan", "2018-10-20 16:30", 131.5),
      Order(3, "lisi", "2018-10-20 16:30", 127.5),
      Order(4, "lisi", "2018-10-20 16:30", 328.5),
      Order(5, "lisi", "2018-10-20 16:30", 432.5),
      Order(6, "zhaoliu", "2018-10-20 22:30", 451.0),
      Order(7, "zhaoliu", "2018-10-20 22:30", 362.0),
      Order(8, "zhaoliu", "2018-10-20 22:30", 364.0),
      Order(9, "zhaoliu", "2018-10-20 22:30", 341.0)
    )

    //5. 使用Table运行环境将DataSet注册为一张表
    tabEnv.registerDataSet("t_order", orderDataSet)

    //6. 使用SQL语句来操作数据（统计用户消费订单的总金额、最大金额、最小金额、订单总数）
    //用户消费订单的总金额、最大金额、最小金额、订单总数。
    val sql =
      """
        | select
        |   userName,
        |   sum(money) totalMoney,
        |   max(money) maxMoney,
        |   min(money) minMoney,
        |   count(1) totalCount
        |  from t_order
        |  group by userName
        |""".stripMargin  //在scala中stripMargin默认是“|”作为多行连接符

    //7. 使用TableEnv.toDataSet将Table转换为DataSet
    val table: Table = tabEnv.sqlQuery(sql)
    table.printSchema()
    tabEnv.toDataSet[Row](table).print()
  }
}

2) 流数据 SQL

流处理中也可以支持 SQL。但是需要注意以下几点：

要使用流处理的 SQL，必须要添加水印时间
使用 registerDataStream 注册表的时候，使用 ' 来指定字段
注册表的时候，必须要指定一个 rowtime，否则无法在 SQL 中使用窗口
必须要导入 import org.apache.flink.table.api.scala._ 隐式参数
SQL 中使用 trumble(时间列名, interval '时间' sencond) 来进行定义窗口

示例：使用 Flink SQL 来统计 5 秒内用户的订单总数、订单的最大金额、订单的最小金额。

步骤

获取流处理运行环境
获取 Table 运行环境
设置处理时间为 EventTime
创建一个订单样例类 Order ，包含四个字段（订单 ID、用户 ID、订单金额、时间戳）
创建一个自定义数据源
- 使用 for 循环生成 1000 个订单
- 随机生成订单 ID（UUID）
- 随机生成用户 ID（0-2）
- 随机生成订单金额（0-100）
- 时间戳为当前系统时间
- 每隔 1 秒生成一个订单
添加水印，允许延迟 2 秒
导入 import org.apache.flink.table.api.scala._ 隐式参数
使用 registerDataStream 注册表，并分别指定字段，还要指定 rowtime 字段
编写 SQL 语句统计用户订单总数、最大金额、最小金额
分组时要使用 tumble(时间列, interval '窗口时间' second) 来创建窗口
使用 tableEnv.sqlQuery 执行 sql 语句
将 SQL 的执行结果转换成 DataStream 再打印出来
启动流处理程序

示例代码：

import java.util.UUID
import java.util.concurrent.TimeUnit
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.{RichSourceFunction, SourceFunction}
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.table.api.{Table, TableEnvironment}
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPeriodicWatermarks
import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.types.Row
import scala.util.Random
/**
 * 需求：
 *  使用Flink SQL来统计5秒内 用户的 订单总数、订单的最大金额、订单的最小金额
 *
 *  timestamp是关键字不能作为字段的名字（关键字不能作为字段名字）
 */
object StreamFlinkSqlDemo {
    /**
     *  1. 获取流处理运行环境
     * 2. 获取Table运行环境
     * 3. 设置处理时间为 EventTime
     * 4. 创建一个订单样例类 Order ，包含四个字段（订单ID、用户ID、订单金额、时间戳）
     * 5. 创建一个自定义数据源
     *    使用for循环生成1000个订单
     *    随机生成订单ID（UUID）
     *    随机生成用户ID（0-2）
     *    随机生成订单金额（0-100）
     *    时间戳为当前系统时间
     *    每隔1秒生成一个订单
     * 6. 添加水印，允许延迟2秒
     * 7. 导入 import org.apache.flink.table.api.scala._ 隐式参数
     * 8. 使用 registerDataStream 注册表，并分别指定字段，还要指定rowtime字段
     * 9. 编写SQL语句统计用户订单总数、最大金额、最小金额
     * 分组时要使用 tumble(时间列, interval '窗口时间' second) 来创建窗口
     * 10. 使用 tableEnv.sqlQuery 执行sql语句
     * 11. 将SQL的执行结果转换成DataStream再打印出来
     * 12. 启动流处理程序
     */
    // 3. 创建一个订单样例类`Order`，包含四个字段（订单ID、用户ID、订单金额、时间戳）
    case class Order(orderId:String, userId:Int, money:Long, createTime:Long)
    def main(args: Array[String]): Unit = {
      // 1. 创建流处理运行环境
      val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
      // 2. 设置处理时间为`EventTime`
      env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
      //获取table的运行环境
      val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
      // 4. 创建一个自定义数据源
      val orderDataStream = env.addSource(new RichSourceFunction[Order] {
        var isRunning = true
        override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[Order]): Unit = {
          // - 随机生成订单ID（UUID）
          // - 随机生成用户ID（0-2）
          // - 随机生成订单金额（0-100）
          // - 时间戳为当前系统时间
          // - 每隔1秒生成一个订单
          for (i <- 0 until 1000 if isRunning) {
            val order = Order(UUID.randomUUID().toString, Random.nextInt(3), Random.nextInt(101),
              System.currentTimeMillis())
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1)
            ctx.collect(order)
          }
        }
        override def cancel(): Unit = { isRunning = false }
      })
      // 5. 添加水印，允许延迟2秒
      val watermarkDataStream = orderDataStream.assignTimestampsAndWatermarks(
        new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[Order](Time.seconds(2)) {
          override def extractTimestamp(element: Order): Long = {
            val eventTime = element.createTime
            eventTime
          }
        }
      )
      // 6. 导入`import org.apache.flink.table.api.scala._`隐式参数
      // 7. 使用`registerDataStream`注册表，并分别指定字段，还要指定rowtime字段
      import org.apache.flink.table.api.scala._
      tableEnv.registerDataStream("t_order", watermarkDataStream, 'orderId, 'userId, 'money,'createTime.rowtime)
      // 8. 编写SQL语句统计用户订单总数、最大金额、最小金额
      // - 分组时要使用`tumble(时间列, interval '窗口时间' second)`来创建窗口
      val sql =
      """
        |select
        | userId,
        | count(1) as totalCount,
        | max(money) as maxMoney,
        | min(money) as minMoney
        | from
        | t_order
        | group by
        | tumble(createTime, interval '5' second),
        | userId
      """.stripMargin
      // 9. 使用`tableEnv.sqlQuery`执行sql语句
      val table: Table = tableEnv.sqlQuery(sql)

      // 10. 将SQL的执行结果转换成DataStream再打印出来
      table.toRetractStream[Row].print()
      env.execute("StreamSQLApp")
    }
}

posted @ 2021-11-05 13:53 五分钟学大数据阅读(2622) 评论(0) 编辑收藏举报

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大数据中必须要掌握的 Flink SQL 详细剖析

1. Flink SQL 常用算子

2. Flink SQL 实战案例

1) 批数据 SQL

2) 流数据 SQL

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