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日历

启动集群（以本地为例）： 在 Flink 安装目录下执行：
```
./bin/start-cluster.sh
```
启动 SQL 客户端： 执行以下命令进入交互界面：
```
./bin/sql-client.sh
```
成功进入后，你会看到一个非常经典的 ASCII 艺术风格的松鼠（Flink Logo）。

2. 两种执行模式

“SQL Client 提交的任务是怎么运行的？”

两种模式：

嵌入式模式 (Embedded Mode)： 默认模式。SQL Client 进程本身就是一个简易的驱动程序，直接与集群通信。
网关模式 (Gateway Mode)： 通过 flink-sql-gateway 运行。这种模式下，SQL Client 只是一个远程客户端，适合生产环境的多用户并发访问。

3. 进入界面后的常用指令

进入界面后，你可以执行以下命令来检查环境：

指令	用途
`HELP;`	查看所有支持的 SQL 语法和命令
`SHOW CATALOGS;`	查看当前配置的元数据目录
`SET 'sql-client.execution.result-mode' = 'tableau';`	将查询结果以表格形式直接打印在控制台
`SET 'execution.runtime-mode' = 'streaming';`	设置为流处理模式（默认）或 `batch` 批处理模式

4. 另一种“界面”：Flink Web UI

如果你的意思是可视化查看 SQL 任务的运行状态，那么应该进入 Flink Web UI：

默认地址通常是：http://localhost:8081。
在 Web UI 中，你不能直接编写 SQL，但可以查看 SQL 任务转换后的 拓扑图 (Plan)、反压 (Backpressure) 情况和 Checkpoint 状态。

5. 进阶：如何集成 Hive 或 Kafka？

如何通过配置文件进入 SQL 界面并加载持久化元数据?

SQL Client 配置文件： 在新版本中，可以通过 sql-gateway-defaults.yaml 或直接在启动时指定 -i (init file) 来加载环境。
Catalog 配置： 只有配置了 Hive Catalog，你进入 SQL 界面后才能看到以前创建过的表，否则 SQL Client 重启后表信息会丢失。

我在 SQL Client 里执行了一个 SELECT 查询，为什么控制台一直转圈不出结果？

检查数据源： 是否有数据实时流入？
检查结果模式： 默认模式可能是 changelog，建议切换为 tableau 模式观察。
检查资源： 检查 Web UI，看 TaskManager 是否有足够的 Slot 来运行这个 Query 任务。

你想了解如何通过 Flink SQL Gateway 在 Web 端（如 Zeppelin）通过图形化界面写 SQL 吗？这在企业级开发中更常用。

想。

在企业级开发中，直接用命令行（SQL Client）的情况其实不多，更多是使用 Apache Zeppelin 或 Flink SQL Gateway 这种图形化或服务化的方式。

1. 为什么企业更倾向于可视化 SQL 界面？

多用户协作： 命令行不支持多人同时在线开发。
结果持久化： 命令行关掉，查询出的结果就没了；Zeppelin 可以保存查询历史。
可视化图表： Flink SQL 查出的流数据，在 Zeppelin 里可以直接转成实时的折线图或柱状图。

2. 通过 Zeppelin 连接 Flink SQL

Zeppelin 是目前 Flink 官方最推荐的可视化笔记本工具。

如何配置进入：

安装配置： 在 zeppelin-site.xml 中配置 flink.interpreter，指向你的 Flink 安装目录。
创建 Note： 进入 Zeppelin 网页（默认 8080 端口），新建一个 Note。
编写 SQL： 使用 %flink.ssql (Streaming SQL) 或 %flink.bsql (Batch SQL) 标识。

3. 通过 Flink SQL Gateway (中台化方案)

如果你的公司在做“实时计算平台”，那么 SQL Gateway 就是核心。

它的角色： 它像是一个“翻译官”。它暴露 REST API，接收来自 Web 端的 SQL 代码，然后把它提交给远端的 Flink 集群。
优势： 它可以管理 Session（会话）。这意味着你在这个界面定义的视图（View）或临时表，在另一个界面也能访问到。

4. Flink SQL 执行流程

当你点击界面上的“运行”按钮时，底层发生了什么？面试时按这个顺序说：

SQL 解析 (Parser)： 将 SQL 文本解析为 SqlNode（抽象语法树 AST）。
校验 (Validator)： 结合 Catalog（元数据）检查表名、列名、数据类型是否存在。
优化 (Optimizer)： Flink 使用 Apache Calcite 将 SqlNode 转换成 RelNode，进行逻辑优化（如谓词下推、剪枝）。
物理计划生成： 将逻辑计划转换为 ExecNode。
转换 (Translate)： 将 ExecNode 转换成 Flink 底层的 Transformation（即 Java 代码层次的算子）。
提交： 封装成 JobGraph 发送到 JobManager。

5. Flink SQL相关问题

Flink SQL 如何做维表关联（Lookup Join）？
- 通常使用 FOR SYSTEM_TIME AS OF 语法，这需要维表实现 LookupTableSource 接口（比如连接 Redis 或 HBase）。
Flink SQL 如何保证 Exactly-once？
- 主要是通过开启 Checkpoint。在 SQL 界面中，你可以通过 SET 'execution.checkpointing.interval' = '10s'; 来开启。

(airflow-venv) frank@ZZHPC:~$ sql-client.sh

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        Welcome! Enter 'HELP;' to list all available commands. 'QUIT;' to exit.

Command history file path: /home/frank/.flink-sql-history

Flink SQL> SHOW CATALOGS;
+-----------------+
|    catalog name |
+-----------------+
| default_catalog |
+-----------------+
1 row in set

Flink SQL>

(airflow-venv) frank@ZZHPC:~$ sql-gateway.sh
Starting sql-gateway daemon on host ZZHPC.

posted on 2025-12-22 18:32 ZhangZhihuiAAA 阅读(1) 评论(0) 收藏举报

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1. 进入 Flink SQL Client 的步骤