Flink SQL实践

曂沅仴駦 · 2024-6-15 00:49:16

环境准备

方式1：基于Standalone Flink集群的SQL Client
启动Flink集群

[hadoop@node2 ~]$ start-cluster.sh
[hadoop@node2 ~]$ sql-client.sh
...
省略若干日志输出
...
Flink SQL>

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方式2：基于Yarn Session Flink集群的SQL Client
启动hadoop集群

[hadoop@node2 ~]$ myhadoop.sh start

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使用Yarn Session启动Flink集群

[hadoop@node2 ~]$ yarn-session.sh -d

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启动一个基于yarn-session的sql-client

[hadoop@node2 ~]$ sql-client.sh embedded -s yarn-session
...
省略若干日志输出
...
Flink SQL>

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看到“Flink SQL>”提示符，说明成功开启了Flink的SQL客户端，此时就可以举行SQL相关操作了。

注意：以上选择此中一种方式举行后续操作。

数据库操作

Flink SQL> show databases;
+------------------+
| database name |
+------------------+
| default_database |
+------------------+
1 row in set
Flink SQL> create database mydatabase;
[INFO] Execute statement succeed.
Flink SQL> show databases;
+------------------+
| database name |
+------------------+
| default_database |
| mydatabase |
+------------------+
2 rows in set
Flink SQL> show current database;
+-----------------------+
| current database name |
+-----------------------+
| default_database |
+-----------------------+
1 row in set
切换当前数据库
Flink SQL> use mydatabase;
[INFO] Execute statement succeed.
Flink SQL> show current database;
+-----------------------+
| current database name |
+-----------------------+
| mydatabase |
+-----------------------+
1 row in set
Flink SQL> quit;
...
...
...
[hadoop@node2 ~]$

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表DDL操作

创建表

CREATE TABLE方式

创建test表

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

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LIKE方式

基于test表创建test1，并添加value字段

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

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查看表

show tables;

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查看test表结构

desc test;

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查看test1表结构

desc test1;

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操作过程

Flink SQL> CREATE TABLE test(> id INT, > ts BIGINT, > vc INT> ) WITH (> 'connector' = 'print'> );[INFO] Execute statement succeed.Flink SQL> CREATE TABLE test1 (> `value` STRING> )> LIKE test;[INFO] Execute statement succeed.Flink SQL> show tables;
+------------+| table name |+------------+| test || test1 |+------------+2 rows in setFlink SQL> desc test;+------+--------+------+-----+--------+-----------+| name | type | null | key | extras | watermark |+------+--------+------+-----+--------+-----------+| id | INT | TRUE | | | || ts | BIGINT | TRUE | | | || vc | INT | TRUE | | | |+------+--------+------+-----+--------+-----------+3 rows in setFlink SQL> desc test1;+-------+--------+------+-----+--------+-----------+| name | type | null | key | extras | watermark |+-------+--------+------+-----+--------+-----------+| id | INT | TRUE | | | || ts | BIGINT | TRUE | | | || vc | INT | TRUE | | | || value | STRING | TRUE | | | |+-------+--------+------+-----+--------+-----------+4 rows in set

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CTAS方式

CTAS：CREATE TABLE AS SELECT

create table test2 as select id, ts from test;

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但这种方式不支持是print的连接器。因为print只能当作sink，不能当作source。

Flink SQL> create table test2 as select id, ts from test;
[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason:
org.apache.flink.table.api.ValidationException: Connector 'print' can only be used as a sink. It cannot be used as a source.

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修改表

修改表名

alter table test1 rename to test11;

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操作过程

Flink SQL> alter table test1 rename to test11;[INFO] Execute statement succeed.Flink SQL> show tables;
+------------+| table name |+------------+| test || test11 |+------------+2 rows in set

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添加表字段

创建test2表

CREATE TABLE test2(
id INT,
ts BIGINT,
vc INT
) WITH (
'connector' = 'print'
);

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查看test2表结构

desc test2;

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添加表字段，并放在第一个字段

ALTER TABLE test2 ADD `status` INT COMMENT 'status descriptor' FIRST;

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查看test2表结构

desc test2;

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操作过程

Flink SQL> CREATE TABLE test2(
> id INT,
> ts BIGINT,
> vc INT
> ) WITH (
> 'connector' = 'print'
> );
[INFO] Execute statement succeed.
Flink SQL> desc test2;
+------+--------+------+-----+--------+-----------+
| name | type | null | key | extras | watermark |
+------+--------+------+-----+--------+-----------+
| id | INT | TRUE | | | |
| ts | BIGINT | TRUE | | | |
| vc | INT | TRUE | | | |
+------+--------+------+-----+--------+-----------+
3 rows in set
Flink SQL> ALTER TABLE test2 ADD `status` INT COMMENT 'status descriptor' FIRST;
[INFO] Execute statement succeed.
Flink SQL> desc test2;
+--------+--------+------+-----+--------+-----------+-------------------+
| name | type | null | key | extras | watermark | comment |
+--------+--------+------+-----+--------+-----------+-------------------+
| status | INT | TRUE | | | | status descriptor |
| id | INT | TRUE | | | | |
| ts | BIGINT | TRUE | | | | |
| vc | INT | TRUE | | | | |
+--------+--------+------+-----+--------+-----------+-------------------+
4 rows in set

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修改表字段

修改表字段

ALTER TABLE test2 MODIFY (vc DOUBLE NOT NULL, status STRING COMMENT 'status desc');

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查看表结构

desc test2;

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操作过程

Flink SQL> ALTER TABLE test2 MODIFY (vc DOUBLE NOT NULL, status STRING COMMENT 'status desc');
[INFO] Execute statement succeed.
Flink SQL> desc test2;
+--------+--------+-------+-----+--------+-----------+-------------+
| name | type | null | key | extras | watermark | comment |
+--------+--------+-------+-----+--------+-----------+-------------+
| status | STRING | TRUE | | | | status desc |
| id | INT | TRUE | | | | |
| ts | BIGINT | TRUE | | | | |
| vc | DOUBLE | FALSE | | | | |
+--------+--------+-------+-----+--------+-----------+-------------+
4 rows in set

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删除表字段

删除表字段

ALTER TABLE test2 DROP (ts, status);

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查看表结构

desc test2;

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操作过程

Flink SQL> ALTER TABLE test2 DROP (ts, status);
[INFO] Execute statement succeed.
Flink SQL> desc test2;
+------+--------+-------+-----+--------+-----------+
| name | type | null | key | extras | watermark |
+------+--------+-------+-----+--------+-----------+
| id | INT | TRUE | | | |
| vc | DOUBLE | FALSE | | | |
+------+--------+-------+-----+--------+-----------+
2 rows in set

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删除表

语法

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

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案例

drop table if exists test2;

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操作过程

Flink SQL> drop table if exists test2;
[INFO] Execute statement succeed.

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表DML查询操作

Select

select

SELECT测试及结果显示模式设置

SELECT 'Hello World', 'It''s me';

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注意：SELECT后面的字符串必须用单引号括起来，假如字符串里面包罗有单引号，则再多用一个单引号（如：'It's me'写成'It''s me'）。
结果如下：

按q键返回命令行。

设置结果显示模式
可以看到，结果显示模式默认table，还可以设置为tableau、changelog。

结果显示模式设置为tableau

SET sql-client.execution.result-mode=tableau;

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操作过程

Flink SQL> SET sql-client.execution.result-mode=tableau;
[INFO] Execute statement succeed.
Flink SQL> SELECT 'Hello World', 'It''s me';
...
省略若干日志输出
...
+----+--------------------------------+--------------------------------+
| op | EXPR$0 | EXPR$1 |
+----+--------------------------------+--------------------------------+
| +I | Hello World | It's me |
+----+--------------------------------+--------------------------------+
Received a total of 1 row

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效果如下

显示模式设置为changelog

SET sql-client.execution.result-mode=changelog;

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操作过程

Flink SQL> SET sql-client.execution.result-mode=changelog;
[INFO] Execute statement succeed.
Flink SQL> SELECT 'Hello World', 'It''s me';
...
省略若干日志输出
...

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显示结果如下：

根据个人喜好，设置此中一种结果显示模式。

Source表

通过数据天生器创建source表

CREATE TABLE source (
id INT,
ts BIGINT,
vc INT
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second'='1',
'fields.id.kind'='random',
'fields.id.min'='1',
'fields.id.max'='10',
'fields.ts.kind'='sequence',
'fields.ts.start'='1',
'fields.ts.end'='1000000',
'fields.vc.kind'='random',
'fields.vc.min'='1',
'fields.vc.max'='100'
);

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查询source表数据

select * from source;

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查询结果

按住ctrl + c 竣事查询。

SELECT id, vc + 10 FROM source;

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执行效果如下

Sink表

创建sink表

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

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查询source表数据插入sink表

INSERT INTO sink select * from source;

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直接查询sink表数据，报错如下：

Flink SQL> select * from sink;
[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason:
org.apache.flink.table.api.ValidationException: Connector 'print' can only be used as a sink. It cannot be used as a source.

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正确查询方式，通过8088进入Application Master进入Web UI，看到一个Running Job

通过这个Runnig Job的Task Manager查看结果

取消作业

select where

SELECT id FROM source WHERE id >5;

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With子句

WITH提供了一种编写辅助语句的方法，以便在较大的查询中使用。这些语句通常被称为公共表表达式(Common Table Expression, CTE)，可以以为它们定义了仅为一个查询而存在的暂时视图。

WITH source_with_total AS (
SELECT id, vc+10 AS total
FROM source
)
SELECT id, SUM(total)
FROM source_with_total
GROUP BY id;

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执行效果如下

分组聚合

SELECT vc, COUNT(*) as cnt FROM source GROUP BY vc;

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-U是撤回流

创建source1表

CREATE TABLE source1 (
dim STRING,
user_id BIGINT,
price BIGINT,
row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),
WATERMARK FOR row_time AS row_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '10',
'fields.dim.length' = '1',
'fields.user_id.min' = '1',
'fields.user_id.max' = '100000',
'fields.price.min' = '1',
'fields.price.max' = '100000'
);

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创建sink1表

CREATE TABLE sink1 (
dim STRING,
pv BIGINT,
sum_price BIGINT,
max_price BIGINT,
min_price BIGINT,
uv BIGINT,
window_start bigint
) WITH (
'connector' = 'print'
);

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查询对source1表举行分组聚归并插入到sink1表中

insert into sink1
select dim,
count(*) as pv,
sum(price) as sum_price,
max(price) as max_price,
min(price) as min_price,
-- 计算 uv 数
count(distinct user_id) as uv,
cast((UNIX_TIMESTAMP(CAST(row_time AS STRING))) / 60 as bigint) as window_start
from source1
group by
dim,
-- UNIX_TIMESTAMP得到秒的时间戳，将秒级别时间戳 / 60 转化为 1min，
cast((UNIX_TIMESTAMP(CAST(row_time AS STRING))) / 60 as bigint);

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查看结果

在Web UI中取消作业。

多维分析
Group 聚合也支持 Grouping sets 、Rollup 、Cube，如下案例是Grouping sets：

SELECT
supplier_id
, rating
, product_id
, COUNT(*)
FROM (
VALUES
('supplier1', 'product1', 4),
('supplier1', 'product2', 3),
('supplier2', 'product3', 3),
('supplier2', 'product4', 4)
)
-- 供应商id、产品id、评级
AS Products(supplier_id, product_id, rating)
GROUP BY GROUPING SETS(
(supplier_id, product_id, rating),
(supplier_id, product_id),
(supplier_id, rating),
(supplier_id),
(product_id, rating),
(product_id),
(rating),
()
);

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运行结果

分组窗口聚合

准备数据

CREATE TABLE ws (
id INT,
vc INT,
pt AS PROCTIME(), --处理时间
et AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)), --事件时间
WATERMARK FOR et AS et - INTERVAL '5' SECOND --watermark
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '10',
'fields.id.min' = '1',
'fields.id.max' = '3',
'fields.vc.min' = '1',
'fields.vc.max' = '100'
);

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滚动窗口

滚动窗口（时间属性字段，窗口长度）

select
id,
TUMBLE_START(et, INTERVAL '5' SECOND) wstart,
TUMBLE_END(et, INTERVAL '5' SECOND) wend,
sum(vc) sumVc
from ws
group by id, TUMBLE(et, INTERVAL '5' SECOND);

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观察结果，可以看到按id分组举行统计，窗口长度（wend-wstart）为5秒，按Q退出查询。

滑动窗口

滑动窗口（时间属性字段，滑动步长，窗口长度）

select
id,
HOP_START(pt, INTERVAL '3' SECOND,INTERVAL '5' SECOND) wstart,
HOP_END(pt, INTERVAL '3' SECOND,INTERVAL '5' SECOND) wend,
sum(vc) sumVc
from ws
group by id, HOP(pt, INTERVAL '3' SECOND,INTERVAL '5' SECOND);

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从结果中看到，窗口长度是5秒，同一id与上一个窗口滑动的步长为3秒。

会话窗口

会话窗口（时间属性字段，会话间隔）

select
id,
SESSION_START(et, INTERVAL '5' SECOND) wstart,
SESSION_END(et, INTERVAL '5' SECOND) wend,
sum(vc) sumVc
from ws
group by id, SESSION(et, INTERVAL '5' SECOND);

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因为数据源源不停天生，以是不满意5s没有数据的会话间隔。

注意：分组窗口根本被更增强大的TVF窗口替代。

窗口表值函数（TVF）聚合

对比分组窗口（GroupWindow），TVF窗口更有用和强大。包罗：

提供更多的性能优化本领
支持GroupingSets语法
可以在window聚合中使用TopN
提供累积窗口

对于窗口表值函数，窗口本身返回的是就是一个表，以是窗口会出如今FROM后面，GROUP BY后面的则是窗口新增的字段window_start和window_end

FROM TABLE(
窗口类型(TABLE 表名, DESCRIPTOR(时间字段),INTERVAL时间…)
)
GROUP BY [window_start,][window_end,] --可选

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滚动窗口

SELECT
window_start,
window_end,
id , SUM(vc)
sumVC
FROM TABLE(
TUMBLE(TABLE ws, DESCRIPTOR(et), INTERVAL '5' SECONDS))
GROUP BY window_start, window_end, id;

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从结果来看，第一个id为2的窗口时间范围是[35,40)，第二个id为2的窗口时间范围是[40,45)，正是长度为5秒的滚动窗口。

滑动窗口

要求：窗口长度=滑动步长的整数倍（底层会优化成多个小滚动窗口）

SELECT window_start, window_end, id , SUM(vc) sumVC
FROM TABLE(
HOP(TABLE ws, DESCRIPTOR(et), INTERVAL '5' SECONDS , INTERVAL '10' SECONDS))
GROUP BY window_start, window_end, id;

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观察相同id的窗口数据，例如：id为2，时间范围[55,05)，[00,10)，...
数据符合窗口长度为10秒、滑动步长为5秒的滑动窗口。

累积窗口

累积窗口会在肯定的统计周期内举行累积计算。累积窗口中有两个核心的参数：最大窗口长度（max window size）和累积步长（step）。所谓的最大窗口长度其实就是我们所说的“统计周期”，最终目的就是统计这段时间内的数据。
注意：窗口最大长度 = 累积步长的整数倍

SELECT
window_start,
window_end,
id ,
SUM(vc) sumVC
FROM TABLE(
CUMULATE(TABLE ws, DESCRIPTOR(et), INTERVAL '2' SECONDS , INTERVAL '6' SECONDS))
GROUP BY window_start, window_end, id;

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观察结果，id为1的窗口时间数据：[36,38)，[36,40)，[36,42)，[42,44)，...
符合累计窗口的特点。

多维分析

SELECT
window_start,
window_end,
id ,
SUM(vc) sumVC
FROM TABLE(
TUMBLE(TABLE ws, DESCRIPTOR(et), INTERVAL '5' SECONDS))
GROUP BY window_start, window_end,
rollup( (id) )
-- cube( (id) )
-- grouping sets( (id),() )
;

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rollup在多维分析中是“上卷”的意思，即将数据按某种指定的粒度举行进一步聚合，获得更粗粒度的聚合数据。
从以上结果中，截取[00,05)的数据

可以看到基于id汇总，id=1 聚合值为860，id=2 聚合值为907，id=3 聚合值为727，上卷为更粗粒度（不区分id了，id在这里为NULL）的聚合数据得到2494（860+907+727=2494）。

Over 聚合

OVER聚合为一系列有序行的每个输入行计算一个聚合值。与GROUP BY聚合相比，OVER聚合不会将每个组的结果行数减少为一行。相反，OVER聚合为每个输入行天生一个聚合值。可以在变乱时间或处置惩罚时间，以及指定为时间间隔、或行计数的范围内，定义Over windows。
语法

SELECT
agg_func(agg_col) OVER (
[PARTITION BY col1[, col2, ...]]
ORDER BY time_col
range_definition),
...
FROM ...

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ORDER BY：必须是时间戳列，只能升序
range_definition：标识聚合窗口的聚合数据范围，有两种指定命据范围的方式，1.按照行数聚合，2.按照时间区间聚合
案例
按照时间区间聚合统计每个传感器前10秒到如今收到的水位数据(vc)条数。

SELECT
id,
et,
vc,
count(vc) OVER (
PARTITION BY id
ORDER BY et
RANGE BETWEEN INTERVAL '10' SECOND PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS cnt
FROM ws;

复制代码

也可以用WINDOW子句来在SELECT外部单独定义一个OVER窗口，便于重复使用：

SELECT
id,
et,
vc,
count(vc) OVER w AS cnt,
sum(vc) OVER w AS sumVC
FROM ws
WINDOW w AS (
PARTITION BY id
ORDER BY et
RANGE BETWEEN INTERVAL '10' SECOND PRECEDING AND CURRENT ROW
);

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按照行数聚合统计每个传感器前5条到如今数据的平均水位

SELECT
id,
et,
vc,
avg(vc) OVER (
PARTITION BY id
ORDER BY et
ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS avgVC
FROM ws;

复制代码

也可以用WINDOW子句来在SELECT外部单独定义一个OVER窗口：

SELECT
id,
et,
vc,
avg(vc) OVER w AS avgVC,
count(vc) OVER w AS cnt
FROM ws
WINDOW w AS (
PARTITION BY id
ORDER BY et
ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND CURRENT ROW
);

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特殊语法TOP-N
ROW_NUMBER() ：对数据举行排序标记，标记该行数据在排序后的编号
WHERE rownum <= N：TopN 的查询

select
id,
et,
vc,
rownum
from
(
select
id,
et,
vc,
row_number() over(
partition by id
order by vc desc
) as rownum
from ws
)
where rownum<=3;

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特殊语法Deduplication去重
去重，也即上文介绍到的TopN 中 row_number = 1 的场景，但排序列必须是时间属性的列。
对每个传感器的水位值去重

select
id,
et,
vc,
rownum
from
(
select
id,
et,
vc,
row_number() over(
partition by id,vc
order by et
) as rownum
from ws
)
where rownum=1;

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联结（Join）查询

常规联结查询

再准备一张表用于join

CREATE TABLE ws1 (
id INT,
vc INT,
pt AS PROCTIME(), --处理时间
et AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)), --事件时间
WATERMARK FOR et AS et - INTERVAL '0.001' SECOND --watermark
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '1',
'fields.id.min' = '3',
'fields.id.max' = '5',
'fields.vc.min' = '1',
'fields.vc.max' = '100'
);

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等值内联结（INNER Equi-JOIN）内联结用INNER JOIN来定义，会返回两表中符合联接条件的所有行的组合，也就是所谓的笛卡尔积（Cartesian product）。现在仅支持等值联结条件。

SELECT *
FROM ws
INNER JOIN ws1
ON ws.id = ws1.id;

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等值外联结（OUTER Equi-JOIN）
与内联结类似，外联结也会返回符合联结条件的所有行的笛卡尔积；别的，还可以将某一侧表中找不到任何匹配的行也单独返回。Flink SQL支持左外（LEFT JOIN）、右外（RIGHT JOIN）和全外（FULL OUTER JOIN），分别表示会将左侧表、右侧表以及双侧表中没有任何匹配的行返回。

SELECT *
FROM ws
LEFT JOIN ws1
ON ws.id = ws1.id;

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间隔联结查询

SELECT *
FROM ws,ws1
WHERE ws.id = ws1. id
AND ws.et BETWEEN ws1.et - INTERVAL '2' SECOND AND ws1.et + INTERVAL '2' SECOND;

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查看Web UI Running Job

控制台结果

Order by 和 Limit

SELECT *
FROM ws
ORDER BY et, id desc;

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SELECT *
FROM ws
LIMIT 3;

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SQL Hints

在执行查询时，可以在表名后面添加SQL Hints来暂时修改表属性，对当前job生效。

select * from ws1/*+ OPTIONS('rows-per-second'='10')*/;

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集合操作

并集

1）UNION 和 UNION ALL
UNION：将集合归并而且去重
UNION ALL：将集合归并，不做去重

(SELECT id FROM ws) UNION (SELECT id FROM ws1);

复制代码

(SELECT id FROM ws) UNION ALL (SELECT id FROM ws1);

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交集

Intersect 和 Intersect All
Intersect：交集而且去重
Intersect ALL：交集不做去重

(SELECT id FROM ws) INTERSECT (SELECT id FROM ws1);

复制代码

(SELECT id FROM ws) INTERSECT ALL (SELECT id FROM ws1);

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差集

Except 和 Except All
Except：差集而且去重
Except ALL：差集不做去重

(SELECT id FROM ws) EXCEPT (SELECT id FROM ws1);

复制代码

(SELECT id FROM ws) EXCEPT ALL (SELECT id FROM ws1);

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In 子查询
In 子查询的结果集只能有一列

SELECT id, vc
FROM ws
WHERE id IN (
SELECT id FROM ws1
);

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系统函数

系统函数（System Functions）也叫内置函数（Built-in Functions），是在系统中预先实现好的功能模块。我们可以通过固定的函数名直接调用，实现想要的转换操作。Flink SQL提供了大量的系统函数，险些支持所有的标准SQL中的操作，这为我们使用SQL编写流处置惩罚程序提供了极大的方便。
查看Flink有哪些内置函数。

show functions;

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Flink SQL中的系统函数又主要可以分为两大类：标量函数（Scalar Functions）和聚合函数（Aggregate Functions）。
1）标量函数（Scalar Functions）
标量函数指的就是只对输入数据做转换操作、返回一个值的函数。标量函数是最常见、也最简朴的一类系统函数，数目非常庞大，许多在标准SQL中也有定义。以是我们这里只对一些常见类型列举部分函数，做一个简朴概述，具体应用可以查看官网的完备函数列表。
比较函数（Comparison Functions）比较函数其实就是一个比较表达式，用来判断两个值之间的关系，返回一个布尔类型的值。这个比较表达式可以是用 <、>、= 等符号连接两个值，也可以是用关键字定义的某种判断。例如：
（1）value1 = value2 判断两个值相等；（2）value1 <> value2 判断两个值不相等（3）value IS NOT NULL 判断value不为空
逻辑函数（Logical Functions）
逻辑函数就是一个逻辑表达式，也就是用与（AND）、或（OR）、非（NOT）将布尔类型的值连接起来，也可以用判断语句（IS、IS NOT）举行真值判断；返回的还是一个布尔类型的值。例如：（1）boolean1 OR boolean2 布尔值boolean1与布尔值boolean2取逻辑或（2）boolean IS FALSE 判断布尔值boolean是否为false （3）NOT boolean 布尔值boolean取逻辑非
算术函数（Arithmetic Functions）
举行算术计算的函数，包罗用算术符号连接的运算，和复杂的数学运算。例如：
（1）numeric1 + numeric2 两数相加（2）POWER(numeric1, numeric2) 幂运算，取数numeric1的numeric2次方（3）RAND() 返回（0.0, 1.0）区间内的一个double类型的伪随机数
字符串函数（String Functions）
举行字符串处置惩罚的函数。例如：（1）string1 || string2 两个字符串的连接（2）UPPER(string) 将字符串string转为全部大写（3）CHAR_LENGTH(string) 计算字符串string的长度

时间函数（Temporal Functions）
举行与时间相关操作的函数。例如：（1）DATE string 按格式"yyyy-MM-dd"解析字符串string，返回类型为SQL Date （2）TIMESTAMP string 按格式"yyyy-MM-dd HH:mm:ss[.SSS]"解析，返回类型为SQL timestamp （3）CURRENT_TIME 返回当地时区的当前时间，类型为SQL time（与LOCALTIME等价）（4）INTERVAL string range 返回一个时间间隔。

2）聚合函数（Aggregate Functions）
聚合函数是以表中多个行作为输入，提取字段举行聚合操作的函数，会将唯一的聚合值作为结果返回。聚合函数应用非常广泛，岂论分组聚合、窗口聚合还是开窗（Over）聚合，对数据的聚合操作都可以用相同的函数来定义。标准SQL中常见的聚合函数Flink SQL都是支持的，现在也在不停扩展，为流处置惩罚应用提供更强大的功能。例如：
（1）COUNT(*) 返回所有行的数目，统计个数。（2）SUM([ ALL | DISTINCT ] expression) 对某个字段举行求和操作。默认环境下省略了关键字ALL，表示对所有行求和；假如指定DISTINCT，则会对数据举行去重，每个值只叠加一次。（3）RANK() 返回当前值在一组值中的排名。（4）ROW_NUMBER() 对一组值排序后，返回当前值的行号。此中，RANK()和ROW_NUMBER()一样平常用在OVER窗口中。
具体可以参考：
Flink官网系统函数

Module操作

Module 允许 Flink 扩展函数能力。它是可插拔的，Flink 官方本身已经提供了一些 Module，用户也可以编写本身的 Module。
现在 Flink 包罗了以下三种 Module：

CoreModule：CoreModule 是 Flink 内置的 Module，其包罗了现在 Flink 内置的所有 UDF，Flink 默认开启的 Module 就是 CoreModule，我们可以直接使用此中的 UDF
HiveModule：HiveModule 可以将 Hive 内置函数作为 Flink 的系统函数提供给 SQL\Table API 用户举使用用，比如 get_json_object 这类 Hive 内置函数（Flink 默认的 CoreModule 是没有的）
用户自定义 Module：用户可以实现 Module 接口实现本身的 UDF 扩展 Module 使用 LOAD 子句去加载 Flink SQL 体系内置的大概用户自定义的 Module，UNLOAD 子句去卸载 Flink SQL 体系内置的大概用户自定义的 Module。

1）语法

-- 加载
LOAD MODULE module_name [WITH ('key1' = 'val1', 'key2' = 'val2', ...)]
-- 卸载
UNLOAD MODULE module_name
-- 查看
SHOW MODULES;
SHOW FULL MODULES;

复制代码

在 Flink 中，Module 可以被加载、启用、禁用、卸载 Module，当加载Module 之后，默认就是开启的。同时支持多个 Module 的，而且根据加载 Module 的次序去按次序查找和解析 UDF，先查到的先解析使用。
此外，Flink 只会解析已经启用了的 Module。那么当两个 Module 中出现两个同名的函数且都启用时， Flink 会根据加载 Module 的次序举行解析，结果就是会使用次序为第一个的 Module 的 UDF，可以使用下面语法更改次序：

USE MODULE hive,core;

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USE是启用module，没有被use的为禁用（禁用不是卸载），除此之外还可以实现调整次序的效果。上面的语句会将 Hive Module 设为第一个使用及解析的 Module。

操作
到mvn中央仓库，下载flink-sql连接hive的jar包，下载所在

选择flink对应版本的下载，例如：1.17.1
（1）上传jar包到flink的lib中
上传hive connector

[hadoop@node2 ~]$ cp flink-sql-connector-hive-3.1.3_2.12-1.17.1.jar $FLINK_HOME/lib

复制代码

注意：拷贝hadoop的包，解决依赖辩论题目

[hadoop@node2 ~]$ cp $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar $FLINK_HOME/lib

复制代码

（2）重启flink集群和sql-client
关闭sql-client

Flink SQL> quit;

复制代码

关闭flink集群（这里用的yarn session）

启动yarn session

[hadoop@node2 ~]$ yarn-session.sh -d

复制代码

启动sql-client

[hadoop@node2 ~]$ sql-client.sh embedded -s yarn-session

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（3）加载hive module

Flink SQL> load module hive with ('hive-version'='3.1.3');
[INFO] Execute statement succeed.
Flink SQL> show modules;
+-------------+
| module name |
+-------------+
| core |
| hive |
+-------------+
2 rows in set
Flink SQL> show functions;
发现查到的函数数量变多了，说明加载到了hive的函数

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测试使用hive的内置函数

select split('a:b', ':');

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常用 Connector 读写

kafka
file
jdbc
代码中使用FlinkSQL

我们想要在代码中使用Table API，必须引入相关的依赖。

<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-api-java-bridge</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>

复制代码

这里的依赖是一个Java的“桥接器”（bridge），主要就是负责Table API和下层DataStream API的连接支持，按照不同的语言分为Java版和Scala版。
假如我们盼望在当地的集成开发环境（IDE）里运行Table API和SQL，还须要引入以下依赖：

<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-planner-loader</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-runtime</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-files</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>

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案例1
新建一个名为sql的包（package）来存放Flink SQL相关Java代码，代码所在的包，例如：org.example.sql

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
public class SqlDemo {
public static void main(String[] args) {
// 创建流执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 创建表环境
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 创建表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE source(\n" +
"id INT, \n" +
"ts BIGINT, \n"+
"vc INT\n"+
")WITH(\n" +
" 'connector' = 'datagen', \n" +
" 'rows-per-second'='1', \n" +
" 'fields.id.kind'='random', \n" +
" 'fields.id.min'='1', \n" +
" 'fields.id.max'='10', \n" +
" 'fields.ts.kind'='sequence', \n" +
" 'fields.ts.start'='1', \n" +
" 'fields.ts.end'='1000000', \n" +
" 'fields.vc.kind'='random', \n" +
" 'fields.vc.min'='1', \n" +
" 'fields.vc.max'='100'\n" +
");\n");
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE sink (\n" +
" id INT, \n" +
" sumVC INT \n" +
") WITH (\n" +
"'connector' = 'print'\n" +
");\n");
// 执行查询
// 1.使用sql查询
Table table = tableEnv.sqlQuery("select id, sum(vc) as sumVC from source where id>5 group by id;");
// 把table对象注册成表名
tableEnv.createTemporaryView("tmp", table);
tableEnv.sqlQuery("select * from tmp where id>7");
// 2.使用table api查询
// Table source = tableEnv.from("source");
// Table result = source
// .where($("id").isGreater(5))
// .groupBy($("id"))
// .aggregate($("vc").sum().as("sumVC"))
// .select($("id"), $("sumVC"));
// 输出表
// sql写法
tableEnv.executeSql("insert into sink select * from tmp");
// table api写法
// result.executeInsert("sink");
}
}

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在IDEA运行程序，部分运行结果如下

颠末分析验证，发现输出结果是由tableEnv.executeSql("insert into sink select * from tmp")输出的。

案例2

import java.util.Objects;
public class WaterSensor {
public String id;//水位传感器id
public Long ts;//传感器记录时间戳
public Integer vc;//水位记录值
public WaterSensor() {
}
public WaterSensor(String id, Long ts, Integer vc) {
this.id = id;
this.ts = ts;
this.vc = vc;
}
public String getId() {
return id;
}
public void setId(String id) {
this.id = id;
}
public Long getTs() {
return ts;
}
public void setTs(Long ts) {
this.ts = ts;
}
public Integer getVc() {
return vc;
}
public void setVc(Integer vc) {
this.vc = vc;
}
@Override
public String toString() {
return "WaterSensor{" +
"id='" + id + '\'' +
", ts=" + ts +
", vc=" + vc +
'}';
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) {
return true;
}
if (o == null || getClass() != o.getClass()) {
return false;
}
WaterSensor that = (WaterSensor) o;
return Objects.equals(id, that.id) &&
Objects.equals(ts, that.ts) &&
Objects.equals(vc, that.vc);
}
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(id, ts, vc);
}
}

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import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
public class TableStreamDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<WaterSensor> sensorDS = env.fromElements(
new WaterSensor("s1", 1L, 1),
new WaterSensor("s1", 2L, 2),
new WaterSensor("s2", 2L, 2),
new WaterSensor("s3", 3L, 3),
new WaterSensor("s3", 4L, 4)
);
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// TODO 1. 流转表
Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(sensorDS);
tableEnv.createTemporaryView("sensor", sensorTable);
Table filterTable = tableEnv.sqlQuery("select id,ts,vc from sensor where ts>2");
Table sumTable = tableEnv.sqlQuery("select id,sum(vc) from sensor group by id");
// TODO 2. 表转流
// 2.1 追加流
tableEnv.toDataStream(filterTable, WaterSensor.class).print("filter");
// 2.2 changelog流(结果需要更新)
tableEnv.toChangelogStream(sumTable ).print("sum");
// 只要代码中调用了 DataStreamAPI，就需要 execute，否则不需要
env.execute();
}
}

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运行结果

案例3

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.annotation.DataTypeHint;
import org.apache.flink.table.annotation.FunctionHint;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.functions.TableFunction;
import org.apache.flink.types.Row;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
public class MyTableFunctionDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<String> strDS = env.fromElements(
"hello flink",
"hello world hi",
"hello java"
);
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(strDS, $("words"));
tableEnv.createTemporaryView("str", sensorTable);
// TODO 2.注册函数
tableEnv.createTemporaryFunction("SplitFunction", SplitFunction.class);
// TODO 3.调用自定义函数
// 3.1 交叉联结
tableEnv
// 3.1 交叉联结（笛卡尔积）
// .sqlQuery("select words,word,length from str,lateral table(SplitFunction(words))")
// 3.2 带 on true 条件的左联结
// .sqlQuery("select words,word,length from str left join lateral table(SplitFunction(words)) on true")
// 重命名侧向表中的字段
.sqlQuery("select words,newWord,newLength from str left join lateral table(SplitFunction(words)) as T(newWord,newLength) on true")
.execute()
.print();
}
// TODO 1.继承 TableFunction<返回的类型>
// 类型标注： Row包含两个字段：word和length
@FunctionHint(output = @DataTypeHint("ROW<word STRING,length INT>"))
public static class SplitFunction extends TableFunction<Row> {
// 返回是 void，用 collect方法输出
public void eval(String str) {
for (String word : str.split(" ")) {
collect(Row.of(word, word.length()));
}
}
}
}

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运行结果

案例4
从门生的分数表ScoreTable中计算每个门生的加权平均分。

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
public class MyAggregateFunctionDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 姓名，分数，权重
DataStreamSource<Tuple3<String,Integer, Integer>> scoreWeightDS = env.fromElements(
Tuple3.of("zs",80, 3),
Tuple3.of("zs",90, 4),
Tuple3.of("zs",95, 4),
Tuple3.of("ls",75, 4),
Tuple3.of("ls",65, 4),
Tuple3.of("ls",85, 4)
);
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
Table scoreWeightTable = tableEnv.fromDataStream(scoreWeightDS, $("f0").as("name"),$("f1").as("score"), $("f2").as("weight"));
tableEnv.createTemporaryView("scores", scoreWeightTable);
// TODO 2.注册函数
tableEnv.createTemporaryFunction("WeightedAvg", WeightedAvg.class);
// TODO 3.调用自定义函数
tableEnv
.sqlQuery("select name,WeightedAvg(score,weight) from scores group by name")
.execute()
.print();
}
// TODO 1.继承 AggregateFunction< 返回类型，累加器类型<加权总和，权重总和> >
public static class WeightedAvg extends AggregateFunction<Double, Tuple2<Integer, Integer>> {
@Override
public Double getValue(Tuple2<Integer, Integer> integerIntegerTuple2) {
return integerIntegerTuple2.f0 * 1D / integerIntegerTuple2.f1;
}
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> createAccumulator() {
return Tuple2.of(0, 0);
}
/**
* 累加计算的方法，每来一行数据都会调用一次
* @param acc 累加器类型
* @param score 第一个参数：分数
* @param weight 第二个参数：权重
*/
public void accumulate(Tuple2<Integer, Integer> acc,Integer score,Integer weight){
acc.f0 += score * weight; // 加权总和 = 分数1 * 权重1 + 分数2 * 权重2 +....
acc.f1 += weight; // 权重和 = 权重1 + 权重2 +....
}
}
}

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运行结果

案例5
表聚合函数
用户自定义表聚合函数（UDTAGG）可以把一行或多行数据（也就是一个表）聚合成另一张表，结果表中可以有多行多列。很显着，这就像表函数和聚合函数的联合体，是一个“多对多”的转换。

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.functions.TableAggregateFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.call;
public class MyTableAggregateFunctionDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 姓名，分数，权重
DataStreamSource<Integer> numDS = env.fromElements(3, 6, 12, 5, 8, 9, 4);
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
Table numTable = tableEnv.fromDataStream(numDS, $("num"));
// TODO 2.注册函数
tableEnv.createTemporaryFunction("Top2", Top2.class);
// TODO 3.调用自定义函数: 只能用 Table API
numTable
.flatAggregate(call("Top2", $("num")).as("value", "rank"))
.select( $("value"), $("rank"))
.execute().print();
}
// TODO 1.继承 TableAggregateFunction< 返回类型，累加器类型<加权总和，权重总和> >
// 返回类型 (数值，排名) =》 (12,1) (9,2)
// 累加器类型 (第一大的数，第二大的数) ===》（12,9）
public static class Top2 extends TableAggregateFunction<Tuple2<Integer, Integer>, Tuple2<Integer, Integer>> {
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> createAccumulator() {
return Tuple2.of(0, 0);
}
/**
* 每来一个数据调用一次，比较大小，更新最大的前两个数到 acc中
*
* @param acc 累加器
* @param num 过来的数据
*/
public void accumulate(Tuple2<Integer, Integer> acc, Integer num) {
if (num > acc.f0) {
// 新来的变第一，原来的第一变第二
acc.f1 = acc.f0;
acc.f0 = num;
} else if (num > acc.f1) {
// 新来的变第二，原来的第二不要了
acc.f1 = num;
}
}
/**
* 输出结果：（数值，排名）两条最大的
*
* @param acc 累加器
* @param out 采集器<返回类型>
*/
public void emitValue(Tuple2<Integer, Integer> acc, Collector<Tuple2<Integer, Integer>> out) {
if (acc.f0 != 0) {
out.collect(Tuple2.of(acc.f0, 1));
}
if (acc.f1 != 0) {
out.collect(Tuple2.of(acc.f1, 2));
}
}
}
}

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运行结果

+----+-------------+-------------+
| op | value | rank |
+----+-------------+-------------+
| +I | 3 | 1 |
| -D | 3 | 1 |
| +I | 6 | 1 |
| +I | 3 | 2 |
| -D | 6 | 1 |
| -D | 3 | 2 |
| +I | 12 | 1 |
| +I | 6 | 2 |
| -D | 12 | 1 |
| -D | 6 | 2 |
| +I | 12 | 1 |
| +I | 6 | 2 |
| -D | 12 | 1 |
| -D | 6 | 2 |
| +I | 12 | 1 |
| +I | 8 | 2 |
| -D | 12 | 1 |
| -D | 8 | 2 |
| +I | 12 | 1 |
| +I | 9 | 2 |
| -D | 12 | 1 |
| -D | 9 | 2 |
| +I | 12 | 1 |
| +I | 9 | 2 |
+----+-------------+-------------+
24 rows in set

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完成！enjoy it！

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