兄弟，干了这杯Flink SQL !!!

本文主要是介绍兄弟，干了这杯Flink SQL !!!，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1.创业的感受

累，累，累，已经连续创业3天，2晚失眠睡不着，中午午休也睡不着，衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴，哈哈....。但是觉得自己在成长和进步，连续不断的输出，让我不得已不断的学习，不断的输入。有时候会觉得，特别的孤独，特么的说好大家一起开源，一起创业，但是真正行动的时候，都看不到人，感觉一个人走在漆黑的一望无际的沙漠中，但是我还是要选择走下去呀，你想想打铁还需自生硬，如果我自己都不行动，那么整个团队又知道方向在哪里？也没有人告诉我怎么做，也没有人告诉我方向，让我就扑上去了，不问青红皂白的扑上去，手动补一个狗头！！！

2.望梅止渴，画饼充饥

打造一个开源的社区，能够接靠谱的外包，这样回馈关注我的兄弟们，让他们能够买的起房。同时能够做出伟大的开源产品出来，服务这个世界。这就是我的梦想，我在努力中....

3.干了这杯 Flink SQL！！！

1.前置条件

安装Flink 1.10 版本 【切记一定要在这之上的版本】，Flink下载地址

安装kafka

安装zookeeper

安装mysql

2.下载我提供的包

关注微信公众号 【LarkMidTable】,回复【flinksql学习】获取

3.替换Flink的lib包，用我提供的lib包

flinkx-sql/lib 替换 flink-1.10.0/lib

4.mysql中创建库和表

库名: flink-test

表 : pvuv_sink.sql

5.假设你的Flink，Mysql，kafka都启动的情况下copy到Linux服务器

flinkx-sql\target\flink-sql-submit.jar

flinkx-sql\src\main\resources\q1.sql

q1.sql需要修改的 (1.zookeeper的IP，2.kafka的IP，3.Mysql的IP、用户名、密码）

CREATE TABLE user_log (
    user_id VARCHAR,
    item_id VARCHAR,
    category_id VARCHAR,
    behavior VARCHAR,
    ts TIMESTAMP
) WITH (
    'connector.type' = 'kafka',
    'connector.version' = 'universal',
    'connector.topic' = 'user_behavior',
    'connector.startup-mode' = 'earliest-offset',
    'connector.properties.0.key' = 'zookeeper.connect',
    'connector.properties.0.value' = 'localhost:2181',
    'connector.properties.1.key' = 'bootstrap.servers',
    'connector.properties.1.value' = 'localhost:9092',
    'update-mode' = 'append',
    'format.type' = 'json',
    'format.derive-schema' = 'true'
);
​
-- sink
CREATE TABLE pvuv_sink (
    dt VARCHAR,
    pv BIGINT,
    uv BIGINT
) WITH (
    'connector.type' = 'jdbc',
    'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/flink-test',
    'connector.table' = 'pvuv_sink',
    'connector.username' = 'root',
    'connector.password' = '123456',
    'connector.write.flush.max-rows' = '1'
);
​
​
INSERT INTO pvuv_sink
SELECT
  DATE_FORMAT(ts, 'yyyy-MM-dd HH:00') dt,
  COUNT(*) AS pv,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS uv
FROM user_log
GROUP BY DATE_FORMAT(ts, 'yyyy-MM-dd HH:00');

6.启动开始运行

1.往kafka里灌数据

java -cp flink-sql-submit.jar com.github.wuchong.sqlsubmit.SourceGenerator 1000 | /home/hadoop/data/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic user_behavior

2.启动flink的任务

${basepath}/flink-1.10.0/bin/flink run -d -p 1 flink-sql-submit.jar -w ${q1.sql所在的目录} -f q1.sql

3.验证结果

查看Flink界面 http://localhost:8081

数据库表中是否有聚合数据

4.我是如何学习的呢？

大佬博客，我在上面整合成单机版本，去掉容器版本，同时我将所有的坑都已经踩了，应该没有啥坑了吧！！！

一起努力，一起加油！

这篇关于兄弟，干了这杯Flink SQL !!!的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！