flink之SQL入门
2021/7/19 2:04:59
本文主要是介绍flink之SQL入门，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！
SQL部分学习
Table API的特点Table API和SQL都是Apache Flink中高等级的分析API，SQL所具备的特点Table API也都具有，如下：
声明式 - 用户只关心做什么，不用关心怎么做；
高性能 - 支持查询优化，可以获取最好的执行性能；
流批统一 - 相同的统计逻辑，既可以流模式运行，也可以批模式运行；
标准稳定 - 语义遵循SQL标准，语法语义明确，不易变动。
当然除了SQL的特性，因为Table API是在Flink中专门设计的，所以Table API还具有自身的特点：
表达方式的扩展性 - 在Flink中可以为Table API开发很多便捷性功能，如：Row.flatten(), map/flatMap 等
功能的扩展性 - 在Flink中可以为Table API扩展更多的功能，如：Iteration，flatAggregate 等新功能
编译检查 - Table API支持java和scala语言开发，支持IDE中进行编译检查。
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：
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table_2.11</artifactId>
<version>1.6.1</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：
```java
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-scala_2.11</artifactId>
<version>1.6.1</version>
</dependency>
3.2. Table API和SQL程序的结构 Table API一般与DataSet或者DataStream紧密关联，可以通过一个DataSet或DataStream创建出一个Table，再用类似于filter, join, 或者 select关系型转化操作来转化为一个新的Table对象。最后将一个Table对象转回一个DataSet或DataStream。从内部实现上来说，所有应用于Table的转化操作都变成一棵逻辑表操作树，在Table对象被转化回DataSet或者DataStream之后，转化器会将逻辑表操作树转化为对等的DataSet或者DataStream操作符。 Flink的批处理和流处理的Table API和SQL程序遵循相同的模式；所以我们只需要使用一种来演示即可要想执行flink的SQL语句，首先需要获取SQL的执行环境：两种方式（batch和streaming）： 批处理: ```java val bEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // create a TableEnvironment for batch queries val bTableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(bEnv)
流处理:
val sEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // create a TableEnvironment for streaming queries val sTableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(sEnv)
通过getTableEnvironment可以获取TableEnviromment；这个TableEnviromment是Table API和SQL集成的核心概念。它负责：
在内部目录中注册一个表
注册外部目录
执行SQL查询
注册用户定义的（标量，表格或聚合）函数
转换DataStream或DataSet成Table
持有一个ExecutionEnvironment或一个参考StreamExecutionEnvironment
在内部目录中注册一个表
TableEnvironment维护一个按名称注册的表的目录。有两种类型的表格，输入表格和输出表格。输入表可以在Table API和SQL查询中引用并提供输入数据。输出表可用于将表API或SQL查询的结果发送到外部系统输入表可以从各种来源注册：
现有Table对象，通常是表API或SQL查询的结果。
TableSource，它访问外部数据，例如文件，数据库或消息传递系统。
DataStream或DataSet来自DataStream或DataSet程序。
输出表可以使用注册TableSink。
注册一个表
// get a TableEnvironment
val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
// register the Table projTable as table “projectedX”
tableEnv.registerTable(“projectedTable”, projTable)
// Table is the result of a simple projection query
val projTable: Table = tableEnv.scan("projectedTable ").select(…)
注册一个TableSource
TableSource提供对存储在诸如数据库（MySQL，HBase等），具有特定编码（CSV，Apache [Parquet，Avro，ORC]，…）的文件的存储系统中的外部数据的访问或者消息传送系统（Apache Kafka，RabbitMQ，…）
// get a TableEnvironment
val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
// create a TableSource
val csvSource: TableSource = CsvTableSource.builder().path("./data/score.csv")...
// register the TableSource as table "CsvTable"
tableEnv.registerTableSource("CsvTable", csvSource)
注册一个TableSink
注册TableSink可用于将表API或SQL查询的结果发送到外部存储系统，如数据库，键值存储，消息队列或文件系统（使用不同的编码，例如CSV，Apache [Parquet ，Avro，ORC]，…）
// get a TableEnvironment
val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
// create a TableSink
val csvSink: TableSink = new CsvTableSink("/path/to/file", ...)
// define the field names and types
val fieldNames: Array[String] = Array("a", "b", "c")
val fieldTypes: Array[TypeInformation[_]] = Array(Types.INT, Types.STRING, Types.LONG)
// register the TableSink as table "CsvSinkTable"
tableEnv.registerTableSink("CsvSinkTable", fieldNames, fieldTypes, csvSink)
Table和DataStream和DataSet的集成
package com.ccj.pxj.sql
import org.apache.flink.core.fs.FileSystem
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment
import org.apache.flink.table.sinks.CsvTableSink
object DataSet_DataStreamToTable {
case class Order1(id:Long,proudct:String,amount:Int)
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1. 获取流处理环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
//2. 获取TableEnvironment
val tableEnv= TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
//3. 加载本地集合
val dataStream: DataStream[Order1] = env.fromCollection(List(
Order1(1, "beer", 3),
Order1(2, "diaper", 4)
, Order1(3, "ruber", 2)
))
//4. 根据数据注册表
tableEnv.registerDataStream("s",dataStream)
//5. 执行SQL
val table = tableEnv.sqlQuery("select * from s")
//6. 写入CSV文件中
table.printSchema()
table.writeToSink(new CsvTableSink("./data/score_sql.csv",",",1,FileSystem.WriteMode.OVERWRITE))
//7. 执行任务
env.execute()
}
}
将Table转换为DataStream或DataSet
Table可以转换为DataStream或者DataSet，这样的话，自定义的DataStream或者DataSet程序就可以基于Table API或者SQL查询的结果来执行了。
当将一个Table转换为DataStream或者DataSet时，你需要指定生成的DataStream或者DataSet的数据类型，即需要转换表的行的数据类型，通常最方便的转换类型是Row，下面列表概述了不同选项的功能:
Row：字段通过位置映射、可以是任意数量字段，支持空值，非类型安全访问
POJO：字段通过名称(POJO字段作为Table字段时，必须命名)映射，可以是任意数量字段，支持空值，类型安全访问
Case Class：字段通过位置映射，不支持空值，类型安全访问
Tuple：字段通过位置映射，不得多于22(Scala)或者25(Java)个字段，不支持空值，类型安全访问
Atomic Type：Table必须有一个字段，不支持空值，类型安全访问。
将Table转换为DataStream
流式查询的结果Table会被动态地更新，即每个新的记录到达输入流时结果就会发生变化。因此，转换此动态查询的DataStream需要对表的更新进行编码。
有两种模式可以将 Table转换为DataStream：
1：Append Mode：这种模式只适用于当动态表仅由INSERT更改修改时，即仅附加，之前发送的结果不会被更新。
2：Retract Mode：始终都可以使用此模式，它使用一个boolean标识来编码INSERT和DELETE更改。
package com.ccj.pxj.sql
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.table.api.{Table, TableEnvironment}
import org.apache.flink.table.api.scala.StreamTableEnvironment
import org.apache.flink.api.scala._
object TableTODataStream {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1. 获取流处理环境
val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
// 2. 设置并行度
env.setParallelism(1)
// 3. 获取Table运行环境
val tableEnv: StreamTableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
// 4. 加载本地集合
val dataStream: DataStream[(Long, Int, String)] = env.fromCollection(List(
(1L, 1, "Hello"),
(2L, 2, "Hello"),
(6L, 6, "Hello"),
(7L, 7, "Hello World"),
(8L, 8, "Hello World"),
(20L, 20, "Hello World")
)
)
// 5. 转换DataStream为Table
val table: Table = tableEnv.fromDataStream(dataStream)
// 6. 将table转换为DataStream----将一个表附加到流上Append Mode
val appendDataStream: DataStream[(Long, Int, String)] = tableEnv.toAppendStream[(Long, Int, String)](table)
//7. 将table转换为DataStream----Retract Mode true代表添加消息，false代表撤销消息
val retractDataStream: DataStream[(Boolean, (Long, Int, String))] = tableEnv.toRetractStream[(Long, Int, String)](table)
//8. 打印输出
appendDataStream.print()
println("----------------------")
retractDataStream.print()
// 9. 执行任务
env.execute("pxj")
}
}
将Table转换为DataSet
package com.ccj.pxj.sql
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.table.api.{Table, TableEnvironment}
import org.apache.flink.table.api.scala.BatchTableEnvironment
object TableTODataSet {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1. 获取批处理环境
val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
//2. 设置并行度
env.setParallelism(1)
//3. 获取Table运行环境
val tableEnv: BatchTableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
//4. 加载本地集合
val dataSet: DataSet[(Long, Int, String)] = env.fromCollection(List(
(1L, 1, "Hello"),
(2L, 2, "Hello"),
(3L, 3, "Hello"),
(7L, 7, "Hello World"),
(8L, 8, "Hello World"),
(20L, 20, "Hello World")
))
//5. DataSet转换为Table
val table: Table = tableEnv.fromDataSet(dataSet)
//6. table转换为dataSet
val result: DataSet[(Long, Int, String)] = tableEnv.toDataSet[(Long, Int, String)](table)
//7. 打印输出
result.print()
println("--------------------------------")
println(table)
println("---------------")
table.printSchema()
//env.execute()
}
}
批处理案例1：
package com.ccj.pxj.sql
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.table.api.{Table, TableEnvironment}
import org.apache.flink.table.api.scala.BatchTableEnvironment
import org.apache.flink.types.Row
object BatchFlinkSqlDemo {
//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 = {
//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 tableEnv: BatchTableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
// 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
val dataSet: DataSet[Order] = env.fromCollection(List(
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
tableEnv.registerDataSet("t",dataSet)
// 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）
val table: Table = tableEnv.sqlQuery("select userName,sum(money)" +
",max(money)" +
",min(money),count(1) from t group by userName"
)
//7. 使用TableEnv.toDataSet将Table转换为DataSet
val resultDataSet: DataSet[Row] = tableEnv.toDataSet[Row](table)
//8. 打印测试
table.printSchema()
println("-----")
resultDataSet.print()
// env.execute("pxj")
}
}
批处理案例2
package com.ccj.pxj.sql
import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
import org.apache.flink.core.fs.FileSystem
import org.apache.flink.table.api.{Table, TableEnvironment, Types}
import org.apache.flink.table.api.scala.BatchTableEnvironment
import org.apache.flink.table.sinks.CsvTableSink
import org.apache.flink.table.sources.CsvTableSource
object BatchTableDemo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1. 获取批处理运行环境
val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
//2. 获取Table运行环境
val tableEnv: BatchTableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
//3. 加载外部CSV文件
val csvTableSource: CsvTableSource = CsvTableSource.builder()
.path("data/score.csv") //加载文件路径
.field("id", Types.INT) // 列名,类型定义
.field("name", Types.STRING)
.field("subjectId", Types.INT)
.field("score", Types.DOUBLE)
.fieldDelimiter(",") // 属性间分隔符
.lineDelimiter("\n") // 换行符
// .ignoreFirstLine() // 忽略第一行内容
.ignoreParseErrors() // 忽略解析错误
.build()
//4. 将外部数据构建成表
tableEnv.registerTableSource("t",csvTableSource)
//5. 使用table方式查询数据
val table: Table = tableEnv.scan("t")
.select("id,name,subjectId,score")
.filter("name='张三'")
//6. 打印表结构
table.printSchema()
//7. 将数据落地到新的CSV文件中
table.writeToSink(new CsvTableSink("./data/score_table.csv",",",1,
FileSystem.WriteMode.OVERWRITE))
// 8. 执行任务
env.execute()
}
}
流数据处理案例
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.table.api.scala.StreamTableEnvironment
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPeriodicWatermarks
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark
import org.apache.flink.types.Row
import scala.util.Random
object StreamFlinkSqlDemo {
// 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）
case class Order(id: String, userId: Int, money: Int, createTime: Long)
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 获取流处理运行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
// 2. 获取Table运行环境
val tableEnv: StreamTableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
// 3. 设置处理时间为`EventTime`
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
// 5. 创建一个自定义数据源
val orderDataStream: DataStream[Order] = env.addSource(new RichSourceFunction[Order] {
override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[Order]): Unit = {
// - 使用for循环生成1000个订单
for (i <- 0 until 1000) {
// - 随机生成订单ID（UUID）
val id = UUID.randomUUID().toString
// - 随机生成用户ID（0-2）
val userId = Random.nextInt(3)
// - 随机生成订单金额（0-100）
val money = Random.nextInt(101)
// - 时间戳为当前系统时间
val timestamp = System.currentTimeMillis()
// 收集数据
ctx.collect(Order(id, userId, money, timestamp))
// - 每隔1秒生成一个订单
TimeUnit.SECONDS.sleep(1)
}
}
override def cancel(): Unit = {
}
})
// 6. 添加水印，允许延迟2秒
val waterDataStream: DataStream[Order] = orderDataStream.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks[Order]() {
var currentTimeStamp = 0L
// 获取水印
override def getCurrentWatermark: Watermark = {
new Watermark(currentTimeStamp - 2000)
}
// 获取当前时间
override def extractTimestamp(element: Order, previousElementTimestamp: Long): Long = {
currentTimeStamp = Math.max(element.createTime, previousElementTimestamp)
currentTimeStamp
}
})
// 7. 导入`import org.apache.flink.table.api.scala._`隐式参数
import org.apache.flink.table.api.scala._
// 8. 使用`registerDataStream`注册表，并分别指定字段，还要指定rowtime字段
tableEnv.registerDataStream("t_order",waterDataStream,'id, 'userId, 'money, 'createTime.rowtime)
// 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
val sql =
"""
|select
| userId,
| count(1) as totalCount,
| max(money) as maxMoney,
| min(money) as minMoney
| from
| t_order
| group by
| userId,
| tumble(createTime, interval '5' second)
""".stripMargin
// 10. 使用`tableEnv.sqlQuery`执行sql语句
val table: Table = tableEnv.sqlQuery(sql)
// 11. 将SQL的执行结果转换成DataStream再打印出来
tableEnv.toAppendStream[Row](table).print()
// 12. 启动流处理程序
env.execute("pxj")
}
}
作者：pxj
日期：2021-07-18
这篇关于flink之SQL入门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！
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