第05讲：Flink SQL & Table 编程和案例

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我们在第 02 课时中使用 Flink Table & SQL 的 API 实现了最简单的 WordCount 程序。在这一课时中，将分别从 Flink Table & SQL 的背景和编程模型、常见的 API、算子和内置函数等对 Flink Table & SQL 做一个详细的讲解和概括，最后模拟了一个实际业务场景使用 Flink Table & SQL 开发。

Flink Table & SQL 概述

背景

我们在前面的课时中讲过 Flink 的分层模型，Flink 自身提供了不同级别的抽象来支持我们开发流式或者批量处理程序，下图描述了 Flink 支持的 4 种不同级别的抽象。

Table API 和 SQL 处于最顶端，是 Flink 提供的高级 API 操作。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。

我们在第 04 课时中提到过，Flink 在编程模型上提供了 DataStream 和 DataSet 两套 API，并没有做到事实上的批流统一，因为用户和开发者还是开发了两套代码。正是因为 Flink Table & SQL 的加入，可以说 Flink 在某种程度上做到了事实上的批流一体。

原理

你之前可能都了解过 Hive，在离线计算场景下 Hive 几乎扛起了离线数据处理的半壁江山。它的底层对 SQL 的解析用到了 Apache Calcite，Flink 同样把 SQL 的解析、优化和执行交给了 Calcite。

下图是一张经典的 Flink Table & SQL 实现原理图，可以看到 Calcite 在整个架构中处于绝对核心地位。

image (1).png
从图中可以看到无论是批查询 SQL 还是流式查询 SQL，都会经过对应的转换器 Parser 转换成为节点树 SQLNode tree，然后生成逻辑执行计划 Logical Plan，逻辑执行计划在经过优化后生成真正可以执行的物理执行计划，交给 DataSet 或者 DataStream 的 API 去执行。

在这里我们不对 Calcite 的原理过度展开，有兴趣的可以直接在官网上学习。一个完整的 Flink Table & SQL Job 也是由 Source、Transformation、Sink 构成：

image (2).png

Source 部分来源于外部数据源，我们经常用的有 Kafka、MySQL 等；
Transformation 部分则是 Flink Table & SQL 支持的常用 SQL 算子，比如简单的 Select、Groupby 等，当然在这里也有更为复杂的多流 Join、流与维表的 Join 等；
Sink 部分是指的结果存储比如 MySQL、HBase 或 Kakfa 等。

动态表

与传统的表 SQL 查询相比，Flink Table & SQL 在处理流数据时会时时刻刻处于动态的数据变化中，所以便有了一个动态表的概念。动态表的查询与静态表一样，但是，在查询动态表的时候，SQL 会做连续查询，不会终止。

我们举个简单的例子，Flink 程序接受一个 Kafka 流作为输入，Kafka 中为用户的购买记录：

image (3).png

首先，Kafka 的消息会被源源不断的解析成一张不断增长的动态表，我们在动态表上执行的 SQL 会不断生成新的动态表作为结果表。

Flink Table & SQL 算子和内置函数

我们在讲解 Flink Table & SQL 所支持的常用算子前，需要说明一点，Flink 自从 0.9 版本开始支持 Table & SQL 功能一直处于完善开发中，且在不断进行迭代。我们在官网中也可以看到这样的提示：

Please note that the Table API and SQL are not yet feature complete and are being actively developed. Not all operations are supported by every combination of [Table API, SQL] and [stream, batch] input.

Flink Table & SQL 的开发一直在进行中，并没有支持所有场景下的计算逻辑。从我个人实践角度来讲，在使用原生的 Flink Table & SQL 时，务必查询官网当前版本对 Table & SQL 的支持程度，尽量选择场景明确，逻辑不是极其复杂的场景。

常用算子

目前 Flink SQL 支持的语法主要如下：

query:
  values
  | {
      select
      | selectWithoutFrom
      | query UNION [ ALL ] query
      | query EXCEPT query
      | query INTERSECT query
    }
    [ ORDER BY orderItem [, orderItem ]* ]
    [ LIMIT { count | ALL } ]
    [ OFFSET start { ROW | ROWS } ]
    [ FETCH { FIRST | NEXT } [ count ] { ROW | ROWS } ONLY]

orderItem:
  expression [ ASC | DESC ]

select:
  SELECT [ ALL | DISTINCT ]
  { * | projectItem [, projectItem ]* }
  FROM tableExpression
  [ WHERE booleanExpression ]
  [ GROUP BY { groupItem [, groupItem ]* } ]
  [ HAVING booleanExpression ]
  [ WINDOW windowName AS windowSpec [, windowName AS windowSpec ]* ]

selectWithoutFrom:
  SELECT [ ALL | DISTINCT ]
  { * | projectItem [, projectItem ]* }

projectItem:
  expression [ [ AS ] columnAlias ]
  | tableAlias . *

tableExpression:
  tableReference [, tableReference ]*
  | tableExpression [ NATURAL ] [ LEFT | RIGHT | FULL ] JOIN tableExpression [ joinCondition ]

joinCondition:
  ON booleanExpression
  | USING '(' column [, column ]* ')'

tableReference:
  tablePrimary
  [ matchRecognize ]
  [ [ AS ] alias [ '(' columnAlias [, columnAlias ]* ')' ] ]

tablePrimary:
  [ TABLE ] [ [ catalogName . ] schemaName . ] tableName
  | LATERAL TABLE '(' functionName '(' expression [, expression ]* ')' ')'
  | UNNEST '(' expression ')'

values:
  VALUES expression [, expression ]*

groupItem:
  expression
  | '(' ')'
  | '(' expression [, expression ]* ')'
  | CUBE '(' expression [, expression ]* ')'
  | ROLLUP '(' expression [, expression ]* ')'
  | GROUPING SETS '(' groupItem [, groupItem ]* ')'

windowRef:
    windowName
  | windowSpec

windowSpec:
    [ windowName ]
    '('
    [ ORDER BY orderItem [, orderItem ]* ]
    [ PARTITION BY expression [, expression ]* ]
    [
        RANGE numericOrIntervalExpression {PRECEDING}
      | ROWS numericExpression {PRECEDING}
    ]
    ')'
...

可以看到 Flink SQL 和传统的 SQL 一样，支持了包含查询、连接、聚合等场景，另外还支持了包括窗口、排序等场景。下面我就以最常用的算子来做详细的讲解。

SELECT/AS/WHERE

SELECT、WHERE 和传统 SQL 用法一样，用于筛选和过滤数据，同时适用于 DataStream 和 DataSet。

SELECT * FROM Table;
SELECT name，age FROM Table;

当然我们也可以在 WHERE 条件中使用 =、<、>、<>、>=、<=，以及 AND、OR 等表达式的组合：

SELECT name，age FROM Table where name LIKE '%小明%';
SELECT * FROM Table WHERE age = 20;
SELECT name, age
FROM Table
WHERE name IN (SELECT name FROM Table2)

GROUP BY / DISTINCT/HAVING

GROUP BY 用于进行分组操作，DISTINCT 用于结果去重。HAVING 和传统 SQL 一样，可以用来在聚合函数之后进行筛选。

SELECT DISTINCT name FROM Table;
SELECT name, SUM(score) as TotalScore FROM Table GROUP BY name;
SELECT name, SUM(score) as TotalScore FROM Table GROUP BY name HAVING
SUM(score) > 300;

JOIN

JOIN 可以用于把来自两个表的数据联合起来形成结果表，目前 Flink 的 Join 只支持等值连接。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

例如，用用户表和商品表进行关联：

SELECT *
FROM User LEFT JOIN Product ON User.name = Product.buyer

SELECT *
FROM User RIGHT JOIN Product ON User.name = Product.buyer

SELECT *
FROM User FULL OUTER JOIN Product ON User.name = Product.buyer

LEFT JOIN、RIGHT JOIN 、FULL JOIN 相与我们传统 SQL 中含义一样。

WINDOW

根据窗口数据划分的不同，目前 Apache Flink 有如下 3 种：

滚动窗口，窗口数据有固定的大小，窗口中的数据不会叠加；
滑动窗口，窗口数据有固定大小，并且有生成间隔；
会话窗口，窗口数据没有固定的大小，根据用户传入的参数进行划分，窗口数据无叠加；

滚动窗口

滚动窗口的特点是：有固定大小、窗口中的数据不会重叠，如下图所示：
image (4).png

滚动窗口的语法：

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

举例说明，我们需要计算每个用户每天的订单数量：

SELECT user, TUMBLE_START(timeLine, INTERVAL '1' DAY) as winStart, SUM(amount) FROM Orders GROUP BY TUMBLE(timeLine, INTERVAL '1' DAY), user;

其中，TUMBLE_START 和 TUMBLE_END 代表窗口的开始时间和窗口的结束时间，TUMBLE (timeLine, INTERVAL '1' DAY) 中的 timeLine 代表时间字段所在的列，INTERVAL '1' DAY 表示时间间隔为一天。

滑动窗口

滑动窗口有固定的大小，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创建频率。需要注意的是，多个滑动窗口可能会发生数据重叠，具体语义如下：

image (5).png

滑动窗口的语法与滚动窗口相比，只多了一个 slide 参数：

复制代码

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)

例如，我们要每间隔一小时计算一次过去 24 小时内每个商品的销量：

复制代码

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

上述案例中的 INTERVAL '1' HOUR 代表滑动窗口生成的时间间隔。

会话窗口

会话窗口定义了一个非活动时间，假如在指定的时间间隔内没有出现事件或消息，则会话窗口关闭。

image (6).png
会话窗口的语法如下：

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)

举例，我们需要计算每个用户过去 1 小时内的订单量：

SELECT user, SESSION_START(rowtime, INTERVAL '1' HOUR) AS sStart, SESSION_ROWTIME(rowtime, INTERVAL '1' HOUR) AS sEnd, SUM(amount) FROM Orders GROUP BY SESSION(rowtime, INTERVAL '1' HOUR), user

内置函数

Flink 中还有大量的内置函数，我们可以直接使用，将内置函数分类如下：

比较函数
逻辑函数
算术函数
字符串处理函数
时间函数

比较函数
比较函数.png

逻辑函数
逻辑函数.png

算术函数
算术函数.png

字符串处理函数
字符串处理函数.png

时间函数
时间函数.png

Flink Table & SQL 案例

上面分别介绍了 Flink Table & SQL 的原理和支持的算子，我们模拟一个实时的数据流，然后讲解 SQL JOIN 的用法。

在上一课时中，我们利用 Flink 提供的自定义 Source 功能来实现一个自定义的实时数据源，具体实现如下：

复制代码

public  class MyStreamingSource implements SourceFunction<Item> {
    private boolean isRunning = true;
    /**
     * 重写run方法产生一个源源不断的数据发送源
     *
     * @param ctx
     * @throws Exception
     */
    @Override
    public void run(SourceContext<Item> ctx) throws Exception {
        while (isRunning) {
            Item item = generateItem();
            ctx.collect(item);

            //每秒产生一条数据
            Thread.sleep(1000);
        }
    }

    @Override
    public void cancel() {
        isRunning = false;
    }

    //随机产生一条商品数据
    private Item generateItem() {
        int i = new Random().nextInt(100);
        ArrayList<String> list = new ArrayList();
        list.add("HAT");
        list.add("TIE");
        list.add("SHOE");
        Item item = new Item();
        item.setName(list.get(new Random().nextInt(3)));
        item.setId(i);
        return item;
    }
}

我们把实时的商品数据流进行分流，分成 even 和 odd 两个流进行 JOIN，条件是名称相同，最后，把两个流的 JOIN 结果输出。

public class JoinDemo extends StreamJavaJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        initStreamJob(null, true);

        SingleOutputStreamOperator<Item> source = env.addSource(new MyStreamingSource()).map(new MapFunction<Item, Item>() {
            @Override
            public Item map(Item item) throws Exception {
                return item;
            }
        });

        DataStream<Item> evenSelect = source.split(new OutputSelector<Item>() {
            @Override
            public Iterable<String> select(Item value) {
                List<String> output = new ArrayList<>();
                if (value.getId() % 2 == 0) {
                    output.add("even");
                } else {
                    output.add("odd");
                }
                return output;
            }
        }).select("even");

        DataStream<Item> oddSelect = source.split(new OutputSelector<Item>() {
            @Override
            public Iterable<String> select(Item value) {
                List<String> output = new ArrayList<>();
                if (value.getId() % 2 == 0) {
                    output.add("even");
                } else {
                    output.add("odd");
                }
                return output;
            }
        }).select("odd");

        stEnv.createTemporaryView("evenTable", evenSelect, "name,id");
        stEnv.createTemporaryView("oddTable", oddSelect, "name,id");

        Table queryTable = stEnv.sqlQuery("select a.id,a.name,b.id,b.name from evenTable as a join oddTable as b on a.name = b.name");

        queryTable.printSchema();

        stEnv.toRetractStream(queryTable, TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple4<Integer,String,Integer,String>>(){})).print();
        startStreaming();
    }
}

直接右键运行，在控制台可以看到输出：

image (7).png

总结

我们在这一课时中讲解了 Flink Table & SQL 的背景和原理，并且讲解了动态表的概念；同时对 Flink 支持的常用 SQL 和内置函数进行了讲解；最后用一个案例，讲解了整个 Flink Table & SQL 的使用。

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