flinkSQL总结

  1. 进入sql客户端

    ./sql-client.sh

  2. 查看有哪些设置
    set;
    set;显示的设置不全
    image-20240313153211677

  3. 几种常见的设置

    #默认: table，能设为 : tableau、changelog
SET sql-client.execution.result-mode=tableau;

# 执行环境
# 默认: streaming, 或 batch
SET execution.runtime-mode=streaming;

# 默认并行度
SET parallelism.default=1;

# 设置状态TTL
SET table.exec.state.ttl=1000;

  4. 启动sql客户端的时候使用初始化脚本

    vi ../conf/sql-client-init.sql
    写入初始化脚本

    SET sql-client.execution.result-mode=tableau;
CREATE DATABASE mydb;

    使用初始化脚本启动

     ./sql-client.sh embedded -s yarn-session -i ../conf/sql-client-init.sql

    embedded:内嵌模式
    -s yarn-session:指定运行模式
    -i ../conf/sql-client-init.sql：指定初始化配置文件

  5. flink 是一个分布式计算引擎，flink sql只是映射 sql 为分布式计算任务的工具
    flink sql 不保存数据，数据需要通过连接器器去外部读取
    保存映射关系需要有地方保存映射关系的元元数据，flink 没有类似hive metastore的东西，所以flink 不会保存创建的表结构，如果要保持包结构，可以把创建表的sql 写到 初始化脚本里面，以此到达类似元数据持久化的效果。

  6. flink sql 支持的类型

    默认支持的数据类型

    Data Type Remarks for Data Type
    CHAR
    VARCHAR
    STRING
    BOOLEAN
    BINARY
    VARBINARY
    BYTES
    DECIMAL Supports fixed precision and scale.
    TINYINT
    SMALLINT
    INTEGER
    BIGINT
    FLOAT
    DOUBLE
    DATE
    TIME Supports only a precision of 0.
    TIMESTAMP
    TIMESTAMP_LTZ
    INTERVAL Supports only interval of MONTH and SECOND(3).
    ARRAY
    MULTISET
    MAP
    ROW
    RAW
    Structured types Only exposed in user-defined functions yet.

  7. 创建表
    flink的表就是一份数据上的映射，创建表定义的映射关系，查询被翻译成执行的流处理job。
    sink表是输出数据的映射，不能查询只能插入数据。

    --数据表
create table source( 
		 id bigint,
		 action int,
		 action_time TIMESTAMP,
		 user_id bigint,
		 val varchar(255)
	 ) 
	with(
		'connector' = 'datagen',
		'rows-per-second'='1', 	
		'fields.id.kind'='sequence',  
		'fields.id.start'='1',  
		'fields.id.end'='10000',  	
		'fields.action.kind'='random',  
		'fields.action.min'='1',
		'fields.action.max'='10',  	
		'fields.action_time.kind'='random',  
		'fields.action_time.max-past'='100',  		
		'fields.user_id.kind'='random', 
		'fields.user_id.min'='1',  
		'fields.user_id.max'='20',	
		'fields.val.kind'='random',  
		'fields.val.length'='6'
	);
	
	
--数据表
create table source( 
		 id bigint,
		 action int,
		 action_time TIMESTAMP,
		 user_id bigint,
		 val varchar(255),
    	--指定主键，并且主键必须是非强制
         primary key(id) NOT enforced
	 ) 
	with(
		'connector' = 'datagen',
		'rows-per-second'='1', 	
		'fields.id.kind'='sequence',  
		'fields.id.start'='1',  
		'fields.id.end'='10000',  	
		'fields.action.kind'='random',  
		'fields.action.min'='1',
		'fields.action.max'='10',  	
		'fields.action_time.kind'='random',  
		'fields.action_time.max-past'='100',  		
		'fields.user_id.kind'='random', 
		'fields.user_id.min'='1',  
		'fields.user_id.max'='20',	
		'fields.val.kind'='random',  
		'fields.val.length'='6'
	);	
	
	

-- sink 到控制台的表
create table print( 
		 id bigint,
		 action int,
		 action_time TIMESTAMP,
		 user_id bigint,
		 val varchar(255)
	 ) 
	with(
		'connector' = 'print'
	);

  8. 每个查询就是一个flink job

    --查询一个表会生成一个job
select * from source;

    查询结果
    image-20240314103619837

    生成的job
    image-20240314103543781

  9. sink表不能查询，只能插入

    --sink表是不能查询的，查询会报错
select * from print;


--sink表只能用于插入数据(输出数据)
insert into print select * from source;

    查询sink表保存信息

    #输出结果
Flink SQL> select * from print;
[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.

  10. 从固定数据源查询

--用现有数据创建表，而不是连接器
select id,name from (
					values  (1,'张三'),
							(2,'李四'),
							(3,'王五')
					)as `user`(id,name);

  1. 类型装换
    cast(原数据字段 as 目标类型)

    --通用输出表5字段	
create table sink5(
		a string,
		b string,
		c string,
		d string,
		e string
		)
		with( 
			'connector' = 'print'
		);

--输出到指定指定表
--把Id转换成string 类型，并且加了3个孔字段和输出表对其
insert into sink5 select cast(id as String),name,'' as c,'' as d,'' as e from (
					values  (1,'张三'),
							(2,'李四'),
							(3,'王五')
					)as `user`(id,name);

  2. 使用当前时间
    current_timestamp

    --使用当前时间
select id,name,current_timestamp as `time` from (
					values  (1,'张三'),
							(2,'李四'),
							(3,'王五')
					)as `user`(id,name);

    时间格式化

    SELECT DATE_FORMAT(date_time_col, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') FROM table_name;

  3. 时间字段
    current_timestamp获取当前时间，current_timestamp类型是timestamp_ltz(3)时间精度是毫秒，是带有本地时区的timestamp(3)
    timestamp(3)是精确到毫秒,格式滑以后显示为：2024-03-13 23:47:50.058
    timestamp是精确到纳秒，格式化后显示为：2024-03-14 03:47:14.518000

    可以使用current_timestamp 作为事件字段默认值 ，时间转化 as cast(current_timestamp as timestamp(3))

    --水位线
create table source4( 
		 id bigint,
		 --作为事件时间的字段必须是timestamp(3),timestamp(0),timestamp_ltz(3),timestamp_ltz(0)
		 action_time as cast(current_timestamp as timestamp(3)),
		 --设置水位线，使用了action_time字段作为事件时间
		 watermark for action_time as action_time- interval '5' second
	 ) ...

  4. 查询去重
    distinct

    select distinct id id_distinct,* from r3;

  5. group by
    flink sql 对group要求严格,除了聚合函数以外，查询字段必须全部出现在group by 后面。

    select `action`,count(*) from source_fs group by  `action`;

  6. order by 排序只能使用时间字段开头，并且只能升序排序(流模式的情况下)

    #时间字段倒序排序，异常如下
select  * from source order by action_time desc;


[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason:
org.apache.flink.table.api.TableException: Sort on a non-time-attribute field is not supported.

  7. with使用连接器，有哪些属性怎么生成？
    具体去官方文旦查看

    image-20240314112514398

    这里以datagen连接器的官方文档的例子

    datagen连接器写法
    CREATE TABLE datagen (
 f_sequence INT,
 f_random INT,
 f_random_str STRING,
 ts AS localtimestamp,
 WATERMARK FOR ts AS ts
) WITH (
 'connector' = 'datagen',

 -- optional options --

 'rows-per-second'='5',

 'fields.f_sequence.kind'='sequence',
 'fields.f_sequence.start'='1',
 'fields.f_sequence.end'='1000',

 'fields.f_random.min'='1',
 'fields.f_random.max'='1000',

 'fields.f_random_str.length'='10'
)
    datagen连接器参数

    fields.#.max-past的时间单位默认是毫秒

    参数 是否必选 默认值 数据类型 描述
    connector 必须 (none) String 指定要使用的连接器，这里是 'datagen'。
    rows-per-second 可选 10000 Long 每秒生成的行数，用以控制数据发出速率。
    fields.#.kind 可选 random String 指定 '#' 字段的生成器。可以是 'sequence' 或 'random'。
    fields.#.min 可选 (Minimum value of type) (Type of field) 随机生成器的最小值，适用于数字类型。
    fields.#.max 可选 (Maximum value of type) (Type of field) 随机生成器的最大值，适用于数字类型。
    fields.#.max-past 可选 0 Duration 随机生成器生成相对当前时间向过去偏移的最大值，适用于 timestamp 类型。
    fields.#.length 可选 100 Integer 随机生成器生成字符的长度，适用于 char、varchar、binary、varbinary、string。
    fields.#.start 可选 (none) (Type of field) 序列生成器的起始值。
    fields.#.end 可选 (none) (Type of field) 序列生成器的结束值。

  8. 使用文件系统连接器

    --文件系统连接器
create table source_fs( 
		 id bigint,
		 action string,
		 action_time timestamp(3),
		 user_id bigint,
		 val varchar(255),
		 watermark for action_time as action_time - interval '5' second
	 ) 
	with(
		'connector' = 'filesystem',
        --位于hdfs上csv文件地址
		'path' = 'hdfs://vm200:9000/flink/table/fs-table.csv',
		'format' = 'csv'
	);

    csv文件地址
    地址：hdfs://vm200:9000/flink/table/fs-table.csv

    1,add,2024-03-14 11:11:11,1,val1
2,add,2024-03-15 11:11:11,2,val2
3,add,2024-03-14 11:11:12,3,val3
4,add,2024-03-15 11:11:12,4,val4
5,add,2024-03-14 11:11:13,5,val5
6,add,2024-03-15 11:11:13,6,val6
7,add,2024-03-14 11:11:14,6,val7
8,add,2024-03-15 11:11:14,7,val8
9,delete,2024-03-14 11:11:15,1,val9
10,delete,2024-03-15 11:11:15,2,val10
11,delete,2024-03-14 11:11:16,4,val11
12,delete,2024-03-15 11:11:16,4,val12
13,delete,2024-03-14 11:11:17,3,val13
14,delete,2024-03-15 11:11:17,5,val14
15,delete,2024-03-14 11:11:18,1,val15
16,update,2024-03-15 11:11:18,6,val16
17,update,2024-03-14 11:11:19,1,val17
18,update,2024-03-15 11:11:19,3,val18
19,update,2024-03-14 11:11:20,1,val19
20,update,2024-03-15 11:11:20,2,val20

  9. 使用连接器的元属性

    元数据字段名 字段类型 metadata
    字段名 字段类型 metadata from 元数据字段名

    virtual表示只读

    --使用元数据
create table source_fs2( 
		 id bigint,
		 action string,
		 action_time timestamp(3),
		 user_id bigint,
		 val varchar(255),
		 --使用文件路径元数据(同名字段)
		 `file.path` STRING NOT NULL metadata,
		 watermark for action_time as action_time - interval '5' second
	 ) 
	with(
		'connector' = 'filesystem',
		'path' = 'hdfs://vm200:9000/flink/table/fs-table.csv',
		'format' = 'csv'
	);
	
	
--使用元数据
create table source_fs4( 
		 id bigint,
		 action string,
		 action_time timestamp(3),
		 user_id bigint,
		 val varchar(255),
		 --使用文件路径元数据(不同名字段)
		 `filePath` string  metadata from 'file.path' virtual,
		 watermark for action_time as action_time - interval '5' second
	 ) 
	with(
		'connector' = 'filesystem',
		'path' = 'hdfs://vm200:9000/flink/table/fs-table.csv',
		'format' = 'csv'
	);

  10. 设置水位线

    格式： watermark for 事件时间字段 as 事件时间字段 - interval 'n' second

    事件时间类型限制： TIMESTAMP(p) or TIMESTAMP_LTZ(p), the supported precision 'p' is from 0 to 3

    --创建表设置水位线为随机生成
create table source3( 
		 id bigint,
		 action int,
		 --作为事件时间的字段必须是timestamp(3)
		 action_time timestamp(3),
		 user_id bigint,
		 val varchar(255),
		 
		 --设置水位线，使用了action_time字段作为事件时间
		 watermark for action_time as action_time - interval '5' second
	 ) 
	with(
		'connector' = 'datagen',
		'rows-per-second'='1', 	
        
		'fields.id.kind'='sequence',  
		'fields.id.start'='1',  
		'fields.id.end'='10000',  	
        
		'fields.action.kind'='random',  
		'fields.action.min'='1',
		'fields.action.max'='10', 
        --事件时间字段随机生成，当前时间随机慢5000毫秒以内
		'fields.action_time.kind'='random',  
		'fields.action_time.max-past'='5000',  
        
		'fields.user_id.kind'='random', 
		'fields.user_id.min'='1',  
		'fields.user_id.max'='20',	
        l
		'fields.val.kind'='random',  
		'fields.val.length'='6'
	);
	
	
--创建表设置水位线为当前时间
create table source4( 
		 id bigint,
		 action int,
		 --使用当前时间
		 action_time as current_timestamp,
		 user_id bigint,
		 val varchar(255),
		 
		 --设置水位线，使用了action_time字段作为事件时间
		 watermark for action_time as action_time- interval '5' second
	 ) 
	with(
		'connector' = 'datagen',
		'rows-per-second'='1', 	
		'fields.id.kind'='sequence',  
		'fields.id.start'='1',  
		'fields.id.end'='10000',  	
		'fields.action.kind'='random',  
		'fields.action.min'='1',
		'fields.action.max'='10',  	 		
		'fields.user_id.kind'='random', 
		'fields.user_id.min'='1',  
		'fields.user_id.max'='20',	
		'fields.val.kind'='random',  
		'fields.val.length'='6'
	);

  11. 窗口(1.13前语法)
    老的窗口函数式把窗口当做一个特殊字段来用

    --窗口老语法（滚动）
select tumble_start(action_time,  interval '10' second ),tumble_end(action_time,  interval '10' second )  
		from source 
		group by 
		tumble( action_time , interval '10' second );

--窗口老语法（滑动）
select hop_start(action_time, interval '5' second , interval '10' second ),hop_end(action_time, interval '5' second , interval '10' second )  
		from source 
		group by 
		hop( action_time, interval '5' second , interval '10' second );



--窗口老语法(session)
select id, session_start(action_time, interval '10' second )  
		from source 
		group by id,
		session( action_time, interval '10' second );

  12. 窗口1.13后建议使用TVF(table value function) 表值函数
    新的TVF是把窗口当做一个表来用

    -- 滚动窗口
select * from 
		table(
				tumble(
                    --表名
					table source,
                    --事件时间字段名
					descriptor(action_time),
                    --窗口时长
					interval '10' second 
				)
			);

--滑动窗口
select * from 
		table(
			hop(
				--表名
				table source,
				--事件时间字段名
				descriptor(action_time),
				--窗口滑动步长
				interval '5' second, 
				--窗口时长
				interval '10' second
			)
		);


--积累窗口(特殊的滑动窗口，滑动步长必须是窗口长度的整数倍)
select * from 
		table(
			cumulate(
				--表名
				table source,
				--事件时间字段名
				descriptor(action_time),
				--窗口滑动步长
				interval '5' second, 
				--窗口时长
				interval '10' second
			)
		);

  13. 分窗以后，窗口内部求聚合

    --窗口内按照action分组，然后统计 数量
select action,count(id) from 
			table(
				tumble(
					table source,
					descriptor(action_time),
					interval '10' second 
					)
				)
			group by action;



--全窗口一起统计数量，最大值等
select window_start,window_end,count(id),max(id) from 
			table(
				tumble(
					table source,
					descriptor(action_time),
					interval '10' second 
					)
				)
			group by window_start,window_end;

			);

  14. group sets，一次得到多种分组维度的统计结果
    下面的结果4个分组维度，没来一条就统计一次4个维度的结果。

    • 所有一组
    • 按照action分组
    • 按照user_id分组
    • 按照action和user_id分组
    --grouping sets
select action,user_id,count(*) from source
		group by 
		grouping sets(
			(),
			(action),
			(user_id),
			(user_id,action)
		);

  15. 获取窗口时间

    --获取窗口起始时间
select window_start,window_end from 
		table( hop(table source,descriptor(action_time),interval '5' second,interval '10' second) );

  16. over

    开窗相当于在每行的基础上，计算当前行和前后关联数据的关系

    分区不是必须的，排序是必须的

    分区内必须排序，排序字段只能是时间字段，并且升序

    range是时间窗口，rows是计数窗口
    开窗从句格式：range/rows between 间隔 preceding and current row,间隔可以是时间，可以是数字，可以是unbounded

    开窗从句的上边界只能是 current row(当前行)
    开窗从句默认值：unbounded preceding and current row

    --开窗函数(时间开窗)
select *,count(user_id) over(
					partition by action order by action_time 
					range between interval '5' second preceding and current row 
					) as num
		from source;


--开窗函数(数量开窗)
select *,count(user_id) over(
					partition by action order by action_time 
					rows between 5 preceding and current row 
			   ) as num
		from source;

--开窗函数可以独立定义
select *,count(user_id) over w1 as num,max(id) over w1 as m
		from source
		window w1 as(
			partition by action
			order by action_time
			rows between 5 preceding and current row
		);

  17. flink over 开窗函数和 TVF 的窗口函数的区别

    • 两者本质上都对数据的分区，然后进行区内数据的计算
    • over是按照字段分区同一分区的数据是不连续的，TVF的窗口把一段连续的数据数据划为一个区，一定时间内，或者连续多少个。

  18. 执行模式
    一般设置成流模式，如果设置成批模式不能用无界流查询。

    # 执行环境
# 默认: streaming, 或 batch
SET execution.runtime-mode=streaming;

    当设置成流模式的时候有些有界流处理结果和预期不一样

    流模式结果下的开窗结果和批模式的开机结果相比，前面少了几条？
    待确认....

    批模式结果没用指定了水位线的表

  19. flinksql 查询记录 op列 +I -U +U -D解释

    • +I 是新增的一行记录
    • -U 是回撤一条数据
    • +U是添加了一条数据(在回撤的基础上新增了一条数据)，-U和+U两条 合起来就是一次更新
    • -D 是删除了数据

  20. 使用 row_number() over 实现topN

    -- topN
select * from 
	(select row_number() over( partition by action order by action_time ) as rownum,*  from source )
where rownum <=5;


-- topN 的开窗排序字段可以是非时间字段，并且可以倒叙
select * from 
	(select row_number() over( partition by action order by user_id desc ) as rownum,*  from source )
where rownum <=5;

  21. top1等于去重

    --top1可以的效果等于去重
select * from 
	(select row_number() over( partition by action order by user_id desc ) as rownum,*  from source )
where rownum = 1;

  22. join
    join依赖状态的保存，如果不设置 ttl很可能保存的状态超出内存限制，但是如果设置的ttl太短 会导致结果不精确。

    • join
      如果设置了不续期的TTL 10秒，那么就相等10秒的滚动窗口join

      --join
select * from source t1 join source_fs t2 on t1.id = t2.id;


--left join
select * from source t1 left join source_fs t2 on t1.action = t2.action; 


--right join
select * from source t1 right join source_fs t2 on t1.action = t2.action;


--outer join
select * from source t1 full outer join source_fs t2 on t1.action = t2.action; 



--多字段关联join
select * from source t1 ,source t2 
		 where t1.id = t1.id
		 and t1.action_time = t2.action_time;

    • 间隔join

      --间隔join1，和多字段等值条件的join类似
select * from source t1 ,source t2 
		 where t1.id = t1.id
		 and t1.action_time = t2.action_time;

--间隔join2,id相等， t2.action_time<t1.action_time<t2.action_time+10s
select * from source t1 ,source t2 
		 where t1.id = t1.id
		 and t1.action_time > t2.action_time and t1.action_time < t2.action_time + interval '10' second; 


--间隔join2，t2.action_time<t1.action_time<t2.action_time+10s
select * from source t1 ,source t2 
		 where t1.id = t1.id
		 and t1.action_time between t2.action_time and  t2.action_time + interval '10' second;

    • lookup 查询
      效果是 通过左表里面右表的主键Id，去查询数据关联
      需要右表有主键，并且右表的主键和左表关联。
      要求时间字段类型一样
      语法 join table for system_time as of 左表时间字段

      -- look up join
select * from source
	join source_fs 
	for system_time as of  source.action_time
	on source.id = source_fs.id;

  23. hint 可以在本次sql中临时修改连接器属性
    sql/*+ OPTIONS('属性key'='属性值') */

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

  24. 并集 交集 差集 in 子查询

    
-- unoin(取重复)
select * from source_fs t1 union
select *from source_fs t2;


-- unoin all(不去重复)
select * from source_fs t1 union all
select *from source_fs t2;



-- 交集(去重复)
select * from source_fs t1 intersect
select * from source_fs t2;

-- 交集(不去重复)
select * from source_fs t1 intersect all
select *from source_fs t2;


-- 差集(去重复)
select * from source_fs t1 except
select *from source_fs t2;

-- 差集(不去重复)
select * from source_fs t1 except all
select *from source_fs t2;

  25. flink字符串拼接使用的 ||

    select *, 'a'||'b' from source_fs;

  26. 其他系统函数

    列出可用函数列表
show functions;

    具体用法，可以查官方文档
    image-20240315182312638

  27. 使用模块hive

    去flink官网下载对应版本的hive连接器jar包(flink-sql-connector-hive-3.1.3_2.12-1.17.2.jar)，然后放到flink的lib目录下面


    重启flink,然后加载hive

    #加载hive模块,名字是hive,版本是3.1.3
load module hive with('hive-version'='3.1.3');


#卸载hive模块
unload hive;

    -- 查看启用的模块
show modules;

-- 查看所有模块
show full modules;

    加载hive模块以后就能使用hive的函数了select split('a-b','-'); flink 没有 solit 函数。

    有的flink版本需要hadoop-mapreduce-client-core.jar才能加载hive,hadoop-3.3.6/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-3.3.6.jar 到flink的lib目录下(添加jar以后需要重启flink)。实测1.17.2没有这个问题。

  28. 导入hive 连接器jar包以后，文件系统连接器使用异常问题

    hive连接器的jar包用的老版本的 planner，老版本的planner位于flink/opt/flink-table-planner_2.12-1.17.2.jar

    用flink/opt/flink-table-planner_2.12-1.17.2.jar 替换 flink/lib/flink-table-planner-loader-1.17.2.jar，然后重启flink

  29. 读取kafka数据，和fixed分区器
    kafka

    CREATE TABLE t1(  
  `event_time` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp', 
 --列名和元数据名一致可以省略 FROM 'xxxx', VIRTUAL 表示只读 
  `partition` BIGINT METADATA VIRTUAL, 
  `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL, 
id int,  
ts bigint ,  
vc int ) 
WITH ( 
  'connector' = 'kafka', 
  'properties.bootstrap.servers' = 'hadoop103:9092', 
  'properties.group.id' = 'atguigu', 
-- 'earliest-offset', 'latest-offset', 'group-offsets', 'timestamp' 
and 'specific-offsets' 
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', 
 -- fixed 为flink 实现的分区器，一个并行度只写往kafka 一个分区 
'sink.partitioner' = 'fixed', 
  'topic' = 'ws1', 
  'format' = 'json' 
)

  30. kafka upsert 流, kafka-upsert 才能插入数据
    'connector' = 'upsert-kafka',

  31. mysql连接器

    需要导入连接器驱动mysql-connector-java.jar和mysql驱动包
    如果有主键就会一upset方式自动添加或者修改数据，如果没有主键，就只会添加新数据，所以一般都要有主键
    也就是说有主键以后插入一条同id 的数据，效果是更新，没有主键会在flink的 任务里面报错,flink sql 客户端不会报错。

    --连接器mysql
create table `user`( 
		 id bigint,
		 action string,
		 action_time timestamp(3),
		 user_id bigint,
		 val varchar(255),
		 primary key(id) not enforced,
		 watermark for action_time as action_time - interval '5' second
	 ) 
	with(
	   'connector' = 'jdbc',
	   'url' = 'jdbc:mysql://192.168.100.66:3306/hl',
	   'table-name' = 'user',
	   'username' = 'root',
	   'password' = 'root'
	);

--插入
insert into `user`(id,action,action_time,user_id,val) values(1,'add',TO_TIMESTAMP('2024-03-15 11:11:11'),1,'val1');



--mysql中的建表语句
CREATE TABLE `user`  (
  `id` bigint(0) NOT NULL,
  `action` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,
  `action_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,
  `user_id` bigint(0) NULL DEFAULT NULL,
  `val` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

    mysql连接器目前是不支持update 操作的,只能查询和插入,通过upset更新。

    Flink SQL> update `user` set action = 'update' where id =1;
[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason:
org.apache.flink.table.api.TableException: UPDATE statement is not supported for streaming mode now.

Flink SQL> delete from `user` where id = 1;
[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason:
org.apache.flink.table.api.TableException: DELETE statement is not supported for streaming mode now.

  32. 查看fink作业列表
    show jobs

    Flink SQL> show jobs

+----------------------------------+---------------------------------------------------+----------+-------------------------+
|                           job id |                                          job name |   status |              start time |
+----------------------------------+---------------------------------------------------+----------+-------------------------+
| 5dd39a4c0438c56d301746052a6e6f80 | insert-into_default_catalog.default_database.sink |  RUNNING | 2024-03-13T08:07:47.326 |
| ffe15de5bd70b584d496402fcdbd3e0d |                                           collect | CANCELED | 2024-03-13T09:30:56.385 |
| f90e22af4fd557ea597f75add358aff8 |       insert-into_default_catalog.mydb.sink_table |  RUNNING | 2024-03-13T08:50:37.762 |
| 2f49985e92615b934436dd1e4825515b |                                           collect | CANCELED | 2024-03-13T09:31:18.168 |
| 8f5cd2597bc2c2f122bee3576b4bf869 |       insert-into_default_catalog.mydb.sink_table |  RUNNING | 2024-03-13T08:55:30.906 |
| 4461f799a00107f4f8fc070708068205 |                                           collect | CANCELED | 2024-03-13T09:32:29.566 |
| e4bc1d83f6c2ddb8f0d05bcee5a4f223 |                                           collect | FINISHED | 2024-03-13T09:33:14.391 |
| 7b7125b0c166f55ede9ef274c8ee5e99 |                                           collect | CANCELED | 2024-03-13T09:28:15.859 |
| 5cde4597b763417686e033cbfdbd1c67 |                                           collect | CANCELED | 2024-03-13T09:29:28.039 |
+----------------------------------+---------------------------------------------------+----------+-------------------------+
9 rows in set

  33. 创建保存点和从保存点恢复

    -- 建立保存点
stop job '038ecadc25a01448a6c886bb1197d848' with savepoint;

-- 设置状态保存目录(如果没有配置默认保存点目录)
set state.savepoints.dir='hdfs://vm200:9000/flinkHistory/state';


-- 设置从savepoint 恢复的路径，后面执行的所有sql会使用这个保存点，所以用了以后要及时reset
SET execution.savepoint.path='hdfs://vm200:9000/flinkHistory/state/savepoint-038eca-113feb01a577';

-- 去掉sql使用保存点
RESET execution.savepoint.path;

-- 允许跳过无法还原的保存点状态
set 'execution.savepoint.ignore-unclaimed-state' = 'true';

  34. catalog介绍
    catalog是数据库之上的一层是一个目录，目的是打通flink和外部数据的映射，不需要我们一张表一张表的映射，直接就能查询

    catalog 目前支持hive和jdbc(mysql和postgresql)
    我们可以通过 catalog名字.database名字.table名字，使用别的catalog下面的表，可以查询可以连接。
    我们可以在初始化sql中映射catalog，然后就能直接使用外部数据库的表了。

    catalog和数据库的操作

    -- 查看catalog
show catalogs;

-- 查看当前的CATALOG 
show current catalog; 

-- 使用指定catalog
use catalog xxx;

-- 查看当前catalog下面有哪些数据库
show databases;

-- 查看当前默认使用的数据库
show current database;

-- 使用指定数据库
use hl;

-- 查询别的catalog下面的数据
select * from default_catalog.default_database.source;

  35. 使用catalog映射 mysql，是只读的，不能建表

    create catalog mysql_hl WITH( 
    'type' = 'jdbc', 
    'default-database' = 'hl', 
    'username' = 'root', 
    'password' = 'root', 
    'base-url' = 'jdbc:mysql://192.168.100.66:3306' 
);

  36. 使用catalog 链接 hive，这是创建表和读取数据的，并且这里创建的表是可以持久化到hive里面，但是catalog不能持久化，需要每次使用初始化脚本创建
    甚至可以在 hive 的catalog 里面创建映射到mysql的表，并且它也是可以持久化的。

    CREATE CATALOG myhive WITH ( 
    'type' = 'hive', 
    'default-database' = 'default', 
    'hive-conf-dir' = '/opt/apache-hive-3.1.3-bin/conf' 
);

    flink 是连接到 hive 的metastore上读取数据的

  37. 在Java代码中使用flink sql
    依赖

    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。 
<dependency> 
    <groupId>org.apache.flink</groupId> 
    <artifactId>flink-table-api-java-bridge</artifactId> 
    <version>${flink.version}</version> 
</dependency> 
 
如果我们希望在本地的集成开发环境（IDE）里运行 Table API 和 SQL，还需要引入以下依赖： 
<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>

  38. 自定义函数
    标量函数

    表函数

    聚合函数

    表聚合函数

posted on 2024-03-13 21:32  zhangyukun  阅读(607)  评论(0)  编辑  收藏  举报

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