Flink SQL实践

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>

方式2：基于Yarn Session Flink集群的SQL Client

启动hadoop集群

[hadoop@node2 ~]$ myhadoop.sh start

使用Yarn Session启动Flink集群

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

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>

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

注意：以上选择其中一种方式进行后续操作。

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 ~]$

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'
);

LIKE方式

基于test表创建test1，并添加value字段

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

查看表

show tables;

查看test表结构

desc test;

查看test1表结构

desc test1;

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 set

Flink SQL> desc test;
+------+--------+------+-----+--------+-----------+
| name |   type | null | key | extras | watermark |
+------+--------+------+-----+--------+-----------+
|   id |    INT | TRUE |     |        |           |
|   ts | BIGINT | TRUE |     |        |           |
|   vc |    INT | TRUE |     |        |           |
+------+--------+------+-----+--------+-----------+
3 rows in set


Flink 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

CTAS方式

CTAS：CREATE TABLE AS SELECT

create table test2 as select id, ts from test;

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.

修改表

修改表名

alter table test1 rename to test11;

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

添加表字段

创建test2表

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

查看test2表结构

desc test2;

添加表字段，并放在第一个字段

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

查看test2表结构

desc test2;

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

修改表字段

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

查看表结构

desc test2;

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

删除表字段

ALTER TABLE test2 DROP (ts, status);

查看表结构

desc test2;

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

删除表

语法

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

案例

drop table if exists test2;

操作过程

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

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';

注意：SELECT后面的字符串必须用单引号括起来，如果字符串里面包含有单引号，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;

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

效果如下

显示模式设置为changelog

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

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
...

显示结果如下：

根据个人喜好，设置其中一种结果显示模式。

Source表

通过数据生成器创建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'
);

查询source表数据

select * from source;

查询结果

按住ctrl + c 结束查询。

SELECT id, vc + 10 FROM source;

执行效果如下

Sink表

创建sink表

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

查询source表数据插入sink表

INSERT INTO sink select  * from source;

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.

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;

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)，可以认为它们定义了仅为一个查询而存在的临时视图。

WITH source_with_total AS (
    SELECT id, vc+10 AS total
    FROM source
)

SELECT id, SUM(total)
FROM source_with_total
GROUP BY id;

执行效果如下

分组聚合

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

-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'
);

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'
);

查询对source1表进行分组聚合并插入到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);

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),
  ()
);

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'
);

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);

观察结果，可以看到按id分组进行统计，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);

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);

因为数据源源不断生成，所以不满足5s没有数据的会话间隔。

注意：分组窗口基本被更加强大的TVF窗口替代。

窗口表值函数（TVF）聚合

对比分组窗口（GroupWindow），TVF窗口更有效和强大。包括：

提供更多的性能优化手段
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，所以窗口会出现在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

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;

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;

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

累积窗口会在一定的统计周期内进行累积计算。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;

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),()  )
;

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进行进一步聚合，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聚合为每个输入行生成一个聚合值。可以在事件时间或处理时间，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 ...

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，有两种指定数据范围的方式，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秒到现在收到的水位数据(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;

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
);

按照行数聚合统计每个传感器前5条到现在数据的平均水位

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

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
);

特殊语法TOP-N

ROW_NUMBER() ：对数据进行排序标记，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;

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;

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'
);

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）。目前仅支持等值联结条件。

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

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；另外，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;

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;

查看Web UI Running Job

控制台结果

Order by 和 Limit

SELECT *
FROM ws
ORDER BY et, id desc;

SELECT *
FROM ws
LIMIT 3;

SQL Hints

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

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

集合操作

并集

1）UNION 和 UNION ALL

UNION：将集合合并并且去重

UNION ALL：将集合合并，不做去重

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

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

交集

Intersect 和 Intersect All

Intersect：交集并且去重

Intersect ALL：交集不做去重

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

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

差集

Except 和 Except All

Except：差集并且去重

Except ALL：差集不做去重

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

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

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
);

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，几乎支持所有的标准SQL中的操作，这为我们使用SQL编写流处理程序提供了极大的方便。

查看Flink有哪些内置函数。

show functions;

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、也最简单的一类系统函数，数量非常庞大，很多在标准SQL中也有定义。所以我们这里只对一些常见类型列举部分函数，做一个简单概述，具体应用可以查看官网的完整函数列表。

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）进行真值判断；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）

进行算术计算的函数，包括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）

进行字符串处理的函数。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）

进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 返回本地时区的当前时间，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，提取字段进行聚合操作的函数，会将唯一的聚合值作为结果返回。聚合函数应用非常广泛，不论分组聚合、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，目前也在不断扩展，为流处理应用提供更强大的功能。例如：

（1）COUNT(*) 返回所有行的数量，统计个数。（2）SUM([ ALL | DISTINCT ] expression) 对某个字段进行求和操作。默认情况下省略了关键字ALL，表示对所有行求和；如果指定DISTINCT，则会对数据进行去重，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。其中，RANK()和ROW_NUMBER()一般用在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，用户也可以编写自己的 Module。

目前 Flink 包含了以下三种 Module：

CoreModule：CoreModule 是 Flink 内置的 Module，其包含了目前 Flink 内置的所有 UDF，Flink 默认开启的 Module 就是 CoreModule，我们可以直接使用其中的 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 用户进行使用，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 接口实现自己的 UDF 扩展 Module 使用 LOAD 子句去加载 Flink SQL 体系内置的或者用户自定义的 Module，UNLOAD 子句去卸载 Flink SQL 体系内置的或者用户自定义的 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;

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，并且根据加载 Module 的顺序去按顺序查找和解析 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 的顺序进行解析，结果就是会使用顺序为第一个的 Module 的 UDF，可以使用下面语法更改顺序：

USE MODULE hive,core;

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顺序的效果。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，下载地址

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

注意：拷贝hadoop的包，解决依赖冲突问题

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

（2）重启flink集群和sql-client

关闭sql-client

Flink SQL> quit;

关闭flink集群（这里用的yarn session）

启动yarn session

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

启动sql-client

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

（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

测试使用hive的内置函数

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

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>

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。

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>

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");
    }
}

在IDEA运行程序，部分运行结果如下

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

案例2

import 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.example.sgg.bean.WaterSensor;

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();

    }
}

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()));
            }
        }
    }

}

运行结果

案例4

从学生的分数表ScoreTable中计算每个学生的加权平均分。

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 +....
        }
    }
}

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。很明显，这就像表函数和聚合函数的结合体，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));
            }
        }
    }
}

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

完成！enjoy it！