SqlSubmit 的实现

笔者一开始是想用 SQL Client 来贯穿整个演示环节，但可惜 1.9 版本 SQL CLI 还不支持处理 CREATE TABLE 语句。所以笔者就只好自己写了个简单的提交脚本。后来想想，也挺好的，可以让听众同时了解如何通过 SQL 的方式，和编程的方式使用 Flink SQL。

SqlSubmit 的主要任务是执行和提交一个 SQL 文件，实现非常简单，就是通过正则表达式匹配每个语句块。如果是 CREATE TABLE 或 INSERT INTO 开头，则会调用 tEnv.sqlUpdate(...) 。如果是 SET 开头，则会将配置设置到 TableConfig 上。其核心代码主要如下所示：

EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance() .useBlinkPlanner() .inStreamingMode() .build();// 创建一个使用 Blink Planner 的 TableEnvironment, 并工作在流模式TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(settings);// 读取 SQL 文件List<String> sql = Files.readAllLines(path);// 通过正则表达式匹配前缀，来区分不同的 SQL 语句List<SqlCommandCall> calls = SqlCommandParser.parse(sql);// 根据不同的 SQL 语句，调用 TableEnvironment 执行for (SqlCommandCall call : calls) { switch (call.command) { case SET: String key = call.operands[0]; String value = call.operands[1]; // 设置参数 tEnv.getConfig().getConfiguration().setString(key, value); break; case CREATE_TABLE: String ddl = call.operands[0]; tEnv.sqlUpdate(ddl); break; case INSERT_INTO: String dml = call.operands[0]; tEnv.sqlUpdate(dml); break; default: throw new RuntimeException("Unsupported command: " + call.command); }}// 提交作业tEnv.execute("SQL Job");

使用 DDL 连接 Kafka 源表

在 flink-sql-submit 项目中，我们准备了一份测试数据集（来自 阿里云天池公开数据集 ，特别鸣谢），位于 src/main/resources/user_behavior.log 。数据以 JSON 格式编码，大概长这个样子：

{"user_id": "543462", "item_id":"1715", "category_id": "1464116", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-26T01:00:00Z"}{"user_id": "662867", "item_id":"2244074", "category_id": "1575622", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-26T01:00:00Z"}

为了模拟真实的 Kafka 数据源，笔者还特地写了一个 source-generator.sh 脚本（感兴趣的可以看下源码），会自动读取 user_behavior.log 的数据并以默认每毫秒1条的速率灌到 Kafka 的 user_behavior topic 中。

有了数据源后，我们就可以用 DDL 去创建并连接这个 Kafka 中的 topic（详见 src/main/resources/q1.sql ）。

CREATE TABLE user_log ( user_id VARCHAR, item_id VARCHAR, category_id VARCHAR, behavior VARCHAR, ts TIMESTAMP) WITH ( 'connector.type' = 'kafka', -- 使用 kafka connector 'connector.version' = 'universal', -- kafka 版本，universal 支持 0.11 以上的版本 'connector.topic' = 'user_behavior', -- kafka topic 'connector.startup-mode' = 'earliest-offset', -- 从起始 offset 开始读取 'connector.properties.0.key' = 'zookeeper.connect', -- 连接信息 'connector.properties.0.value' = 'localhost:2181',  'connector.properties.1.key' = 'bootstrap.servers', 'connector.properties.1.value' = 'localhost:9092',  'update-mode' = 'append', 'format.type' = 'json', -- 数据源格式为 json 'format.derive-schema' = 'true' -- 从 DDL schema 确定 json 解析规则)

注：可能有用户会觉得其中的 connector.properties.0.key 等参数比较奇怪，社区计划将在下一个版本中改进并简化 connector 的参数配置。

使用 DDL 连接 MySQL 结果表

连接 MySQL 可以使用 Flink 提供的 JDBC connector。例如

CREATE TABLE pvuv_sink ( dt VARCHAR, pv BIGINT, uv BIGINT) WITH ( 'connector.type' = 'jdbc', -- 使用 jdbc connector 'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/flink-test', -- jdbc url 'connector.table' = 'pvuv_sink', -- 表名 'connector.username' = 'root', -- 用户名 'connector.password' = '123456', -- 密码 'connector.write.flush.max-rows' = '1' -- 默认5000条，为了演示改为1条)

PV UV 计算

假设我们的需求是计算每小时全网的用户访问量，和独立用户数。很多用户可能会想到使用滚动窗口来计算。但这里我们介绍另一种方式。即 Group Aggregation 的方式。

INSERT INTO pvuv_sinkSELECT DATE_FORMAT(ts, 'yyyy-MM-dd HH:00') dt, COUNT(*) AS pv, COUNT(DISTINCT user_id) AS uvFROM user_logGROUP BY DATE_FORMAT(ts, 'yyyy-MM-dd HH:00')

它使用 DATE_FORMAT 这个内置函数，将日志时间归一化成“年月日小时”的字符串格式，并根据这个字符串进行分组，即根据每小时分组，然后通过 COUNT(*) 计算用户访问量（PV），通过 COUNT(DISTINCT user_id) 计算独立用户数（UV）。这种方式的执行模式是每收到一条数据，便会进行基于之前计算的值做增量计算（如+1），然后将最新结果输出。所以实时性很高，但输出量也大。

我们将这个查询的结果，通过 INSERT INTO 语句，写到了之前定义的 pvuv_sink MySQL 表中。

注：在深圳 Meetup 中，我们有对这种查询的性能调优做了深度的介绍。

实战演示

环境准备

本实战演示环节需要安装一些必须的服务，包括：

Flink 本地集群：用来运行 Flink SQL 任务。Kafka 本地集群：用来作为数据源。MySQL 数据库：用来作为结果表。

Flink 本地集群安装

下载 Flink 1.9.0 安装包并解压（解压目录 flink-1.9.0 ）： 下载以下依赖 jar 包，并拷贝到 flink-1.9.0/lib/ 目录下。因为我们运行时需要依赖各个 connector 实现。flink-sql-connector-kafka_2.11-1.9.0.jarflink-json-1.9.0-sql-jar.jarflink-jdbc_2.11-1.9.0.jarmysql-connector-java-5.1.48.jar将 flink-1.9.0/conf/flink-conf.yaml 中的 taskmanager.numberOfTaskSlots 修改成 10，因为我们的演示任务可能会消耗多于1个的 slot。执行 flink-1.9.0/bin/start-cluster.sh ，启动集群。

运行成功的话，可以在 访问到 Flink Web UI。

另外，还需要将 Flink 的安装路径填到 flink-sql-submit 项目的 env.sh 中，用于后面提交 SQL 任务，如我的路径是

FLINK_DIR=/Users/wuchong/dev/install/flink-1.9.0

Kafka 本地集群安装

下载 Kafka 2.2.0 安装包并解压： 将安装路径填到 flink-sql-submit 项目的 env.sh 中，如我的路径是

KAFKA_DIR=/Users/wuchong/dev/install/kafka_2.11-2.2.0

在 flink-sql-submit 目录下运行 ./start-kafka.sh 启动 Kafka 集群。在命令行执行 jps ，如果看到 Kafka 进程和 QuorumPeerMain 进程即表明启动成功。

MySQL 安装

可以在 官方页面 下载 MySQL 并安装。如果有 Docker 环境的话，也可以直接通过 Docker 安装 。

$ docker pull mysql$ docker run --name mysqldb -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql

在 MySQL 中创建一个 flink-test 的数据库，并按照上文的 schema 创建 pvuv_sink 表。

提交 SQL 任务

在 flink-sql-submit 目录下运行 ./source-generator.sh ，会自动创建 user_behavior topic，并实时往里灌入数据。在 flink-sql-submit 目录下运行 ./run.sh q1 ， 提交成功后，可以在 Web UI 中看到拓扑。

在 MySQL 客户端，我们也可以实时地看到每个小时的 pv uv 值在不断地变化。

结尾

本文带大家搭建基础集群环境，并使用 SqlSubmit 提交纯 SQL 任务来学习了解如何连接外部系统。 flink-sql-submit/src/main/resources/q1.sql 中还有一些注释掉的调优参数，感兴趣的同学可以将参数打开，观察对作业的影响。

演示代码已经开源到了 GitHub 上： 。

原文：;utm_medium=referral