Apache Flink 零基础入门（八）:SQL编程实践

本文是 Apache Flink 零基础入门系列文章第八篇，将通过五个实例讲解 Flink SQL 的编程实践。

注：本教程实践基于 Ververica 开源的 sql-training 项目。基于 Flink 1.7.2 。

通过本课你能学到什么？

本文将通过五个实例来贯穿 Flink SQL 的编程实践，主要会涵盖以下几个方面的内容。

如何使用 SQL CLI 客户端
如何在流上运行 SQL 查询
运行 window aggregate 与 non-window aggregate，理解其区别
如何用 SQL 消费 Kafka 数据
如何用 SQL 将结果写入 Kafka 和 ElasticSearch

本文假定您已具备基础的 SQL 知识。

环境准备

本文教程是基于 Docker 进行的，因此你只需要安装了 Docker 即可。不需要依赖 Java、Scala 环境、或是IDE。

注意：Docker 默认配置的资源可能不太够，会导致运行 Flink Job 时卡死。因此推荐配置 Docker 资源到 3-4 GB，3-4 CPUs。

本次教程的环境使用 Docker Compose 来安装，包含了所需的各种服务的容器，包括：

Flink SQL Client：用来提交query，以及可视化结果
Flink JobManager 和 TaskManager：用来运行 Flink SQL 任务。
Apache Kafka：用来生成输入流和写入结果流。
Apache Zookeeper：Kafka 的依赖项
ElasticSearch：用来写入结果

我们已经提供好了Docker Compose 配置文件，可以直接下载 docker-compose.yml 文件。

然后打开命令行窗口，进入存放 docker-compose.yml 文件的目录，然后运行以下命令：

Linux & MacOS

1	docker-compose up -d

Windows

1 2	set COMPOSE_CONVERT_WINDOWS_PATHS=1 docker-compose up -d

docker-compose 命令会启动所有所需的容器。第一次运行的时候，Docker 会自动地从 Docker Hub 下载镜像，这可能会需要一段时间（将近 2.3GB）。之后运行的话，几秒钟就能启动起来了。运行成功的话，会在命令行中看到以下输出，并且也可以在 http://localhost:8081 访问到 Flink Web UI。

运行 Flink SQL CLI 客户端

运行下面命令进入 Flink SQL CLI 。

1	docker-compose exec sql-client ./sql-client.sh

该命令会在容器中启动 Flink SQL CLI 客户端。然后你会看到如下的欢迎界面。

数据介绍

Docker Compose 中已经预先注册了一些表和数据，可以运行 SHOW TABLES; 来查看。本文会用到的数据是 Rides 表，这是一张出租车的行车记录数据流，包含了时间和位置信息，运行 DESCRIBE Rides; 可以查看表结构。

Flink SQL> DESCRIBE Rides;
root
 |-- rideId: Long           // 行为ID (包含两条记录，一条入一条出）
 |-- taxiId: Long           // 出租车ID 
 |-- isStart: Boolean       // 开始 or 结束
 |-- lon: Float             // 经度
 |-- lat: Float             // 纬度
 |-- rideTime: TimeIndicatorTypeInfo(rowtime)     // 时间
 |-- psgCnt: Integer        // 乘客数

Rides 表的详细定义见 training-config.yaml。

实例1：过滤

例如我们现在只想查看发生在纽约的行车记录。

注：Docker 环境中已经预定义了一些内置函数，如 isInNYC(lon, lat) 可以确定一个经纬度是否在纽约，toAreaId(lon, lat) 可以将经纬度转换成区块。

因此，此处我们可以使用 isInNYC 来快速过滤出纽约的行车记录。在 SQL CLI 中运行如下 Query：

1	SELECT * FROM Rides WHERE isInNYC(lon, lat);

SQL CLI 便会提交一个 SQL 任务到 Docker 集群中，从数据源（Rides 流存储在Kafka中）不断拉取数据，并通过 isInNYC 过滤出所需的数据。SQL CLI 也会进入可视化模式，并不断刷新展示过滤后的结果：

也可以到 http://localhost:8081 查看 Flink 作业的运行情况。

实例2：Group Aggregate

我们的另一个需求是计算搭载每种乘客数量的行车事件数。也就是搭载1个乘客的行车数、搭载2个乘客的行车… 当然，我们仍然只关心纽约的行车事件。

因此，我们可以按照乘客数psgCnt做分组，使用 COUNT(*) 计算出每个分组的事件数，注意在分组前需要先过滤出isInNYC的数据。在 SQL CLI 中运行如下 Query：

SELECT psgCnt, COUNT(*) AS cnt 
FROM Rides 
WHERE isInNYC(lon, lat)
GROUP BY psgCnt;

SQL CLI 的可视化结果如下所示，结果每秒都在发生变化。不过最大的乘客数不会超过 6 人。

实例3：Window Aggregate

为了持续地监测纽约的交通流量，需要计算出每个区块每5分钟的进入的车辆数。我们只关心至少有5辆车子进入的区块。

此处需要涉及到窗口计算（每5分钟），所以需要用到 Tumbling Window 的语法。“每个区块” 所以还要按照 toAreaId 进行分组计算。“进入的车辆数” 所以在分组前需要根据 isStart 字段过滤出进入的行车记录，并使用 COUNT(*) 统计车辆数。最后还有一个 “至少有5辆车子的区块” 的条件，这是一个基于统计值的过滤条件，所以可以用 SQL HAVING 子句来完成。

最后的 Query 如下所示：

SELECT 
  toAreaId(lon, lat) AS area, 
  TUMBLE_END(rideTime, INTERVAL '5' MINUTE) AS window_end, 
  COUNT(*) AS cnt 
FROM Rides 
WHERE isInNYC(lon, lat) and isStart
GROUP BY 
  toAreaId(lon, lat), 
  TUMBLE(rideTime, INTERVAL '5' MINUTE) 
HAVING COUNT(*) >= 5;

在 SQL CLI 中运行后，其可视化结果如下所示，每个 area + window_end 的结果输出后就不会再发生变化，但是会每隔 5 分钟会输出一批新窗口的结果。因为 Docker 环境中的source我们做了10倍的加速读取（相对于原始速度），所以演示的时候，大概每隔30秒就会输出一批新窗口。

Window Aggregate 与 Group Aggregate 的区别

从实例2和实例3的结果显示上，可以体验出来 Window Aggregate 与 Group Aggregate 是有一些明显的区别的。其主要的区别是，Window Aggregate 是当window结束时才输出，其输出的结果是最终值，不会再进行修改，其输出流是一个 Append 流。而 Group Aggregate 是每处理一条数据，就输出最新的结果，其结果是在不断更新的，就好像数据库中的数据一样，其输出流是一个 Update 流。

另外一个区别是，window 由于有 watermark ，可以精确知道哪些窗口已经过期了，所以可以及时清理过期状态，保证状态维持在稳定的大小。而 Group Aggregate 因为不知道哪些数据是过期的，所以状态会无限增长，这对于生产作业来说不是很稳定，所以建议对 Group Aggregate 的作业配上 State TTL 的配置。

例如统计每个店铺每天的实时PV，那么就可以将 TTL 配置成 24+ 小时，因为一天前的状态一般来说就用不到了。

1
2
3

SELECT  DATE_FORMAT(ts, 'yyyy-MM-dd'), shop_id, COUNT(*) as pv
FROM T
GROUP BY DATE_FORMAT(ts, 'yyyy-MM-dd'), shop_id

当然，如果 TTL 配置地太小，可能会清除掉一些有用的状态和数据，从而导致数据精确性地问题。这也是用户需要权衡地一个参数。

实例4：将 Append 流写入 Kafka

上一小节介绍了 Window Aggregate 和 Group Aggregate 的区别，以及 Append 流和 Update 流的区别。在 Flink 中，目前 Update 流只能写入支持更新的外部存储，如 MySQL, HBase, ElasticSearch。Append 流可以写入任意地存储，不过一般写入日志类型的系统，如 Kafka。

这里我们希望将“每10分钟的搭乘的乘客数”写入Kafka。

我们已经预定义了一张 Kafka 的结果表 Sink_TenMinPsgCnts（training-config.yaml 中有完整的表定义）。

在执行 Query 前，我们先运行如下命令，来监控写入到 TenMinPsgCnts topic 中的数据：

1	docker-compose exec sql-client /opt/kafka-client/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kafka:9092 --topic TenMinPsgCnts --from-beginning

每10分钟的搭乘的乘客数可以使用 Tumbling Window 来描述，我们使用 INSERT INTO Sink_TenMinPsgCnts 来直接将 Query 结果写入到结果表。

INSERT INTO Sink_TenMinPsgCnts 
SELECT 
  TUMBLE_START(rideTime, INTERVAL '10' MINUTE) AS cntStart,  
  TUMBLE_END(rideTime, INTERVAL '10' MINUTE) AS cntEnd,
  CAST(SUM(psgCnt) AS BIGINT) AS cnt 
FROM Rides 
GROUP BY TUMBLE(rideTime, INTERVAL '10' MINUTE);

我们可以监控到 TenMinPsgCnts topic 的数据以 JSON 的形式写入到了 Kafka 中：

实例5：将 Update 流写入 ElasticSearch

最后我们实践一下将一个持续更新的 Update 流写入 ElasticSearch 中。我们希望将“每个区域出发的行车数”，写入到 ES 中。

我们也已经预定义好了一张 Sink_AreaCnts 的 ElasticSearch 结果表（training-config.yaml 中有完整的表定义）。该表中只有两个字段 areaId 和 cnt。

同样的，我们也使用 INSERT INTO 将 Query 结果直接写入到 Sink_AreaCnts 表中。

INSERT INTO Sink_AreaCnts 
SELECT toAreaId(lon, lat) AS areaId, COUNT(*) AS cnt 
FROM Rides 
WHERE isStart
GROUP BY toAreaId(lon, lat);

在 SQL CLI 中执行上述 Query 后，Elasticsearch 会自动地创建 area-cnts 索引。Elasticsearch 提供了一个 REST API 。我们可以访问

查看area-cnts索引的详细信息： http://localhost:9200/area-cnts
查看area-cnts索引的统计信息： http://localhost:9200/area-cnts/_stats
返回area-cnts索引的内容：http://localhost:9200/area-cnts/_search
显示区块 49791 的行车数：http://localhost:9200/area-cnts/_search?q=areaId:49791

随着 Query 的一直运行，你也可以观察到一些统计值（_all.primaries.docs.count, _all.primaries.docs.deleted）在不断的增长：http://localhost:9200/area-cnts/_stats

总结

本文带大家使用 Docker Compose 快速上手 Flink SQL 的编程，并对比 Window Aggregate 和 Group Aggregate 的区别，以及这两种类型的作业如何写入到外部系统中。感兴趣的同学，可以基于这个 Docker 环境更加深入地去实践，例如运行自己写的 UDF , UDTF, UDAF。查询内置地其他源表等等。

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