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前面写了几行SQL,对Flink SQL Client有了最基本的感受,接下来做进一步的体验,内容如下:
创建CSV文件,这是个最简单的图书信息表,只有三个字段:名字、数量、类目,一共十条记录;
创建SQL Client用到的环境配置文件,该文件描述了数据源以及对应的表的信息;
启动SQL Client,执行SQL查询上述CSV文件;
整个操作步骤如下图所示:
首先请确保Flink已经启动;
创建名为book-store.csv的文件,内容如下:
name001,1,aaa
name002,2,aaa
name003,3,bbb
name004,4,bbb
name005,5,bbb
name006,6,ccc
name007,7,ccc
name008,8,ccc
name009,9,ccc
name010,10,ccc
tables:
type: source-table
update-mode: append
connector:
type: filesystem
path: “/Users/zhaoqin/temp/202004/26/book-store.csv”
format:
type: csv
fields:
type: VARCHAR
type: INT
type: VARCHAR
line-delimiter: “\n”
comment-prefix: “,”
schema:
type: VARCHAR
type: INT
type: VARCHAR
type: view
query: “SELECT BookCatalog, SUM(BookAmount) AS Amount FROM BookStore GROUP BY BookCatalog”
execution:
planner: blink # optional: either ‘blink’ (default) or ‘old’
type: streaming # required: execution mode either ‘batch’ or ‘streaming’
result-mode: table # required: either ‘table’ or ‘changelog’
max-table-result-rows: 1000000 # optional: maximum number of maintained rows in
time-characteristic: event-time # optional: ‘processing-time’ or ‘event-time’ (default)
parallelism: 1 # optional: Flink’s parallelism (1 by default)
periodic-watermarks-interval: 200 # optional: interval for periodic watermarks (200 ms by default)
max-parallelism: 16 # optional: Flink’s maximum parallelism (128 by default)
min-idle-state-retention: 0 # optional: table program’s minimum idle state time
max-idle-state-retention: 0 # optional: table program’s maximum idle state time
restart-strategy: # optional: restart strategy
type: fallback # “fallback” to global restart strategy by default
configuration:
table.optimizer.join-reorder-enabled: true
table.exec.spill-compression.enabled: true
table.exec.spill-compression.block-size: 128kb
deployment:
response-timeout: 5000
a. tables.type等于source-table,表明这是数据源的配置信息;
b. tables.connector描述了详细的数据源信息,path是book-store.csv文件的完整路径;
c. tables.format描述了文件内容;
d. tables.schema描述了数据源表的表结构;
ed. type为view表示MyBookView是个视图(参考数据库的视图概念);
bin/sql-client.sh embedded -d conf/book-store.yaml
SELECT * FROM BookStore;
SELECT BookCatalog, COUNT(*) AS BookCount FROM BookStore GROUP BY BookCatalog;
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