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FlinkSQL详细系统的全面讲解及在企业生产的实践使用

作者：小蓝xlanll | 2024-04-10 04:55:31

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flinksql

介绍：

FLinkSQL是Flink目前流批一体式构建数仓的重要方向，是flink开发中最上层的API，将根据企业中实时统计订单量，浏览访问量的实现来介绍FlinkSQL在各个方面的开发实践，对于文章中提到的FlinkSQL相关的知识点可以在下文中的参考资料中找到对应的扩展，帮助进一步的全面了解FlinkSQL的使用。

背景：

越来越多的公司不在仅仅满足于离线数仓T+1的模式来看到数据的处理统计，随着FlinkSQL的不断成熟，实时数据处理开发难度不断降低，实时数据展示也越来越成为将来的趋势，对于FLinkSQL的全面学习了解是十分重要且必要的,所以希望通过本篇文章可以帮助大家对FLinkSQL有一个较为清晰全面的了解。

技术点：

1.FlinkCDC

2.FlinkSQL

3.Flink对接clickhouse\kafka

4.FlinkSql函数，join

5.SQL-client使用

......

mysql-cdc监听mysql业务库数据，FlinkCDC的方式主要是监听业务库中订单相关的事实表数据，同时还通过flinkSQL中jdbc连接的方式在实时流中关联业务库中维度数据，

***通过jdbc链接mysql中数据：

***flinkSQL读取kafka中的数据源

***解析kafka中的嵌套数据

(c）订单访问数据统计

***FlinkSQL创建中间临时表

***访客量的统计select distinct

(d）数据写入clickhouse两种方式

如果对于Jdbc的方式，用idea开发的方式则稍微有点不同，需要在另外来写的方式实现

(E).FlinkSQL join

2.通过SQLclient方式执行flinkSQL

3.开源可视化SQL工具

二.FlinkSQL中使用watermark和时间属性定义

参考资料：

1.FlinkCDC

2.Flink内置SQL函数

3.Flink SQL CDC online! We have summed up 13 practical experiences in production

4.实时关联维表实现

5.Flink SQL客户端的使用

6.FLink SQL解析嵌套JSON数据

7.FLinkSQL中类似hive创建中间处理过程的临时表（create view）

8.FLinkSQL 不同类型join使用中文参考

9.Flink SQL中参数配置设置相关的key-value

10.代码中使用JDBC方式写入clickhouse

11.Flink表和流之间的转换

三.补充强调：

一.FlinkSQL两种使用方式

1.代码jar包方式

(a).pom依赖


 
    <properties>
        <flink.version>1.13.5</flink.version>
        <java.version>1.8</java.version>
        <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
        <slf4j.version>1.7.30</slf4j.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-scala -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-scala_2.12</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
 
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.ververica/flink-connector-mysql-cdc -->
        <dependency>
            <groupId>com.ververica</groupId>
            <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
            <version>2.1.1</version>
        </dependency>
 
 
        <dependency>
            <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
            <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
            <version>0.2.4</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
                    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
                    <artifactId>jackson-core</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
 
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
 
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-scala -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-scala_2.12</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
 
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
 
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-common</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
 
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-planner-blink_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
 
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-table-api-scala-bridge -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.12</artifactId>
            <version>1.13.5</version>
        </dependency>
 
 
        <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        <version>2.2.1</version>
    </dependency>
 
        <!-- flink连接kafka的依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-json -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-json</artifactId>
            <version>1.13.5</version>
        </dependency>
 
 
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.62</version>
        </dependency>
    </dependencies>
 
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.0.0</version>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

(b).创建数据源表

mysql-cdc监听mysql业务库数据，FlinkCDC的方式主要是监听业务库中订单相关的事实表数据，同时还通过flinkSQL中jdbc连接的方式在实时流中关联业务库中维度数据，


//mysqlCDC
 
create table order_source_ms(
id BIGINT,
deal_amt DOUBLE,
shop_id STRING,
customer_id String,
city_id bigint,
product_count double,
order_at timestamp(3),
last_updated_at timestamp,
pay_at timestamp,
refund_at timestamp,
tenant_id STRING,order_category STRING,
h as hour(last_updated_at),
m as MINUTE(last_updated_at),
dt as to_DATE(cast(last_updated_at as string)),
PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED)
with(
'connector' ='mysql-cdc',
'hostname' ='ip',
'port'='3306',
'username' = 'xxxx',
'password' = 'xxxxx',
'database-name'='xxx',
'scan.startup.mode'='latest-offset',
'table-name'='xxxx')

***通过jdbc链接mysql中数据：

也就是可以通过jdbc的方式实现在实时流中关联维度数据（需要注意mysql监听的表具有主键，否则会报错）

-- Caused by: org.apache.flink.util.FlinkRuntimeException: Generate Splits for table test.delect_test error


//mysqlJDBC
 
create table shop_dim(
id BIGINT
,shop_id String,
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED)
with(
'connector' ='jdbc',
'url'='jdbc:mysql://ip:3306/product_db',
'table-name'='p_shop',
'username'='user',
'password'='password')

***flinkSQL读取kafka中的数据源

读kafka中的埋点访问数据源，埋点数据在kafka读取是为了求取的流量中pv和uv


create table kafka_log_source (distinct_id string,
properties Row(tenantid String,shop_id String,shop_group_1_id String,shop_group_2_id String),
event String,
`time` bigint,
dt as to_DATE(FROM_UNIXTIME(`time`/1000,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'),'yyyy-MM-dd'),
m as SUBSTRING(FROM_UNIXTIME(`time`/1000,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'),0,16),
h as HOUR(to_timeStamp(FROM_UNIXTIME(`time`/1000,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'))),
rowtime as TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(`time`/1000,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')),
watermark for rowtime as rowtime - interval '5' second
)with ('connector' = 'kafka',
'topic' = 'bigDataSensorAnalyse',
'properties.bootstrap.servers' = '10.150.20.12:9092',
'properties.group.id' = 'realtime',
'format' = 'json',
'scan.startup.mode' = 'latest-offset')

***解析kafka中的嵌套数据

properties Row(tenantid String,shop_id String,shop_group_1_id String,shop_group_2_id String),

这一行的数据是为了解析kafka中嵌套的JSON数据，类似下面的数据


"properties":{
        "$os":"Android",
        "$network_type":"WIFI",
        "$screen_height":792,
        "$referrer":"直接打开",
        "$referrer_title":"",
        "shop_group_2_id":"2",
        "$app_id":"wx8d678aafacbae019",
        "tenantid":"1000000007",
        "$url":"pages/dynamicTabbarPages/tab2/index",
        "f_page_id":"pages/category/index",
        "$os_version":"10",
        "$is_first_day":false,
        "$model":"NOH-AN01",
        "$screen_width":384,
        "$mp_client_basic_library_version":"2.21.3",
        "$brand":"HUAWEI",
        "f_page_name":"分类",
        "$lib":"MiniProgram",
        "shop_id":"500000"
    }

可以通过下面的方法获取嵌套数据中的值：

properties.shop_id

(c）订单访问数据统计

***FlinkSQL创建中间临时表


//通过create view的方式创建临时视图表，相当于hive数仓业务统计比较复杂的情况下用SQL创建临时表的方式来处理，而在flinksql流式处理中就是通过下面的语法
 
create view deal_static_tmp as
select
shop_id,tenant_id,
0 as uv,
0 as pv,
count (distinct customer_id) as pay_pcnt,
sum(if (order_category ='sale', deal_amt,0)) as pay_amt,
sum(if (order_category ='sale', product_count,0)) as pay_qty,
sum(if (order_category ='sale', 1,0)) as pay_cnt,
sum(if (order_category ='reverse', deal_amt,0)) as refund_amt,
sum(if (order_category ='reverse', 1,0)) as refund_cnt,
 0 as recruit_qty,
dt
from order_source_ms
where pay_at is not null or refund_at is not null
group by shop_id,tenant_id,city_id,dt

***访客量的统计select distinct


//通过select distinct的方式来统计uv也就是访问网页的去重人数
 
create view view_static_tmp as
select
properties.shop_id as shop_id,properties.tenantid as tenant_id,
count (distinct distinct_id) as uv,
sum(1) as pv,
0 as pay_pcnt,
0 as pay_amt,
0 as pay_qty,
0 as pay_cnt,
0 as refund_amt,
0 as refund_cnt,
0 as recruit_qty,
dt
from kafka_log_source
where (event = 'pageShow' or event = 'detailPageView') and properties.tenantid is not null
group by properties.shop_id ,properties.tenantid,dt

(d）数据写入clickhouse两种方式

最终数据的展示是在clickhouse中进行的，clickhouse具有更快的计算效率，对于实时数仓来说是一个比较合适的选择

***clikchouse方式建表


//clickhouse这种方式要使用需要添加额外的jar包依赖，因为这个maven仓库中无法下载，
//所以如果用开发工具需要在项目下手动添加jar包依赖，
//如果使用下面的SQLclient的方式需要在lib目录下添加相关的jar
 
create table test(
tenant_id String,
amt double,
write_time timestamp,
primary key (tenant_id) not enforced
)with(
'connector'='clickhouse',
'url'='clickhouse://ip:8123',
'database-name'='test',
'username'='username',
'sink.batch-size' = '1',
'sink.flush-interval' = '10',
'sink.max-retries' = '3',
'password'='password',
'table-name'='test'
)

***jdbc方式建表连接clickhouse表


create table test(
tenant_id String,
shop_id String,
pv bigint,
uv bigint,
pay_pcnt bigint,
pay_amt double,
pay_qty double,
pay_cnt bigint,
refund_amt double,
refund_cnt bigint,
recruit_qty bigint,
write_time timestamp,
h int,
dt Date,
primary key (tenant_id) not enforced
)with(
'connector'='jdbc',
'url'='jdbc:clickhouse://ip:8123/test',
'username'='username',
'driver'='ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver',
'password'='password',
'table-name'='test'
)

注：clickhouse相较于jdbc的方式只能用于sink方式先表里面写入数据，而不能进行数据查询。

对于两种方式将数据写入对应的clickhouse表来说，通过SQLclient的方式都是一样的通过下面的方式

insert into select * from *

如果对于Jdbc的方式，用idea开发的方式则稍微有点不同，需要在另外来写的方式实现


    val viewDeal: DataStream[(Boolean, DataStatic)] = tableEnv.toRetractStream[DataStatic](viewDealTable).filter(_._1)
//   viewDeal.print()
    val viewDealStream: DataStream[DataStatic] = viewDeal.map(_._2)
 
    viewDealStream.filter(_.pv!=0).addSink(
      JdbcSink.sink(
        //插入数据的SQL语句
        "insert into deal_view_sh(tenant_id,shop_id,pv,uv,pay_pcnt,pay_amt,pay_qty,pay_cnt,refund_amt,refund_cnt,recruit_qty,write_time,h,dt)values(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)",
        new JdbcStatementBuilder[DataStatic] {
          override def accept(ps: PreparedStatement, t: DataStatic): Unit = {
            ps.setString(1,t.tenant_id)
            ps.setString(2,t.shop_id)
            ps.setLong(3,t.pv)
            ps.setLong(4,t.uv)
            ps.setLong(5,t.pay_pcnt)
            ps.setDouble(6,t.pay_amt)
            ps.setDouble(7,t.pay_qty)
            ps.setLong(8,t.pay_cnt)
            ps.setDouble(9,t.refund_amt)
            ps.setLong(10,t.refund_cnt)
            ps.setLong(11,t.recruit_qty)
            ps.setString(12,t.write_time)
            ps.setLong(13,t.h)
            ps.setDate(14,t.dt)
          }
        },
        //写入的参数配置
        JdbcExecutionOptions.builder()
          .withBatchSize(5)
          .withBatchIntervalMs(100)
          .build(),
        //连接参数配置
        new JdbcConnectionOptionsBuilder()
        .withUrl("jdbc:clickhouse://ip:8123/real_sh")
          .withUsername("ck")
          .withPassword("password")
          .withDriverName("ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver")
          .build()
      )
    )

(E).FlinkSQL join

对于FLinkjoin中的使用场景来说有三种，regular join ，interval join ，temproal table join。

对于Flink SQL 三种 join 方式的使用，一般对于流式 join 来说，对于双流join 的场景，推荐使用 interval join，对于流和维度表 join 的场景推荐使用 temproal table join。

2.通过SQLclient方式执行flinkSQL

通过脚本命令可以直接启动一个SQL窗口客户端，然后在执行上面写好的SQL语句就可以了，前提是需要启动一个flink的session的集群，也可以提交到k8s启动的flinkSession集群中，具体的使用是比较简单的，可以通过下面的参考资料的官网连接去查看具体的使用方式。

./bin/sql-client.sh embedded

3.开源可视化SQL工具

这个工具相对来说还不是特别的完善，但是具有SQL检验和任务管理的功能，可以配合使用但是不利于开发调试，不做过多的介绍，该兴趣的小伙伴可以自行安装使用。

开源工具GitHub地址

二.FlinkSQL中使用watermark和时间属性定义

参考资料：

1.FlinkCDC

2.Flink内置SQL函数

3.Flink SQL CDC online! We have summed up 13 practical experiences in production

4.实时关联维表实现

5.Flink SQL客户端的使用

6.FLink SQL解析嵌套JSON数据

7.FLinkSQL中类似hive创建中间处理过程的临时表（create view）

8.FLinkSQL 不同类型join使用 中文参考

9.Flink SQL中参数配置设置相关的key-value

10.代码中使用JDBC方式写入clickhouse

11.Flink表和流之间的转换

三.补充强调：

这里要补充的是，注意在使用Flinkcdc,或者JDBC，创建流中的source表或者sink表的时候要注意数据类型的对应，尤其是金额类的数据类型，我在展示中的是使用double类型来创建的表，但是这样做在后来出现的问题就是金额统计时候出现精度损失，导致结果少写入clickhouse库后少了0.01，这里强调一下对于金额类的数据要使用Decimal这个数据类型来创建对应的流表；

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FlinkSQL详细系统的全面讲解及在企业生产的实践使用

技术点：

一.FlinkSQL两种使用方式

1.代码jar包方式

(a).pom依赖

(b).创建数据源表

mysql-cdc监听mysql业务库数据，FlinkCDC的方式主要是监听业务库中订单相关的事实表数据，同时还通过flinkSQL中jdbc连接的方式在实时流中关联业务库中维度数据，

***通过jdbc链接mysql中数据：

***flinkSQL读取kafka中的数据源

***解析kafka中的嵌套数据

(c）订单访问 数据统计

***FlinkSQL创建中间临时表

***访客量的统计select distinct

(d）数据写入clickhouse两种方式

如果对于Jdbc的方式，用idea开发的方式则稍微有点不同，需要在另外来写的方式实现

(E).FlinkSQL join

2.通过SQLclient方式执行flinkSQL

3.开源可视化SQL工具

二.FlinkSQL中使用watermark和时间属性定义

参考资料：

1.FlinkCDC

2.Flink内置SQL函数

3.Flink SQL CDC online! We have summed up 13 practical experiences in production

4.实时关联维表实现

5.Flink SQL客户端的使用

6.FLink SQL解析嵌套JSON数据

7.FLinkSQL中类似hive创建中间处理过程的临时表（create view）

8.FLinkSQL 不同类型join使用 中文参考

9.Flink SQL中参数配置设置相关的key-value

10.代码中使用JDBC方式写入clickhouse

11.Flink表和流之间的转换

三.补充强调：

(c）订单访问数据统计

8.FLinkSQL 不同类型join使用中文参考