记录使用FlinkSql进行实时工作流开发

引言

在大数据时代，实时数据分析和处理变得越来越重要。Apache Flink，作为流处理领域的佼佼者，提供了一套强大的工具集来处理无界和有界数据流。其中，Flink SQL是其生态系统中一个重要的组成部分，允许用户以SQL语句的形式执行复杂的数据流操作，极大地简化了实时数据处理的开发流程。

什么是Apache Flink？

Apache Flink是一个开源框架，用于处理无边界（无尽）和有边界（有限）数据流。它提供了低延迟、高吞吐量和状态一致性，使开发者能够构建复杂的实时应用和微服务。Flink的核心是流处理引擎，它支持事件时间处理、窗口操作以及精确一次的状态一致性。

为什么选择Flink SQL？

易用性：Flink SQL使得非专业程序员也能快速上手，使用熟悉的SQL语法进行实时数据查询和处理。
灵活性：可以无缝地将SQL与Java/Scala API结合使用，为用户提供多种编程模型的选择。
性能：利用Flink的高性能流处理引擎，Flink SQL能够实现实时响应和低延迟处理。
集成能力：支持多种数据源和数据接收器，如Kafka、JDBC、HDFS等，易于集成到现有的数据生态系统中。

Flink SQL实战

常用的Connector

在配置FlinkSQL实时开发时，使用mysql-cdc、Kafka、jdbc和rabbitmq作为连接器是一个很常见的场景。以下是详细的配置说明，你可以基于这些信息来撰写你的博客：

1. MySQL-CDC 连接器配置

MySQL-CDC（Change Data Capture）连接器用于捕获MySQL数据库中的变更数据。配置示例如下：

CREATE TABLE mysql_table (-- 定义表结构id INT,name STRING,-- 其他列
) WITH ('connector' = 'mysql-cdc',  			-- 使用mysql-cdc连接器'hostname' = 'mysql-host',  			-- MySQL服务器主机名'port' = '3306',            			-- MySQL端口号'username' = 'user',        			-- MySQL用户名'password' = 'password',    			-- MySQL密码'database-name' = 'db',     			-- 数据库名'table-name' = 'table'      			-- 表名'server-time-zone' = 'GMT+8',           -- 服务器时区'debezium.snapshot.mode' = 'initial',  	-- 初始快照模式，initial表示从头开始读取所有数据；latest-offset表示从最近的偏移量开始读取；timestamp则可以指定一个时间戳，从该时间戳之后的数据开始读取。'scan.incremental.snapshot.enabled' = 'true'	-- 可选，设置为true时，Flink会尝试维护一个数据库表的增量快照。这意味着Flink不会每次都重新读取整个表，而是只读取自上次读取以来发生变化的数据。这样可以显著提高读取效率，尤其是在处理大量数据且频繁更新的场景下。'scan.incremental.snapshot.chunk.size' = '1024'  -- 可选， 增量快照块大小'debezium.snapshot.locking.mode' = 'none', 		 -- 可选，控制在快照阶段锁定表的方式，以防止数据冲突。none表示不锁定，lock-tables表示锁定整个表，transaction表示使用事务来锁定。'debezium.properties.include-schema-changes' = 'true',  -- 可选，如果设置为true，则在CDC事件中会包含模式变更信息。'debezium.properties.table.whitelist' = 'mydatabase.mytable',  -- 可选，指定要监控的表的白名单。如果table-name未设置，可以通过这个属性来指定。'debezium.properties.database.history' = 'io.debezium.relational.history.FileDatabaseHistory'  -- 可选，设置数据库历史记录的实现类，通常使用FileDatabaseHistory来保存历史记录，以便在重启后能恢复状态。
);

2. Kafka 连接器配置

Kafka连接器用于读写Kafka主题中的数据。配置示例如下：

CREATE TABLE kafka_table (-- 定义表结构id INT,name STRING,-- 其他列
) WITH ('connector' = 'kafka',      -- 使用kafka连接器'topic' = 'topic_name',     -- Kafka主题名'properties.bootstrap.servers' = 'kafka-broker:9092',  -- Kafka服务器地址'format' = 'json'           -- 数据格式，例如json'properties.group.id' = 'flink-consumer-group',  -- 消费者组ID'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',  -- 启动模式（earliest-offset, latest-offset, specific-offset, timestamp）'format' = 'json',  -- 数据格式'json.fail-on-missing-field' = 'false',  -- 是否在字段缺失时失败'json.ignore-parse-errors' = 'true',     -- 是否忽略解析错误'properties.security.protocol' = 'SASL_SSL', -- 安全协议（可选）'properties.sasl.mechanism' = 'PLAIN',       -- SASL机制（可选）'properties.sasl.jaas.config' = 'org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username="user" password="password";'  -- SASL配置（可选）
);

3. JDBC 连接器配置

JDBC连接器用于与其他关系型数据库进行交互。配置示例如下：

CREATE TABLE jdbc_table (-- 定义表结构id INT,name STRING,-- 其他列
) WITH ('connector' = 'jdbc',       -- 使用jdbc连接器'url' = 'jdbc:mysql://mysql-host:3306/db',  -- JDBC连接URL'table-name' = 'table_name', -- 数据库表名'username' = 'user',        -- 数据库用户名'password' = 'password'     -- 数据库密码'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver',   -- JDBC驱动类'lookup.cache.max-rows' = '5000',        -- 可选，查找缓存的最大行数'lookup.cache.ttl' = '10min',            -- 可选，查找缓存的TTL（时间到期）'lookup.max-retries' = '3',              -- 可选，查找的最大重试次数'sink.buffer-flush.max-rows' = '1000',   -- 可选，缓冲区刷新最大行数'sink.buffer-flush.interval' = '2s'      -- 可选，缓冲区刷新间隔
);

4. RabbitMQ 连接器配置

RabbitMQ连接器用于与RabbitMQ消息队列进行交互。配置示例如下：

CREATE TABLE rabbitmq_table (-- 定义表结构id INT,name STRING,-- 其他列
) WITH ('connector' = 'rabbitmq',   -- 使用rabbitmq连接器'host' = 'rabbitmq-host',   -- RabbitMQ主机名'port' = '5672',            -- RabbitMQ端口号'username' = 'user',        -- RabbitMQ用户名'password' = 'password',    -- RabbitMQ密码'queue' = 'queue_name',     -- RabbitMQ队列名'exchange' = 'exchange_name' -- RabbitMQ交换机名'routing-key' = 'routing_key',   -- 路由键'delivery-mode' = '2',           -- 投递模式（2表示持久）'format' = 'json',               -- 数据格式'json.fail-on-missing-field' = 'false',  -- 是否在字段缺失时失败'json.ignore-parse-errors' = 'true'      -- 是否忽略解析错误
);

5. REST Lookup 连接器配置

REST Lookup 连接器允许在 SQL 查询过程中，通过 REST API 进行查找操作。

CREATE TABLE rest_table (id INT,name STRING,price DECIMAL(10, 2),PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH ('connector' = 'rest-lookup','url' = 'http://api.example.com/user/{id}',  -- REST API URL，使用占位符 {product_id}'lookup-method' = 'POST'	-- 'GET' 或 'POST''format' = 'json',  -- 数据格式'asyncPolling' = 'false'	-- 可选，指定查找操作是否使用异步轮询模式。默认值为 'false'。当设置为 'true' 时，查找操作会以异步方式执行，有助于提高性能。'gid.connector.http.source.lookup.header.Content-Type' = 'application/json'	-- 可选，设置 Content-Type 请求头。用于指定请求体的媒体类型。例如，设置为 application/json 表示请求体是 JSON 格式。'gid.connector.http.source.lookup.header.Origin' = '*'	-- 可选，设置 Origin 请求头。通常用于跨域请求。'gid.connector.http.source.lookup.header.X-Content-Type-Options' = 'nosniff'	-- 可选，设置 X-Content-Type-Options 请求头。用于防止 MIME 类型混淆攻击。'json.fail-on-missing-field' = 'false',  -- 可选，是否在字段缺失时失败'json.ignore-parse-errors' = 'true'  -- 可选，是否忽略解析错误'lookup.cache.max-rows' = '5000',  -- 可选，查找缓存的最大行数'lookup.cache.ttl' = '10min',  -- 可选，查找缓存的TTL（时间到期）'lookup.max-retries' = '3'  -- 可选，查找的最大重试次数
);

6. HDFS 连接器配置

HDFS connector用于读取或写入Hadoop分布式文件系统中的数据。

创建HDFS Source

CREATE TABLE hdfsSource (line STRING
) WITH ('connector' = 'filesystem','path' = 'hdfs://localhost:9000/data/input',		-- HDFS上的路径。'format' = 'csv'		-- 文件格式。
);

创建HDFS Sink

CREATE TABLE hdfsSink (line STRING
) WITH ('connector' = 'filesystem','path' = 'hdfs://localhost:9000/data/output','format' = 'csv'
);

FlinkSql数据类型

在FlinkSQL中，数据类型的选择和定义是非常重要的，因为它们直接影响数据的存储和处理方式。FlinkSQL提供了多种数据类型，可以满足各种业务需求。以下是FlinkSQL中的常见数据类型及其详细介绍：

1. 基本数据类型

• BOOLEAN: 布尔类型，表示TRUE或FALSE。

  CREATE TABLE example_table (is_active BOOLEAN
  );
  

• TINYINT: 8位带符号整数，范围是-128到127。

  CREATE TABLE example_table (tiny_value TINYINT
  );
  

• SMALLINT: 16位带符号整数，范围是-32768到32767。

  CREATE TABLE example_table (small_value SMALLINT
  );
  

• INT: 32位带符号整数，范围是-2147483648到2147483647。

  CREATE TABLE example_table (int_value INT
  );
  

• BIGINT: 64位带符号整数，范围是-9223372036854775808到9223372036854775807。

  CREATE TABLE example_table (big_value BIGINT
  );
  

• FLOAT: 单精度浮点数。

  CREATE TABLE example_table (float_value FLOAT
  );
  

• DOUBLE: 双精度浮点数。

  CREATE TABLE example_table (double_value DOUBLE
  );
  

• DECIMAL(p, s): 精确数值类型，p表示总精度，s表示小数位数。

  CREATE TABLE example_table (decimal_value DECIMAL(10, 2)
  );
  

2. 字符串数据类型

• CHAR(n): 定长字符串，n表示字符串的长度。

  CREATE TABLE example_table (char_value CHAR(10)
  );
  

• VARCHAR(n): 可变长字符串，n表示最大长度。

  CREATE TABLE example_table (varchar_value VARCHAR(255)
  );
  

• STRING: 可变长字符串，无长度限制。

  CREATE TABLE example_table (string_value STRING
  );
  

3. 日期和时间数据类型

• DATE: 日期类型，格式为YYYY-MM-DD。

  CREATE TABLE example_table (date_value DATE
  );
  

• TIME§: 时间类型，格式为HH:MM:SS，p表示秒的小数位精度。

  CREATE TABLE example_table (time_value TIME(3)
  );
  

• TIMESTAMP§: 时间戳类型，格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS.sss，p表示秒的小数位精度。

  CREATE TABLE example_table (timestamp_value TIMESTAMP(3)
  );
  

• TIMESTAMP§ WITH LOCAL TIME ZONE: 带有本地时区的时间戳类型。

  CREATE TABLE example_table (local_timestamp_value TIMESTAMP(3) WITH LOCAL TIME ZONE
  );
  

4. 复杂数据类型

• ARRAY: 数组类型，T表示数组中的元素类型。

  CREATE TABLE example_table (array_value ARRAY<INT>
  );
  

• MAP<K, V>: 键值对映射类型，K表示键的类型，V表示值的类型。

  CREATE TABLE example_table (map_value MAP<STRING, INT>
  );
  

• ROW<…>: 行类型，可以包含多个字段，每个字段可以有不同的类型。

  CREATE TABLE example_table (row_value ROW<name STRING, age INT>
  );
  

5. 特殊数据类型

• BINARY(n): 定长字节数组，n表示长度。

  CREATE TABLE example_table (binary_value BINARY(10)
  );
  

• VARBINARY(n): 可变长字节数组，n表示最大长度。

  CREATE TABLE example_table (varbinary_value VARBINARY(255)
  );
  

数据类型的使用示例

以下是一个包含各种数据类型的表的定义示例：

CREATE TABLE example_table (id INT,name STRING,is_active BOOLEAN,salary DECIMAL(10, 2),birth_date DATE,join_time TIMESTAMP(3),preferences ARRAY<STRING>,attributes MAP<STRING, STRING>,address ROW<street STRING, city STRING, zip INT>
);