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Flink SQL Client初探

Flink SQL Client初探

作者: 程序员欣宸 | 来源:发表于2020-11-13 09:08 被阅读0次

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    https://github.com/zq2599/blog_demos

    内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;

    关于Flink SQL Client

    Flink Table & SQL的API实现了通过SQL语言处理实时技术算业务,但还是要编写部分Java代码(或Scala),并且还要编译构建才能提交到Flink运行环境,这对于不熟悉Java或Scala的开发者就略有些不友好了;
    SQL Client的目标就是解决上述问题(官方原话<font color="blue">with a build tool before being submitted to a cluster.</font>)

    局限性

    遗憾的是,在Flink-1.10.0版本中,SQL Client只是个Beta版本(不适合用于生产环境),并且只能连接到本地Flink,不能像mysql、cassandra等客户端工具那样远程连接server,这些在将来的版本会解决:


    在这里插入图片描述

    环境信息

    接下来采用实战的方式对Flink SQL Client做初步尝试,环境信息如下:

    1. 电脑:MacBook Pro2018 13寸,macOS Catalina 10.15.3
    2. Flink:1.10.0
    3. JDK:1.8.0_211

    本地启动flink

    1. 下载flink包,地址:<font color="blue">http://ftp.kddilabs.jp/infosystems/apache/flink/flink-1.10.0/flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz</font>
    2. 解压:<font color="blue">tar -zxvf flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz</font>
    3. 进目录flink-1.10.0/bin/,执行命令<font color="blue">./start-cluster.sh</font>启动本地flink;
    4. 访问该机器的8081端口,可见本地flink启动成功:


      5

    启动SQL Client CLI

    1. 在目录flink-1.10.0/bin/执行./sql-client.sh即可启动SQL Client CLI,如下图所示,红框中的BETA提醒着在生产环境如果要用此工具:


      在这里插入图片描述
    2. 第一个要掌握的是HELP命令:


      在这里插入图片描述
    3. 从hello world开始把,执行命令<font color="blue">select ‘Hello world!’;</font>,控制台输出如下图所示,输入Q可退出:


      在这里插入图片描述

    两种展示模式

    1. 第一种是table mode,效果像是对普通数据表的查询,设置该模式的命令:
    SET execution.result-mode=table;
    
    1. 第二种是<font color="blue">changelog mode</font>,效果像是打印每一次数据变更的日志,设置该模式的命令:
    SET execution.result-mode=changelog;
    
    1. 设置table mode后,执行以下命令作一次简单的分组查询:
    SELECT name, 
      COUNT(*) AS cnt 
      FROM (VALUES ('Bob'), ('Alice'), ('Greg'), ('Bob')) 
      AS NameTable(name) 
      GROUP BY name;
    
    1. 为了便于对比,下图同时贴上两种模式的查询结果,注意绿框中显示了该行记录是增加还是删除:


      在这里插入图片描述
    2. 不论是哪种模式,查询结构都保存在SQL Client CLI进程的堆内存中;

    3. 在chenglog模式下,为了保证控制台可以正常输入输出,查询结果只展示最近1000条;

    4. table模式下,可以翻页查询更多结果,结果数量受配置项<font color="blue">max-table-result-rows</font>以及可用堆内存限制;

    进一步体验

    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:

    1. 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;
    2. 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;
    3. 启动SQL Client,执行SQL查询上述CSV文件;
    4. 整个操作步骤如下图所示:


      在这里插入图片描述

    操作

    1. 首先请确保Flink已经启动;
    2. 创建名为<font color="blue">book-store.csv</font>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
    
    1. 在<font color="blue">flink-1.10.0/conf</font>目录下创建名为<font color="blue">book-store.yaml</font>的文件,内容如下:
    tables:
      - name: BookStore
        type: source-table
        update-mode: append
        connector:
          type: filesystem
          path: "/Users/zhaoqin/temp/202004/26/book-store.csv"
        format:
          type: csv
          fields:
            - name: BookName
              type: VARCHAR
            - name: BookAmount
              type: INT
            - name: BookCatalog
              type: VARCHAR
          line-delimiter: "\n"
          comment-prefix: ","
        schema:
          - name: BookName
            type: VARCHAR
          - name: BookAmount
            type: INT
          - name: BookCatalog
            type: VARCHAR
      - name: MyBookView
        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
                                        #   'table' mode (1000000 by default, smaller 1 means unlimited)
      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
    
                                        #   (default database of the current catalog by default)
      restart-strategy:                 # optional: restart strategy
        type: fallback                  #   "fallback" to global restart strategy by default
    
    # Configuration options for adjusting and tuning table programs.
    
    # A full list of options and their default values can be found
    # on the dedicated "Configuration" page.
    configuration:
      table.optimizer.join-reorder-enabled: true
      table.exec.spill-compression.enabled: true
      table.exec.spill-compression.block-size: 128kb
    
    # Properties that describe the cluster to which table programs are submitted to.
    
    deployment:
      response-timeout: 5000
    
    1. 对于<font color="blue">book-store.yaml</font>文件,有以下几处需要注意:

    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<font color="blue">book-store.csv</font>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;

    e. type为view表示MyBookView是个视图(参考数据库的视图概念);

    1. 在<font color="blue">flink-1.10.0</font>目录执行以下命令,即可启动SQL Client,并指定<font color="blue">book-store.yaml</font>为环境配置:
    bin/sql-client.sh embedded -d conf/book-store.yaml
    
    1. 查全表:
    SELECT * FROM BookStore;
    
    在这里插入图片描述
    1. 按照BookCatalog分组统计记录数:
    SELECT BookCatalog, COUNT(*) AS BookCount FROM BookStore GROUP BY BookCatalog;
    
    在这里插入图片描述
    1. 查询视图:
    select * from MyBookView;
    
    在这里插入图片描述

    至此,Flink SQL Client的初次体验就完成了,咱们此工具算是有了基本了解,接下来的文章会进一步使用Flink SQL Client做些复杂的操作;

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