记录使用FlinkSql进行实时工作流开发

使用FlinkSql进行实时工作流开发

引言
Flink SQL实战
- 常用的Connector
- - 1. MySQL-CDC 连接器配置
  - 2. Kafka 连接器配置
  - 3. JDBC 连接器配置
  - 4. RabbitMQ 连接器配置
  - 5. REST Lookup 连接器配置
  - 6. HDFS 连接器配置
- FlinkSql数据类型
- - 1. 基本数据类型
  - 2. 字符串数据类型
  - 3. 日期和时间数据类型
  - 4. 复杂数据类型
  - 5. 特殊数据类型
  - 数据类型的使用示例

引言

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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>
);