Flink 是一个流处理和批处理统一的大数据框架，专门为高吞吐量和低延迟而设计。开发者可以使用 SQL 进行流批统一处理，大大简化了数据处理的复杂性。本文将介绍 Flink SQL 的基本原理、使用方法、流批统一，并通过几个例子进行实践。
1、Flink SQL 基本原理
Flink SQL 建立在 Apache Flink 之上，利用 Flink 的强大处理能力，使得用户可以使用 SQL 语句进行流数据和批数据处理。Flink SQL 既支持实时的流数据处理，也支持有界的批数据处理。
Flink SQL 用 SQL 作为处理数据的接口语言，将 SQL 语句转换成数据流图（Dataflow Graph），再由 Flink 引擎执行。
2、Flink SQL 固定编码套路
使用 Flink SQL 时，我们通常会遵循如下编码套路，这些套路和使用 Flink API 的套路是一样的：
环境准备：初始化一个TableEnvironment对象，它是执行 Flink SQL 语句的核心。这个环境可以是流数据环境，也可以是批数据环境。
数据源定义：通过CREATE TABLE语句定义输入数据源（source），可以是 Kafka、CSV 文件等。
数据处理：编写 SQL 语句对数据进行处理，如查询、过滤、聚合等。
数据输出：通过CREATE TABLE定义输出数据源（sink），并将处理结果输出。
3、Flink SQL 代码示例
以下是一个从 CSV 文件读取数据，通过 SQL 查询，再将数据输出到 CSV 的完整例子。
1,product_A,10.52,product_B,20.33,product_C,15.81,product_D,12.22,product_A,18.7
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编写代码之前先在pom.xml中添加依赖：
<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-csv</artifactId> <version>${flink.version}</version></dependency><dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-json</artifactId> <version>${flink.version}</version></dependency>
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示例代码如下：
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
public class FlinkSqlDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { // 设置环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); //为了方便测试看效果，这里并行度设置为1 // 使用EnvironmentSettings创建StreamTableEnvironment，明确设置为批处理模式 EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings .newInstance() .inBatchMode() // 设置为批处理模式，这样后续才能一次性的输出到csv中 .build(); StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
// 定义输入数据源 String createSourceTableDdl = "CREATE TABLE csv_source (" + " user_id INT," + " product STRING," + " order_amount DOUBLE" + ") WITH (" + " 'connector' = 'filesystem'," + " 'path' = 'file:///path/input.csv'," + " 'format' = 'csv'" + ")"; tableEnv.executeSql(createSourceTableDdl);
// // 编写 SQL 查询// String query = "SELECT user_id, SUM(order_amount) AS total_amount FROM csv_source GROUP BY user_id";// // 执行查询并打印// tableEnv.executeSql(query).print();// env.execute("Flink SQL Demo");
// 定义输出数据源 String createSinkTableDdl = "CREATE TABLE csv_sink (" + " user_id INT," + " total_amount DOUBLE" + ") WITH (" + " 'connector' = 'filesystem'," + " 'path' = 'file:///path/output.csv'," + " 'format' = 'csv'" + ")"; tableEnv.executeSql(createSinkTableDdl);
// 执行查询并将结果输出到csv_sink String query = "INSERT INTO csv_sink " + "SELECT user_id, SUM(order_amount) as total_amount " + "FROM csv_source " + "GROUP BY user_id"; tableEnv.executeSql(query);// env.execute("Flink SQL Job"); }}
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4、Flink SQL 做流批统一
什么是流批统一？
流批统一是大数据处理领域的一个概念，它指的是使用一套代码来同时处理流数据（Streaming）和批数据（Batching）。
流处理和批处理的区别如下：
批处理（Batch Processing）：批处理是指在某一时间点处理大量数据的手段。它通常涉及到对大量静止的（不再变化的）数据集进行一次性的处理。批处理作业通常在数据集完整可用后开始执行，并且经常是在数据仓库中进行。例如，一个电商平台可能在一天结束时运行一个批处理作业来处理当天所有的交易记录。
流处理（Stream Processing）：流处理是指对数据实时进行处理，通常是数据生成或接收的同时立即进行。流处理适用于连续的数据输入，这些数据一直在变化，需要立即响应。例如，社交媒体平台在接收到新的帖子时，可能会实时分析这些帖子的内容和流行趋势。
在早期，流处理和批处理通常需要不同的系统来执行。对于批处理，可能使用如 Hadoop 这样的框架；而对于流处理，可能使用如 Apache Storm 这样的框架。这就导致开发者要同时学习多种框架才能处理不同类型的数据作业。
流批统一的概念，就是将这两种数据处理方式合并到一个平台中，这样一个系统既可以处理静止的大批量数据集，也可以处理实时的数据流。这样做的优点是显而易见的：
统一的 API：开发人员只需要学习和使用一套工具和 API，可以共享更多的代码和逻辑。
维护简便：只需维护一个系统，可以减少学习成本，减轻运维压力，减少故障点。
灵活的数据处理：可以根据不同的业务需求灵活选择数据处理方式。
Flink SQL 流批一体的实现原理
Flink 很好的实现了流批统一，可以让开发人员用相同的方式来编写批处理和流处理程序。不论是对有界（批处理）还是无界（流处理）的数据源，Flink 都可以使用相同的 API 和处理逻辑来处理数据。
Flink 通过内置的表抽象来实现流批一体，这里的"表"可以是动态变化的（例如，来自实时数据流的表）或是静态的（例如，存储在文件或数据库中的批量数据表）。Flink SQL 引擎会根据数据的实际来源自动优化执行计划。
Flink SQL 的流批统一核心在于三点：
统一的 API 和 SQL 语义：Flink SQL 提供一致的查询构建块（如窗口、时间处理函数），这些在流处理和批处理中语义一致，确保不同模式下行为的统一性。
透明的状态处理：无论是流处理还是批处理，Flink 都能够保持和恢复状态，为开发者提供一致的高容错性体验。
多模态存储和处理能力：Flink SQL 能够访问不同存储介质的数据，这意味着相同的 SQL 语句可以无缝在流数据和存储的批量数据上执行。
Flink SQL 流批统一的代码示例
以下是一个完整的代码示例，用 Flink 来实现流批统一处理。Flink 同时从 Kafka 和 CSV 读取数据，然后合并查询再输出结果：
代码中，先配置了 Flink 的流处理环境和表环境，然后用 DDL 语句在 Flink 中注册了 Kafka 和文件系统数据源。接着执行了一个 SQL 查询来合并来自这两种数据源的数据，并计算总金额。最后，打印出查询结果并开始执行 Flink 作业。
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;import org.apache.flink.table.api.Table;import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;import org.apache.flink.types.Row;
public class StreamBatchUnifiedDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { // 设置流处理的环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance() .inStreamingMode() .build(); StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
// Kafka 流处理表 String createKafkaSourceDDL = "CREATE TABLE kafka_stream_orders (" + "order_id STRING," + "amount DOUBLE)" + "WITH (" + "'connector' = 'kafka'," + "'topic' = 'topic_test'," + "'properties.bootstrap.servers' = '10.20.1.26:9092'," + "'format' = 'json'," + "'scan.startup.mode' = 'latest-offset'" + ")"; tableEnv.executeSql(createKafkaSourceDDL);
// 文件系统批处理表 String createFilesystemSourceDDL = "CREATE TABLE file_batch_orders (" + "order_id STRING," + "amount DOUBLE)" + "WITH (" + "'connector' = 'filesystem'," + "'path' = 'file:///Users/yclxiao/Project/bigdata/flink-blog/doc/input_order.csv'," + "'format' = 'csv'" + ")"; tableEnv.executeSql(createFilesystemSourceDDL);
// 执行统一查询，计算总金额 Table resultTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT SUM(amount) FROM (" + "SELECT amount FROM kafka_stream_orders " + "UNION ALL " + "SELECT amount FROM file_batch_orders)");
// 打印结果 tableEnv.toRetractStream(resultTable, Row.class).print();
// 开始执行程序 env.execute("Stream-Batch Unified Job"); }}
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通过以上示例代码，可以看出 Flink SQL 的流批一体设计：相同的 SQL 语句可以用在流处理和批处理中，而不需要做任何修改。Flink 背后的执行引擎会自动根据数据的特性（流或者批）来进行相应的优化执行。
这就是 Flink SQL 非常强大的地方，它减少了开发者需要写不同代码逻辑的需求，简化了复杂的数据处理流程。
5、总结
Flink SQL 是一个非常强大的数据处理工具，可以应对多种复杂的数据处理场景。
本文主要介绍了 Flink SQL 的基本原理、编码套路、流批统一，再结合正确的代码示例进行实践。希望对你有帮助。
文章转载自：不焦躁的程序员
原文链接：https://www.cnblogs.com/mangod/p/18187474
体验地址：http://www.jnpfsoft.com/?from=infoq
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