大数据之Flink（五）

15、Flink SQL

15.1、sql-client准备

启用Hadoop集群(在Hadoop100上)
```
start-all.sh
```

启用yarn-session模式

/export/soft/flink-1.13.0/bin/yarn-session.sh -d

启动sql-client

 bin/sql-client.sh embedded -s yarn-session

在这里插入图片描述
sql文件初始化

可以初始化模式、环境（流/批）、并行度、ttl、数据库

创建文件,可在文件中编写sql语句完成建表初始化
```
vim conf/sql-client-init.sql
```

启动

bin/sql-client.sh embedded -s yarn-session -i conf/sql-client-init.sql

15.2、流处理的表

	普通MYSQL	流处理SQL
处理的数据对象	有界集合	无线序列
查询访问	可以查询完整的数据	无法访问到所有数据，持续等待输入
查询终止条件	生成固定大小结果即终止	永不停止，不断更新查询结果

15.2.1、动态表和持续查询

动态表

当流中有数据来，初始的表会插入一行；基于这个表的查询应更新查询结果。这样得到的表会动态变化，即动态表
持续查询

对动态表的查询永不停止

15.2.2、流转动态表

每来一条数据向表中插入一条数据
在这里插入图片描述

15.2.3、SQL持续查询

更新查询

随着数据不断到来，查询的结果需要不断更新，更新查询得到的结果表如要转成DataStream，必须用toChangelogStream()方法
追加查询

开窗后的查询结果不会再变，只会随着窗口推移不断追加

15.2.4、动态表转流

动态表转流需要对更改操作编码，tableAPI和SQL支持三种编码方式：

仅追加流

流中的发出的数据就是动态表新增的每一行，多在开窗条件下
撤回流

撤回流调用toChangelogStream()，包含添加消息和撤回消息

insert为add消息，delete为retract消息，update为被更改行的retract消息和更新后行的add消息，输出结果会膨胀
更新插入流

包含两种类型消息：更新插入消息和删除消息

insert和update统一编码为upsert

动态表转流只支持仅追加流和撤回流，连接外部系统才支持更新插入流

4、查询限制

在实际应用中，有些持续查询会因为计算代价太高而受到限制。所谓的“代价太高”，可能是由于需要维护的状态持续增长，也可能是由于更新数据的计算太复杂。

状态大小

用持续查询做流处理，往往会运行至少几周到几个月；所以持续查询处理的数据总量可能非常大。例如我们之前举的更新查询的例子，需要记录每个用户访问url 的次数。如果随着时间的推移用户数越来越大，那么要维护的状态也将逐渐增长，最终可能会耗尽存储空间导致查询失败
更新计算

对于有些查询来说，更新计算的复杂度可能很高。每来一条新的数据，更新结果的时候可能需要全部重新计算，并且对很多已经输出的行进行更新。一个典型的例子就是 RANK()函数，它会基于一组数据计算当前值的排名。例如下面的 SQL 查询，会根据用户最后一次点击的时间为每个用户计算一个排名。当我们收到一个新的数据，用户的最后一次点击时间（lastAction）就会更新，进而所有用户必须重新排序计算一个新的排名。当一个用户的排名发生改变时，被他超过的那些用户的排名也会改变；这样的更新操作无疑代价巨大，而且还会随着用户的增多越来越严重

15.3、DDL数据定义

15.3.1、数据库

建库
```
create database db_flink;
```
查询
```
show databases;
```
切换数据库
```
use mydatabase;
```

15.3.2、表

建表

使用kafka的元数据建表

create table MyTable('user_id' string,'name' string,'record time' timestamp_ltz(3) metadata from 'timestamp'
) with ('connector'='kafka'
);

其他现用现查

示例

查看数据库

 show databases;

切换数据库

use mydatabase;

建表

create table test(id int,ts bigint,vc int) with ('connnector'='print');

查看表

show tables;

使用like建表

 create table test1(name string) like test;

查看表信息

desc test1;

15.4、TableAPI

15.41、简单测试

引入依赖

        <dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-csv</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency>

创建测试类

package table;import java.sql.Timestamp;/*** @Title: Event* @Author lizhe* @Package table* @Date 2024/6/17 19:01* @description:*/
public class Event {public String user; public String url; public Long timestamp;public Event() {}public Event(String user, String url, Long timestamp) { this.user = user;this.url = url; this.timestamp = timestamp;}@Overridepublic String toString() { return "Event{" +"user='" + user + '\'' +", url='" + url + '\'' +", timestamp=" + new Timestamp(timestamp) + '}';}
}

模拟数据生成

package table;import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;import java.awt.*;
import java.sql.Timestamp;
import java.util.Calendar;
import java.util.Random;/*** @Title: ClickSource* @Author lizhe* @Package table* @Date 2024/6/17 13:50* @description:*/
public class ClickSource implements SourceFunction<Event> {private Boolean running = true;@Overridepublic void run(SourceContext<Event> ctx) throws Exception {Random random = new Random();	// 在指定的数据集中随机选取数据String[] users = {"Mary", "Alice", "Bob", "Cary"};String[] urls =	{"./home",	"./cart",	"./fav",	"./prod?id=1","./prod?id=2"};while (running) {String user = users[random.nextInt(users.length)];String url = urls[random.nextInt(urls.length)];long timestamp = Calendar.getInstance().getTimeInMillis();ctx.collect(new Event(user,url,timestamp));// 隔 1 秒生成一个点击事件，方便观测Thread.sleep(1000);}}@Overridepublic void cancel() {running = false;}
}

测试用例

package table;import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;import java.time.Duration;import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;/*** @Title: SimpleTableDemo* @Author lizhe* @Package table* @Date 2024/6/17 19:38* @description:*/
public class SimpleTableDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);SingleOutputStreamOperator<Event> eventDS = env.addSource(new ClickSource()).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO).withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {@Overridepublic long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {return element.timestamp;}}));Table eventTable = tEnv.fromDataStream(eventDS);//使用TableAPITable result1 = eventTable.select($("user")).where($("user").isEqual("Alice"));//使用SQLTable result2 = tEnv.sqlQuery("select user,url from " + eventTable);tEnv.toDataStream(result1).print("result1");tEnv.toDataStream(result2).print("result2");env.execute();}
}

15.4.2、创建环境

创建表环境
创建输入表，连接外部系统读取数据
注册一个表，连接到外部系统用于输出
执行SQL对表进行查询转换得到新表（或者使用TableAPI对表进行查询转换得到新表）。
将结果写入输出表

TableEnvironment 是 Table API 和 SQL 的核心概念。它负责:

在内部的 catalog 中注册 Table
注册外部的 catalog
加载可插拔模块
执行 SQL 查询
注册自定义函数（scalar、table 或 aggregation）
DataStream 和 Table 之间的转换(面向 StreamTableEnvironment )

Table 总是与特定的 TableEnvironment 绑定。 TableEnvironment 可以通过静态方法 TableEnvironment.create() 创建。

package table;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;/*** @Title: CommonAPI* @Author lizhe* @Package table* @Date 2024/6/19 21:20* @description:*/
public class CommonAPITest {public static void main(String[] args) throws Exception {
//        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//        env.setParallelism(1);
//        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);//1、定义环境配置来创建表执行环境EnvironmentSettings environmentSettings = EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode().useBlinkPlanner().build();TableEnvironment tableEnvironment = TableEnvironment.create(environmentSettings);}
}

15.4.3、创建表

创建表方式：通过连接器创建和虚拟表创建

连接器表：通过连接器连接到外部系统，并定义出对应的表结构。

虚拟表：在 SQL 的术语中，Table API 的对象对应于视图（虚拟表）。从传统数据库系统的角度来看，Table 对象与 VIEW 视图非常像。

如果多个查询都引用了同一个注册了的Table，那么它会被内嵌每个查询中并被执行多次，也就是说注册了的Table的结果不会被共享。为了方便地查询表，表环境中会维护一个目录(Catalog)和表的对应关系。所以表都是通过目录(Catalog)来进行注册创建的。表在环境中有一个唯一的ID，由三部分组成:目录(catalog)名.数据库(database)名.表名。

测试数据input/clicks.txt

Mary, ./home,1000
Bob, ./cart,2000
Alice, ./prod?id=100,3000
Bob, ./home,3214
Bob, ./cart,2000
Bob, ./home,321
Bob, ./cart,532
Bob, ./home,2000
Bob, ./cart,43356
Bob, ./home,2000
Bob, ./cart,76533

代码

package table;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.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;/*** @Title: CommonAPI* @Author lizhe* @Package table* @Date 2024/6/19 21:20* @description:*/
public class CommonAPITest {public static void main(String[] args) throws Exception {
//        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//        env.setParallelism(1);
//        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);//1、定义环境配置来创建表执行环境EnvironmentSettings environmentSettings = EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode().useBlinkPlanner().build();TableEnvironment tableEnvironment = TableEnvironment.create(environmentSettings);//创建表String createDDl="create table clickTable(" +"user_name STRING," +"url STRING," +"ts BIGINT " +")with (" +"'connector'='filesystem'," +"'path'='input/clicks.txt'," +"'format'='csv')";tableEnvironment.executeSql(createDDl);//调用TableAPI进行表的查询转换Table clickTable = tableEnvironment.from("clickTable");Table resultTable = clickTable.where($("user_name").isEqual("Bob")).select($("user_name"), $("url"));tableEnvironment.createTemporaryView("result2",resultTable);//执行sql进行表的查询转换Table resultTable2 = tableEnvironment.sqlQuery("select user_name,url from result2");//创建一张用于输出的表String createOutDDl="create table clickOutTable(" +"user_name STRING," +"url STRING" +
//                "ts BIGINT " +")with (" +"'connector'='filesystem'," +"'path'='output'," +"'format'='csv')";tableEnvironment.executeSql(createOutDDl);//输出表resultTable.executeInsert("clickOutTable");}
}

输出output
在这里插入图片描述
单个文件内容

Bob," ./home"
Bob," ./cart"

使用控制台输出

package table;import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;/*** @Title: CommonAPI* @Author lizhe* @Package table* @Date 2024/6/19 21:20* @description:*/
public class CommonAPITest {public static void main(String[] args) throws Exception {
//        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//        env.setParallelism(1);
//        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);//1、定义环境配置来创建表执行环境EnvironmentSettings environmentSettings = EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode().useBlinkPlanner().build();TableEnvironment tableEnvironment = TableEnvironment.create(environmentSettings);//创建表String createDDl="create table clickTable(" +"user_name STRING," +"url STRING," +"ts BIGINT " +")with (" +"'connector'='filesystem'," +"'path'='input/clicks.txt'," +"'format'='csv')";tableEnvironment.executeSql(createDDl);//调用TableAPI进行表的查询转换Table clickTable = tableEnvironment.from("clickTable");Table resultTable = clickTable.where($("user_name").isEqual("Bob")).select($("user_name"), $("url"));tableEnvironment.createTemporaryView("result2",resultTable);//执行sql进行表的查询转换Table resultTable2 = tableEnvironment.sqlQuery("select user_name,url from result2");//创建一张用于输出的表String createOutDDl="create table clickOutTable(" +"user_name STRING," +"url STRING" +
//                "ts BIGINT " +")with (" +"'connector'='filesystem'," +"'path'='output'," +"'format'='csv')";tableEnvironment.executeSql(createOutDDl);//创建一张用于控制台打印的输出表String createPrintOutDDl="create table printOutTable(" +"user_name STRING," +"url STRING" +
//                "ts BIGINT " +")with (" +"'connector'='print')";tableEnvironment.executeSql(createPrintOutDDl);//输出表
//        resultTable.executeInsert("clickOutTable");resultTable2.executeInsert("printOutTable");}
}

聚合函数

package table;import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;/*** @Title: CommonAPI* @Author lizhe* @Package table* @Date 2024/6/19 21:20* @description:*/
public class CommonAPITest {public static void main(String[] args) throws Exception {
//        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//        env.setParallelism(1);
//        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);//1、定义环境配置来创建表执行环境EnvironmentSettings environmentSettings = EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode().useBlinkPlanner().build();TableEnvironment tableEnvironment = TableEnvironment.create(environmentSettings);//创建表String createDDl="create table clickTable(" +"user_name STRING," +"url STRING," +"ts BIGINT " +")with (" +"'connector'='filesystem'," +"'path'='input/clicks.txt'," +"'format'='csv')";tableEnvironment.executeSql(createDDl);//调用TableAPI进行表的查询转换Table clickTable = tableEnvironment.from("clickTable");Table resultTable = clickTable.where($("user_name").isEqual("Bob")).select($("user_name"), $("url"));tableEnvironment.createTemporaryView("result2",resultTable);//执行sql进行表的查询转换Table resultTable2 = tableEnvironment.sqlQuery("select user_name,url from result2");//执行聚合计算的查询转换Table aggRes = tableEnvironment.sqlQuery("select user_name ,count(url) as cnt from clickTable group by user_name");//创建一张用于输出的表String createOutDDl="create table clickOutTable(" +"user_name STRING," +"url STRING" +
//                "ts BIGINT " +")with (" +"'connector'='filesystem'," +"'path'='output'," +"'format'='csv')";tableEnvironment.executeSql(createOutDDl);//创建一张用于控制台打印的输出表String createPrintOutDDl="create table printOutTable(" +"user_name STRING," +"cnt BIGINT" +
//                "ts BIGINT " +")with (" +"'connector'='print')";tableEnvironment.executeSql(createPrintOutDDl);//输出表
//        resultTable.executeInsert("clickOutTable");
//        resultTable2.executeInsert("printOutTable");aggRes.executeInsert("printOutTable");}
}

表和流的转换

1、表转流

toDataStream()针对只插入数据的流

tEnv.toDataStream(result1).print("result1");

toChangelogStream()针对有更新操作的流,可以替代toDataStream()方法

package table;import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;import java.time.Duration;import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;/*** @Title: SimpleTableDemo* @Author lizhe* @Package table* @Date 2024/6/17 19:38* @description:*/
public class SimpleTableDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);SingleOutputStreamOperator<Event> eventDS = env.addSource(new ClickSource()).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO).withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {@Overridepublic long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {return element.timestamp;}}));Table eventTable = tEnv.fromDataStream(eventDS);//使用TableAPITable result1 = eventTable.select($("user")).where($("user").isEqual("Alice"));//使用SQLTable result2 = tEnv.sqlQuery("select user,url from " + eventTable);tEnv.toDataStream(result1).print("result1");tEnv.toDataStream(result2).print("result2");//聚合转换tEnv.createTemporaryView("clickTable",eventTable);Table aggRes = tEnv.sqlQuery("select user ,count(url) as cnt from clickTable group by user");tEnv.toChangelogStream(aggRes).print("aggRes");env.execute();}
}

2、流转表

调用 fromDataStream()方法

// 读取数据源
SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env.addSource(...)// 将数据流转换成表,可以提取流中某些字段
Table eventTable = tableEnv.fromDataStream(eventStream, $("timestamp").as("ts"),
$("url")
);

调用createTemporaryView()方法

调用 fromDataStream()方法简单直观，可以直接实现DataStream 到 Table 的转换；不过如果我们希望直接在 SQL 中引用这张表，就还需要调用表环境的 createTemporaryView()方法来创建虚拟视图了。

tableEnv.createTemporaryView("EventTable", eventStream,$("timestamp").as("ts"),$("url"));

调用 fromChangelogStream ()方法,可以将一个更新日志流转换成表

DataStream<Row> dataStream = env.fromElements(
Row.ofKind(RowKind.INSERT, "Alice", 12),
Row.ofKind(RowKind.INSERT, "Bob", 5),
Row.ofKind(RowKind.UPDATE_BEFORE, "Alice", 12),
Row.ofKind(RowKind.UPDATE_AFTER, "Alice", 100));// 将更新日志流转换为表
Table table = tableEnv.fromChangelogStream(dataStream);

15.5、时间属性

基于时间的操作（如开窗）要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。在tableAPI和SQL中会给表单独提供一个逻辑上的时间字段专用指示时间。

时间属性可以在建表时指定也可流转表时定义，时间属性的数据类型为timestamp

15.5.1、事件时间

通过WaterMark来定义事件时间属性

create table eventTable(user string,url string,ts timestamp(3),watermark for ts as ts -interval '5' second
) with (...);

上面的语句将ts字段定义为事件时间属性，并基于ts设置了5s的水位延迟

package table;import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;import java.time.Duration;import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;/*** @Title: TimeAndWindowTest* @Author lizhe* @Package table* @Date 2024/6/20 21:21* @description:*/
public class TimeAndWindowTest {public static void main(String[] args)  throws Exception{StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);StreamTableEnvironment tableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(env);//在建表的DDL中直接定义时间属性String createDDl="create table clickTable(" +"user_name STRING," +"url STRING," +"ts BIGINT ," +"et AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(ts/1000)),"+"WATERMARK FOR et AS et - INTERVAL '1' SECOND"+")with (" +"'connector'='filesystem'," +"'path'='input/clicks.txt'," +"'format'='csv')";tableEnvironment.executeSql(createDDl);//在流转换成table时定义时间属性SingleOutputStreamOperator<Event> clickStream = env.addSource(new ClickSource()).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO).withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {@Overridepublic long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {return element.timestamp;}}));Table clickTable = tableEnvironment.fromDataStream(clickStream, $("user"), $("url"), $("timestamp").as("ts"), $("et").rowtime());clickTable.printSchema();}
}

时间戳必须是timestamp类型，类型转换

ts BIGINT,
time_ltz as to_timestamp_ltz(ts,3),

15.5.2、处理时间

处理时间属性的定义也有两种方式：创建表 DDL 中定义，或者在数据流转换成表时定义。

1、在创建表的DDL 中定义

在创建表的 DDL（CREATE TABLE 语句）中，可以增加一个额外的字段，通过调用系统内置的 PROCTIME()函数来指定当前的处理时间属性，返回的类型是TIMESTAMP_LTZ。

create table eventTable(user string,url string,ts as proctime()
) with (...);

可以用一个 AS 语句来在表中产生数据中不存在的列，并且可以利用原有的列、各种运算符及内置函数。在前面事件时间属性的定义中，将 ts 字段转换成 TIMESTAMP_LTZ 类型的 ts_ltz，也是计算列的定义方式

2、在数据流转换为表时定义

处理时间属性同样可以在将 DataStream 转换为表的时候来定义。我们调用fromDataStream()方法创建表时，可以用.proctime()后缀来指定处理时间属性字段。由于处理时间是系统时间，原始数据中并没有这个字段，所以处理时间属性一定不能定义在一个已有字段上，只能定义在表结构所有字段的最后，作为额外的逻辑字段出现。

Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user"), $("url"),$("ts").proctime());

15.5.3、窗口

以滚动窗口为例：

这里的 ts 是定义好的时间属性字段，窗口大小用“时间间隔”INTERVAL 来定义。在进行窗口计算时，分组窗口是将窗口本身当作一个字段对数据进行分组的，可以对组内的数据进行聚合。基本使用方式如下

Table result = tableEnv.sqlQuery(
"SELECT " +
"user, " +
"TUMBLE_END(ts, INTERVAL '1' HOUR) as endT, " +
"COUNT(url) AS cnt " + "FROM EventTable " +
"GROUP BY " +	// 使用窗口和用户名进行分组
"user, " +
"TUMBLE(ts, INTERVAL '1' HOUR)" // 定义 1 小时滚动窗口
);

分组窗口的功能比较有限，只支持窗口聚合，所以目前已经处于弃用（deprecated）的状态。

1.13 版本开始，Flink 开始使用窗口表值函数（Windowing table-valued functions， Windowing TVFs）来定义窗口。直接调用 TUMBLE()、HOP()、CUMULATE()就可以实现滚动、滑动和累积窗口，不过传入的参数会有所不同。

滚动窗口：TUMBLE(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL ‘1’ HOUR)。这里基于时间字段 ts，对表 EventTable 中的数据开了大小为 1 小时的滚动窗口。窗口会将表中的每一行数据，按照它们 ts 的值分配到一个指定的窗口中。
滑动窗口：HOP(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL ‘5’ MINUTES, INTERVAL ‘1’ HOURS));这里我们基于时间属性 ts，在表 EventTable 上创建了大小为 1 小时的滑动窗口，每 5 分钟滑动一次。需要注意的是，紧跟在时间属性字段后面的第三个参数是步长（slide），第四个参数才是窗口大小（size）。
累积窗口：CUMULATE(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL ‘1’ HOURS, INTERVAL ‘1’ DAYS))；累积窗口中有两个核心的参数：最大窗口长度（max window size）和累积步长（step）

15.5.4、聚合查询

15.5.4.1、分组聚合

Table aggTable = tableEnvironment.sqlQuery("select user_name ,count(url) from clickTable group by user_name");

15.5.4.2、时间窗口聚合

滚动窗口

        Table tumbleWindowResult = tableEnvironment.sqlQuery("SELECT " +"user_name, " +"window_end AS endT, " + "COUNT(url) AS cnt " +"FROM TABLE( " +"TUMBLE( TABLE clickTable, " + "DESCRIPTOR(et), "  + "INTERVAL '10' SECOND)) " +"GROUP BY user_name, window_start, window_end ");

滑动窗口

 Table hopWindowResult = tableEnvironment.sqlQuery("SELECT " +"user_name, " +"window_end AS endT, " + "COUNT(url) AS cnt " +"FROM TABLE( " +"HOP( TABLE clickTable, " + "DESCRIPTOR(et),INTERVAL '5' SECOND ,"  + "INTERVAL '10' SECOND)) " +"GROUP BY user_name, window_start, window_end ");

累积窗口

        Table cumulateWindowResult = tableEnvironment.sqlQuery("SELECT " +"user_name, " +"window_end AS endT, " + "COUNT(url) AS cnt " +"FROM TABLE( " +"CUMULATE( TABLE clickTable, " + "DESCRIPTOR(et),INTERVAL '5' SECOND ,"  + "INTERVAL '10' SECOND)) " +"GROUP BY user_name, window_start, window_end ");

15.5.4.3、开窗聚合

可根据行数进行开窗，开窗选择的范围可以基于时间，也可以基于数据的数量,以每一行数据为基准，计算它之前 1 小时内所有数据的平均值；也可以计算它之前 10 个数的平均值。开窗函数的聚合与之前两种聚合有本质的不同：分组聚合、窗口 TVF聚合都是“多对一”的关系，将数据分组之后每组只会得到一个聚合结果；而开窗函数是对每行都要做一次开窗聚合，因此聚合之后表中的行数不会有任何减少，是一个“多对多”的关系。

SELECT
<聚合函数> OVER (
[PARTITION BY <字段 1>[, <字段 2>, ...]]
ORDER BY <时间属性字段>
<开窗范围>),
...
FROM ...

PARTITION BY（可选）用来指定分区的键（key），类似于 GROUP BY 的分组

开窗范围：还有一个必须要指定的就是开窗的范围，也就是到底要扩展多少行来做聚合。这个范围是由BETWEEN <下界> AND <上界> 来定义的，也就是“从下界到上界” 的范围。目前支持的上界只能是 CURRENT ROW

BETWEEN ... PRECEDING AND CURRENT ROW

范围间隔

范围间隔以RANGE 为前缀，就是基于ORDER BY 指定的时间字段去选取一个范围，一般就是当前行时间戳之前的一段时间。当前行之前 1 小时的数据：
```
RANGE BETWEEN INTERVAL '1' HOUR PRECEDING AND CURRENT ROW
```
行间隔

行间隔以 ROWS 为前缀，就是直接确定要选多少行，由当前行出发向前选取

开窗范围选择当前行之前的 5 行数据（含当前行）：
```
ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND CURRENT ROW
```

        Table overWindowResult = tableEnvironment.sqlQuery("SELECT user_name,avg(ts) OVER( partition BY user_name ORDER BY et ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW )AS avg_ts FROM clickTable" );

整体代码

package table;import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;import java.time.Duration;import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;/*** @Title: TimeAndWindowTest* @Author lizhe* @Package table* @Date 2024/6/20 21:21* @description:*/
public class TimeAndWindowTest {public static void main(String[] args)  throws Exception{StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);StreamTableEnvironment tableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(env);//在建表的DDL中直接定义时间属性String createDDl="create table clickTable (" +"user_name STRING," +"url STRING," +"ts BIGINT ," +"et AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(ts/1000)),"+"WATERMARK FOR et AS et - INTERVAL '1' SECOND"+")with (" +"'connector'='filesystem'," +"'path'='input/clicks.txt'," +"'format'='csv')";tableEnvironment.executeSql(createDDl);//在流转换成table时定义时间属性SingleOutputStreamOperator<Event> clickStream = env.addSource(new ClickSource()).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO).withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {@Overridepublic long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {return element.timestamp;}}));Table clickTable = tableEnvironment.fromDataStream(clickStream, $("user"), $("url"), $("timestamp").as("ts"), $("et").rowtime());//聚合查询Table aggTable = tableEnvironment.sqlQuery("select user_name ,count(url) from clickTable group by user_name");//窗口聚合Table tumbleWindowResult = tableEnvironment.sqlQuery("SELECT " +"user_name, " +"window_end AS endT, " + "COUNT(url) AS cnt " +"FROM TABLE( " +"TUMBLE( TABLE clickTable, " + "DESCRIPTOR(et), "  + "INTERVAL '10' SECOND)) " +"GROUP BY user_name, window_start, window_end ");//滑动窗口Table hopWindowResult = tableEnvironment.sqlQuery("SELECT " +"user_name, " +"window_end AS endT, " + "COUNT(url) AS cnt " +"FROM TABLE( " +"HOP( TABLE clickTable, " + "DESCRIPTOR(et),INTERVAL '5' SECOND ,"  + "INTERVAL '10' SECOND)) " +"GROUP BY user_name, window_start, window_end ");//累积窗口Table cumulateWindowResult = tableEnvironment.sqlQuery("SELECT " +"user_name, " +"window_end AS endT, " + "COUNT(url) AS cnt " +"FROM TABLE( " +"CUMULATE( TABLE clickTable, " + "DESCRIPTOR(et),INTERVAL '5' SECOND ,"  + "INTERVAL '10' SECOND)) " +"GROUP BY user_name, window_start, window_end ");//开窗聚合Table overWindowResult = tableEnvironment.sqlQuery("SELECT user_name,avg(ts) OVER( partition BY user_name ORDER BY et ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW )AS avg_ts FROM clickTable" );clickTable.printSchema();tableEnvironment.toChangelogStream(aggTable).print("aggTable");tableEnvironment.toChangelogStream(tumbleWindowResult).print("tumbleWindowResult");tableEnvironment.toChangelogStream(hopWindowResult).print("hopWindowResult");tableEnvironment.toChangelogStream(cumulateWindowResult).print("cumulateWindowResult");tableEnvironment.toChangelogStream(overWindowResult).print("overWindowResult");env.execute();}
}

15.5.5、联结查询

待续

15.5.6、函数

待续

15.6、连接外部系统

官网链接：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/connectors/table/overview/

16、容错机制

16.1、检查点

数据流

在这里插入图片描述

保存点为红色的hello

将之前某个时间点所有的状态保存下来，这个存档就是检查点
在这里插入图片描述
遇到故障可从检查点恢复，从而不用再从头开始统计

16.1.1、检查点保存

周期性保存
保存的时间点：所有任务都恰好处理完一个相同数据之后保存状态，从而实现一个数据被完整处理。
保存的流程：关键是要等所有任务将同一个数据处理完毕

16.1.2、从检查点恢复

出现故障
在这里插入图片描述
恢复步骤：

重启应用：所有任务状态都会清空
读取检查点，重置状态：找到检查点，恢复快照并填充到对应状态
重置偏移量：从检查点之后开始处理数据，要更改偏移量
继续处理数据

16.1.3、检查点算法

检查点分界线Barrier
分布式快照算法（Barrier精准一次）
分布式快照算法（Barrier至少一次）
分布式快照算法（非Barrier精准一次）

总结：

Barrier对齐：一个Task收到所有上游同一个编号的Barrier后，才会对自己的本地状态做备份
- 精准一次：对齐过程中，Barrier后的数据阻塞等待，不会越过Barrier
- 至少一次：对齐过程中，先到的Barrier其后的数据不阻塞，接着计算
非Barrier对齐：一个Task收到第一个Barrier时开始执行备份，能保证精准一次
- 先到的Barrier将本地状态备份，后面的数据接着计算输出
- 未到的Barrier其前面的数据接着计算输出，同时也保存到备份中
- 最后一个Barrier到达该Task时，这个Task的备份结束