关于java:Fllink实时计算运用五Flink-Table-API-SQL-案例实战

案例阐明
- 性能阐明
  
  通过 socket 读取数据源，进行单词的统计解决。
- 实现流程
  - 初始化 Table 运行环境
  - 转换操作解决：
    
    1）以空格进行宰割
    
    2）给每个单词计数累加 1
    
    3）依据单词进行分组解决
    
    4）求和统计
    
    5）输入打印数据
  - 执行工作

FlinkTable API 形式实现

StreamTableApiApplication，代码实现：

// 获取流解决的运行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

EnvironmentSettings environmentSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useOldPlanner().inStreamingMode().build();

// 获取 Table 的运行环境
StreamTableEnvironment tabEnv = StreamTableEnvironment.create(env, environmentSettings);

// 接入数据源
DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream("10.10.20.15", 9922);

// 对字符串进行分词压平
SingleOutputStreamOperator<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
    @Override
    public void flatMap(String line, Collector<String> out) throws Exception {Arrays.stream(line.split(" ")).forEach(out::collect);
    }
});

// 将 DataStream 转换成 Table 对象，字段名默认的是 f0，给定字段名是 word
Table table = tabEnv.fromDataStream(words, "word");

// 依照单词进行分组聚合操作
Table resultTable = table.groupBy("word").select("word, sum(1L) as counts");

// 在流解决中，数据会源源不断的产生，须要累加解决，只能采纳用 toRestractStream
//        DataStream<WordCount> wordCountDataStream = tabEnv.toAppendStream(resultTable, WordCount.class);
//        wordCountDataStream.printToErr("toAppendStream>>>");

DataStream<Tuple2<Boolean, WordCount>> wordCountDataStream = tabEnv.toRetractStream(resultTable, WordCount.class);
wordCountDataStream.printToErr("toRetractStream>>>");

env.execute();

测试验证：

开启 socket 输出，输出字符串：

[root@flink1 flink-1.11.2]# nc -lk 9922

FlinkTable SQL 形式实现

代码实现：

StreamTableSqlApplication 实现类：

// 获取流解决的运行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

EnvironmentSettings environmentSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useOldPlanner().inStreamingMode().build();

// 获取 Table 的运行环境
StreamTableEnvironment tabEnv = StreamTableEnvironment.create(env, environmentSettings);

// 接入数据源
DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream("10.10.20.15", 9922);

// 对字符串进行分词压平
SingleOutputStreamOperator<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
    @Override
    public void flatMap(String line, Collector<String> out) throws Exception {Arrays.stream(line.split(" ")).forEach(out::collect);
    }
});

// 将 DataStream 转换成 Table 对象，字段名默认的是 f0，给定字段名是 word
tabEnv.registerDataStream("t_wordcount", words, "word");

// 依照单词进行分组聚合操作
Table resultTable = tabEnv.sqlQuery("select word,count(1) as counts from t_wordcount group by word");

DataStream<Tuple2<Boolean, WordCount>> wordCountDataStream = tabEnv.toRetractStream(resultTable, WordCount.class);
wordCountDataStream.printToErr("toRetractStream>>>");
env.execute();

Flink SQL 窗口阐明

Flink SQL 反对的窗口聚合次要是两种：Window 聚合和 Over 聚合。这里次要介绍 Window 聚合。Window 聚合反对两种工夫属性定义窗口：Event Time 和 Processing Time。每种工夫属性类型反对三种窗口类型： 滚动窗口（TUMBLE）、滑动窗口（HOP）和会话窗口（SESSION）。
案例阐明

统计在过来的 1 分钟内有多少用户点击了某个的网页，能够通过定义一个窗口来收集最近 1 分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。

测试数据：

| 用户名 | 拜访地址 | 拜访工夫 |
| —— | ——————— | ——————– |
| 张三 | http://taobao.com/xxx | 2021-05-10 10:00:00 |
| 张三 | http://taobao.com/xxx | 2021-05-10 10:00:10 |
| 张三 | http://taobao.com/xxx | 2021-05-10 10:00:49 |
| 张三 | http://taobao.com/xxx | 2021-05-10 10:01:05 |
| 张三 | http://taobao.com/xxx | 2021-05-10 10:01:58 |
| 李四 | http://taobao.com/xxx | 2021-05-10 10:02:10 |

滚动窗口使用

滚动窗口（Tumbling windows）要用 Tumble 类来定义，另外还有三个办法：

over：定义窗口长度
on：用来分组（按工夫距离）或者排序（按行数）的工夫字段
as：别名，必须呈现在前面的 groupBy 中

实现步骤：

初始化流运行环境
在流模式下应用 blink planner
创立用户点击事件数据
将源数据写入临时文件并获取绝对路径
创立表载入用户点击事件数据
对表运行 SQL 查问，并将后果作为新表检索
Table 转换成 DataStream
执行工作

TumbleUserClickApplication，实现代码：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

EnvironmentSettings environmentSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
StreamTableEnvironment tabEnv = StreamTableEnvironment.create(env, environmentSettings);

// 将源数据写入临时文件并获取绝对路径
String contents =
        "张三,http://taobao.com/xxx,2021-05-10 10:00:00\n" +
                "张三,http://taobao.com/xxx,2021-05-10 10:00:10\n" +
                "张三,http://taobao.com/xxx,2021-05-10 10:00:49\n" +
                "张三,http://taobao.com/xxx,2021-05-10 10:01:05\n" +
                "张三,http://taobao.com/xxx,2021-05-10 10:01:58\n" +
                "张三,http://taobao.com/xxx,2021-05-10 10:02:10\n";
String path = FileUtil.createTempFile(contents);

String ddl = "CREATE TABLE user_clicks (\n" +
        "username varchar,\n" +
        "click_url varchar,\n" +
        "ts TIMESTAMP(3),\n" +
        "WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL'2'SECOND\n" +
        ") WITH (\n" +
        "'connector.type' = 'filesystem',\n"+"  'connector.path' = '"+ path +"',\n"+"  'format.type' = 'csv'\n"+")";

tabEnv.sqlUpdate(ddl);

// 对表数据进行 sql 查问，并将后果作为新表进行查问
String query = "SELECT\n" +
        "TUMBLE_START(ts, INTERVAL'1'MINUTE),\n" +
        "TUMBLE_END(ts, INTERVAL'1'MINUTE),\n" +
        "username,\n" +
        "COUNT(click_url)\n" +
        "FROM user_clicks\n" +
        "GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL'1'MINUTE), username";

Table result = tabEnv.sqlQuery(query);

tabEnv.toAppendStream(result, Row.class).print();

env.execute();

以 1 分钟作为工夫滚动窗口，水印提早 2 秒。

输入后果：

4> 2021-10-10T10:00,2021-10-10T10:01, 张三,3
4> 2021-10-10T10:01,2021-10-10T10:02, 张三,2
4> 2021-10-10T10:02,2021-10-10T10:03, 张三,1

实现步骤
- 初始化流运行环境
- 在流模式下应用 blink planner
- 创立用户点击事件数据
- 将源数据写入临时文件并获取绝对路径
- 创立表载入用户点击事件数据
- 对表运行 SQL 查问，并将后果作为新表检索
- Table 转换成 DataStream
- 执行工作

实现代码

代码 HopUserClickApplication：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

EnvironmentSettings environmentSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
StreamTableEnvironment tabEnv = StreamTableEnvironment.create(env, environmentSettings);

// 将源数据写入临时文件并获取绝对路径
String contents =
        "张三,http://taobao.com/xxx,2020-10-10 10:00:00\n" +
                "张三,http://taobao.com/xxx,2020-10-10 10:00:10\n" +
                "张三,http://taobao.com/xxx,2020-10-10 10:00:49\n" +
                "张三,http://taobao.com/xxx,2020-10-10 10:01:05\n" +
                "张三,http://taobao.com/xxx,2020-10-10 10:01:58\n" +
                "张三,http://taobao.com/xxx,2020-10-10 10:02:10\n";
String path = FileUtil.createTempFile(contents);

String ddl = "CREATE TABLE user_clicks (\n" +
        "username varchar,\n" +
        "click_url varchar,\n" +
        "ts TIMESTAMP(3),\n" +
        "WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL'2'SECOND\n" +
        ") WITH (\n" +
        "'connector.type' = 'filesystem',\n"+"  'connector.path' = '"+ path +"',\n"+"  'format.type' = 'csv'\n"+")";

tabEnv.sqlUpdate(ddl);

// 对表数据进行 sql 查问，并将后果作为新表进行查问，每隔 30 秒，统计一次过来 1 分钟的数据
String query = "SELECT\n" +
        "HOP_START(ts, INTERVAL'30'SECOND, INTERVAL'1'MINUTE),\n" +
        "HOP_END(ts, INTERVAL'30'SECOND, INTERVAL'1'MINUTE),\n" +
        "username,\n" +
        "COUNT(click_url)\n" +
        "FROM user_clicks\n" +
        "GROUP BY HOP (ts, INTERVAL'30'SECOND, INTERVAL'1'MINUTE), username";

Table result = tabEnv.sqlQuery(query);

tabEnv.toAppendStream(result, Row.class).print();

env.execute();

每隔 30 秒，统计一次过来 1 分钟的用户点击数量。

输入后果：

4> 2021-05-10T09:59:30,2021-05-10T10:00:30, 张三,2
4> 2021-05-10T10:00,2021-05-10T10:01, 张三,3
4> 2021-05-10T10:00:30,2021-05-10T10:01:30, 张三,2
4> 2021-05-10T10:01,2021-05-10T10:02, 张三,2
4> 2021-05-10T10:01:30,2021-05-10T10:02:30, 张三,2
4> 2021-05-10T10:02,2021-05-10T10:03, 张三,1

实现步骤
- 初始化流运行环境
- 在流模式下应用 blink planner
- 创立用户点击事件数据
- 将源数据写入临时文件并获取绝对路径
- 创立表载入用户点击事件数据
- 对表运行 SQL 查问，并将后果作为新表检索
- Table 转换成 DataStream
- 执行工作

代码实现：

代码：SessionUserClickApplication

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

EnvironmentSettings environmentSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
StreamTableEnvironment tabEnv = StreamTableEnvironment.create(env, environmentSettings);

// 将源数据写入临时文件并获取绝对路径
String contents =
        "张三,http://taobao.com/xxx,2021-05-10 10:00:00\n" +
                "张三,http://taobao.com/xxx,2021-05-10 10:00:10\n" +
                "张三,http://taobao.com/xxx,2021-05-10 10:00:49\n" +
                "张三,http://taobao.com/xxx,2021-05-10 10:01:05\n" +
                "张三,http://taobao.com/xxx,2021-05-10 10:01:58\n" +
                "张三,http://taobao.com/xxx,2021-05-10 10:02:10\n";
String path = FileUtil.createTempFile(contents);

String ddl = "CREATE TABLE user_clicks (\n" +
        "username varchar,\n" +
        "click_url varchar,\n" +
        "ts TIMESTAMP(3),\n" +
        "WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL'2'SECOND\n" +
        ") WITH (\n" +
        "'connector.type' = 'filesystem',\n"+"  'connector.path' = '"+ path +"',\n"+"  'format.type' = 'csv'\n"+")";

tabEnv.sqlUpdate(ddl);

// 对表数据进行 sql 查问，并将后果作为新表进行查问，每隔 30 秒统计一次数据
String query = "SELECT\n" +
        "SESSION_START(ts, INTERVAL'30'SECOND),\n" +
        "SESSION_END(ts, INTERVAL'30'SECOND),\n" +
        "username,\n" +
        "COUNT(click_url)\n" +
        "FROM user_clicks\n" +
        "GROUP BY SESSION (ts, INTERVAL'30'SECOND), username";

Table result = tabEnv.sqlQuery(query);

tabEnv.toAppendStream(result, Row.class).print();

env.execute();

每隔 30 秒统计一次用户点击数据.

输入后果：

4> 2021-05-10T10:00,2021-05-10T10:00:40, 张三,2
4> 2021-05-10T10:00:49,2021-05-10T10:01:35, 张三,2
4> 2021-05-10T10:01:58,2021-05-10T10:02:40, 张三,2

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2. Flink SQL 滚动窗口实战

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