2020年11月13日星期五

Flink SQL Client初探

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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with a build tool before being submitted to a cluster.）

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
  1. 下载flink包，地址 -zxvf flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz
  2. 进目录flink-1.10.0/bin/，执行命令./start-cluster.sh启动本地flink；
  3. 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select 'Hello world!';，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changelog mode，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max-table-result-rows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book-store.csv的文件，内容如下：
name001,1,aaaname002,2,aaaname003,3,bbbname004,4,bbbname005,5,bbbname006,6,cccname007,7,cccname008,8,cccname009,9,cccname010,10,ccc
  1. 在flink-1.10.0/conf目录下创建名为book-store.yaml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book-store.yaml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book-store.csv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flink-1.10.0目录执行以下命令，即可启动SQL Client，并指定book-store.yaml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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