Flink SQL 是 Apache Flink 项目提供的一种基于 SQL 语言的流式数据处理方式。它允许用户使用 SQL 语言编写流式数据处理程序，从而简化了流式数据处理的开发过程，同时提供了更高的可读性和可维护性。Flink SQL 支持 ANSI SQL 标准，以及一些 Flink 扩展的 SQL 语法，如窗口、聚合、时间属性等。
下面是使用 Flink SQL 进行流式数据处理的一些基本步骤：
创建一个 Flink 环境，并指定要处理的数据源。可以从 Kafka、文件、Socket 等数据源中读取数据。
使用 SQL 语句定义数据处理逻辑。可以使用 SELECT、WHERE、GROUP BY 等 SQL 关键字进行数据转换和聚合。
将 SQL 语句注册为一个 Flink 的 Table 对象，然后通过 Table API 或 SQL API 进行操作。
将处理结果输出到指定的数据源中，如文件、Kafka、Socket 等。
下面是一个简单的 Flink SQL 示例，演示了如何从 Kafka 数据流中读取数据，进行简单的过滤和聚合，然后将结果写入另一个 Kafka 主题中：
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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;
public class FlinkSqlDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建 Flink 环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
// 从 Kafka 主题中读取数据
String kafkaSourceDDL = "CREATE TABLE Orders (\n" +
" user_id BIGINT,\n" +
" order_time TIMESTAMP(3),\n" +
" order_amount DOUBLE,\n" +
" WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND\n" +
") WITH (\n" +
" 'connector' = 'kafka',\n" +
" 'topic' = 'orders',\n" +
" 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',\n" +
" 'properties.group.id' = 'testGroup',\n" +
" 'scan.startup.mode' = 'latest-offset',\n" +
" 'format' = 'json'\n" +
")";
tableEnv.executeSql(kafkaSourceDDL);
// 使用 SQL 进行数据处理
String sql = "SELECT\n" +
" TUMBLE_START(order_time, INTERVAL '1' HOUR) AS window_start,\n" +
" user_id,\n" +
" COUNT(*) AS order_count,\n" +
" SUM(order_amount) AS total_amount\n" +
"FROM Orders\n" +
"WHERE order_time > TIMESTAMP '2022-01-01 00:00:00'\n" +
"GROUP BY TUMBLE(order_time, INTERVAL '1' HOUR), user_id";
Table result = tableEnv.sqlQuery(sql);
// 将结果写入 Kafka 主题
String kafkaSinkDDL = "CREATE TABLE Result (\n" +
" window_start TIMESTAMP(3),\n" +
" user_id BIGINT,\n" +
" order_count BIGINT,\n" +
" total_amount DOUBLE\n" +
") WITH (\n" +
" 'connector' = 'kafka',\n" +
" 'topic' = 'result',\n" +
" 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',\n" +
" 'format' = 'json'\n" +
")";
tableEnv.executeSql(kafkaSinkDDL);
result.executeInsert("Result");
}
}
在上述示例中，我们首先定义了一个 Kafka 数据源，然后使用 SQL 语句对数据进行了过滤和聚合，最后将结果输出到另一个 Kafka 主题中。通过这个示例，您可以了解到 Flink SQL 的一些基本用法。
