#启动flink sql客户端 ./bin/sql-client.sh embedded -d 配置文件 #或 ./bin/sql-client.sh embedded #或 ./bin/sql-client.sh #注意:需要使用部署flink集群的用户启动 [alanchan@server1 bin]$ sql-client.sh embedded SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [...
SQL client如果使用yarn session模式启动,会查找/tmp/.yarn-properties-{用户名}文件中指定的application id,将SQL提交到这个yarn session上运行。所以说,我们在使用Yarn方式的时候需要额外注意,启动Yarn session和SQL client必须使用相同的用户。 切换执行模式 默认情况SQL Client使用流模式执行SQL。如果我们需要切换为批...
1、启动一个flink的 集群 可以使用flink独立集群 也可以使用yarn-session.sh # 启动一个flinkyarn-sesion集群 yarn-sesion.sh -d 1. 2. 2、启动sql-client sql-client.sh 1. 3、测试命令行 -- 创建source表 CREATE TABLE datagen ( id STRING, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'datagen'...
创建新文件夹kafka, 增加 flink-json-1.11.2.jar, flink-sql-connector-kafka_2.12-1.11.2.jar (可以通过maven来下载到本地,再复制到kafka文件夹里) <dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-sql-connector-kafka_2.12</artifactId><version>1.11.2</version></dependency><dependency...
启动Flink SQL Client:bin/sql-client.sh embedded -l sql_lib 启动成功显示如下: 4. 执行以下命令即可创建kafka表,请按照自己的信息调整参数: CREATE TABLE user_behavior ( user_id BIGINT, item_id BIGINT, category_id BIGINT, behavior STRING, ...
flink sql-client是一种实用的工具,方便flink开发人员编写,调试,提交实时table代码, 不用编写Java或Scala代码。同时在sql-client上能够可视化的看到实时统计的retract和append结果。 部署环境 (单机) java 1.8 zookeeper 3.4.13 kafka 0.11 flink 1.6 启动zookeeper ...
2.查看 log 简单,Flink on Yarn,Flink on Kubernetes 太依赖于外部组件,而 Flink Standalone 集群的 log 查看起来就简单的多,直接使用 less 命令查看即可。 3.SQL 任意组合执行,改动成本低。 关于Flink SQL CLI 可访问https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/docs/dev/table/sqlclient/ ...
执行sql-client.sh [root@rdx flink]# pwd /opt/rdx/flink [root@rdx flink]# bin/sql-client.sh embedded -d conf/sql.yaml -l lib/ 看到松鼠图案就代表跑起来了! 运行SQL语句: 在运行之前往配置文件中设置的topic里输入几条数据 {"order_id":"1","shop_id":"AF18","member_id":"3410211","tr...
我们知道,sql-client.sh可以提供给我们一个sql交互界面,让我们没执行一个sql,就可以看到执行结果,也可以交互式查询表的结果。 其实,我们也可以通过sql-client提交sql脚本,我们来看下。 `./bin/sql-client.sh -h` 对应的帮助参数: ``` (base) [chenzuoli@chenzuolis-MacBook /Volumes/chenzuoli/Data/docker...