tableEnv.executeSql(createSourceTableDdl);// // 编写 SQL 查询// String query = "SELECT user_id, SUM(order_amount) AS total_amount FROM csv_source GROUP BY user_id";// // 执行查询并打印// tableEnv.executeSql(query).print();// env.execute("Flink SQL Demo");// 定义输出数据源String...
Flink SQL 是一种兼容 SQL 语法的实时计算模型,可以基于 SQL 对结构化数据进行分析,但同时也要求源数据模式固定:字段名称、类型、数量是固定;这也是 SQL 计算模型的基础。 日志数据的弱结构化特点与 Flink SQL 结构化分析之间有着一道鸿沟,跨越这道鸿沟需要一个中间层来进行数据清洗、规整;这个中间层的方案有多种...
Flink SQL 内置的优化参数是 Blink Planner 里面的功能,也就是 1.9 以后 Blink Planner 自带功能,从 Flink 1.11 开始,Blink Planner 已经成为 Flink 默认的 Planner,目前聚合优化参数是针对无界流非窗口类聚合,窗口类聚合优化参数未来会进行支持。下面开始讲解一下 Flink SQL 优化参数的功能以及其适用场景,官网相关参...
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; import org.apache.flink.table.descriptors.Csv; import org.apache.flink.table.descriptors.Kafka; import org.apache.flink.table.descriptors.Schema; import org.apache.flink.types.Row; import static org.apache.flink.table.api.Expression...
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,
三、Flink SQL 的编程模型 Flink 的编程模型基础构建模块是流(streams)与转换 (transformations),每一个数据流起始于一个或多个 source,并终止于一个或多个 sink。 相信大家对上面的图已经十分熟悉了,当然基于 Flink SQL 编写的 Flink 程序也离不开读取原始数据,计算逻辑和写入计算结果数据三部分。
演示代码已经开源到了 GitHub 上:https://github.com/wuchong/flink-sql-submit 这份代码主要由两部分组成:1) 能用来提交 SQL 文件的 SqlSubmit 实现。2) 用于演示的 SQL 示例、Kafka 启动停止脚本、 一份测试数据集、Kafka 数据源生成器。 通过本实战,你将学到: ...
FlinkSQL实战开发 1、基础知识 FlinkSQL分为Table API和SQL API,是架构于Flink Core之上用SQL予以方便快捷地进行结构化数据处理的上层库。 工作流程 SQL和Table在进入Flink以后转化成统一的数据结构表达形式,也就是逻辑计划(logic plan),其
同样,使用flink sql来消费的时候,sql和上面使用canal类似,只需要把foramt改成debezium-json即可。 CanalJson反序列化源码解析 接下来我们看下flink的源码中canal-json格式的实现。canal 格式作为一种flink的格式,而且是source,所以也就是涉及到读取数据的时候进行反序列化,我们接下来就简单看看CanalJson的反序列化的实现...