Flink SQL Client综合实战

欢迎访问我的GitHub

https://github.com/zq2599/blog_demos

内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；

在 《Flink SQL Client初探》 一文中，我们体验了Flink SQL Client的基本功能，今天来通过实战更深入学习和体验Flink SQL；

实战内容

本次实战主要是通过Flink SQL Client消费kafka的实时消息，再用各种SQL操作对数据进行查询统计，内容汇总如下：

1. DDL创建Kafka表
2. 窗口统计；
3. 数据写入ElasticSearch
4. 联表操作

版本信息

1. Flink：1.10.0
2. Flink所在操作系统：CentOS Linux release 7.7.1908
3. JDK：1.8.0_211
4. Kafka：2.4.0（scala：2.12）
5. Mysql：5.7.29

数据源准备

1. 本次实战用的数据，来源是阿里云天池公开数据集的一份淘宝用户行为数据集，获取方式请参考 《准备数据集用于flink学习》
2. 获取到数据集文件后转成kafka消息发出，这样我们使用Flink SQL时就按照实时消费kafka消息的方式来操作，具体的操作方式请参考 《将CSV的数据发送到kafka》
3. 上述操作完成后，一百零四万条淘宝用户行为数据就会通过kafka消息顺序发出，咱们的实战就有不间断实时数据可用 了，消息内容如下：

{"user_id":1004080,"item_id":2258662,"category_id":79451,"behavior":"pv","ts":"2017-11-24T23:47:47Z"}
{"user_id":100814,"item_id":5071478,"category_id":1107469,"behavior":"pv","ts":"2017-11-24T23:47:47Z"}
{"user_id":114321,"item_id":4306269,"category_id":4756105,"behavior":"pv","ts":"2017-11-24T23:47:48Z"}

1. 上述消息中每个字段的含义如下表：

列名称 说明 用户ID 整数类型，序列化后的用户ID 商品ID 整数类型，序列化后的商品ID 商品类目ID 整数类型，序列化后的商品所属类目ID 行为类型 字符串，枚举类型，包括('pv', 'buy', 'cart', 'fav') 时间戳 行为发生的时间戳 时间字符串 根据时间戳字段生成的时间字符串

jar准备

实战过程中要用到下面这五个jar文件：

1. flink-jdbc_2.11-1.10.0.jar
2. flink-json-1.10.0.jar
3. flink-sql-connector-elasticsearch6_2.11-1.10.0.jar
4. flink-sql-connector-kafka_2.11-1.10.0.jar
5. mysql-connector-java-5.1.48.jar

我已将这些文件打包上传到GitHub，下载地址： https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/files/sql_lib.zip

请在flink安装目录下新建文件夹sql_lib，然后将这五个jar文件放进去；

Elasticsearch准备

如果您装了docker和docker-compose，那么下面的命令可以快速部署elasticsearch和head工具：

wget https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/elasticsearch_docker_compose/docker-compose.yml && \
docker-compose up -d

准备完毕，开始操作吧；

DDL创建Kafka表

1. 进入flink目录，启动flink：bin/start-cluster.sh
2. 启动Flink SQL Client：bin/sql-client.sh embedded -l sql_lib
3. 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,
    ts TIMESTAMP(3),
    proctime as PROCTIME(),   -- 处理时间列
    WATERMARK FOR ts as ts - INTERVAL '5' SECOND  -- 在ts上定义watermark，ts成为事件时间列
) WITH (
    'connector.type' = 'kafka',  -- kafka connector
    'connector.version' = 'universal',  -- universal 支持 0.11 以上的版本
    'connector.topic' = 'user_behavior',  -- kafka topic
    'connector.startup-mode' = 'earliest-offset',  -- 从起始 offset 开始读取
    'connector.properties.zookeeper.connect' = '192.168.50.43:2181',  -- zk 地址
    'connector.properties.bootstrap.servers' = '192.168.50.43:9092',  -- broker 地址
    'format.type' = 'json'  -- 数据源格式为 json
);

1. SELECT * FROM user_behavior;

   执行SELECT * FROM user_behavior;看看原始数据，如果消息正常应该和下图类似：

   

窗口统计

1. 下面的SQL是以每十分钟为窗口，统计每个窗口内的总浏览数，TUMBLE_START返回的数据格式是timestamp，这里再调用DATE_FORMAT函数将其格式化成了字符串：

SELECT DATE_FORMAT(TUMBLE_START(ts, INTERVAL '10' MINUTE), 'yyyy-MM-dd hh:mm:ss'), 
DATE_FORMAT(TUMBLE_END(ts, INTERVAL '10' MINUTE), 'yyyy-MM-dd hh:mm:ss'), 
COUNT(*)
FROM user_behavior
WHERE behavior = 'pv'
GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL '10' MINUTE);

1. 得到数据如下所示：

数据写入ElasticSearch

1. 确保elasticsearch已部署好；
2. 执行以下语句即可创建es表，请按照您自己的es信息调整下面的参数：

CREATE TABLE pv_per_minute ( 
    start_time STRING,
    end_time STRING,
    pv_cnt BIGINT
) WITH (
    'connector.type' = 'elasticsearch', -- 类型
    'connector.version' = '6',  -- elasticsearch版本
    'connector.hosts' = 'http://192.168.133.173:9200',  -- elasticsearch地址
    'connector.index' = 'pv_per_minute',  -- 索引名，相当于数据库表名
    'connector.document-type' = 'user_behavior', -- type，相当于数据库库名
    'connector.bulk-flush.max-actions' = '1',  -- 每条数据都刷新
    'format.type' = 'json',  -- 输出数据格式json
    'update-mode' = 'append'
);

1. 执行以下语句，就会将每分钟的pv总数写入es的pv_per_minute索引：

INSERT INTO pv_per_minute
SELECT DATE_FORMAT(TUMBLE_START(ts, INTERVAL '1' MINUTE), 'yyyy-MM-dd hh:mm:ss') AS start_time, 
DATE_FORMAT(TUMBLE_END(ts, INTERVAL '1' MINUTE), 'yyyy-MM-dd hh:mm:ss') AS end_time, 
COUNT(*) AS pv_cnt
FROM user_behavior
WHERE behavior = 'pv'
GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL '1' MINUTE);

1. 用es-head查看，发现数据已成功写入：

   

联表操作

1. 当前user_behavior表的category_id表示商品类目，例如11120表示计算机书籍，61626表示牛仔裤，本次实战的数据集中，这样的类目共有五千多种；
2. 如果我们将这五千多种类目分成6个大类，例如11120属于教育类，61626属于服装类，那么应该有个大类和类目的关系表；
3. 这个大类和类目的关系表在MySQL创建，表名叫category_info，建表语句如下：

CREATE TABLE `category_info`(
   `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
   `parent_id` bigint ,
   `category_id` bigint ,
   PRIMARY KEY ( `id` )
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;

1. 表category_info所有数据来自对原始数据中category_id字段的提取，并且随机将它们划分为6个大类，该表的数据请在我的GitHub下载： https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/files/category_info.sql
2. 请在MySQL上建表category_info，并将上述数据全部写进去；
3. 在Flink SQL Client执行以下语句创建这个维表，mysql信息请按您自己配置调整：

CREATE TABLE category_info (
	parent_id BIGINT, -- 商品大类
    category_id BIGINT  -- 商品详细类目
) WITH (
    'connector.type' = 'jdbc',
    'connector.url' = 'jdbc:mysql://192.168.50.43:3306/flinkdemo',
    'connector.table' = 'category_info',
    'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
    'connector.username' = 'root',
    'connector.password' = '123456',
    'connector.lookup.cache.max-rows' = '5000',
    'connector.lookup.cache.ttl' = '10min'
);

1. 尝试联表查询：

SELECT U.user_id, U.item_id, U.behavior, C.parent_id, C.category_id
FROM user_behavior AS U LEFT JOIN category_info FOR SYSTEM_TIME AS OF U.proctime AS C
ON U.category_id = C.category_id;

1. 如下图，联表查询成功，每条记录都能对应大类：
   
2. 再试试联表统计，每个大类的总浏览量：

SELECT C.parent_id, COUNT(*) AS pv_count
FROM user_behavior AS U LEFT JOIN category_info FOR SYSTEM_TIME AS OF U.proctime AS C
ON U.category_id = C.category_id
WHERE behavior = 'pv'
GROUP BY C.parent_id;

1. 如下图，数据是动态更新的：
   
2. 执行以下语句，可以在统计时将大类ID转成中文名：

SELECT CASE C.parent_id
    WHEN 1 THEN '服饰鞋包'
    WHEN 2 THEN '家装家饰'
    WHEN 3 THEN '家电'
    WHEN 4 THEN '美妆'
    WHEN 5 THEN '母婴'
    WHEN 6 THEN '3C数码'
    ELSE '其他'
  END AS category_name,
COUNT(*) AS pv_count
FROM user_behavior AS U LEFT JOIN category_info FOR SYSTEM_TIME AS OF U.proctime AS C
ON U.category_id = C.category_id
WHERE behavior = 'pv'
GROUP BY C.parent_id;

1. 效果如下图：

至此，我们借助Flink SQL Client体验了Flink SQL丰富的功能，如果您也在学习Flink SQL，希望本文能给您一些参考；

欢迎关注公众号：程序员欣宸