背景

SQL，Structured Query Language:结构化查询语言，作为一个通用、流行的查询语言，不仅仅是在传统的数据库，在大数据领域也变得越来越流行，hive、spark、kafka、flink等大数据组件都支持sql的查询，使用sql可以让一些不懂这些组件原理的人，轻松的来操作，大大的降低了使用的门槛，今天我们先来简单的讲讲在flink的流处理中如何使用sql.

实例讲解

构造StreamTableEnvironment对象

在flink的流处理中，要使用sql，需要首先构造一个StreamTableEnvironment对象，方法比较简单。

sql中用到的catalog、table、function等都需要注册到StreamTableEnvironment才能使用。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

注册table

接下来要将相应的表的信息注册到StreamTableEnvironment对象中，有以下几种方式可以选择. 以下的代码是基于flink 1.10.0版本进行讲解的，各个版本略有不同。

使用Tuple


  //使用flink的二元组，这个时候需要自定义字段名称
  Tuple2<String,Integer> tuple2 = Tuple2.of("jack", 10);
  //构造一个Tuple的DataStream
  DataStream<Tuple2<String,Integer>> tupleStream = env.fromElements(tuple2);
//  注册到StreamTableEnvironment，并且指定对应的字段名
  tableEnv.createTemporaryView("usersTuple", tupleStream, "name,age");
  //执行一个sql 查询. 然后返回一个table对象
  Table table = tableEnv.sqlQuery("select name,age from usersTuple");
//  将table对象转成flink的DataStream，以便后续操作，我们这里将其输出
  tableEnv.toAppendStream(table, Row.class).print();

具体的详尽的内容请参考代码中的注释.

使用Row

flink中提供的元组Tuple是有限制的，最多到Tuple25，所以如果我们有更多的字段，可以选择使用flink中的Row对象.


 //使用Row
  Row row = new Row(2);
  row.setField(0, "zhangsan");
  row.setField(1, 20);
  DataStream<Row> rowDataStream = env.fromElements(row);
  tableEnv.createTemporaryView("usersRow", rowDataStream, "name,age");
  Table tableRow = tableEnv.sqlQuery("select name,age from usersRow");
  tableEnv.toAppendStream(tableRow, Row.class).print();

使用java的Pojo类

首先定一个pojo类


 public static class User{
  private String name;
  private int age;

  public String getName(){
   return name;
  }

  public void setName(String name){
   this.name = name;
  }

  public int getAge(){
   return age;
  }

  public void setAge(int age){
   this.age = age;
  }
 }

定义这个pojo类是要符合flink的序列化规则，是有一定要求的，具体的可以参考【1】：

该类是public类型并且没有非静态内部类
该类拥有公有的无参构造器
类（以及所有超类）中的所有非静态、非 transient 字段都是公有的（非 final 的）；或者遵循 Java bean 规则，字段是private的，但是具有public类型的 getter 和 setter 方法


User user = new User();
  user.setName("Tom");
  user.setAge(20);
  DataStream<User> userDataStream = env.fromElements(user);
  tableEnv.createTemporaryView("usersPojo", userDataStream);
  Table tablePojo = tableEnv.sqlQuery("select name,age from usersPojo");
  tableEnv.toAppendStream(tablePojo, Row.class).print();

如果使用的是java pojo类型的DataStream，就不用声明字段名称了，flink会自动解析pojo类中的字段名称和类型来作为table的字段和类型。

使用外部存储


  //连接外部系统，比如文件，kafka等
  Schema schema = new Schema()
    .field("name", DataTypes.STRING())
    .field("age", DataTypes.INT());
  tableEnv.connect(new FileSystem().path("...."))
          .withFormat(new Csv())
          .withSchema(schema)
          .createTemporaryTable("usersFile");
  Table tableFile = tableEnv.sqlQuery("select name,age from usersFile");
  tableEnv.toAppendStream(tableFile, Row.class).print();

使用外部存储的时候需要指定以下对象：

tableEnv.connect(ConnectorDescriptor ...) 指定连接符，目前flink支持Elasticsearch、hbase、kafka、filesystem这几类
withFormat(FormatDescriptor format) 这个就是指定我们从上述数据源读取的数据的格式，比如json、csv、parquet等等
.withSchema(Schema schema) 给我们的table定义一个schema，也就是字段的名称和类型，用于sql查询
.createTemporaryTable("usersFile") 给表起一个名字，并且注册到StreamTableEnvironment中

其实还有一些其他的注册方法，但是已经标记为过期了，我们这里就不讲解了。

参考资料： [1].https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/dev/types_serialization.html

完整代码请参考 https://github.com/zhangjun0x01/bigdata-examples/blob/master/flink/src/main/java/sql/SqlFirst.java

​flink实战-flink streaming sql 初体验

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