FlinkSQL基本概念、时间属性和窗口

一、需要引入的依赖

flink版本是1.13.3

<dependency>
 <groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-api-java-bridge_${scala.binary.version}</artifactId>
 <version>${flink.version}</version>
</dependency>

如果希望在本地的集成开发环境（IDE）里运行 Table API 和 SQL，还需要引入以下依赖：

<dependency>
 <groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-planner-blink_${scala.binary.version}</artifactId>
 <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
 <groupId>org.apache.flink</groupId>
 <artifactId>flink-streaming-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
 <version>${flink.version}</version>
</dependency>

如果想实现自定义的数据格式来做序列化，可以引入下面的依赖：

<dependency>
 <groupId>org.apache.flink</groupId>
 <artifactId>flink-table-common</artifactId>
 <version>${flink.version}</version>
</dependency>

二、基本概念

2.1 程序编写流程

​ 程序的整体处理流程与 DataStream API 非常相似，也可以分为读取数据源（Source）、转换（Transform）、输出数据（Sink）三部分；只不过这里的输入输出操作不需要额外定义，只需要将用于输入和输出的表定义出来，然后进行转换查询就可以了。

// 创建表环境
TableEnvironment tableEnv = ...;
// 创建输入表，连接外部系统读取数据
tableEnv.executeSql("CREATE TEMPORARY TABLE inputTable ... WITH ( 'connector' 
= ... )");
// 注册一个表，连接到外部系统，用于输出
tableEnv.executeSql("CREATE TEMPORARY TABLE outputTable ... WITH ( 'connector' 
= ... )");
// 执行 SQL 把查询的结果写入到新的表中
Table table1 = tableEnv.executeSql("insert into outputTable SELECT ... FROM inputTable... ");

2.2 创建表环境

​ 对于 Flink 这样的流处理框架来说，数据流和表在结构上还是有所区别的。所以使用 Table API 和 SQL 需要一个特别的运行时环境，这就是所谓的“表环境”（TableEnvironment）。它主要负责：

​ （1）注册 Catalog 和表；

​ （2）执行 SQL 查询；

​ （3）注册用户自定义函数（UDF）；

​ （4）DataStream 和表之间的转换。

​ 这里的 Catalog 就是“目录”，与标准 SQL 中的概念是一致的，主要用来管理所有数据库（database）和表（table）的元数据（metadata）。通过 Catalog 可以方便地对数据库和表进行查询的管理，所以可以认为我们所定义的表都会“挂靠”在某个目录下，这样就可以快速检索。在表环境中可以由用户自定义 Catalog，并在其中注册表和自定义函数（UDF）。默认的 Catalog就叫作 default_catalog。

​ 每个表和 SQL 的执行，都必须绑定在一个表环境（TableEnvironment）中。TableEnvironment是 Table API 中提供的基本接口类，可以通过调用静态的 create()方法来创建一个表环境实例。方法需要传入一个环境的配置参数 EnvironmentSettings，它可以指定当前表环境的执行模式和计划器（planner）。执行模式有批处理和流处理两种选择，默认是流处理模式；计划器默认使用 blink planner。

EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
 .newInstance()
 .inStreamingMode() // 使用流处理模式
 .build();
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);

对于流处理场景，其实默认配置就完全够用了。所以我们也可以用另一种更加简单的方式来创建表环境：

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

2.3 创建表

​ 表（Table）是我们非常熟悉的一个概念，它是关系型数据库中数据存储的基本形式，也是 SQL 执行的基本对象。Flink 中的表概念也并不特殊，是由多个“行”数据构成的，每个行（Row）又可以有定义好的多个列（Column）字段；整体来看，表就是固定类型的数据组成的二维矩阵。

​ 为了方便地查询表，表环境中会维护一个目录（Catalog）和表的对应关系。所以表都是通过 Catalog 来进行注册创建的。表在环境中有一个唯一的 ID，由三部分组成：目录（catalog）名，数据库（database）名，以及表名。在默认情况下，目录名为 default_catalog，数据库名为default_database。所以如果我们直接创建一个叫作 MyTable 的表，它的 ID 就是：default_catalog.default_database.MyTable具体创建表的方式，有通过连接器（connector）和虚拟表（virtual tables）两种。

2.3.1 连接器表（Connector Tables）

​ 最直观的创建表的方式，就是通过连接器（connector）连接到一个外部系统，然后定义出对应的表结构。例如我们可以连接到 Kafka 或者文件系统，将存储在这些外部系统的数据以“表”的形式定义出来，这样对表的读写就可以通过连接器转换成对外部系统的读写了。当我们在表环境中读取这张表，连接器就会从外部系统读取数据并进行转换；而当我们向这张表写入数据，连接器就会将数据输出（Sink）到外部系统中。

​ 在代码中，我们可以调用表环境的 executeSql()方法，可以传入一个 DDL 作为参数执行SQL 操作。这里我们传入一个 CREATE 语句进行表的创建，并通过 WITH 关键字指定连接到外部系统的连接器：

tableEnv.executeSql("CREATE [TEMPORARY] TABLE MyTable ... WITH ( 'connector' = ... )");

这里没有定义 Catalog 和 Database ， 所 以 都 是 默 认 的 ， 表 的 完 整 ID 就default_catalog.default_database.MyTable。如果希望使用自定义的目录名和库名，可以在环境中进行设置：

tableEnv.useCatalog("custom_catalog");
tableEnv.useDatabase("custom_database");

2.3.2 虚拟表（Virtual Tables）

​ 在环境中注册之后，我们就可以在 SQL 中直接使用这张表进行查询转换了。

Table newTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM MyTable... ");

​ 如果之后又希望直接使用这个表执行 SQL，我们还需要将这个中间结果表注册到环境中，才能在 SQL 中使用,其实是创建了一个“虚拟表”（Virtual Table）,代码如下：

tableEnv.createTemporaryView("NewTable", newTable);

​ 视图之所以是“虚拟”的，是因为我们并不会直接保存这个表的内容，并没有“实体”；只是在用到这张表的时候，会将它对应的查询语句嵌入到 SQL 中。注册为虚拟表之后，我们就又可以在 SQL 中直接使用 NewTable 进行查询转换了。不难看到，通过虚拟表可以非常方便地让 SQL 分步骤执行得到中间结果，这为代码编写提供了很大的便利。

2.4 表的查询

​ 创建好了表，接下来自然就是对表进行查询转换了。对一个表的查询（Query）操作，就对应着流数据的转换（Transform）处理。

​ Flink 为我们提供了两种查询方式：SQL 和 Table API,这里只叙述SQL。

1. 执行 SQL 进行查询

​ 基于表执行 SQL 语句，是我们最为熟悉的查询方式。Flink 基于 Apache Calcite 来提供对SQL 的支持，Calcite 是一个为不同的计算平台提供标准 SQL 查询的底层工具，很多大数据框架比如 Apache Hive、Apache Kylin 中的 SQL 支持都是通过集成 Calcite 来实现的。

​ 在代码中，我们只要调用表环境的 sqlQuery()方法，传入一个字符串形式的 SQL 查询语句就可以了。执行得到的结果，是一个 Table 对象。

// 创建表环境
TableEnvironment tableEnv = ...; 
// 创建表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE EventTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
// 查询用户 Alice 的点击事件，并提取表中前两个字段
Table aliceVisitTable = tableEnv.sqlQuery(
 "SELECT user, url " +
 "FROM EventTable " +
 "WHERE user = 'Alice' "
 );

​ 目前 Flink 支持标准 SQL 中的绝大部分用法，并提供了丰富的计算函数。这样我们就可以把已有的技术迁移过来，像在 MySQL、Hive 中那样直接通过编写 SQL 实现自己的处理需求，从而大大降低了 Flink 上手的难度。

​ 例如，我们也可以通过 GROUP BY 关键字定义分组聚合，调用 COUNT()、SUM()这样的函数来进行统计计算：

Table urlCountTable = tableEnv.sqlQuery(
 "SELECT user, COUNT(url) " +
 "FROM EventTable " +
 "GROUP BY user "
 );

2.5 把结果输出到外部系统

​ 把查询的结果写入到已经注册的表中，这需要调用表环境的executeSql()方法来执行 DDL，传入的是一个 INSERT 语句：

tableEnv.executeSql("CREATE TABLE EventTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE OutputTable ... WITH ( 'connector' = ... )");

// 将查询结果输出到 OutputTable 中
tableEnv.executeSql (
"INSERT INTO OutputTable " +
 "SELECT user, url " +
 "FROM EventTable " +
 "WHERE user = 'Alice' "
 );

或者查询结果对象调用executeInsert方法

// 注册表，用于输出数据到外部系统
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE OutputTable ... WITH ( 'connector' = ... )");
// 经过查询转换，得到结果表
Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM inputTable... ");
// 将结果表写入已注册的输出表中
result.executeInsert("OutputTable");

三、时间属性和窗口

​ 基于时间的操作（比如时间窗口），需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。在Table API 和 SQL 中，会给表单独提供一个逻辑上的时间字段，专门用来在表处理程序中指示时间。

​ 所以所谓的时间属性（time attributes），其实就是每个表模式结构（schema）的一部分。它可以在创建表的 DDL 里直接定义为一个字段，也可以在 DataStream 转换成表时定义。一旦定义了时间属性，它就可以作为一个普通字段引用，并且可以在基于时间的操作中使用。时间属性的数据类型为 TIMESTAMP，它的行为类似于常规时间戳，可以直接访问并且进行计算。

​ 按照时间语义的不同，我们可以把时间属性的定义分成事件时间（event time）和处理时间（processing time）两种情况。

3.1 事件时间

​ 我们在实际应用中，最常用的就是事件时间。在事件时间语义下，允许表处理程序根据每个数据中包含的时间戳（也就是事件发生的时间）来生成结果。

​ 事件时间语义最大的用途就是处理乱序事件或者延迟事件的场景。我们通过设置水位线（watermark）来表示事件时间的进展，而水位线可以根据数据的最大时间戳设置一个延迟时间。这样即使在出现乱序的情况下，对数据的处理也可以获得正确的结果。

​ 为了处理无序事件，并区分流中的迟到事件。Flink 需要从事件数据中提取时间戳，并生成水位线，用来推进事件时间的进展。事件时间属性可以在创建表 DDL 中定义，也可以在数据流和表的转换中定义。

3.1.1 在创建表的 DDL 中定义

​ 在创建表的 DDL（CREATE TABLE 语句）中，可以增加一个字段，通过 WATERMARK语句来定义事件时间属性。WATERMARK 语句主要用来定义水位线（watermark）的生成表达式，这个表达式会将带有事件时间戳的字段标记为事件时间属性，并在它基础上给出水位线的延迟时间。具体定义方式如下：

CREATE TABLE EventTable(
 user STRING,
 url STRING,
 ts TIMESTAMP(3),
 WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
 ...
);

​ 这里我们把 ts 字段定义为事件时间属性，而且基于 ts 设置了 5 秒的水位线延迟。这里的“5 秒”是以“时间间隔”的形式定义的，格式是 INTERVAL <数值> <时间单位>：

​ 这里的数值必须用单引号引起来，而单位用 SECOND 和 SECONDS 是等效的。

​ Flink 中支持的事件时间属性数据类型必须为 TIMESTAMP 或者 TIMESTAMP_LTZ。这里TIMESTAMP_LTZ 是指带有本地时区信息的时间戳（TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE）；一般情况下如果数据中的时间戳是“年-月-日-时-分-秒”的形式，那就是不带时区信息的，可以将事件时间属性定义为 TIMESTAMP 类型。

​ 而如果原始的时间戳就是一个长整型的毫秒数，这时就需要另外定义一个字段来表示事件时间属性，类型定义为 TIMESTAMP_LTZ 会更方便：

CREATE TABLE events (
 user STRING,
 url STRING,
 ts BIGINT,
 ts_ltz AS TO_TIMESTAMP_LTZ(ts, 3),
 WATERMARK FOR ts_ltz AS time_ltz - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
 ...
);

​ 这里我们另外定义了一个字段 ts_ltz，是把长整型的 ts 转换为 TIMESTAMP_LTZ 得到的；进而使用 WATERMARK 语句将它设为事件时间属性，并设置 5 秒的水位线延迟。

3.1.2 在数据流转换为表时定义

​ 事件时间属性也可以在将 DataStream 转换为表的时候来定义。我们调用 fromDataStream()方法创建表时，可以追加参数来定义表中的字段结构；这时可以给某个字段加上.rowtime() 后缀，就表示将当前字段指定为事件时间属性。这个字段可以是数据中本不存在、额外追加上去的“逻辑字段”，就像之前 DDL 中定义的第二种情况；也可以是本身固有的字段，那么这个字段就会被事件时间属性所覆盖，类型也会被转换为 TIMESTAMP。不论那种方式，时间属性字段中保存的都是事件的时间戳（TIMESTAMP 类型）。

​ 需要注意的是，这种方式只负责指定时间属性，而时间戳的提取和水位线的生成应该之前就在 DataStream 上定义好了。由于 DataStream 中没有时区概念，因此 Flink 会将事件时间属性解析成不带时区的 TIMESTAMP 类型，所有的时间值都被当作 UTC 标准时间。

// 方法一:
// 流中数据类型为二元组 Tuple2，包含两个字段；需要自定义提取时间戳并生成水位线
DataStream<Tuple2<String, String>> stream = 
inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...);
// 声明一个额外的逻辑字段作为事件时间属性
Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user"), $("url"), 
$("ts").rowtime());

// 方法二:
// 流中数据类型为三元组 Tuple3，最后一个字段就是事件时间戳
DataStream<Tuple3<String, String, Long>> stream = 
inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...);
// 不再声明额外字段，直接用最后一个字段作为事件时间属性
Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user"), $("url"), 
$("ts").rowtime());

3.2 处理时间

​ 相比之下处理时间就比较简单了，它就是我们的系统时间，使用时不需要提取时间戳（timestamp）和生成水位线（watermark）。因此在定义处理时间属性时，必须要额外声明一个字段，专门用来保存当前的处理时间。

​ 类似地，处理时间属性的定义也有两种方式：创建表 DDL 中定义，或者在数据流转换成表时定义

3.2.1 在创建表的 DDL 中定义

​ 在创建表的 DDL（CREATE TABLE 语句）中，可以增加一个额外的字段，通过调用系统内置的 PROCTIME()函数来指定当前的处理时间属性，返回的类型是 TIMESTAMP_LTZ。

CREATE TABLE EventTable(
 user STRING,
 url STRING,
 ts AS PROCTIME()
) WITH (
 ...
);

​ 这里的时间属性，其实是以“计算列”（computed column）的形式定义出来的。所谓的计算列是 Flink SQL 中引入的特殊概念，可以用一个 AS 语句来在表中产生数据中不存在的列，并且可以利用原有的列、各种运算符及内置函数。在前面事件时间属性的定义中，将 ts 字段转换成 TIMESTAMP_LTZ 类型的 ts_ltz，也是计算列的定义方式。这一点类似于clickhouse的语法。

3.2.2 在数据流转换为表时定义

​ 处 理 时 间 属 性 同 样 可 以 在 将 DataStream 转 换 为 表 的 时 候 来 定 义 。 我 们 调 用fromDataStream()方法创建表时，可以用.proctime()后缀来指定处理时间属性字段。由于处理时间是系统时间，原始数据中并没有这个字段，所以处理时间属性一定不能定义在一个已有字段上，只能定义在表结构所有字段的最后，作为额外的逻辑字段出现。

DataStream<Tuple2<String, String>> stream = ...;

// 声明一个额外的字段作为处理时间属性字段
Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user"), $("url"), 
$("ts").proctime());

3.3 窗口（Window）

​ 有了时间属性，接下来就可以定义窗口进行计算了。我们知道，窗口可以将无界流切割成大小有限的“桶”（bucket）来做计算，通过截取有限数据集来处理无限的流数据。在 DataStream API 中提供了对不同类型的窗口进行定义和处理的接口，而在 Table API 和 SQL 中，类似的功能也都可以实现。

3.3.1 分组窗口（Group Window，老版本）

​ 在 Flink 1.12 之前的版本中，Table API 和 SQL 提供了一组“分组窗口”（Group Window）函数，常用的时间窗口如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口都有对应的实现；具体在 SQL 中就是调用 TUMBLE()、HOP()、SESSION()，传入时间属性字段、窗口大小等参数就可以了。以滚动窗口为例：

TUMBLE(ts, INTERVAL '1' HOUR)

这里的 ts 是定义好的时间属性字段，窗口大小用“时间间隔”INTERVAL 来定义。

在进行窗口计算时，分组窗口是将窗口本身当作一个字段对数据进行分组的，可以对组内的数据进行聚合。基本使用方式如下：

Table result = tableEnv.sqlQuery(
 "SELECT " +
 "user, " +
"TUMBLE_END(ts, INTERVAL '1' HOUR) as endT, " +
 "COUNT(url) AS cnt " +
 "FROM EventTable " +
 "GROUP BY " + // 使用窗口和用户名进行分组
 "user, " +
 "TUMBLE(ts, INTERVAL '1' HOUR)" // 定义 1 小时滚动窗口
 );

​ 这里定义了 1 小时的滚动窗口，将窗口和用户 user 一起作为分组的字段。用聚合函数COUNT()对分组数据的个数进行了聚合统计，并将结果字段重命名为cnt；用TUPMBLE_END()函数获取滚动窗口的结束时间，重命名为 endT 提取出来。分组窗口的功能比较有限，只支持窗口聚合，所以目前已经处于弃用（deprecated）的状态。

3.3.2 窗口表值函数（Windowing TVFs，新版本）

​ 从 1.13 版本开始，Flink 开始使用窗口表值函数（Windowing table-valued functions，Windowing TVFs）来定义窗口。窗口表值函数是 Flink 定义的多态表函数（PTF），可以将表进行扩展后返回。

目前 Flink 提供了以下几个窗口 TVF：

​ 滚动窗口（Tumbling Windows）；

​ 滑动窗口（Hop Windows，跳跃窗口）；

​ 累积窗口（Cumulate Windows）；

​ 会话窗口（Session Windows，目前尚未完全支持）。

​ 窗口表值函数可以完全替代传统的分组窗口函数。窗口 TVF 更符合 SQL 标准，性能得到了优化，拥有更强大的功能；可以支持基于窗口的复杂计算，例如窗口 Top-N、窗口联结（window join）等等。当然，目前窗口 TVF 的功能还不完善，会话窗口和很多高级功能还不支持，不过正在快速地更新完善。可以预见在未来的版本中，窗口 TVF 将越来越强大，将会是窗口处理的唯一入口。

​ 在窗口 TVF 的返回值中，除去原始表中的所有列，还增加了用来描述窗口的额外 3 个列：“窗口起始点”（window_start）、“窗口结束点”（window_end）、“窗口时间”（window_time）。起始点和结束点比较好理解，这里的“窗口时间”指的是窗口中的时间属性，它的值等于window_end - 1ms，所以相当于是窗口中能够包含数据的最大时间戳。

​ 在 SQL 中的声明方式，与以前的分组窗口是类似的，直接调用 TUMBLE()、HOP()、CUMULATE()就可以实现滚动、滑动和累积窗口，不过传入的参数会有所不同。

滚动窗口（TUMBLE）

​ 滚动窗口在 SQL 中的概念与 DataStream API 中的定义完全一样，是长度固定、时间对齐、无重叠的窗口，一般用于周期性的统计计算。

​ 在 SQL 中通过调用 TUMBLE()函数就可以声明一个滚动窗口，只有一个核心参数就是窗口大小（size）。在 SQL 中不考虑计数窗口，所以滚动窗口就是滚动时间窗口，参数中还需要将当前的时间属性字段传入；另外，窗口 TVF 本质上是表函数，可以对表进行扩展，所以还应该把当前查询的表作为参数整体传入。具体声明如下：

TUMBLE(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '1' HOUR)

​ 这里基于时间字段 ts，对表 EventTable 中的数据开了大小为 1 小时的滚动窗口。窗口会将表中的每一行数据，按照它们 ts 的值分配到一个指定的窗口中。

滑动窗口（HOP）

​ 滑动窗口的使用与滚动窗口类似，可以通过设置滑动步长来控制统计输出的频率。在 SQL中通过调用 HOP()来声明滑动窗口；除了也要传入表名、时间属性外，还需要传入窗口大小（size）和滑动步长（slide）两个参数。

HOP(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '5' MINUTES, INTERVAL '1' HOURS));

​ 这里我们基于时间属性 ts，在表 EventTable 上创建了大小为 1 小时的滑动窗口，每 5 分钟滑动一次。需要注意的是，紧跟在时间属性字段后面的第三个参数是步长（slide），第四个参数才是窗口大小（size）

累积窗口（CUMULATE）

​ 滚动窗口和滑动窗口，可以用来计算大多数周期性的统计指标。不过在实际应用中还会遇到这样一类需求：我们的统计周期可能较长，因此希望中间每隔一段时间就输出一次当前的统计值；与滑动窗口不同的是，在一个统计周期内，我们会多次输出统计值，它们应该是不断叠加累积的。

​ 例如，我们按天来统计网站的 PV（Page View，页面浏览量），如果用 1 天的滚动窗口，那需要到每天 24 点才会计算一次，输出频率太低；如果用滑动窗口，计算频率可以更高，但统计的就变成了“过去 24 小时的 PV”。所以我们真正希望的是，还是按照自然日统计每天的PV，不过需要每隔 1 小时就输出一次当天到目前为止的 PV 值。这种特殊的窗口就叫作“累积窗口”（Cumulate Window）。

​ 累积窗口是窗口 TVF 中新增的窗口功能，它会在一定的统计周期内进行累积计算。累积窗口中有两个核心的参数：最大窗口长度（max window size）和累积步长（step）。所谓的最大窗口长度其实就是我们所说的“统计周期”，最终目的就是统计这段时间内的数据。如图 11-8所示，开始时，创建的第一个窗口大小就是步长 step；之后的每个窗口都会在之前的基础上再扩展 step 的长度，直到达到最大窗口长度。在 SQL 中可以用 CUMULATE()函数来定义，具体如下：

CUMULATE(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '1' HOURS, INTERVAL '1' DAYS))

​ 这里我们基于时间属性 ts，在表 EventTable 上定义了一个统计周期为 1 天、累积步长为 1小时的累积窗口。注意第三个参数为步长 step，第四个参数则是最大窗口长度。

​ 上面所有的语句只是定义了窗口，类似于 DataStream API 中的窗口分配器；在 SQL 中窗口的完整调用，还需要配合聚合操作和其它操作。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-440372.html

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