Flink1.10中SQL、HiveCatalog与事件时间整合的示例分析

这篇文章将为大家详细讲解有关Flink 1.10中SQL、HiveCatalog与事件时间整合的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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Flink 1.10 与 1.9 相比又是个创新版本，在我们感兴趣的很多方面都有改进，特别是 Flink SQL。本文用根据埋点日志计算 PV、UV 的简单示例来体验 Flink 1.10 的两个重要新特性：

一是 SQL DDL 对事件时间的支持；
二是 Hive Metastore 作为 Flink 的元数据存储（即 HiveCatalog）。

这两点将会为我们构建实时数仓提供很大的便利。

添加依赖项

示例采用 Hive 版本为 1.1.0，Kafka 版本为 0.11.0.2。

要使 Flink 与 Hive 集成以使用 HiveCatalog，需要先将以下 JAR 包放在 ${FLINK_HOME}/lib 目录下。

flink-connector-hive_2.11-1.10.0.jar
flink-shaded-hadoop-2-uber-2.6.5-8.0.jar
hive-metastore-1.1.0.jar
hive-exec-1.1.0.jar
libfb303-0.9.2.jar

后三个 JAR 包都是 Hive 自带的，可以在 ${HIVE_HOME}/lib 目录下找到。前两个可以通过阿里云 Maven 搜索 GAV 找到并手动下载（groupId 都是org.apache.flink）。

再在 pom.xml 内添加相关的 Maven 依赖。

Maven 下载：
https://maven.aliyun.com/mvn/search

   
     
   
   
       2.11    1.10.0    1.1.0  
            org.apache.flink      flink-table-api-scala_${scala.bin.version}      ${flink.version}              org.apache.flink      flink-table-api-scala-bridge_${scala.bin.version}      ${flink.version}              org.apache.flink      flink-table-planner-blink_${scala.bin.version}      ${flink.version}              org.apache.flink      flink-sql-connector-kafka-0.11_${scala.bin.version}      ${flink.version}              org.apache.flink      flink-connector-hive_${scala.bin.version}      ${flink.version}              org.apache.flink      flink-json      ${flink.version}              org.apache.hive      hive-exec      ${hive.version}      
   
     
   
   
  
     
    
    

   
     
   
   
  
最后，找到 Hive 的配置文件 hive-site.xml，准备工作就完成了。

注册 HiveCatalog、创建数据库

不多废话了，直接上代码，简洁易懂。

   
     
   
   
   val streamEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment    streamEnv.setParallelism(5)    streamEnv.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
    val tableEnvSettings = EnvironmentSettings.newInstance()        .useBlinkPlanner()        .inStreamingMode()        .build()    val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(streamEnv, tableEnvSettings)
    val catalog = new HiveCatalog(      "rtdw",                   // catalog name      "default",                // default database      "/Users/lmagic/develop",  // Hive config (hive-site.xml) directory      "1.1.0"                   // Hive version    )    tableEnv.registerCatalog("rtdw", catalog)    tableEnv.useCatalog("rtdw")
    val createDbSql = "CREATE DATABASE IF NOT EXISTS rtdw.ods"    tableEnv.sqlUpdate(createDbSql)

创建 Kafka 流表并指定事件时间

我们的埋点日志存储在指定的 Kafka topic 里，为 JSON 格式，简化版 schema 大致如下。

   
     
   
   
   

   
     
   
   
  
"eventType": "clickBuyNow",    "userId": "97470180",    "shareUserId": "",    "platform": "xyz",    "columnType": "merchDetail",    "merchandiseId": "12727495",    "fromType": "wxapp",    "siteId": "20392",    "categoryId": "",    "ts": 1585136092541

其中 ts 字段就是埋点事件的时间戳（毫秒）。在 Flink 1.9 时代，用 CREATE TABLE 语句创建流表时是无法指定事件时间的，只能默认用处理时间。而在 Flink 1.10 下，可以这样写。

   
     
   
   
   CREATE TABLE rtdw.ods.streaming_user_active_log (  eventType STRING COMMENT '...',  userId STRING,  shareUserId STRING,  platform STRING,  columnType STRING,  merchandiseId STRING,  fromType STRING,  siteId STRING,  categoryId STRING,  ts BIGINT,  procTime AS PROCTIME(), -- 处理时间  eventTime AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(ts / 1000, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')), -- 事件时间  WATERMARK FOR eventTime AS eventTime - INTERVAL '10' SECOND -- 水印) WITH (  'connector.type' = 'kafka',  'connector.version' = '0.11',  'connector.topic' = 'ng_log_par_extracted',  'connector.startup-mode' = 'latest-offset', -- 指定起始offset位置  'connector.properties.zookeeper.connect' = 'zk109:2181,zk110:2181,zk111:2181',  'connector.properties.bootstrap.servers' = 'kafka112:9092,kafka113:9092,kafka114:9092',  'connector.properties.group.id' = 'rtdw_group_test_1',  'format.type' = 'json',  'format.derive-schema' = 'true', -- 由表schema自动推导解析JSON  'update-mode' = 'append')

Flink SQL 引入了计算列（computed column）的概念，其语法为 column_name AS computed_column_expression，它的作用是在表中产生数据源 schema 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。比如在以上 SQL 语句中，就利用内置的 PROCTIME() 函数生成了处理时间列，并利用原有的 ts 字段与 FROM_UNIXTIME()、TO_TIMESTAMP() 两个时间转换函数生成了事件时间列。

为什么 ts 字段不能直接用作事件时间呢？因为 Flink SQL 规定时间特征必须是 TIMESTAMP(3) 类型，即形如"yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ"格式的字符串，Unix 时间戳自然是不行的，所以要先转换一波。

既然有了事件时间，那么自然要有水印。Flink SQL 引入了 WATERMARK FOR rowtime_column_name AS watermark_strategy_expression 的语法来产生水印，有以下两种通用的做法：

单调不减水印（对应 DataStream API 的 AscendingTimestampExtractor）

   
     
   
   
   WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '0.001' SECOND

有界乱序水印（对应 DataStream API 的 BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor）

WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL 'n' TIME_UNIT

上文的 SQL 语句中就是设定了 10 秒的乱序区间。如果看官对水印、AscendingTimestampExtractor 和 BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor 不熟的话，可以参见之前的这篇，就能理解为什么会是这样的语法了。

https://www.jianshu.com/p/c612e95a5028

下面来正式建表。

    val createTableSql =      """        |上文的SQL语句        |......      """.stripMargin    tableEnv.sqlUpdate(createTableSql)

执行完毕后，我们还可以去到 Hive 执行 DESCRIBE FORMATTED ods.streaming_user_active_log 语句，能够发现该表并没有事实上的列，而所有属性（包括 schema、connector、format 等等）都作为元数据记录在了 Hive Metastore 中。

Flink SQL 创建的表都会带有一个标记属性 is_generic=true，图中未示出。

开窗计算 PV、UV

用30秒的滚动窗口，按事件类型来分组，查询语句如下。

   
     
   
   
   SELECT eventType,TUMBLE_START(eventTime, INTERVAL '30' SECOND) AS windowStart,TUMBLE_END(eventTime, INTERVAL '30' SECOND) AS windowEnd,COUNT(userId) AS pv,COUNT(DISTINCT userId) AS uvFROM rtdw.ods.streaming_user_active_logWHERE platform = 'xyz'GROUP BY eventType, TUMBLE(eventTime, INTERVAL '30' SECOND)

关于窗口在 SQL 里的表达方式请参见官方文档。1.10 版本 SQL 的官方文档写的还是比较可以的。

SQL 文档：
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/sql/queries.html#group-windows

懒得再输出到一个结果表了，直接转换成流打到屏幕上。

    val queryActiveSql =      """        |......        |......      """.stripMargin    val result = tableEnv.sqlQuery(queryActiveSql)
    result        .toAppendStream[Row]        .print()        .setParallelism(1)

关于“Flink 1.10中SQL、HiveCatalog与事件时间整合的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

本文标题：Flink1.10中SQL、HiveCatalog与事件时间整合的示例分析
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Flink1.10中SQL、HiveCatalog与事件时间整合的示例分析

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