Flink SQL 语法篇（二）

  • 1.WITH 子句
  • 2.SELECT & WHERE 子句
  • 3.SELECT DISTINCT 子句

1.WITH 子句

应用场景（支持 Batch / Streaming）：With 语句和离线 Hive SQL With 语句一样的，语法糖 +1，使用它可以让你的代码逻辑更加清晰。

-- 语法糖 +1WITH orders_with_total AS (SELECT order_id, price + tax AS totalFROM Orders)SELECT order_id, SUM(total)FROM orders_with_totalGROUP BY order_id;

2.SELECT & WHERE 子句

应用场景（支持 Batch / Streaming）：SELECT & WHERE 语句和离线 Hive SQL 语句一样的，常用作 ETL，过滤，字段清洗标准化。

INSERT INTO target_tableSELECT * FROM OrdersINSERT INTO target_tableSELECT order_id, price + tax FROM OrdersINSERT INTO target_table-- 自定义 Source 的数据SELECT order_id, price FROM (VALUES (1, 2.0), (2, 3.1))AS t (order_id, price)INSERT INTO target_tableSELECT price + tax FROM Orders WHERE id = 10-- 使用 UDF 做字段标准化处理INSERT INTO target_tableSELECT PRETTY_PRINT(order_id) FROM Orders-- 过滤条件Where id > 3

其实理解一个 SQL 最后生成的任务是怎样执行的，最好的方式就是理解其语义。

以下面的 SQL 为例，我们来介绍下其在离线中和在实时中执行的区别，对比学习一下，大家就比较清楚了。

INSERT INTO target_tableSELECT PRETTY_PRINT(order_id) FROM OrdersWhere id > 3

这个 SQL 对应的实时任务，假设 Orders 为 Kafka，target_table 也为 Kafka，在执行时，会生成三个算子：

  • 数据源算子（From Order）：连接到 Kafka topic，数据源算子一直运行，实时的从 Orders Kafka 中一条一条的读取数据，然后一条一条发送给下游的 过滤和字段标准化算子。
  • 过滤和字段标准化算子（Where id > 3 和 PRETTY_PRINT(order_id)）：接收到上游算子发的一条一条的数据，然后判断 id > 3 ?，将判断结果为 true 的数据执行 PRETTY_PRINT UDF 后，一条一条将计算结果数据发给下游 数据汇算子。
  • 数据汇算子（INSERT INTO target_table）：接收到上游发的一条一条的数据，写入到 target_table Kafka 中。

可以看到这个实时任务的所有算子是以一种 Pipeline 模式运行的，所有的算子在同一时刻都是处于 running 状态的，24 小时一直在运行，实时任务中也没有离线中常见的分区概念。

⭐ 关于看如何看一段 Flink SQL 最终的执行计划：最好的方法就如上图，看 Flink Web UI 的算子图，算子图上详细的标记清楚了每一个算子做的事情。

以上图来说，我们可以看到主要有三个算子：

  • Source 算子。Source: TableSourceScan(table=[[default_catalog, default_database, Orders]], fields=[order_id, name]) -> Calc(select=[order_id, name, CAST(CURRENT_TIMESTAMP()) AS row_time]) -> WatermarkAssigner(rowtime=[row_time], watermark=[(row_time – 5000:INTERVAL SECOND)])
    • 其中 Source 表名称为 table=[[default_catalog, default_database, Orders]。
    • 字段为 select=[order_id, name, CAST(CURRENT_TIMESTAMP()) AS row_time]。
    • Watermark 策略为 rowtime=[row_time], watermark=[(row_time - 5000:INTERVAL SECOND)]。
  • 过滤算子。Calc(select=[order_id, name, row_time], where=[(order_id > 3)]) -> NotNullEnforcer(fields=[order_id])
    • 其中过滤条件为 where=[(order_id > 3)]。
    • 结果字段为 select=[order_id, name, row_time]。
  • Sink 算子。Sink: Sink(table=[default_catalog.default_database.target_table], fields=[order_id, name, row_time])
    • 其中最终产出的表名称为 table=[default_catalog.default_database.target_table]。
    • 表字段为 fields=[order_id, name, row_time]。

可以看到 Flink SQL 具体执行了哪些操作是非常详细的标记在算子图上。所以小伙伴萌一定要学会看算子图，这是掌握 Debug、调优前最基础的一个技巧。

那么如果这个 SQL 放在 Hive 中执行时，假设其中 Orders 为 Hive 表，target_table 也为 Hive 表，其也会生成三个类似的算子（虽然实际可能会被优化为一个算子，这里为了方便对比，划分为三个进行介绍），离线和实时任务的执行方式完全不同：

  • 数据源算子（From Order）：数据源从 Orders Hive 表（通常都是读一天、一小时的分区数据）中一次性读取所有的数据，然后将读到的数据全部发给下游 过滤和字段标准化算子，然后 数据源算子 就运行结束了，释放资源了。
  • 过滤和字段标准化算子（Where id > 3 和 PRETTY_PRINT(order_id)）：接收到上游算子的所有数据，然后遍历所有数据判断 id > 3 " />数据汇算子，然后 过滤和字段标准化算子 就运行结束了，释放资源了
  • 数据汇算子（INSERT INTO target_table）：接收到上游的所有数据，将所有数据都写到 target_table Hive 表中，然后整个任务就运行结束了，整个任务的资源也就都释放了

可以看到离线任务的算子是分阶段（Stage）进行运行的，每一个 Stage 运行结束之后，然后下一个 Stage 开始运行，全部的 Stage 运行完成之后，这个离线任务就跑结束了。

注意：很多小伙伴都是之前做过离线数仓的，熟悉了离线的分区、计算任务定时调度运行这两个概念，所以在最初接触 Flink SQL 时，会以为 Flink SQL 实时任务也会存在这两个概念，这里博主做一下解释：

  • 分区概念：离线由于能力限制问题，通常都是进行一批一批的数据计算，每一批数据的数据量都是有限的集合，这一批一批的数据自然的划分方式就是时间，比如按小时、天进行划分分区。但是 在实时任务中，是没有分区的概念的，实时任务的上游、下游都是无限的数据流。
  • 计算任务定时调度概念：同上，离线就是由于计算能力限制，数据要一批一批算，一批一批输入、产出，所以要按照小时、天定时的调度和计算。但是 在实时任务中，是没有定时调度的概念的，实时任务一旦运行起来就是 24 小时不间断，不间断的处理上游无限的数据，不简单的产出数据给到下游。

3.SELECT DISTINCT 子句

应用场景（支持 Batch / Streaming）：语句和离线 Hive SQL SELECT DISTINCT 语句一样的，用作根据 key 进行数据去重。

INSERT into target_tableSELECT DISTINCT id FROM Orders

也是拿离线和实时做对比。

这个 SQL 对应的实时任务，假设 Orders 为 kafka，target_table 也为 Kafka，在执行时，会生成三个算子：

  • 数据源算子（From Order）：连接到 Kafka topic，数据源算子一直运行，实时的从 Orders Kafka 中一条一条的读取数据，然后一条一条发送给下游的 去重算子。
  • 去重算子（DISTINCT id）：接收到上游算子发的一条一条的数据，然后判断这个 id 之前是否已经来过了，判断方式就是使用 Flink 中的 state 状态，如果状态中已经有这个 id 了，则说明已经来过了，不往下游算子发，如果状态中没有这个 id，则说明没来过，则往下游算子发，也是一条一条发给下游 数据汇算子。
  • 数据汇算子（INSERT INTO target_table）：接收到上游发的一条一条的数据，写入到 target_table Kafka 中。


对于实时任务，计算时的状态可能会无限增长。状态大小取决于不同 key（上述案例为 id 字段）的数量。为了防止状态无限变大，我们可以设置状态的 TTL。但是这可能会影响查询结果的正确性，比如某个 key 的数据过期从状态中删除了，那么下次再来这么一个 key，由于在状态中找不到，就又会输出一遍。

那么如果这个 SQL 放在 Hive 中执行时，假设其中 Orders 为 Hive 表，target_table 也为 Hive 表，其也会生成三个相同的算子（虽然可能会被优化为一个算子，这里为了方便对比，划分为三个进行介绍），但是其和实时任务的执行方式完全不同：

  • 数据源算子（From Order）：数据源从 Orders Hive 表（通常都有天、小时分区限制）中一次性读取所有的数据，然后将读到的数据全部发给下游 去重算子，然后 数据源算子 就运行结束了，释放资源了。
  • 去重算子（DISTINCT id）：接收到上游算子的所有数据，然后遍历所有数据进行去重，将去重完的所有结果数据发给下游 数据汇算子，然后 去重算子 就运行结束了，释放资源了。
  • 数据汇算子（INSERT INTO target_table）：接收到上游的所有数据，将所有数据都写到 target_table Hive 中，然后整个任务就运行结束了，整个任务的资源也就都释放了。