Flink 1.10.0 于近期刚发布，释放了许多令人激动的新特性。尤其是 Flink SQL 模块，发展速度非常快，因此本文特意从实践的角度出发，带领大家一起探索使用 Flink SQL 如何快速构建流式应用。

本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana，使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用。本文所有的实战演练都将在 Flink SQL CLI 上执行，全程只涉及 SQL 纯文本，无需一行 Java/Scala 代码，无需安装 IDE。本实战演练的最终效果图：

准备

一台装有 Docker 和 Java8 的 Linux 或 MacOS 计算机。

使用 Docker Compose 启动容器

本实战演示所依赖的组件全都编排到了容器中，因此可以通过 docker-compose 一键启动。你可以通过 wget 命令自动下载该 docker-compose.yml 文件，也可以手动下载。

mkdir flink-demo; cd flink-demo;

wget https://raw.githubusercontent.com/wuchong/flink-sql-demo/master/docker-compose.yml

该 Docker Compose 中包含的容器有：

• DataGen: 数据生成器。容器启动后会自动开始生成用户行为数据，并发送到 Kafka 集群中。默认每秒生成 1000 条数据，持续生成约 3 小时。也可以更改 docker-compose.yml 中 datagen 的 speedup 参数来调整生成速率（重启 docker compose 才能生效）。
• MySQL: 集成了 MySQL 5.7 ，以及预先创建好了类目表（category），预先填入了子类目与*类目的映射关系，后续作为维表使用。
• Kafka: 主要用作数据源。DataGen 组件会自动将数据灌入这个容器中。
• Zookeeper: Kafka 容器依赖。
• Elasticsearch: 主要存储 Flink SQL 产出的数据。
• Kibana: 可视化 Elasticsearch 中的数据。

在启动容器前，建议修改 Docker 的配置，将资源调整到 4GB 以及 4核。启动所有的容器，只需要在 docker-compose.yml 所在目录下运行如下命令。

docker-compose up -d

该命令会以 detached 模式自动启动 Docker Compose 配置中定义的所有容器。你可以通过 docker ps 来观察上述的五个容器是否正常启动了。 也可以访问 http://localhost:5601/ 来查看 Kibana 是否运行正常。

另外可以通过如下命令停止所有的容器：

docker-compose down

下载安装 Flink 本地集群

我们推荐用户手动下载安装 Flink，而不是通过 Docker 自动启动 Flink。因为这样可以更直观地理解 Flink 的各个组件、依赖、和脚本。

1. 下载 Flink 1.10.0 安装包并解压（解压目录 flink-1.10.0）：https://www.apache.org/dist/flink/flink-1.10.0/flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz
2. 进入 flink-1.10.0 目录：cd flink-1.10.0

3. 通过如下命令下载依赖 jar 包，并拷贝到 lib/ 目录下，也可手动下载和拷贝。因为我们运行时需要依赖各个 connector 实现。

4. -P ./lib/ https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-json/1.10.0/flink-json-1.10.0.jar | \
   wget -P ./lib/ https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-kafka_2.11/1.10.0/flink-sql-connector-kafka_2.11-1.10.0.jar | \
   wget -P ./lib/ https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-elasticsearch7_2.11/1.10.0/flink-sql-connector-elasticsearch7_2.11-1.10.0.jar | \
   wget -P ./lib/ https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-jdbc_2.11/1.10.0/flink-jdbc_2.11-1.10.0.jar | \
   wget -P ./lib/ https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/5.1.48/mysql-connector-java-5.1.48.jar

5. 将 conf/flink-conf.yaml 中的 taskmanager.numberOfTaskSlots 修改成 10，因为我们会同时运行多个任务。
6. 执行 ./bin/start-cluster.sh，启动集群。
   运行成功的话，可以在 http://localhost:8081 访问到 Flink Web UI。并且可以看到可用 Slots 数为 10 个。

1. 执行 bin/sql-client.sh embedded 启动 SQL CLI。便会看到如下的松鼠欢迎界面。

使用 DDL 创建 Kafka 表

Datagen 容器在启动后会往 Kafka 的 user_behavior topic 中持续不断地写入数据。数据包含了2017年11月27日一天的用户行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢），每一行表示一条用户行为，以 JSON 的格式由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间组成。该原始数据集来自阿里云天池公开数据集，特此鸣谢。

我们可以在 docker-compose.yml 所在目录下运行如下命令，查看 Kafka 集群中生成的前10条数据。

docker-compose exec kafka bash -c 'kafka-console-consumer.sh --topic user_behavior --bootstrap-server kafka:9094 --from-beginning --max-messages 10'

{"user_id": "952483", "item_id":"310884", "category_id": "4580532", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-27T00:00:00Z"}

{"user_id": "794777", "item_id":"5119439", "category_id": "982926", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-27T00:00:00Z"}

...

有了数据源后，我们就可以用 DDL 去创建并连接这个 Kafka 中的 topic 了。在 Flink SQL CLI 中执行该 DDL。

CREATE TABLE user_behavior (

    user_id BIGINT,

    item_id BIGINT,

    category_id BIGINT,

    behavior STRING,

    ts TIMESTAMP(3),

    proctime as PROCTIME(),   -- 通过计算列产生一个处理时间列

    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',  -- 使用 kafka connector

    'connector.version' = 'universal',  -- kafka 版本，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' = 'localhost:2181',  -- zookeeper 地址

    'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',  -- kafka broker 地址

    'format.type' = 'json'  -- 数据源格式为 json

);

如上我们按照数据的格式声明了 5 个字段，除此之外，我们还通过计算列语法和 PROCTIME() 内置函数声明了一个产生处理时间的虚拟列。我们还通过 WATERMARK 语法，在 ts 字段上声明了 watermark 策略（容忍5秒乱序）， ts 字段因此也成了事件时间列。关于时间属性以及 DDL 语法可以阅读官方文档了解更多：

• 时间属性：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/streaming/time_attributes.html
• DDL：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/sql/create.html#create-table

在 SQL CLI 中成功创建 Kafka 表后，可以通过 show tables; 和 describe user_behavior; 来查看目前已注册的表，以及表的详细信息。我们也可以直接在 SQL CLI 中运行 SELECT * FROM user_behavior; 预览下数据（按q退出）。

接下来，我们会通过三个实战场景来更深入地了解 Flink SQL 。

统计每小时的成交量

使用 DDL 创建 Elasticsearch 表

我们先在 SQL CLI 中创建一个 ES 结果表，根据场景需求主要需要保存两个数据：小时、成交量。

CREATE TABLE buy_cnt_per_hour (

    hour_of_day BIGINT,

    buy_cnt BIGINT

) WITH (

    'connector.type' = 'elasticsearch', -- 使用 elasticsearch connector

    'connector.version' = '6',  -- elasticsearch 版本，6 能支持 es 6+ 以及 7+ 的版本

    'connector.hosts' = 'http://localhost:9200',  -- elasticsearch 地址

    'connector.index' = 'buy_cnt_per_hour',  -- elasticsearch 索引名，相当于数据库的表名

    'connector.document-type' = 'user_behavior', -- elasticsearch 的 type，相当于数据库的库名

    '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'

);

我们不需要在 Elasticsearch 中事先创建 buy_cnt_per_hour 索引，Flink Job 会自动创建该索引。

提交 Query

统计每小时的成交量就是每小时共有多少 "buy" 的用户行为。因此会需要用到 TUMBLE 窗口函数，按照一小时切窗。然后每个窗口分别统计 "buy" 的个数，这可以通过先过滤出 "buy" 的数据，然后 COUNT(*) 实现。

INSERT INTO buy_cnt_per_hour

SELECT HOUR(TUMBLE_START(ts, INTERVAL '1' HOUR)), COUNT(*)

FROM user_behavior

WHERE behavior = 'buy'

GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL '1' HOUR);

这里我们使用 HOUR 内置函数，从一个 TIMESTAMP 列中提取出一天中第几个小时的值。使用了 INSERT INTO将 query 的结果持续不断地插入到上文定义的 es 结果表中（可以将 es 结果表理解成 query 的物化视图）。另外可以阅读该文档了解更多关于窗口聚合的内容：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/sql/queries.html#group-windows

在 Flink SQL CLI 中运行上述查询后，在 Flink Web UI 中就能看到提交的任务，该任务是一个流式任务，因此会一直运行。

使用 Kibana 可视化结果

我们已经通过 Docker Compose 启动了 Kibana 容器，可以通过 http://localhost:5601 访问 Kibana。首先我们需要先配置一个 index pattern。点击左侧工具栏的 "Management"，就能找到 "Index Patterns"。点击 "Create Index Pattern"，然后通过输入完整的索引名 "buy_cnt_per_hour" 创建 index pattern。创建完成后， Kibana 就知道了我们的索引，我们就可以开始探索数据了。

先点击左侧工具栏的"Discovery"按钮，Kibana 就会列出刚刚创建的索引中的内容。

接下来，我们先创建一个 Dashboard 用来展示各个可视化的视图。点击页面左侧的"Dashboard"，创建一个名为 ”用户行为日志分析“ 的Dashboard。然后点击 "Create New" 创建一个新的视图，选择 "Area" 面积图，选择 "buy_cnt_per_hour" 索引，按照如下截图中的配置（左侧）画出成交量面积图，并保存为”每小时成交量“。

可以看到凌晨是一天中成交量的低谷。

统计一天每10分钟累计独立用户数

另一个有意思的可视化是统计一天中每一刻的累计独立用户数（uv），也就是每一刻的 uv 数都代表从0点到当前时刻为止的总计 uv 数，因此该曲线肯定是单调递增的。

我们仍然先在 SQL CLI 中创建一个 Elasticsearch 表，用于存储结果汇总数据。主要有两个字段：时间和累积 uv 数。

CREATE TABLE cumulative_uv (

    time_str STRING,

    uv BIGINT

) WITH (

    'connector.type' = 'elasticsearch',

    'connector.version' = '6',

    'connector.hosts' = 'http://localhost:9200',

    'connector.index' = 'cumulative_uv',

    'connector.document-type' = 'user_behavior',

    'format.type' = 'json',

    'update-mode' = 'upsert'

);

为了实现该曲线，我们可以先通过 OVER WINDOW 计算出每条数据的当前分钟，以及当前累计 uv（从0点开始到当前行为止的独立用户数）。 uv 的统计我们通过内置的 COUNT(DISTINCT user_id)来完成，Flink SQL 内部对 COUNT DISTINCT 做了非常多的优化，因此可以放心使用。

CREATE VIEW uv_per_10min AS

SELECT

  MAX(SUBSTR(DATE_FORMAT(ts, 'HH:mm'),1,4) || '0') OVER w AS time_str,

  COUNT(DISTINCT user_id) OVER w AS uv

FROM user_behavior

WINDOW w AS (ORDER BY proctime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW);

这里我们使用 SUBSTR 和 DATE_FORMAT 还有 || 内置函数，将一个 TIMESTAMP 字段转换成了 10分钟单位的时间字符串，如: 12:10, 12:20。关于 OVER WINDOW 的更多内容可以参考文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/sql/queries.html#aggregations

我们还使用了 CREATE VIEW 语法将 query 注册成了一个逻辑视图，可以方便地在后续查询中对该 query 进行引用，这有利于拆解复杂 query。注意，创建逻辑视图不会触发作业的执行，视图的结果也不会落地，因此使用起来非常轻量，没有额外开销。由于 uv_per_10min 每条输入数据都产生一条输出数据，因此对于存储压力较大。我们可以基于 uv_per_10min 再根据分钟时间进行一次聚合，这样每10分钟只有一个点会存储在 Elasticsearch 中，对于 Elasticsearch 和 Kibana 可视化渲染的压力会小很多。

INSERT INTO cumulative_uv

SELECT time_str, MAX(uv)

FROM uv_per_10min

GROUP BY time_str;

提交上述查询后，在 Kibana 中创建 cumulative_uv 的 index pattern，然后在 Dashboard 中创建一个"Line"折线图，选择 cumulative_uv 索引，按照如下截图中的配置（左侧）画出累计独立用户数曲线，并保存。

*类目排行榜

最后一个有意思的可视化是类目排行榜，从而了解哪些类目是支柱类目。不过由于源数据中的类目分类太细（约5000个类目），对于排行榜意义不大，因此我们希望能将其归约到*类目。所以笔者在 mysql 容器中预先准备了子类目与*类目的映射数据，用作维表。

在 SQL CLI 中创建 MySQL 表，后续用作维表查询。

CREATE TABLE category_dim (

    sub_category_id BIGINT,  -- 子类目

    parent_category_id BIGINT -- *类目

) WITH (

    'connector.type' = 'jdbc',

    'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/flink',

    'connector.table' = 'category',

    'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',

    'connector.username' = 'root',

    'connector.password' = '123456',

    'connector.lookup.cache.max-rows' = '5000',

    'connector.lookup.cache.ttl' = '10min'

);

同时我们再创建一个 Elasticsearch 表，用于存储类目统计结果。

CREATE TABLE top_category (

    category_name STRING,  -- 类目名称

    buy_cnt BIGINT  -- 销量

) WITH (

    'connector.type' = 'elasticsearch',

    'connector.version' = '6',

    'connector.hosts' = 'http://localhost:9200',

    'connector.index' = 'top_category',

    'connector.document-type' = 'user_behavior',

    'format.type' = 'json',

    'update-mode' = 'upsert'

);

第一步我们通过维表关联，补全类目名称。我们仍然使用 CREATE VIEW 将该查询注册成一个视图，简化逻辑。维表关联使用 temporal join 语法，可以查看文档了解更多：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/streaming/joins.html#join-with-a-temporal-table

CREATE VIEW rich_user_behavior AS

SELECT U.user_id, U.item_id, U.behavior,

  CASE C.parent_category_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'

    WHEN 7 THEN '运动户外'

    WHEN 8 THEN '食品'

    ELSE '其他'

  END AS category_name

FROM user_behavior AS U LEFT JOIN category_dim FOR SYSTEM_TIME AS OF U.proctime AS C

ON U.category_id = C.sub_category_id;

最后根据 类目名称分组，统计出 buy 的事件数，并写入 Elasticsearch 中。

INSERT INTO top_category

SELECT category_name, COUNT(*) buy_cnt

FROM rich_user_behavior

WHERE behavior = 'buy'

GROUP BY category_name;

提交上述查询后，在 Kibana 中创建 top_category 的 index pattern，然后在 Dashboard 中创建一个"Horizontal Bar"条形图，选择 top_category 索引，按照如下截图中的配置（左侧）画出类目排行榜，并保存。

可以看到服饰鞋包的成交量远远领先其他类目。

到目前为止，我们已经完成了三个实战案例及其可视化视图。现在可以回到 Dashboard 页面，对各个视图进行拖拽编排，让我们的 Dashboard 看上去更加正式、直观（如本文开篇效果图）。当然，Kibana 还提供了非常丰富的图形和可视化选项，而用户行为数据中也有很多有意思的信息值得挖掘，感兴趣的读者可以用 Flink SQL 对数据进行更多维度的分析，并使用 Kibana 展示更多可视化图，并观测图形数据的实时变化。

结尾

在本文中，我们展示了如何使用 Flink SQL 集成 Kafka, MySQL, Elasticsearch 以及 Kibana 来快速搭建一个实时分析应用。整个过程无需一行 Java/Scala 代码，使用 SQL 纯文本即可完成。期望通过本文，可以让读者了解到 Flink SQL 的易用和强大，包括轻松连接各种外部系统、对事件时间和乱序数据处理的原生支持、维表关联、丰富的内置函数等等。希望你能喜欢我们的实战演练，并从中获得乐趣和知识！

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