10分钟了解Flink SQL使用
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发布时间：2024-10-02 20:49
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时间：2024-12-11 23:37
Flink SQL基于Apache Flink，借助其强大的处理能力，支持使用SQL语句进行流和批数据处理，既适用于实时流数据处理，也适用于有界批数据处理。Flink SQL将SQL语句转换为数据流图，再由Flink引擎执行。
在使用Flink SQL时，遵循如下编码套路，与Flink API的套路相同。
以下是一个从CSV文件读取数据，通过SQL查询，再将数据输出到CSV的完整示例。
在编写代码之前，先在pom.xml中添加依赖：
示例代码如下：
流批统一是指使用一套代码来同时处理流数据（Streaming）和批数据（Batching）。早期，流处理和批处理通常需要不同的系统来执行，如Hadoop和Apache Storm。流批统一将这两种数据处理方式合并到一个平台中，既可以处理静止的大批量数据集，也可以处理实时的数据流。其优点是显而易见的。
Flink实现了流批统一，让开发人员用相同的方式编写批处理和流处理程序。不论是有界（批处理）还是无界（流处理）的数据源，Flink都可以使用相同的API和处理逻辑来处理数据。Flink通过内置的表抽象来实现流批一体，这里的"表"可以是动态变化的，或是静态的。Flink SQL引擎会根据数据的实际来源自动优化执行计划。
Flink SQL的流批统一核心在于三点：
以下是一个完整的代码示例，用Flink来实现流批统一处理。Flink同时从Kafka和CSV读取数据，然后合并查询再输出结果：
代码中，先配置了Flink的流处理环境和表环境，然后用DDL语句在Flink中注册了Kafka和文件系统数据源。接着执行了一个SQL查询来合并来自这两种数据源的数据，并计算总金额。最后，打印出查询结果并开始执行Flink作业。
通过以上示例代码，可以看出Flink SQL的流批一体设计：相同的SQL语句可以用在流处理和批处理中，而不需要做任何修改。Flink背后的执行引擎会自动根据数据的特性（流或者批）来进行相应的优化执行。
这就是Flink SQL非常强大的地方，它减少了开发者需要写不同代码逻辑的需求，简化了复杂的数据处理流程。
