Flink 1.10 SQL、HiveCatalog 与事件时间整合示例

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。

<properties>

<scala.bin.version>2.11</scala.bin.version>

<flink.version>1.10.0</flink.version>

<hive.version>1.1.0</hive.version>

</properties>

<dependencies>

<dependency>

<groupId>org.apache.flink</groupId>

<artifactId>flink-table-api-scala_${scala.bin.version}</artifactId>

<version>${flink.version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.apache.flink</groupId>

<artifactId>flink-table-api-scala-bridge_${scala.bin.version}</artifactId>

<version>${flink.version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.apache.flink</groupId>

<artifactId>flink-table-planner-blink_${scala.bin.version}</artifactId>

<version>${flink.version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.apache.flink</groupId>

<artifactId>flink-sql-connector-kafka-0.11_${scala.bin.version}</artifactId>

<version>${flink.version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.apache.flink</groupId>

<artifactId>flink-connector-hive_${scala.bin.version}</artifactId>

<version>${flink.version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.apache.flink</groupId>

<artifactId>flink-json</artifactId>

<version>${flink.version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.apache.hive</groupId>

<artifactId>hive-exec</artifactId>

<version>${hive.version}</version>

</dependency>

</dependencies>

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

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)

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。

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 uv

FROM rtdw.ods.streaming_user_active_log

WHERE 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。

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)