flink 中 edt是啥 flink es source

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mob64ca140caeb2 2024-04-15 15:57:38

文章标签 flink 中 edt是啥 java flink Powered by 金山文档数据 文章分类 架构后端开发

flink DataStreamSource的process

在 Flink 中，DataStreamSource 是一种数据源，可以用来读取数据流。DataStreamSource 提供了一个 process 方法，它允许用户在数据源上定义一个操作，并将这个操作应用到从数据源读取的每个元素上。

process 方法接受一个自定义的 ProcessFunction，它可以处理每个从数据源读取的元素。这个函数有一个 processElement 方法，该方法将每个元素作为输入，并允许用户对该元素进行任何处理。processElement 方法可以访问元素本身，以及元素的时间戳和水印等信息。

除了 processElement 方法外，ProcessFunction 还提供了一些其他方法，例如 open 和 close，这些方法可以用来执行初始化和清理操作，以及对计时器进行操作。

下面是一个示例代码，演示如何使用DataStreamSource 的 process 方法：

DataStreamSource<String> source = env.addSource(new MySource());

DataStream<String> result = source.process(new ProcessFunction<String, String>() {
    @Override
    public void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) {
        // 对从数据源读取的每个元素进行处理
        String newValue = value.toUpperCase();
        out.collect(newValue);
    }
});

使用 addSource 方法创建一个 MySource 对象，然后使用 process 方法将一个 ProcessFunction 应用于数据源。在 processElement 方法中，我们将每个元素转换为大写，并使用 Collector 输出结果。最终，我们得到一个新的数据流，其中所有元素都被转换为大写。

Context ctx和Collector out参数解析

在 Flink 中，ProcessFunction 的 processElement 方法中有两个重要的参数：Context 和 Collector。这两个参数可以用于访问元素的时间戳和水印等信息，并输出计算结果。

具体来说，Context 对象提供了一些有用的方法，例如 getCurrentKey()，可以获取当前元素的键；timestamp()，可以获取当前元素的时间戳；以及 timerService()，可以获取 TimerService，用于注册和取消计时器。

而 Collector 对象则允许用户输出结果。通过调用 Collector 的 collect 方法，可以将处理后的数据添加到结果集中。Collector 还可以与其他 Flink 运算符进行连接，以构建更复杂的数据流计算。

在上面的示例代码中，我们使用 Collector 将每个元素转换为大写后输出。而在实际场景中，可能还需要使用 Context 获取更多的元数据，例如在窗口计算中使用时间戳和水印等信息。因此，Context 和 Collector 是 ProcessFunction 中非常重要的组件。

StreamTableEnvironment Table API 的fromDataStream方法

StreamTableEnvironment.fromDataStream()

下面是一个示例代码：

// 创建一个 StreamTableEnvironment
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

// 定义一个数据源
DataStream<Tuple2<String, Integer>> ds = env.fromElements(
    Tuple2.of("Alice", 25),
    Tuple2.of("Bob", 30),
    Tuple2.of("Charlie", 35));

// 将数据源转换成 Table
Table table = tableEnv.fromDataStream(ds, $("name"), $("age"));

// 进行 Table API 操作
Table resultTable = table
    .filter($("age").isGreater(30))
    .groupBy($("name"))
    .select($("name"), $("age").avg());

// 打印结果
resultTable.printSchema();
tableEnv.toRetractStream(resultTable, Row.class).print();

在上面的示例中，我们首先创建了一个 StreamTableEnvironment 对象。接着，我们定义了一个包含两个字段的数据源 DataStream。使用 fromDataStream() 方法将该 DataStream 转换成一个 Table，同时指定了字段名 name 和 age。然后，我们使用 Table API 对 Table 进行了一些操作，例如过滤出年龄大于 30 的数据，并按照姓名进行分组，计算平均年龄。最后，我们使用 toRetractStream()

需要注意的是，fromDataStream() 方法生成的 Table 可以直接在 Table API 中使用，也可以转换成 SQL 进行查询。除了 fromDataStream()

flink 窗口

在 Flink 中，窗口是一种基于时间或者数量的数据分段技术，用于将输入的数据流按照一定的规则分割成不同的窗口，然后对每个窗口内的数据进行处理和分析。Flink 支持多种类型的窗口操作，例如 Tumbling Windows（滚动窗口）、Sliding Windows（滑动窗口）、Session Windows（会话窗口）等。

下面我们来分别介绍一下这些窗口类型的用法。

滚动窗口（Tumbling Windows）

滚动窗口是指按照窗口大小固定分割数据流的窗口类型。每个窗口不会重叠，数据只属于一个窗口。Flink 中可以通过 window()

DataStream<Tuple2<String, Integer>> input = ...;
input.keyBy(0)
    .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
    .sum(1)
    .print();

在上面的示例中，我们使用 TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10))

滑动窗口（Sliding Windows）

滑动窗口是指按照窗口大小固定、滑动步长固定分割数据流的窗口类型。相邻两个窗口之间有数据重叠。Flink 中可以通过 window() 方法和 every()

DataStream<Tuple2<String, Integer>> input = ...;
input.keyBy(0)
    .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(20), Time.seconds(10)))
    .sum(1)
    .print();

在上面的示例中，我们使用 SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(20), Time.seconds(10))

会话窗口（Session Windows）

会话窗口是指根据数据流中的时间戳和间隔时间来动态分割数据流的窗口类型。当一个窗口中的数据流暂停了一段时间，窗口就会关闭。Flink 中可以通过 window() 方法和 withGap()

DataStream<Tuple2<String, Integer>> input = ...;
input.keyBy(0)
    .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(5)))
    .sum(1)
    .print();

上面示例中，我们使用 EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(5))

除了上述的窗口类型，Flink 还提供了很多其他的窗口类型，例如 Global Windows（全局窗口）、Delta Windows（增量窗口）等。通过使用这些窗口类型，我们可以更加灵活地对数据流进行划分和处理。

flink StreamTableEnvironment的createTemporaryView

StreamTableEnvironment 的 createTemporaryView 方法用于将一个 DataStream 或 Table 注册为一个临时的 Table，方便后续的查询操作。临时的 Table 只存在于当前 StreamTableEnvironment

方法的定义如下：

public void createTemporaryView(String path, Table table);

参数说明：

path：临时表的名称，可以使用 SQL 语句对其进行查询，类似于 SQL 中的表名。
table：要注册为临时表的 Table 或 DataStream。

下面是一个使用示例：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

// 创建一个DataStream
DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream = env.fromElements(
        new Tuple2<>("Alice", 25),
        new Tuple2<>("Bob", 32),
        new Tuple2<>("Alice", 18)
);

// 将DataStream注册为一个临时表
tableEnv.createTemporaryView("people", stream, $("name"), $("age"));

// 使用SQL语句查询临时表
Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT name, AVG(age) as avg_age FROM people GROUP BY name");
DataStream<Row> resultStream = tableEnv.toAppendStream(result, Row.class);
resultStream.print();

在上面的代码中，我们先使用 env.fromElements 创建了一个 DataStream，然后使用 createTemporaryView 方法将其注册为一个名为 people 的临时表。接着，我们使用 SQL 语句查询这个临时表，并通过 toAppendStream 方法将结果转换为一个 DataStream

在实际使用中，我们可以将数据流或者 Table

flink StreamTableEnvironment的外部表和临时表

Flink 的 StreamTableEnvironment

外部表：可以将外部数据源（如 Kafka、Hive 等）中的数据读取到 Flink 的 Table
临时表：基于 Flink 数据流或表（DataStream 或 Table）创建的表。临时表只存在于当前 StreamTableEnvironment

两者的使用方法有一些区别。对于外部表，我们需要先创建一个外部表定义，然后使用 createTemporaryView

而对于临时表，我们可以直接使用 createTemporaryView

外部表的示例：

// 创建一个外部表定义
String ddl = "CREATE TABLE kafka_table (\n" +
        "    id BIGINT,\n" +
        "    name STRING,\n" +
        "    age INT\n" +
        ") WITH (\n" +
        "    'connector' = 'kafka',\n" +
        "    'topic' = 'input',\n" +
        "    'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',\n" +
        "    'format' = 'json',\n" +
        "    'json.ignore-parse-errors' = 'true'\n" +
        ")";

// 注册外部表
tableEnv.executeSql(ddl);
tableEnv.createTemporaryView("input_table", tableEnv.from("kafka_table"));

// 查询外部表
Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT name, AVG(age) as avg_age FROM input_table GROUP BY name");

在上面的代码中，我们使用 SQL DDL 语句定义了一个名为 kafka_table 的外部表，并将其注册为一个名为 input_table

对于临时表，我们可以直接使用 createTemporaryView

// 创建一个DataStream
DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream = env.fromElements(
        new Tuple2<>("Alice", 25),
        new Tuple2<>("Bob", 32),
        new Tuple2<>("Alice", 18)
);

// 将DataStream注册为一个临时表
tableEnv.createTemporaryView("people", stream, $("name"), $("age"));

// 使用SQL语句查询临时表
Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT name, AVG(age) as avg_age FROM people GROUP BY name");

在上面的代码中，我们直接使用 createTemporaryView 方法创建了一个名为 people

需要注意的是，Flink 中的外部表和临时表都是只存在于当前的 StreamTableEnvironment

flink sink

在 Flink 中，Sink 是用来将数据从 Flink 应用程序输出到外部系统或存储中的组件。Flink 提供了多种内置的 Sink，例如：

PrintSinkFunction：将数据输出到标准输出，通常用于测试和调试。
CollectSinkFunction：将数据收集到一个 Java 集合中，通常用于测试和调试。
SocketClientSink：将数据输出到指定的 socket 地址中。
FlinkKafkaProducer：将数据写入 Kafka 中。
JDBCAppendTableSink：将数据写入 JDBC 数据库中。
ElasticsearchSink：将数据写入 Elasticsearch 中。

除了内置的 Sink，Flink 还支持通过实现 SinkFunction 接口来自定义 Sink，以满足特定的输出需求。

下面是一个使用 FlinkKafkaProducer

DataStream<String> stream = ...;

// 设置Kafka生产者的属性
Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");

// 将数据写入Kafka
stream.addSink(new FlinkKafkaProducer<String>(
    "output-topic",
    new SimpleStringSchema(),
    props
));

在上面的代码中，我们创建了一个 DataStream 对象，然后使用 FlinkKafkaProducer 将数据写入了 Kafka 的 output-topic 主题中。FlinkKafkaProducer 需要指定 Kafka 的相关属性（例如 bootstrap.servers）以及数据序列化方式（例如 SimpleStringSchema）。

需要注意的是，Flink 的 Sink 通常是和 Flink 的 Source

flink中，dwd及cdc的概念

在数据仓库中，DWD（Data Warehouse Detail）层一般用于存储原始的、未经过处理的数据。而在实际的生产环境中，原始数据一般会以某种形式进行采集和处理，例如实时采集、ETL 处理等。因此，在实际的生产环境中，DWD 层需要能够接收这些处理过的数据。

CDC（Change Data Capture）是一种将数据库变更转化为数据流的技术。Flink 中的 Debezium

下面是使用 Debezium

首先需要安装并配置 Debezium。Debezium 支持的数据库包括 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等。具体安装和配置方式可以参考 Debezium
在 Flink 中使用 Debezium 作为数据源。可以使用 Flink 的 Kafka connector 将 Debezium

Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.setProperty("group.id", "cdc-example");

FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("cdc-topic", new SimpleStringSchema(), props);
DataStream<String> stream = env.addSource(consumer);

上面的代码创建了一个 Kafka 数据源，将 cdc-topic
使用 Flink SQL 对数据进行处理。由于 Debezium

// 将数据转换成 Flink 表格
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, Schema.newBuilder()
        .column("data", DataTypes.STRING())
        .build());

// 解析 JSON 数据，生成 Flink 表格
Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT " +
        "JSON_VALUE(data, '$.id') as id, " +
        "JSON_VALUE(data, '$.name') as name, " +
        "JSON_VALUE(data, '$.age') as age " +
        "FROM " + table);

上面的代码使用 Flink SQL 对数据进行处理，将 JSON 格式的数据转换成了 Flink 表格，并解析出了其中的 id、name 和 age 字段。

将处理后的数据输出到外部存储中。例如，可以使用 Flink 的 JDBC connector 将处理后的数据写入到 MySQL 数据库中。以下是一个示例代码：

Properties props = new Properties();
props.setProperty("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test");
props.setProperty("username", "root");
props.setProperty("password", "123456");
props.setProperty("driver", "com.mysql.jdbc.Driver");

JdbcOutputFormat jdbcOutput = JdbcOutputFormat.buildJdbcOutputFormat()
        .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
        .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test")
        .setUsername("root")
        .setPassword("123456")
        .setQuery("INSERT INTO user (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)")
        .setSqlTypes(new int[]{Types.INTEGER, Types.VARCHAR, Types.INTEGER})
        .finish();

tableEnv.toAppendStream(result, Row.class)
        .addSink(new OutputFormatSinkFunction<>(jdbcOutput));

上面的代码使用 Flink 的 JDBC connector 将处理后的数据写入到 MySQL 数据库中。首先创建了一个 JdbcOutputFormat 对象，用于将数据写入到数据库中。然后调用 tableEnv.toAppendStream() 方法将处理后的数据转换成数据流，并使用 OutputFormatSinkFunction

以上是一个简单的使用 Debezium 实现 CDC 技术的示例。需要注意的是，Debezium 库支持的数据库种类较多，不同的数据库在使用 Debezium

flink StreamExecutionEnvironment，如何实现从kafka中消费数据？

可以使用 Flink 的 Kafka Connector 从 Kafka 中消费数据。下面是一个简单的示例：

// 设置 Kafka 连接信息
Properties kafkaProps = new Properties();
kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
kafkaProps.setProperty("group.id", "flink-group");

// 创建 Flink Stream Execution Environment
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 创建 Kafka 数据源
FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
    "my-topic", // Kafka topic
    new SimpleStringSchema(), // 序列化和反序列化方式
    kafkaProps // Kafka 连接信息
);

// 从最早开始消费
kafkaConsumer.setStartFromEarliest();

// 添加 Kafka 数据源到 Flink 程序中
DataStream<String> stream = env.addSource(kafkaConsumer);

// 对数据流进行处理，例如使用算子进行转换等操作
// ...

// 执行 Flink 程序
env.execute("Kafka Consumer");

在上面的示例中，首先创建了一个 Properties 对象来存储 Kafka 连接信息，包括 Kafka broker 的地址和消费者组的 ID。然后创建了一个 StreamExecutionEnvironment 对象，用于设置 Flink 程序的配置信息。接着创建了一个 FlinkKafkaConsumer 对象，用于将 Kafka topic 的数据转换成 Flink 的数据流。这里使用了 SimpleStringSchema

需要注意的是，Kafka Connector 还支持许多高级特性，如消费者从特定时间点开始消费、基于时间戳或 watermark 进行数据分组、使用 Flink 的 checkpoint 机制实现 exactly-once 语义等。

flink checkpoint 是什么？

在 Flink 中，Checkpoint 是实现 Exactly-Once 语义的一项重要机制。Checkpoint 机制可以在流处理应用程序运行时将应用程序状态保存到持久化存储中，以便在发生故障时能够恢复应用程序状态。Checkpoint 的核心思想是定期对应用程序的状态进行全局快照，并将快照保存到持久化存储中，以便在故障发生时进行恢复。

在 Flink 中，Checkpoint 机制的工作原理如下：

当启用了 Checkpoint 机制时，Flink 会根据一定的时间间隔或者数据量来触发 Checkpoint 操作。
Checkpoint 操作会对应用程序的状态进行全局快照，包括所有的算子的状态和数据流中的数据。
快照数据会被存储到持久化存储系统中，如分布式文件系统或者对象存储系统中。
在应用程序出现故障需要进行恢复时，Flink 会从持久化存储系统中加载最近的 Checkpoint 数据，并将应用程序状态还原到 Checkpoint 时的状态，从而保证数据的 Exactly-Once 语义。

Checkpoint 的使用可以大大提高应用程序的容错性和可靠性，但也会带来一定的性能开销。因此，在实际应用中需要根据具体情况权衡 Checkpoint 的频率和性能开销。在 Flink 中，可以通过调整 Checkpoint 的配置参数来控制 Checkpoint 的频率和性能开销。

数仓概念 Dim和DWD

在数据仓库中，通常会将数据划分为事实表和维度表两种类型。其中，维度表是描述事实表中的数据的各种属性信息，例如时间维度、地理位置维度、产品维度等。而在维度表中，通常会将各种属性信息划分为不同的类型，其中包括事实属性和维度属性两种类型。

在维度表中，维度属性是用于描述事实表中数据的各种属性信息的属性，例如时间维度、地理位置维度、产品维度等。这些维度属性通常不会被修改，只会被查询和使用。而事实属性则是描述事实表中的具体数据信息的属性，例如销售金额、访问量、订单数量等。这些事实属性通常是可以被修改的，并且会随着时间的推移而发生变化。

在数据仓库中，将维度表和事实表进行关联查询，可以得到非常丰富和灵活的数据分析和计算能力。同时，在数据仓库中使用维度表还可以提高查询效率和减少数据冗余，从而提高数据仓库的性能和可扩展性。

需要注意的是，在数据仓库中，通常会将维度表和事实表进行分离，即将事实表和维度表分开存储，并使用一定的关联方式进行查询。这样可以减少数据冗余，提高查询效率，并且可以更加灵活地对数据进行分析和计算。

flink StreamTableEnvironment的toChangelogStream方法

toChangelogStream

toChangelogStream 方法的使用示例如下：

// 创建 StreamTableEnvironment 对象
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

// 创建一个输入数据表
Table inputTable = tableEnv.from("input");

// 将输入数据表转换为 Changelog 流
DataStream<Row> resultStream = tableEnv.toChangelogStream(inputTable);

// 打印结果
resultStream.print();

在上面的示例中，首先使用 StreamTableEnvironment.from 方法创建一个输入数据表，然后使用 StreamTableEnvironment.toChangelogStream

需要注意的是，toChangelogStream 方法返回的数据流是一个包含表的增量变化信息的流，其中每条数据记录表示一个特定表的一次增量变化。具体来说，数据记录由三个字段组成，分别表示变化的操作类型（INSERT、UPDATE 或 DELETE）、变化前的记录和变化后的记录。通过对这些增量变化信息的处理和计算，可以实现更加高效、准确和实时的数据分析和计算操作。

flink StreamTableEnvironment的executeSql

executeSql 是 Flink StreamTableEnvironment 中的方法之一，用于执行 SQL 语句并返回查询结果。在使用 executeSql

executeSql

// 创建 StreamTableEnvironment 对象
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

// 定义待查询的 SQL 语句
String querySql = "SELECT name, SUM(amount) AS total_amount FROM orders GROUP BY name";

// 执行 SQL 语句并返回查询结果
TableResult result = tableEnv.executeSql(querySql);

// 打印查询结果
result.print();

在上面的示例中，首先使用 StreamTableEnvironment.create 方法创建一个 StreamTableEnvironment 对象，然后定义待查询的 SQL 语句，即按照订单名称（name）分组统计订单金额（amount）的总和，并使用 StreamTableEnvironment.executeSql

需要注意的是，executeSql 方法返回的结果类型为 TableResult，包含了查询结果的一些元数据信息和数据内容。可以通过 TableResult.print 方法将查询结果打印出来，或通过 TableResult.getResultSet

flink StreamTableEnvironment的内部表、外部表

在 Flink 中，StreamTableEnvironment 支持两种不同类型的表：内部表和外部表。

内部表是由 Flink 自身管理的表格，存储在 Flink 的内存或磁盘中，并受 Flink 的生命周期管理。当一个内部表被创建时，Flink 会根据表的定义和查询语句，生成一个逻辑执行计划和物理执行计划，并将这些计划存储在内存中。当查询结束后，Flink 会自动释放与这些计划相关的资源，包括表格数据、执行状态、中间结果等。

外部表是由外部系统管理的表格，例如 Hive、HBase、Cassandra、MySQL 等。当一个外部表被创建时，Flink 只会保存其元数据信息（如表结构、数据位置等），而不会将表格数据加载到 Flink 的内存或磁盘中。当查询需要访问外部表格的数据时，Flink 会从外部系统中获取相应的数据，并在查询结束后将这些数据返回给外部系统。

在 StreamTableEnvironment 中，可以使用以下方法来创建内部表和外部表：

创建内部表：

// 创建内部表 orders
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE orders (\n" +
        "  order_number BIGINT,\n" +
        "  price DECIMAL(32,2),\n" +
        "  quantity INT,\n" +
        "  order_time TIMESTAMP(3),\n" +
        "  WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND\n" +
        ") WITH (\n" +
        "  'connector.type' = 'kafka',\n" +
        "  'connector.version' = 'universal',\n" +
        "  'connector.topic' = 'orders',\n" +
        "  'connector.startup-mode' = 'latest-offset',\n" +
        "  'connector.properties.zookeeper.connect' = 'localhost:2181',\n" +
        "  'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',\n" +
        "  'update-mode' = 'append',\n" +
        "  'format.type' = 'avro',\n" +
        "  'format.avro-schema' = '{...}'\n" +
        ")");

创建外部表：

// 创建外部表 users
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE users (\n" +
        "  user_id BIGINT,\n" +
        "  name STRING,\n" +
        "  age INT,\n" +
        "  gender STRING\n" +
        ") WITH (\n" +
        "  'connector.type' = 'jdbc',\n" +
        "  'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test',\n" +
        "  'connector.table' = 'users',\n" +
        "  'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',\n" +
        "  'connector.username' = 'root',\n" +
        "  'connector.password' = 'root'\n" +
        ")");

内部表和外部表的创建有什么区别？

内部表和外部表在创建时有一些区别，主要是在表的定义和数据存储上。

内部表的定义和数据存储是由Flink自己管理的，创建内部表时需要指定表的Schema和存储类型。在Flink中，内部表的数据通常存储在Flink的内存或者磁盘中。内部表是Flink作业的一部分，随着作业的启动而创建，在作业停止时销毁。

外部表的定义和数据存储是由外部系统管理的，Flink只负责将外部系统中的数据读取到内部处理。在创建外部表时，需要指定表的Schema和数据源的类型、位置等信息。外部表的数据存储在外部系统中，如文件系统、关系型数据库等。外部表可以在Flink中作为一个虚拟表来使用，但是不会被Flink管理生命周期，也不会存储在Flink的内存或磁盘中。

flink DataStream的addSink有哪些实现？

Flink的DataStream中的addSink方法用于将数据写入到外部系统中，提供了多种Sink的实现。一些常见的Sink实现包括：

文件系统：可以将数据写入到本地文件系统或分布式文件系统（如HDFS）中，Flink中提供了FileSink和BucketingSink等实现；
数据库：可以将数据写入到关系型数据库中，如MySQL、PostgreSQL等，Flink中提供了JDBC Sink实现；
消息队列：可以将数据写入到消息队列中，如Kafka、RabbitMQ等，Flink中提供了Kafka Sink实现；
自定义Sink：用户可以根据自己的需求实现自己的Sink，Flink提供了SinkFunction接口来支持自定义Sink的开发。

这些Sink实现都实现了SinkFunction接口，该接口定义了一个接收数据并将其发送到外部系统的方法，用户可以在该方法中实现具体的数据写入逻辑。

自定义Sink

自定义Sink是Flink中常用的一种方式，它可以帮助我们将数据写入到任意外部系统中，如数据库、文件系统、消息队列等。下面是一个简单的自定义Sink的示例，演示如何将数据写入到本地文件系统中。

public class FileSinkFunction implements SinkFunction<String> {

    private final String filePath;

    public FileSinkFunction(String filePath) {
        this.filePath = filePath;
    }

    @Override
    public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
        try (FileWriter writer = new FileWriter(filePath, true)) {
            writer.write(value + "\n");
        }
    }
}

在这个例子中，我们定义了一个实现了SinkFunction接口的类FileSinkFunction，该类将数据写入到本地文件系统中。在invoke方法中，我们使用FileWriter将数据写入到指定的文件中。注意，为了避免重复写入，我们在文件末尾添加了一个换行符。

在使用自定义Sink时，我们需要将Sink实例传递给DataStream的addSink方法。例如：

DataStream<String> stream = ...
stream.addSink(new FileSinkFunction("/path/to/output.txt"));

其中，FileSinkFunction的构造方法需要传入一个指定输出文件路径的参数。在执行流处理任务时，每个数据元素都会被传递给FileSinkFunction的invoke方法，并在该方法中实现数据写入逻辑。

flink DataStream的addSink,如何实现自定义将数据写入到oracle？

要将数据写入到Oracle数据库，可以使用Flink提供的JDBC Sink，该Sink将数据写入到关系型数据库中。具体实现步骤如下：

导入相关依赖

需要在项目中导入flink-connector-jdbc依赖，例如：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

其中，${flink.version}为Flink版本号。

实现JDBC Sink

可以通过实现JDBC SinkFunction来将数据写入到Oracle数据库中，例如：

public class OracleSinkFunction implements SinkFunction<MyRecord> {

    private final String driverClassName;
    private final String dbUrl;
    private final String username;
    private final String password;
    private final String tableName;

    public OracleSinkFunction(String driverClassName, String dbUrl, String username, String password, String tableName) {
        this.driverClassName = driverClassName;
        this.dbUrl = dbUrl;
        this.username = username;
        this.password = password;
        this.tableName = tableName;
    }

    @Override
    public void invoke(MyRecord value, Context context) throws Exception {
        Class.forName(driverClassName);
        try (Connection connection = DriverManager.getConnection(dbUrl, username, password);
             PreparedStatement statement = connection.prepareStatement("INSERT INTO " + tableName + " (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)")) {
            statement.setInt(1, value.getId());
            statement.setString(2, value.getName());
            statement.setInt(3, value.getAge());
            statement.executeUpdate();
        }
    }
}

其中，MyRecord是自定义的数据类型，代表要写入到数据库中的数据。在invoke方法中，我们使用JDBC API执行INSERT语句，将数据插入到指定的表中。

配置JDBC连接信息

在使用JDBC Sink时，需要配置连接信息。可以使用Flink提供的JDBCOptions类来创建连接信息，例如：

JDBCOptions jdbcOptions = JDBCOptions.builder()
        .setDriverName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver")
        .setDBUrl("jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/ORCLCDB")
        .setUsername("username")
        .setPassword("password")
        .setTableName("my_table")
        .build();

其中，driverName为Oracle驱动程序的类名，dbUrl为数据库连接URL，username和password分别为登录数据库的用户名和密码，tableName为要写入数据的表名。

将数据写入到Oracle

最后，将数据流传递给JDBC Sink并执行任务，例如：

DataStream<MyRecord> stream = ...
stream.addSink(JdbcSink.sink(
        "INSERT INTO my_table (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)",
        (ps, record) -> {
            ps.setInt(1, record.getId());
            ps.setString(2, record.getName());
            ps.setInt(3, record.getAge());
        },
        JdbcExecutionOptions.builder()
                .withBatchSize(100)
                .withBatchIntervalMs(200)
                .withMaxRetries(5)
                .build(),
        jdbcOptions));

其中，JdbcSink.sink方法创建了一个JDBC Sink，第一个参数为SQL语句，第二个参数为将数据元素

flink DataStream的addSink,基于redis的分布式锁解决并发问题,实现自定义GenericJdbcSinkFunction将数据写入到oracle

基于Redis分布式锁可以有效解决并发写入数据的问题，可以使用Redisson客户端库来实现。下面给出一个示例，实现自定义GenericJdbcSinkFunction将数据写入到Oracle时的并发写入问题。

public class OracleSinkFunction<T> extends RichSinkFunction<T> {

    private final String driverClassName;
    private final String dbURL;
    private final String userName;
    private final String password;
    private final String tableName;
    private final int batchSize;
    private final int maxRetryTimes;
    private final int lockExpireTime;
    private final String redisAddress;
    private final String redisLockKey;

    private transient Connection connection;
    private transient PreparedStatement preparedStatement;
    private transient RedissonClient redissonClient;

    public OracleSinkFunction(String driverClassName, String dbURL, String userName, String password, String tableName, int batchSize,
            int maxRetryTimes, int lockExpireTime, String redisAddress, String redisLockKey) {
        this.driverClassName = driverClassName;
        this.dbURL = dbURL;
        this.userName = userName;
        this.password = password;
        this.tableName = tableName;
        this.batchSize = batchSize;
        this.maxRetryTimes = maxRetryTimes;
        this.lockExpireTime = lockExpireTime;
        this.redisAddress = redisAddress;
        this.redisLockKey = redisLockKey;
    }

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        super.open(parameters);
        Class.forName(driverClassName);
        connection = DriverManager.getConnection(dbURL, userName, password);
        String sql = "insert into " + tableName + " (col1, col2, col3) values (?, ?, ?)";
        preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress(redisAddress);
        redissonClient = Redisson.create(config);
    }

    @Override
    public void invoke(T value, Context context) throws Exception {
        int retryTimes = 0;
        boolean lockAcquired = false;
        while (retryTimes < maxRetryTimes && !lockAcquired) {
            RLock lock = redissonClient.getLock(redisLockKey);
            try {
                lockAcquired = lock.tryLock(lockExpireTime, TimeUnit.SECONDS);
                if (lockAcquired) {
                    for (int i = 0; i < batchSize; i++) {
                        // TODO: set parameter values for preparedStatement
                        preparedStatement.executeUpdate();
                    }
                    connection.commit();
                }
            } catch (Exception e) {
                if (connection != null) {
                    connection.rollback();
                }
                throw new RuntimeException("Failed to write to database", e);
            } finally {
                if (lockAcquired) {
                    lock.unlock();
                }
            }
            retryTimes++;
        }
        if (!lockAcquired) {
            throw new RuntimeException("Failed to acquire lock after " + maxRetryTimes + " retries");
        }
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        super.close();
        if (preparedStatement != null) {
            preparedStatement.close();
        }
        if (connection != null) {
            connection.close();
        }
        if (redissonClient != null) {
            redissonClient.shutdown();
        }
    }
}

在invoke方法中，我们首先尝试获取Redis分布式锁，如果成功获取到锁，则执行数据库写入操作；如果获取锁失败，则抛出异常。

flink sql 写法for system_time as of

Flink SQL 支持 FOR SYSTEM_TIME AS OF

SELECT * FROM my_table FOR SYSTEM_TIME AS OF TIMESTAMP '2022-02-22 12:00:00'

其中，my_table 为表名，TIMESTAMP '2022-02-22 12:00:00' 表示要查询的时间点，可以根据具体情况调整。该语句将会查询 my_table

需要注意的是，该语句只能在支持时间旅行（Time Travel）的数据源中使用，例如支持基于时间的版本控制的数据库，如 Apache Hudi、Apache Flink 和 Apache Druid。此外，该语句也需要查询引擎的支持，如 Apache Flink Table API 和 SQL 对该语句提供了原生支持。

lookup.partial-cache.max-rows

在 Flink 中，Lookup Join 是一种将维度表的数据缓存到内存中，然后与流数据进行关联的方式，常用于实现流式数据仓库中的维度关联。由于缓存大小的限制，如果维度表数据量很大，将所有数据都缓存到内存中可能会导致内存不足，因此可以使用部分缓存的方式来优化性能。

lookup.partial-cache.max-rows

例如，下面的代码片段演示了如何在 Flink 中使用 Table API 执行 Lookup Join 并配置 lookup.partial-cache.max-rows

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val tEnv = StreamTableEnvironment.create(env)

// 注册订单表和商品表为表
tEnv.executeSql("CREATE TABLE orders (orderId BIGINT, productId BIGINT, orderTime TIMESTAMP(3), WATERMARK FOR orderTime AS orderTime - INTERVAL '5' SECOND) WITH (...)")
tEnv.executeSql("CREATE TABLE products (productId BIGINT, productName STRING) WITH (...)")
// 注册商品表为 Lookup 表
tEnv.executeSql("CREATE TABLE lookup_products (productId BIGINT, productName STRING) WITH (...)")
tEnv.createTemporaryView("products", tEnv.from("products").as("p"))
tEnv.createTemporaryView("lookup_products", tEnv.from("lookup_products").as("p"))

// 执行 Lookup Join 并配置 lookup.partial-cache.max-rows 参数
tEnv.executeSql("""
  SELECT o.orderId, o.productId, o.orderTime, p.productName
  FROM orders AS o
  JOIN lookup_products FOR SYSTEM_TIME AS OF o.orderTime AS p
  ON o.productId = p.productId
  WITH (
    'lookup.cache.max-rows'='1000',
    'lookup.partial-cache.max-rows'='100',
    'lookup.cache.ttl'='10min'
  )
""")

在上面的代码中，lookup.partial-cache.max-rows

flink JdbcBatchStatementExecutor.simple

JdbcBatchStatementExecutor是一个 Flink 内部使用的工具类，用于将数据批量写入到 JDBC 数据库中。simple 是该工具类中的一种实现方式，它在 executeBatch() 方法中简单地使用了 JDBC 的 addBatch() 和 executeBatch()

具体来说，JdbcBatchStatementExecutor.simple 方法在构造函数中接收一个 Connection 对象和一个 SQL 语句字符串，并初始化一个 PreparedStatement 对象。然后在 addBatch() 方法中，它将数据逐一添加到 PreparedStatement 中。最后在 executeBatch() 方法中，它调用 PreparedStatement 的 executeBatch()

需要注意的是，JdbcBatchStatementExecutor.simple 方法并不支持事务，因此在数据写入失败时可能会造成数据丢失或重复。如果需要实现事务支持，可以考虑使用 JdbcBatchStatementExecutor

flink sql的 merge into 以及when matched then

merge into 和 when matched then 是 SQL 语言中的一种语法，可以用于将两个表进行合并，如果存在匹配的记录则更新记录，否则插入新记录。在 Flink SQL 中，merge into 和 when matched then 通常与 update 或 insert

下面是一个使用 merge into 和 when matched then

merge into target_table as t
using source_table as s
on t.id = s.id
when matched then update set t.name = s.name
when not matched then insert (id, name) values (s.id, s.name)

上述 SQL 语句将 source_table 中的数据合并到 target_table 中。其中，on 子句用于指定两个表之间的连接条件；when matched then update 子句用于指定当存在匹配记录时，更新 target_table 中的数据；when not matched then insert 子句用于指定当不存在匹配记录时，将 source_table 中的数据插入到 target_table

需要注意的是，在 Flink SQL 中，merge into 和 when matched then

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