Flink实战（⼋⼗三）：flink-sql使⽤（⼗）维表
join（五）FlinkSQL之。。。
声明：本系列博客是根据SGG的视频整理⽽成，⾮常适合⼤家⼊门学习。
维表是数仓中的⼀个概念，维表中的维度属性是观察数据的⾓度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进⾏关联构建星型模型。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中(⽐如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联⼀个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表JOIN时，需指明这条记录关联维表快照的时刻。需要注意是，⽬前Flink SQL的维表JOIN仅⽀持对当前时刻维表快照的关联(处理时间语义)，⽽不⽀持事实表rowtime所对应的的维表快照(事件时间语义)。通过本⽂你可以了解到：
如何使⽤Flink SQL创建表
如何定义Kafka数据源表
如何定义MySQL数据源表
什么是Temporal Table Join
维表join的案例
Flink SQL创建表
注意：本⽂的所有操作都是在Flink SQL cli中进⾏的
创建表的语法
CREATE TABLE [catalog_name.][db_name.]table_name
(
{ <column_definition> | <computed_column_definition> }[ , ...n]
[ <watermark_definition> ]
)
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (partition_column_name1, partition_column_name2, ...)]
WITH (key1=val1, key2=val2, ...)
-- 定义表字段
<column_definition>:
column_name column_type [COMMENT column_comment]
-- 定义计算列
<computed_column_definition>:
column_name AS computed_column_expression [COMMENT column_comment]
-- 定义⽔位线
<watermark_definition>:
WATERMARK FOR rowtime_column_name AS watermark_strategy_expression
解释
COMPUTED COLUMN(计算列)
计算列是⼀个通过column_name AS computed_column_expression⽣成的虚拟列，产⽣的计算列不是物理存储在数据源表中。⼀个计算列可以通过原有数据源表中的某个字段、运算符及内置函数⽣成。⽐如，定义⼀个消费⾦额的计算列(cost)，可以使⽤表的价格(price)*数量(quantity)计算得到。
计算列常常被⽤在定义时间属性，可以通过PROCTIME()函数定义处理时间属性，语法为proc AS PROCTIME()。除此之外，计算列可以被⽤作提取事件时间列，因为原始的事件时间可能不是TIMESTAMP(3)类型或者是存在JSON串中。
尖叫提⽰：
connect和join的区别1.在源表上定义计算列，是在读取数据源之后计算的，计算列需要跟在SELECT查询语句之后；
2.计算列不能被INSERT语句插⼊数据，在INSERT语句中，只能包括实际的⽬标表的schema，不能包括计算列
⽔位线
⽔位线定义了表的事件时间属性，其语法为:
WATERMARK FOR rowtime_column_name AS watermark_strategy_expression
其中rowtime_column_name表⽰表中已经存在的事件时间字段，值得注意的是，该事件时间字段必须是TIMESTAMP(3)类型，即形如yyyy-MM-dd HH:mm:ss，如果不是这种形式的数据类型，需要通过定义计算列进⾏转换。
watermark_strategy_expression定义了⽔位线⽣成的策略，该表达式的返回数据类型必须是
TIMESTAMP(3)类型。
Flink提供了许多常⽤的⽔位线⽣成策略：
严格单调递增的⽔位线：语法为
WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column
即直接使⽤时间时间戳作为⽔位线
递增⽔位线：语法为
WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '0.001' SECOND
乱序⽔位线：语法为
WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL 'string' timeUnit
-- ⽐如，允许5秒的乱序
WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '5' SECOND
分区
根据具体的字段创建分区表，每⼀个分区会对应⼀个⽂件路径
WITH 选项
创建Table source或者Table sink需要指定表的属性，属性是以key/value的形式配置的，具体参考其相对应的connector
尖叫提⽰：
Note：创建表时指定的表名有三种形式：
（1）catalog_name.db_name.table_name
（2）db_name.table_name
（3）table_name
对于第⼀种形式：会将表注册到⼀个名为‘catalog_name’的catalog以及⼀个名为'db_name'd的数据库的元数据中；
对于第⼆种形式：会将表注册到当前执⾏环境的catalog以及名为‘db_name’的数据库的元数据中；
对于第三种形式：会将表注册到当前执⾏环境的catalog与数据库的元数据中
定义Kafka数据表
kafka是构建实时数仓常⽤的数据存储设备，使⽤Flink SQL创建kafka数据源表的语法如下：
CREATE TABLE MyKafkaTable (
...
) WITH (
'pe' = 'kafka', -- 连接类型
'connector.version' = '0.11',-- 必选: 可选的kafka版本有：0.8/0.9/0.10/0.11/universal
'pic' = 'topic_name', -- 必选: 主题名称
't' = 'localhost:2181', -- 必选: zk连接地址
'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', -- 必选: Kafka连接地址
'up.id' = 'testGroup', --可选: 消费者组
-- 可选：偏移量, earliest-offset/latest-offset/group-offsets/specific-offsets
'connector.startup-mode' = 'earliest-offset',
-- 可选: 当偏移量指定为specific offsets，为指定每个分区指定具体位置
'connector.specific-offsets' = 'partition:0,offset:42;partition:1,offset:300',
'connector.sink-partitioner' = '...', -- 可选: sink分区器，fixed/round-robin/custom
-- 可选: 当⾃定义分区器时，指定分区器的类名
'connector.sink-partitioner-class' = 'pany.MyPartitioner',
'pe' = '...', -- 必选: 指定格式，⽀持csv/json/avro
-- 指定update-mode，⽀持append/retract/upsert
'update-mode' = 'append',
)
尖叫提⽰：
指定具体的偏移量位置：默认是从当前消费者组提交的偏移量开始消费
sink分区：默认是尽可能向更多的分区写数据(每⼀个sink并⾏度实例只向⼀个分区写数据)，也可以⾃已分区策略。当使⽤ round-robin分区器时，可以避免分区不均衡⼀致性保证：默认sink语义是at-least-once
Kafka 0.10+ 是时间戳：从kafka0.10开始，kafka消息附带⼀个时间戳作为消息的元数据，表⽰记录被写⼊kafka主题的时间，这个时间戳可以作为事件时间属性( rowti **Kafka 0.11+**版本：Flink从1.7开始，⽀持使⽤universal版本作为kafka的连接器，可以兼容kafka0.11之后版本
定义MySQL数据表
CREATE TABLE MySQLTable (
...
) WITH (
'pe' = 'jdbc', -- 必选: jdbc⽅式
'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/flink-test', -- 必选: JDBC url
'connector.table' = 'jdbc_table_name', -- 必选: 表名
-- 可选: JDBC driver，如果不配置，会⾃动通过url提取
'connector.driver' = 'sql.jdbc.Driver',
'connector.username' = 'name', -- 可选: 数据库⽤户名
'connector.password' = 'password',-- 可选: 数据库密码
-- 可选, 将输⼊进⾏分区的字段名.
'lumn' = 'column_name',
-- 可选, 分区数量.
'ad.partition.num' = '50',
-
- 可选, 第⼀个分区的最⼩值.
'ad.partition.lower-bound' = '500',
-- 可选, 最后⼀个分区的最⼤值
'ad.partition.upper-bound' = '1000',
-- 可选, ⼀次提取数据的⾏数，默认为0，表⽰忽略此配置
'ad.fetch-size' = '100',
-- 可选, lookup缓存数据的最⼤⾏数，如果超过改配置，⽼的数据会被清除
'connector.lookup.cache.max-rows' = '5000',
-- 可选，lookup缓存存活的最⼤时间，超过该时间旧数据会过时，注意cache.max-rows与l必须同时配置
'connector.l' = '10s',
-- 可选, 查询数据最⼤重试次数
'connector.lookup.max-retries' = '3',
-- 可选，写数据最⼤的flush⾏数，默认5000，超过改配置，会触发刷数据
'connector.write.flush.max-rows' = '5000',
--可选，flush数据的间隔时间，超过该时间，会通过⼀个异步线程flush数据，默认是0s
'connector.write.flush.interval' = '2s',
-- 可选, 写数据失败最⼤重试次数
'connector.write.max-retries' = '3'
)
Temporal Table Join
使⽤语法
SELECT column-names
FROM table1 [AS <alias1>]
[LEFT] JOIN table2 FOR SYSTEM_TIME AS OF table1.proctime [AS <alias2>]
lumn-name1 = table2.key-name1
注意：⽬前，仅⽀持INNER JOIN与LEFT JOIN。在join的时候需要使⽤ FOR SYSTEM_TIME AS OF ，其中table1.proctime表⽰table1的proctime处理时间属性(计算列)。使⽤FOR SYSTEM_TIME AS OF table1.proctime表⽰当左边表的记录与右边的维表join时，只匹配当前处理时间维表所对应的的快照数据。
样例
SELECT
o.amout, o.currency, r.rate, o.amount * r.rate
FROM
Orders AS o
JOIN LatestRates FOR SYSTEM_TIME AS OF o.proctime AS r
ON r.currency = o.currency
使⽤说明
仅⽀持Blink planner
仅⽀持SQL，⽬前不⽀持Table API
⽬前不⽀持基于事件时间(event time)的temporal table join
维表可能会不断变化，JOIN⾏为发⽣后，维表中的数据发⽣了变化（新增、更新或删除），则已关联的维表数据不会被同步变化维表和维表不能进⾏JOIN
维表必须指定主键。维表JOIN时，ON的条件必须包含所有主键的等值条件
维表Join案例
背景
Kafka中有⼀份⽤户⾏为数据，包括pv，buy，cart，fav⾏为；MySQL中有⼀份省份区域的维表数据。现将两种表进⾏JOIN，统计每个区域的购买⾏为数量。
步骤
维表存储在MySQL中，如下创建维表数据源：
CREATE TABLE dim_province (
province_id BIGINT, -- 省份id
province_name VARCHAR, -- 省份名称
region_name VARCHAR -- 区域名称
) WITH (
'pe' = 'jdbc',
'connector.url' = 'jdbc:mysql://192.168.10.203:3306/mydw',
'connector.table' = 'dim_province',
'connector.driver' = 'sql.jdbc.Driver',
'connector.username' = 'root',
'connector.password' = '123qwe',
'connector.lookup.cache.max-rows' = '5000',
'connector.l' = '10min'
);
事实表存储在kafka中，数据为⽤户点击⾏为，格式为JSON，具体数据样例如下：
{"user_id":63401,"item_id":6244,"cat_id":143,"action":"pv","province":3,"ts":1573445919}
{"user_id":9164,"item_id":2817,"cat_id":611,"action":"fav","province":28,"ts":1573420486}
创建kafka数据源表，如下：
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