Apache Flink 零基础入门（八）：构建一站式 ETL 流水线！SQL 编程实践指南

2024-02-15 21:11:30

如今，数据已成为驱动企业发展的重要资产，而有效地处理和分析这些数据是企业成功的关键。Apache Flink 作为一款强大的分布式流处理框架，凭借其高吞吐量、低延迟和强大的容错性，成为许多企业的首选。在本系列文章的第八篇中，我们将深入探究 Flink SQL 的编程实践，帮助您构建一站式 ETL 流水线，轻松处理和分析海量数据。

什么是 Flink SQL？

Flink SQL 是一种基于 SQL 的流数据处理语言，允许您使用熟悉的 SQL 语法来编写流数据处理作业。它支持各种常见的 SQL 操作，包括选择、投影、过滤、分组、聚合和窗口函数。此外，Flink SQL 还提供了许多扩展功能，如时间窗口、事件时间语义和状态管理等， giúp您轻松处理复杂的流数据处理场景。

如何使用 Flink SQL 构建 ETL 流水线？

为了帮助您更好地理解 Flink SQL 的编程实践，我们将通过五个实例来贯穿整个 ETL 流水线，主要涵盖以下几个方面的内容：

数据摄取：从各种来源（如 Kafka、文件系统、数据库等）摄取数据。
数据清洗：对摄取的数据进行清洗和转换，以确保数据的准确性和一致性。
数据分析：使用 Flink SQL 对清洗后的数据进行分析和处理，提取有价值的信息。
数据导出：将分析结果导出到各种目标（如文件系统、数据库、消息队列等）。

实例一：从 Kafka 中摄取数据

CREATE TABLE user_activity (
  user_id STRING,
  item_id STRING,
  timestamp TIMESTAMP,
  activity_type STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'user_activity',
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'format' = 'json'
);

实例二：清洗和转换数据

CREATE TABLE user_activity_cleansed AS
SELECT
  user_id,
  item_id,
  timestamp,
  CASE
    WHEN activity_type = 'view' THEN 1
    WHEN activity_type = 'purchase' THEN 2
    ELSE 0
  END AS activity_code
FROM user_activity;

实例三：分析数据

SELECT
  user_id,
  COUNT(DISTINCT item_id) AS num_items_viewed,
  SUM(activity_code) AS total_activity_score
FROM user_activity_cleansed
GROUP BY user_id;

实例四：导出数据

INSERT INTO user_activity_summary (
  user_id,
  num_items_viewed,
  total_activity_score
) SELECT
  user_id,
  COUNT(DISTINCT item_id) AS num_items_viewed,
  SUM(activity_code) AS total_activity_score
FROM user_activity_cleansed
GROUP BY user_id;