揭秘 Flink SQL：构建流式应用的不二之选

数据流作为实时决策和业务洞察的关键驱动力，正在重塑当今的数据格局。在这个大数据时代，处理和分析不断涌入的数据流至关重要，而 Apache Flink SQL 作为一款强大的流处理引擎，正以其灵活易用的 SQL 接口和高效的处理能力脱颖而出。

Flink SQL 是一款统一的流处理和批处理引擎，它允许用户使用标准 SQL 语法处理数据流。通过 Flink SQL，数据工程师和分析师可以轻松地编写和执行复杂的流处理查询，而无需编写复杂的 Java 或 Scala 代码。

为了让大家深入了解 Flink SQL 的强大功能，我们将在本文中通过一系列实战演练，展示如何使用 Flink SQL 构建流式应用。这些演练将使用 Flink SQL CLI（命令行界面）执行，全程只涉及 SQL 纯文本，无需编写一行 Java/Scala 代码，也无需安装 IDE。

-- 创建一个演示数据源
CREATE TABLE sensor_data (
  sensor_id INT,
  temperature FLOAT,
  timestamp TIMESTAMP
) WITH (
  'connector' = 'datagen',
  'rows-per-second' = '10',
  'field-delimiter' = ','
);

-- 统计传感器数据的实时平均温度
SELECT
  sensor_id,
  AVG(temperature) AS avg_temperature,
  timestamp
FROM sensor_data
GROUP BY
  sensor_id,
  TUMBLE(timestamp, INTERVAL '10' SECOND);

-- 创建一个警报表，用于存储异常传感器数据
CREATE TABLE alerts (
  sensor_id INT,
  temperature FLOAT,
  timestamp TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (sensor_id, timestamp)
);

-- 识别温度高于阈值的传感器
INSERT INTO alerts
SELECT
  sensor_id,
  temperature,
  timestamp
FROM sensor_data
WHERE
  temperature > 30.0;

-- 创建一个线性回归模型，用于预测温度变化
CREATE TABLE regression_model (
  sensor_id INT,
  intercept FLOAT,
  slope FLOAT
);

-- 训练模型并预测未来温度
INSERT INTO regression_model
SELECT
  sensor_id,
  INTERCEPT(temperature, timestamp),
  SLOPE(temperature, timestamp)
FROM sensor_data;

SELECT
  sensor_id,
  timestamp + INTERVAL '1' HOUR,
  INTERCEPT + SLOPE * INTERVAL_IN_SECONDS(timestamp + INTERVAL '1' HOUR, timestamp) AS predicted_temperature
FROM regression_model;