Apache flink Flink SQL从无到有

早些时候我问弗林克是否可以，答案是肯定的。现在，我将详细介绍Flink SQL的功能

在SQL中，这种挑战有时很容易（例如，

SELECT 1

在MySQL等常规引擎中工作），但有时也不可能，例如

我对Flink SQL不太确定，它的想法当然是，当您想要运行快速测试或构建一个可移植的示例时，它能够从无到有地创建一些东西，从而消除对其他解决方案的任何硬依赖

为了简单起见： 假设我想每秒至少生成一条消息，并且不介意里面有什么

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我的第一个想法：

• 简单的select语句不会起作用，因为当没有可选择的内容时，您不会得到任何输出
• 从概念上讲，一个时间窗口内的计数（*）可以工作，但我还没有让它工作。也许这是一个特性，如果没有什么可计算，输出将是零（而不是0）

除了窗口化，我在Flink SQL中没有看到任何有时间概念的东西，因此在外部我怀疑这是不可能的

我不是在寻找什么：

• 从一条信息开始，用它创造更多。假设我有一个卡夫卡主题，并且有一条消息进入，那么继续循环它并创建无限多的消息可能是微不足道的。但我的问题更多的是当卡夫卡是空的时候如何开始
• Flink代码不是SQL，甚至不是其他工具

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您可能会发现“datagen”连接器对此很有用

例如：

CREATE TABLE Orders (
order_number BIGINT,
price        DECIMAL(32,2),
buyer        ROW<first_name STRING, last_name STRING>,
order_time   TIMESTAMP(3)
) WITH (
  'connector' = 'datagen'
)

创建表格订单(
订单号BIGINT，
价格小数（32,2），
买方行，
订单时间戳（3）
)与(
'连接器'='数据发生器'
)

您可能会发现“datagen”连接器对此很有用

例如：

CREATE TABLE Orders (
order_number BIGINT,
price        DECIMAL(32,2),
buyer        ROW<first_name STRING, last_name STRING>,
order_time   TIMESTAMP(3)
) WITH (
  'connector' = 'datagen'
)

创建表格订单(
订单号BIGINT，
价格小数（32,2），
买方行，
订单时间戳（3）
)与(
'连接器'='数据发生器'
)

甚至比datagen连接器更好，本手册中的许多示例都使用了datagen连接器。我想你会发现这些例子特别有趣

Flink SQL对处理事件时间和系统时间都有强大的支持，包括。例如，在处理流事件时间窗口和间隔联接时，Flink SQL使用水印来确定哪些记录可以从Flink状态过期

有关利用时间的其他Flink SQL操作，请参阅、和。

甚至比datagen connector更好，中的许多示例都使用了datagen connector。我想你会发现这些例子特别有趣

Flink SQL对处理事件时间和系统时间都有强大的支持，包括。例如，在处理流事件时间窗口和间隔联接时，Flink SQL使用水印来确定哪些记录可以从Flink状态过期

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有关利用时间的其他Flink SQL操作，请参阅、和。

稍后将对此进行检查，但看起来确实很有希望！稍后将查看，但看起来确实很有希望！