什么是 Flinksql
Flink SQL 是基于 Apache Calcite 的 SQL 解析器和优化器构建的，支持ANSI SQL 标准，允许使用标准的 SQL 语句来处理流式和批处理数据。通过 Flink SQL，可以以声明式的方式描述数据处理逻辑，而无需编写显式的代码。使用 Flink SQL，可以执行各种数据操作，如过滤、聚合、连接和转换等。它还提供了窗口操作、时间处理和复杂事件处理等功能，以满足流式数据处理的需求。
Flink SQL 提供了许多扩展功能和语法，以适应 Flink 的流式和批处理引擎的特性。他是Flink最高级别的抽象，可以与 DataStream API 和 DataSet API 无缝集成，利用 Flink 的分布式计算能力和容错机制。
使用 Flink SQL处理数据的基本步骤：
定义输入表：使用 CREATE TABLE 语句定义输入表，指定表的模式（字段和类型）和数据源（如 Kafka、文件等）。
执行 SQL 查询：使用 SELECT、INSERT INTO 等 SQL 语句来执行数据查询和操作。您可以在 SQL 查询中使用各种内置函数、聚合操作、窗口操作和时间属性等。
定义输出表：使用 CREATE TABLE 语句定义输出表，指定表的模式和目标数据存储（如 Kafka、文件等）。
提交作业：将 Flink SQL 查询作为 Flink 作业提交到 Flink 集群中执行。Flink会根据查询的逻辑和配置自动构建执行计划，并将数据处理任务分发到集群中的任务管理器进行执行。
总而言之，我们可以通过Flink SQL 查询和操作来处理流式和批处理数据。它提供了一种简化和加速数据处理开发的方式，尤其适用于熟悉 SQL 的开发人员和数据工程师。
什么是 connector
Flink Connector 是指用于连接外部系统和数据源的组件。它允许 Flink 通过特定的连接器与不同的数据源进行交互，例如数据库、消息队列、文件系统等。它负责处理与外部系统的通信、数据格式转换、数据读取和写入等任务。无论是作为输入数据表还是输出数据表，通过使用适当的连接器，可以在 Flink SQL 中访问和操作外部系统中的数据。目前实时平台提供了很多常用的连接器:
例如：
JDBC ：用于与关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）建立连接，并支持在 Flink SQL 中读取和写入数据库表的数据。
JDQ ：用于与 JDQ 集成，可以读取和写入 JDQ 主题中的数据。
Elasticsearch ：用于与 Elasticsearch 集成，可以将数据写入 Elasticsearch 索引或从索引中读取数据。
File Connector：用于读取和写入各种文件格式（如 CSV、JSON、Parquet）的数据。
……
还有如HBase、JMQ4、Doris、Clickhouse，Jimdb，Hive等，用于与不同的数据源进行集成。通过使用 Flink SQL Connector，我们可以轻松地与外部系统进行数据交互，将数据导入到 Flink 进行处理，或将处理结果导出到外部系统。
DataGen Connector
DataGen 是 Flink SQL 提供的一个内置连接器，用于生成模拟的测试数据，以便在开发和测试过程中使用。
使用 DataGen，可以生成具有不同数据类型和分布的数据，例如整数、字符串、日期等。这样可以模拟真实的数据场景，并帮助验证和调试 Flink SQL 查询和操作。
demo
以下是一个使用 DataGen 函数的简单示例：
-- 创建输入表CREATE TABLE input_table ( order_number BIGINT, price DECIMAL(32,2), buyer ROW, order_time TIMESTAMP(3)) WITH ( 'connector' = 'datagen',);在上面的示例中，我们使用 DataGen 连接器创建了一个名为 `input_table` 的输入表。该表包含了 `order_number`、`price` 和 `buyer` ,`order_time`四个字段。默认是random随机生成对应类型的数据,生产速率是10000条/秒，只要任务不停，就会源源不断的生产数据。当然也可以指定一些参数来定义生成数据的规则，例如每秒生成的行数、字段的数据类型和分布。
生成的数据样例：
{"order_number":-6353089831284155505,"price":253422671148527900374700392448,"buyer":{"first_name":"6e4df4455bed12c8ad74f03471e5d8e3141d7977bcc5bef88a57102dac71ac9a9dbef00f406ce9bddaf3741f37330e5fb9d2","last_name":"d7d8a39e063fbd2beac91c791dc1024e2b1f0857b85990fbb5c4eac32445951aad0a2bcffd3a29b2a08b057a0b31aa689ed7"},"order_time":"2023-09-21 06:22:29.618"}{"order_number":1102733628546646982,"price":628524591222898424803263250432,"buyer":{"first_name":"4738f237436b70c80e504b95f0d9ec3d7c01c8745edf21495f17bb4d7044b4950943014f26b5d7fdaed10db37a632849b96c","last_name":"7f9dbdbed581b687989665b97c09dec1a617c830c048446bf31c746898e1bccfe21a5969ee174a1d69845be7163b5e375a09"},"order_time":"2023-09-21 06:23:01.69"}支持的类型
| 字段类型 | 数据生成方式 |
|---|---|
| BOOLEAN | random |
| CHAR | random / sequence |
| VARCHAR | random / sequence |
| STRING | random / sequence |
| DECIMAL | random / sequence |
| TINYINT | random / sequence |
| SMALLINT | random / sequence |
| INT | random / sequence |
| BIGINT | random / sequence |
| FLOAT | random / sequence |
| DOUBLE | random / sequence |
| DATE | random |
| TIME | random |
| TIMESTAMP | random |
| TIMESTAMP_LTZ | random |
| INTERVAL YEAR TO MONTH | random |
| INTERVAL DAY TO MONTH | random |
| ROW | random |
| ARRAY | random |
| MAP | random |
| MULTISET | random |
连接器属性
| 属性 | 是否必填 | 默认值 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| connector | required | (none) | String | ‘datagen’. |
| rows-per-second | optional | 10000 | Long | 数据生产速率 |
| number-of-rows | optional | (none) | Long | 指定生产的数据条数，默认是不限制。 |
| fields.#.kind | optional | random | String | 指定字段的生产数据的方式 random还是sequence |
| fields.#.min | optional | (Minimum value of type) | (Type of field) | random生成器 指定字段 # 最小值, 支持数字类型 |
| fields.#.max | optional | (Maximum value of type) | (Type of field) | random生成器的指定字段 # 最大值, 支持数字类型 |
| fields.#.length | optional | 100 | Integer | char/varchar/string/array/map/multiset 类型的长度. |
| fields.#.start | optional | (none) | (Type of field) | sequence生成器的开始值 |
| fields.#.end | optional | (none) | (Type of field) | sequence生成器的结束值 |
DataGen使用
了解了dategen的基本使用方法，那么下面来结合其他类型的连接器实践一下吧。
场景1 生成一亿条数据到hive表
CREATE TABLE dataGenSourceTable ( order_number BIGINT, price DECIMAL(10, 2), buyer STRING, order_time TIMESTAMP(3) )WITH ( 'connector'='datagen', 'number-of-rows'='100000000', 'rows-per-second' = '100000' ) ;CREATECATALOG myhiveWITH ( 'type'='hive', 'default-database'='default');USECATALOG myhive;USE dev;SETtable.sql-dialect=hive;CREATETABLEifnotexists shipu3_test_0932 ( order_number BIGINT, price DECIMAL(10, 2), buyer STRING, order_time TIMESTAMP(3)) PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS parquet TBLPROPERTIES ( 'partition.time-extractor.timestamp-pattern'='$dt', 'sink.partition-commit.trigger'='partition-time', 'sink.partition-commit.delay'='1 h', 'sink.partition-commit.policy.kind'='metastore,success-file');SETtable.sql-dialect=default;insert into myhive.dev.shipu3_test_0932select order_number,price,buyer,order_time, cast( CURRENT_DATE as varchar)from default_catalog.default_database.dataGenSourceTable;当每秒生产10万条数据的时候，17分钟左右就可以完成，当然我们可以通过增加Flink任务的计算节点、并行度、提高生产速率’rows-per-second’的值等来更快速的完成大数据量的生产。
场景2 持续每秒生产10万条数到消息队列
CREATE TABLE dataGenSourceTable ( order_number BIGINT, price INT, buyer ROW, order_time TIMESTAMP(3), col_array ARRAY , col_map map )WITH ( 'connector'='datagen', --连接器类型 'rows-per-second'='100000', --生产速率 'fields.order_number.kind'='random', --字段order_number的生产方式 'fields.order_number.min'='1', --字段order_number最小值 'fields.order_number.max'='1000', --字段order_number最大值 'fields.price.kind'='sequence', --字段price的生产方式 'fields.price.start'='1', --字段price开始值 'fields.price.end'='1000', --字段price最大值 'fields.col_array.element.length'='5', --每个元素的长度 'fields.col_map.key.length'='5', --map key的长度 'fields.col_map.value.length'='5' --map value的长度 ) ;CREATE TABLE jdqsink1 ( order_number BIGINT, price DECIMAL(32, 2), buyer ROW, order_time TIMESTAMP(3), col_ARRAY ARRAY , col_map map )WITH ( 'connector'='jdq', 'topic'='jrdw-fk-area_info__1', 'jdq.client.id'='xxxxx', 'jdq.password'='xxxxxxx', 'jdq.domain'='db.test.group.com', 'format'='json' ) ;INSERTINTO jdqsink1SELECT*FROM dataGenSourceTable;思考
通过以上案例可以看到,通过Datagen结合其他连接器可以模拟各种场景的数据
- 性能测试：我们可以利用Flink的高处理性能，来调试任务的外部依赖的阈值(超时，限流等)到一个合适的水位，避免自己的任务有过多的外部依赖出现木桶效应；
- 边界条件测试：我们通过使用 Flink DataGen 生成特殊的测试数据，如最小值、最大值、空值、重复值等来验证 Flink 任务在边界条件下的正确性和鲁棒性；
- 数据完整性测试：我们通过Flink DataGen 可以生成包含错误或异常数据的数据集，如无效的数据格式、缺失的字段、重复的数据等。从而可以测试 Flink 任务对异常情况的处理能力，验证 Flink任务在处理数据时是否能够正确地保持数据的完整性。
总之，Flink DataGen 是一个强大的工具，可以帮助测试人员构造各种类型的测试数据。通过合理的使用 ，测试人员可以更有效地进行测试，并发现潜在的问题和缺陷。
作者：京东零售石朴