大佬 实时数据Flink SQL无法使用纯SQL解决（不采用jar的方式下） 有没有比较好的方式

如果您想在阿里云实时数据平台上使用 Flink SQL，可以尝试以下几种方式：

1. 在控制台中使用 Flink SQL：阿里云实时数据平台提供了 Flink SQL 的在线编辑器，您可以在控制台中直接编写和执行 Flink SQL。在控制台中使用 Flink SQL 可以快速上手，不需要安装和配置 Flink，但是受限于控制台的功能和限制，可能无法满足所有的需求。

2. 使用 Flink SQL CLI：Flink SQL CLI 是 Flink 官方提供的命令行工具，可以在命令行中编写和执行 Flink SQL。您可以在阿里云实时数据平台的计算引擎中安装和配置 Flink，然后使用 Flink SQL CLI 进行 Flink SQL 开发和调试。使用 Flink SQL CLI 可以获得更多的功能和灵活性，但是需要一定的命令行使用经验。

3. 使用 Flink SQL 客户端：Flink SQL 客户端是 Flink 官方提供的 GUI 工具，可以在图形界面中编写和执行 Flink SQL。您可以在本地计算机上安装 Flink SQL 客户端，并连接到阿里云实时数据平台中的 Flink 集群，进行 Flink SQL 开发和调试。使用 Flink SQL 客户端可以获得更好的交互性和易用性，但是需要安装和配置 Flink SQL 客户端和 Flink 集群。

解决实时数据Flink SQL无法使用纯SQL的问题，可以考虑以下几种方式：

• 使用Flink SQL的UDF（用户自定义函数）功能，通过编写自定义函数来扩展Flink SQL的能力，从而实现一些无法使用纯SQL解决的问题。

• 使用Flink SQL的Table API，Table API是Flink SQL的一种编程接口，支持基于Java或Scala语言编写的代码，通过它可以更加灵活地处理数据，实现一些无法使用纯SQL解决的问题。

• 将Flink SQL与其他技术进行结合，如Kafka、Hadoop、Hive等，通过这些技术的支持，可以更加灵活地处理数据，实现一些无法使用纯SQL解决的问题。

• 使用Flink SQL的DataStream API，DataStream API是Flink SQL的一种编程接口，支持基于Java或Scala语言编写的代码，通过它可以更加灵活地处理实时数据，实现一些无法使用纯SQL解决的问题。

如果您不能使用jar包的方式来解决阿里云实时计算 Flink 的实时数据Flink SQL问题，那么可以尝试以下方法：

1. 使用UDF（用户自定义函数），通过编写Java或Scala的UDF代码来扩展Flink SQL的功能。可以使用UDF来实现计算、转换、过滤等功能，从而解决一些复杂的业务需求。

2. 使用Python或R语言编写Flink SQL脚本，通过Flink的PyFlink或R-Flink等技术实现。这可以在不编写Java或Scala代码的情况下，扩展Flink SQL的功能，从而解决一些复杂的业务需求。

3. 集成第三方库，例如集成Kafka、Elasticsearch、Redis等第三方库，以实现更多的功能。这可以通过Flink的Connector技术实现，并且可以在Flink SQL中直接使用。

以上这些方法可能需要一些技术储备和实践经验，但在使用Flink实时数据分析过程中会非常有用。

如果想在Flink SQL中处理实时数据，但无法仅通过纯SQL来解决问题，以下是一些可能有用的替代方式：

1. 使用UDF（用户定义函数）：Flink SQL允许您通过创建UDF来自定义函数，在SQL中使用它们。这些函数可以从标准函数外执行自定义逻辑，并允许处理复杂的实时数据。例如，你可以编写自己的聚合函数或时间窗口函数。

2. 使用Table API：Flink API提供了一种结构化编程界面，称为Table API，该界面以类似于SQL的方式操作数据。使用Table API，您可以编写复杂的逻辑来处理实时数据，并将其转换为SQL查询。

3. 创建自定义算子：如果需要更细粒度的控制，可以编写自己的自定义算子，例如MapFunction或ReduceFunction。 Flink API提供了多种类型的自定义算子，以进行数据转换、聚合或连接。

总之，虽然Flink SQL在处理实时数据方面非常强大，但有时需要使用更高级的工具或方法才能处理特定情况下的数据。以上方法提供了一些原生API和工具，可以更好地处理实时数据。

不想使用JAR文件，并使用纯Flink SQL来处理实时数据，您可以考虑使用Flink SQL 客户端。Flink SQL客户端的使用网上有很多操作步骤，我简短写下，你可以参考下。 1. 下载并安装Flink：从Flink官方网站下载适用于您操作系统的Flink二进制文件，并解压缩到合适的目录。

1. 启动Flink SQL客户端：在Flink目录中，使用以下命令启动SQL客户端： /bin/sql-client.sh embedded

2. 定义源（Source）和接收器（Sink）：在SQL客户端中，您需要定义数据源和数据接收器。具体sql实例，网上很多，我就不列举了。

3. 编写并执行Flink SQL查询：在SQL客户端中，您可以编写实时查询并将结果写入接收器。例如，您可以计算每个用户的活动次数：

4. 提交查询：执行上述查询后，Flink SQL客户端将开始处理实时数据。您可以在MySQL数据库中查看结果。

这种方法可能不适用于所有场景，特别是当您需要自定义函数或连接器时。在这种情况下，您可能需要使用JAR文件来扩展Flink SQL的功能。希望能够帮助到你。

可以考虑使用 Flink Table API 或 Flink DataStream API 进行编程。

Flink Table API 是 Flink SQL 的底层 API，它提供了一组用于处理数据的表操作，包括过滤、聚合、连接和窗口等。使用 Table API，您可以编写类似 SQL 的代码，但是可以更加灵活地控制数据处理流程。

Flink DataStream API 则是 Flink 的核心 API，它提供了一组用于处理数据流的操作，包括转换、过滤、聚合和窗口等。使用 DataStream API，您可以编写更加灵活的代码，可以直接操作数据流，实现更加复杂的数据处理逻辑。

无论是使用 Table API 还是 DataStream API，都需要编写代码实现数据处理逻辑。如果您不想使用 jar 的方式，可以考虑使用 Flink REST API 或 Flink Web UI 进行提交和管理作业。这样可以通过 Web 界面进行作业的提交和管理，而无需使用命令行或其他方式。

总之，Flink 提供了多种方式进行实时数据处理，您可以根据具体的需求和场景选择合适的方式进行开发和部署。

第一，基于 Queue，一般来说就是行存加 Queue，存储效率其实不高。

第二，基于预计算，最终会落到 BI DB，已经是聚合好的数据了，没有历史数据。而且 Kafka 存的一般来说都是 15 天以内的数据，没有历史数据，意味着无法进行 Ad-hoc 分析。所有的分析全是预定义好的，必须要起对应的实时作业，且写到 DB 中，这样才可用。对比来说，Hive 数仓的好处在于它可以进行 Ad-hoc 分析，想要什么结果，就可以随时得到什么结果。

Flink全托管支持通过SQL代码编辑和运行作业。操作流程： 步骤一：创建Flink全托管工作空间 开通一个北京地域按量付费的Flink全托管工作空间。 步骤二：创建SQL作业并编写业务代码 在作业开发页面，创建一个SQL类型的流作业，并编写DDL和DML代码。 步骤三：启动作业，查看Flink计算结果 在作业运维页面，启动作业并查看作业运行状态。

如果您想使用Flink SQL处理实时数据，但不希望使用jar包的方式来扩展Flink的功能，可以考虑以下两种方式：

使用内置函数或UDF Flink提供了许多内置函数和用户自定义函数（UDF），这些函数可用于操作流式数据。如果能够通过现有的Flink内置函数或自定义UDF解决问题，则无需添加额外的依赖项或插件。

自定义数据源/输出 除了使用内置函数和UDF之外，还可以自定义数据源和输出来扩展Flink的功能。例如，在没有专门适配器的情况下连接某个系统，则可以编写一个自己的数据源，并在Flink被启动后将其注册到程序中。这样，您就可以通过Flink SQL来查询该数据源所产生的实时数据。

以上两种方法既可以满足需求，又可以避免引入其他依赖项或插件，以降低系统间的复杂度。

1. Flink SQL目前主要是基于批处理的,对实时数据流的支持还不是很完善。对实时数据流查询,Flink SQL本身的功能还不够强大。
2. Flink SQL仅支持内置的Source和Sink,无法直接 query 外部实时数据源。需要使用 DataStream API 构建输入和输出,然后使用 Flink SQL 查询处理。 比较好的方式是:
3. 使用 DataStream API 读取实时数据源,构建Input Stream。
4. 使用 TableEnvironment.fromDataStream() 将 DataStream 转换为 Table。
5. 使用 Flink SQL 对 Table 进行查询处理。
6. 使用 TableEnvironment.toAppendStream() 将处理后的 Table 转换回 DataStream。
7. 使用 DataStream API 将输出 DataStream 写入外部系统。 整体步骤如下: java // 1. 使用 DataStream API 读取实时数据源 DataStream<Tuple2<String, Integer>> input = ...

// 2. 将 DataStream 转换为 Table Table inputTable = tableEnv.fromDataStream(input, "user, age");

// 3. 使用 Flink SQL 处理 Table resultTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM " + inputTable + " WHERE age > 20");

// 4. 将 Table 转换回 DataStream
DataStream<Tuple2<String, Integer>> output = tableEnv.toAppendStream(resultTable, Tuple2.class);

// 5. 使用 DataStream API 输出 output.addSink(...);
这种方式可以很好地结合 Flink SQL 和 DataStream API ,实现对实时数据流的复杂查询和处理。利用 Flink SQL 的declarative查询优势,使用 DataStream API 进行其他的实时数据流处理。

如果你想在 Flink SQL 中处理实时数据，但是纯 SQL 的方式无法满足你的需求，可以考虑使用 Flink 的 Table API 或 DataStream API 来编写自定义的函数，以实现更复杂的数据处理逻辑。这里提供两种方式：

使用 Flink Table API：Flink Table API 是 Flink 提供的一种基于表的 API，它允许你在 Java 或 Scala 中以面向对象的方式编写表达式和查询，并且可以使用 SQL 语言进行查询。在 Table API 中，你可以使用内置的函数，也可以编写自定义的函数来处理数据。例如，你可以编写一个自定义的函数来实现自己的聚合逻辑，然后在 SQL 语句中使用这个函数。

使用 Flink DataStream API：Flink DataStream API 是 Flink 提供的一种基于流的 API，它允许你以编程方式构建数据流处理程序。在 DataStream API 中，你可以使用 Flink 提供的各种算子来处理数据，也可以编写自定义的函数来实现自己的处理逻辑。例如，你可以编写一个自定义的函数来解析 JSON 格式的数据，然后在 DataStream API 中使用这个函数。

若实时数据处理需要更好的性能和扩展性，可以考虑在 Flink 中使用流处理编写应用程序。使用 Flink 流处理 API，可以编写更加复杂和灵活的数据处理逻辑，而不仅是使用 SQL。Flink 提供了流式 SQL 和 Table API 两种开发方式，可以结合自己的实际情况进行选择。

在 Flink 中，可以将实时数据当作是无界流（Unbounded Stream）来处理，使用 Flink 流处理可以提供非常高的性能和扩展性，也可以处理更加复杂的业务需求。相对于纯 SQL 处理实时数据，使用 Flink 流处理可以解决更多的问题，并且可以更加灵活地控制处理过程。

另外，如果需要使用 SQL 进行流处理，并且希望处理结果能够被其他系统使用，可以考虑将 Flink SQL 与 Apache Kafka、Apache Ignite 等分布式数据存储和计算系统结合使用，以提供更加完整的解决方案。

根据您提供的描述，您想在不使用JAR文件的情况下，使用Flink SQL来处理实时数据。如果您的实时数据源支持Flink SQL中支持的数据源格式，并且您只需要进行简单的查询或聚合操作，那么可以尝试使用Flink SQL CLI（Command Line Interface）来处理实时数据。

Flink SQL CLI是一个命令行工具，可以让您使用纯SQL语句来查询和处理数据。您可以使用Flink SQL CLI来连接到实时数据源，然后运行SQL查询来处理数据。以下是一些基本的步骤：

安装Flink。您需要首先安装Flink，并启动Flink的集群。有关详细的步骤，请参考Flink的官方文档。

启动Flink SQL CLI。在终端窗口中输入以下命令来启动Flink SQL CLI：

bash Copy code ./bin/sql-client.sh embedded -d 其中，“”是您要连接的数据源的名称。例如，如果您要连接到一个名为“my-data-source”的数据源，则可以输入以下命令：

bash Copy code ./bin/sql-client.sh embedded -d my-data-source 运行SQL查询。在Flink SQL CLI中，您可以输入标准的SQL查询语句来处理数据。例如，以下是一个简单的查询示例，用于计算数据源中的行数： sql

SELECT COUNT(*) FROM my-table; 如果您需要进行更复杂的查询或聚合操作，可以使用Flink SQL中支持的各种SQL函数和操作符。

需要注意的是，Flink SQL CLI适用于处理实时数据流或基于时间的批处理任务。如果您需要进行更复杂的数据处理或需要使用自定义函数或UDF，则可能需要编写Java或Scala代码，并将其打包为JAR文件以在Flink中使用。

希望这些信息能对您有所帮助。如果您仍然遇到问题，请提供更多详细的信息，以便我们更好地帮助您解决问题。

在不采用 jar 的方式下，使用 Flink SQL 需要有一个类似于 Flink Table API 或者 DataStream API 的数据源接入程序来实现数据的实时输入。常见的数据源接入方式有 Kafka、Kinesis、Socket 等等。可以根据自己的实际情况选择相应的数据源。

具体步骤如下：

根据需要选择相应的数据源接入程序，比如在 Kafka 中可以使用 Flink 提供的 Kafka Connector，通过指定 Topic 和一些其他参数来实时消费 Kafka 中的数据。

将数据流转换为 Table 类型，这可以通过在 Table Environment 中注册流式数据源来实现。例如：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream = env.fromElements(new Tuple2<>("a", 1), new Tuple2<>("b", 2), new Tuple2<>("c", 3)); StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); tableEnv.registerDataStream("my_table", stream, $("word"), $("count")); 其中 $("word") 和 $("count") 分别表示 Tuple2 中的字段名。

编写查询 SQL，例如： SELECT word, SUM(count) FROM my_table GROUP BY word 调用 Table Environment 的 executeSql 方法执行查询，并将结果转换为 DataStream 类型输出，例如： Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT word, SUM(count) FROM my_table GROUP BY word"); DataStream dataStream = tableEnv.toAppendStream(result, Row.class); dataStream.print(); 至此，我们就可以通过 Flink SQL 对实时数据进行查询和分析了。

理论上来说，在 Flink SQL 中使用纯 SQL 的方式是完全可行的，不需要采用 jar 的方式。但是，有些情况下，可能需要编写一些自定义的函数来满足特定需求。

如果您遇到了实时数据处理的性能问题，可以尝试以下方法：

调整并发度：通过调整 Flink 作业中算子的并发度，可以提高作业的吞吐量和处理速度。

使用水位线（Watermark）：Flink 的 Watermark 特性可以帮助您解决实时数据延迟问题，即使数据到达顺序不正确或存在乱序。

使用 Flink 的状态后端：Flink 提供了多种状态后端的选择，如 RocksDB、Memory 和 FsStateBackend 等，可以根据需要选择最适合的状态后端。

优化数据源：优化外部数据源可以显著提高作业的性能，例如通过使用分区表、压缩格式等方式。

编写自定义函数：在某些情况下，您可能需要编写一些自定义函数来处理特殊的数据操作，这可以通过实现用户自定义函数（UDF）或用户自定义聚合函数（UDAF）来实现。

希望这些方法可以帮助您解决问题，如果您有更具体的需求和问题，欢迎随时向我提问。

不想采用 Jar 包方式，可以使用 flink run 命令并指定相关参数，可以参考以下示例：

flink run -m yarn-cluster -yd -yn 8 -p 6 -ys 6g -ytm 2000 -yqu default -Dyarn.app.mapreduce.am.resource.mb=1024 -Dtable.user-scan-table.sink-partitioner=FlinkKafkaPartitioner -Dtable.user-scan-table.sink.parallelism=3 -Dtable.user-scan-table.sink.topic=users flink-sql-connector.jar 该命令指定了使用 YARN 集群模式运行 Flink，指定了相关的参数，以及指定了连接数据源的 Jar 包。

如果您希望在不使用 JAR 文件的情况下使用 Flink SQL 处理实时数据，可以考虑使用 Flink 的 SQL Client 工具。该工具提供了一个命令行界面，您可以在其中使用纯 SQL 语句来处理实时数据。

具体步骤如下：

1. 在 Flink 集群中启动 SQL Client 工具。您可以使用以下命令：

   ./bin/sql-client.sh embedded -d <database-name> -l <log-file>
   

   其中 <database-name> 为您要连接的数据库名称，<log-file> 为指定的日志文件路径。

2. 连接到 Flink 集群。在 SQL Client 工具中，使用以下命令来连接到 Flink 集群：

   !connect <flink-configuration-file>
   

   其中 <flink-configuration-file> 为您要使用的 Flink 配置文件路径。

3. 创建表并编写 SQL 语句。在 SQL Client 工具中，您可以使用以下命令创建表：

   CREATE TABLE <table-name> (
    <column-definitions>
   ) WITH (
    <table-properties>
   )
   

   其中 <table-name> 为您要创建的表名称，<column-definitions> 为表中的列定义，<table-properties> 为表的属性定义。

   然后，您可以使用标准的 SQL 语句来查询和处理数据。

4. 提交 SQL 任务。在 SQL Client 工具中，您可以使用以下命令来提交 SQL 任务：

   INSERT INTO <output-table-name> SELECT <columns> FROM <input-table-name>
   

   其中 <output-table-name> 为您要输出的表名称，<columns> 为要选择的列名称，<input-table-name> 为您要读取数据的表名称。

   提交任务后，Flink 将自动处理您的数据，并将结果输出到指定的表中。 请注意，使用 SQL Client 工具处理实时数据可能会受到一些限制。例如，您可能无法使用所有的 Flink SQL 函数和操作符，并且查询性能可能不如使用 JAR 文件的方式。但是，如果您只需要处理一些简单的实时数据，使用 SQL Client 工具可能是一个不错的选择。