从零开始学Flink：Flink SQL 极简入门

Flink SQL 是 Apache Flink 的核心模块之一，它让开发者可以使用标准的 SQL 语法来编写流处理和批处理作业。对于不想深究 Java/Scala 复杂 API 的“小白”来说，Flink SQL 是进入实时计算领域的最佳敲门砖。

本文将基于 Flink 1.20.1 版本，手把手教你在 WSL2 (Ubuntu) 环境下搭建环境，并运行你的第一个 Flink SQL 任务。

一、为什么选择 Flink SQL？

1. 低门槛：会写 SQL 就能开发实时任务。
2. 统一性：批流一体，同一套 SQL 既可以跑历史数据（批），也可以跑实时数据（流）。
3. 生态丰富：内置了大量的 Connector（连接器），轻松连接 Kafka、MySQL、Hive 等主流组件。

(图：Flink SQL 架构示意图，展示 SQL 解析、优化到执行的过程)

二、环境准备 (WSL2 Ubuntu)

本教程演示环境为 Windows 下的 WSL2 (Ubuntu 20.04/22.04)，这是目前 Windows 用户体验 Linux 开发环境的最佳姿势。
参考以前些的文章从零开始学Flink：揭开实时计算的神秘面纱，搭建好 Flink 环境。

三、体验 Flink SQL Client

Flink 提供了一个交互式的命令行工具：SQL Client。它允许你直接在终端编写和提交 SQL 任务。

1. 启动 SQL Client

如果没有启动Flink集群,则先启动flink集群:

./bin/start-cluster.sh

,然后在 Flink 目录下执行：

./bin/sql-client.sh

你将看到那只著名的松鼠 LOGO：

(图：SQL Client 启动欢迎界面)

2. Hello World：数据生成与打印

我们不依赖任何外部组件（如 Kafka），直接使用 Flink 内置的 datagen 连接器生成模拟数据，并用 print 连接器打印结果。

第一步：创建源表 (Source Table)

复制以下 SQL 到 SQL Client 中执行：

CREATE TABLE source_table (
    id INT,
    name STRING,
    ts TIMESTAMP(3),
    WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
    'connector' = 'datagen',       -- 使用数据生成器
    'rows-per-second' = '1',       -- 每秒生成1条数据
    'fields.id.kind' = 'sequence', -- id 字段为序列
    'fields.id.start' = '1',       -- id 从1开始
    'fields.id.end' = '100'        -- id 到100结束
);

执行后显示 [INFO] Execute statement succeed.。

第二步：创建结果表 (Sink Table)

CREATE TABLE print_table (
    id INT,
    name STRING,
    ts TIMESTAMP(3)
) WITH (
    'connector' = 'print'          -- 使用控制台打印连接器
);

第三步：提交任务

将源表的数据插入到结果表：

INSERT INTO print_table SELECT * FROM source_table;

此时，SQL Client 会提交一个异步任务到集群。你会看到类似 Job ID 的输出。

3. 查看运行结果

由于我们使用的是 print 连接器，在 Standalone 模式下，输出会打印到 TaskManager 的日志文件中。

打开一个新的 WSL2 终端窗口，进入 Flink 目录查看日志：

# 进入 log 目录
cd log

# 查看最新的 .out 文件 (文件名包含 taskexecutor)
tail -f flink-*-taskexecutor-*.out

你应该能看到屏幕上不断跳动的数据流：

(图：终端 tail -f 命令看到的实时数据输出)

四、常用命令速查

在 SQL Client 中，你可以使用以下命令：

• HELP: 查看帮助。
• SHOW TABLES: 查看当前创建的表。
• SHOW JOBS: 查看运行中的作业。
• DESCRIBE table_name: 查看表结构。
• QUIT: 退出 SQL Client。

五、总结

恭喜你！你已经成功运行了人生中第一个 Flink SQL 任务。

通过本文，我们完成了：

1. WSL2 下 Java 和 Flink 1.20.1 的安装。
2. 启动了 Flink 本地集群。
3. 使用 SQL Client 创建了 Source 和 Sink 表，并跑通了数据流。

下一篇，我们将深入讲解 Flink SQL 中的**窗口（Window）**操作，看看如何处理“过去5分钟的订单总额”这类经典需求。

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参考资料：

• Flink 官方文档