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Apache Flink(SQL)

大约 10 分钟

Apache Flink(SQL)

flink-sql-iotdb-connector 将 Flink SQL 或者 Flink Table 与 IoTDB 无缝衔接了起来，使得在 Flink 的任务中可以对 IoTDB 进行实时读写，具体可以应用到如下场景中：

  1. 实时数据同步：将数据从一个数据库实时同步到另一个数据库。
  2. 实时数据管道：构建实时数据处理管道，处理和分析数据库中的数据。
  3. 实时数据分析：实时分析数据库中的数据，提供实时的业务洞察。
  4. 实时应用：将数据库中的数据实时应用于实时应用程序，如实时报表、实时推荐等。
  5. 实时监控：实时监控数据库中的数据，检测异常和错误。

读写模式

读模式（Source）写模式（Sink）
Bounded Scan, Lookup, CDCStreaming Sink, Batch Sink

读模式（Source）

  • Bounded Scan： bounded scan 的主要实现方式是通过指定 时间序列 以及 查询条件的上下界（可选）来进行查询，并且查询结果通常为多行数据。这种查询无法获取到查询之后更新的数据。

  • Lookup： lookup 查询模式与 scan 查询模式不同，bounded scan 是对一个时间范围内的数据进行查询，而 lookup 查询只会对一个精确的时间点进行查询，所以查询结果只有一行数据。另外只有 lookup join 的右表才能使用 lookup 查询模式。

  • CDC: 主要用于 Flink 的 ETL 任务当中。当 IoTDB 中的数据发生变化时，flink 会通过我们提供的 CDC connector 感知到，我们可以将感知到的变化数据转发给其他的外部数据源，以此达到 ETL 的目的。

写模式（Sink）

  • Streaming sink： 用于 Flink 的 streaming mode 中，会将 Flink 中 Dynamic Table 的增删改记录实时的同步到 IoTDB 中。

  • Batch sink： 用于 Flink 的 batch mode 中，用于将 Flink 的批量计算结果一次性写入 IoTDB 中。

使用方式

我们提供的 flink-sql-iotdb-connector 总共提供两种使用方式，一种是在项目开发过程中通过 Maven 的方式引用，另外一种是在 Flink 的 sql-client 中使用。我们将分别介绍这两种使用方式。

📌注：flink 版本要求 1.17.0 及以上

Maven

我们只需要在项目的 pom 文件中添加以下依赖即可：

<dependency>
    <groupId>org.apache.iotdb</groupId>
    <artifactId>flink-sql-iotdb-connector</artifactId>
    <version>${iotdb.version}</version>
</dependency>

sql-client

如果需要在 sql-client 中使用 flink-sql-iotdb-connector，先通过以下步骤来配置环境：

  1. 在 官网 下载带依赖的 flink-sql-iotdb-connector 的 jar 包。

  2. 将 jar 包拷贝到 $FLINK_HOME/lib 目录下。

  3. 启动 Flink 集群。

  4. 启动 sql-client。

此时就可以在 sql-client 中使用 flink-sql-iotdb-connector 了。

表结构规范

无论使用哪种类型的连接器，都需要满足以下的表结构规范：

  • 所有使用 IoTDB connector 的表，第一列的列名必须是 Time_，而且数据类型必须是 BIGINT 类型。
  • 除了 Time_ 列以外的列名必须以 root. 开头。另外列名中的任意节点不能是纯数字，如果有纯数字，或者其他非法字符，必须使用反引号扩起来。比如：路径 root.sg.d0.123 是一个非法路径，但是 root.sg.d0.`123` 就是一个合法路径。
  • 无论使用 pattern 或者 sql 从 IoTDB 中查询数据，查询结果的时间序列名需要包含 Flink 中除了 Time_ 以外的所有列名。如果没有查询结果中没有相应的列名，则该列将用 null 去填充。
  • flink-sql-iotdb-connector 中支持的数据类型有：INT, BIGINT, FLOAT, DOUBLE, BOOLEAN, STRING。Flink Table 中每一列的数据类型与其 IoTDB 中对应的时间序列类型都要匹配上，否则将会报错，并退出 Flink 任务。

以下用几个例子来说明 IoTDB 中的时间序列与 Flink Table 中列的对应关系。

读模式（Source）

Scan Table (Bounded)

参数

参数必填默认类型描述
nodeUrls否127.0.0.1:6667String用来指定 IoTDB 的 datanode 地址，如果 IoTDB 是用集群模式搭建的话，可以指定多个地址，每个节点用逗号隔开。
user否rootStringIoTDB 用户名
password否rootStringIoTDB 密码
scan.bounded.lower-bound否-1LLongbounded 的 scan 查询时的时间戳下界（包括），参数大于0时有效。
scan.bounded.upper-bound否-1LLongbounded 的 scan 查询时的时间戳下界（包括），参数大于0时有效。
sql是无String用于在 IoTDB 端做查询。

示例

该示例演示了如何在一个 Flink Table Job 中从 IoTDB 中通过scan table的方式读取数据：
当前 IoTDB 中的数据如下：

IoTDB> select ** from root;
+-----------------------------+-------------+-------------+-------------+
|                         Time|root.sg.d0.s0|root.sg.d1.s0|root.sg.d1.s1|
+-----------------------------+-------------+-------------+-------------+
|1970-01-01T08:00:00.001+08:00|    1.0833644|      2.34874|    1.2414109|
|1970-01-01T08:00:00.002+08:00|     4.929185|    3.1885583|    4.6980085|
|1970-01-01T08:00:00.003+08:00|    3.5206156|    3.5600138|    4.8080945|
|1970-01-01T08:00:00.004+08:00|    1.3449302|    2.8781595|    3.3195343|
|1970-01-01T08:00:00.005+08:00|    3.3079383|    3.3840187|    3.7278645|
+-----------------------------+-------------+-------------+-------------+
Total line number = 5
It costs 0.028s

import org.apache.flink.table.api.*;

public class BoundedScanTest {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // setup table environment
    EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
            .newInstance()
            .inStreamingMode()
            .build();
    TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);
    // setup schema
    Schema iotdbTableSchema =
            Schema.newBuilder()
                    .column("Time_", DataTypes.BIGINT())
                    .column("root.sg.d0.s0", DataTypes.FLOAT())
                    .column("root.sg.d1.s0", DataTypes.FLOAT())
                    .column("root.sg.d1.s1", DataTypes.FLOAT())
                    .build();
    // register table
    TableDescriptor iotdbDescriptor =
            TableDescriptor.forConnector("IoTDB")
                    .schema(iotdbTableSchema)
                    .option("nodeUrls", "127.0.0.1:6667")
                    .option("sql", "select ** from root")
                    .build();
    tableEnv.createTemporaryTable("iotdbTable", iotdbDescriptor);

    // output table
    tableEnv.from("iotdbTable").execute().print();
  }
}

执行完以上任务后，Flink 的控制台中输出的表如下：

+----+----------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
| op |                Time_ |                  root.sg.d0.s0 |                  root.sg.d1.s0 |                  root.sg.d1.s1 |
+----+----------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
| +I |                    1 |                      1.0833644 |                        2.34874 |                      1.2414109 |
| +I |                    2 |                       4.929185 |                      3.1885583 |                      4.6980085 |
| +I |                    3 |                      3.5206156 |                      3.5600138 |                      4.8080945 |
| +I |                    4 |                      1.3449302 |                      2.8781595 |                      3.3195343 |
| +I |                    5 |                      3.3079383 |                      3.3840187 |                      3.7278645 |
+----+----------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+

Lookup Point

参数

参数必填默认类型描述
nodeUrls否127.0.0.1:6667String用来指定 IoTDB 的 datanode 地址，如果 IoTDB 是用集群模式搭建的话，可以指定多个地址，每个节点用逗号隔开。
user否rootStringIoTDB 用户名
password否rootStringIoTDB 密码
lookup.cache.max-rows否-1Integerlookup 查询时，缓存表的最大行数，参数大于0时生效。
lookup.cache.ttl-sec否-1Integerlookup 查询时，单点数据的丢弃时间，单位为秒。
sql是无String用于在 IoTDB 端做查询。

示例

该示例演示了如何将 IoTDB 中的device作为维度表进行lookup查询：

  • 使用 datagen connector 生成两个字段作为 Lookup Join 的左表。第一个字段为自增字段，用来表示时间戳。第二个字段为随机字段，用来表示一个
    measurement 产生的时间序列。
  • 通过 IoTDB connector 注册一个表作为 Lookup Join 的右表。
  • 将两个表 join 起来。

当前 IoTDB 中的数据如下：

IoTDB> select ** from root;
+-----------------------------+-------------+-------------+-------------+
|                         Time|root.sg.d0.s0|root.sg.d1.s0|root.sg.d1.s1|
+-----------------------------+-------------+-------------+-------------+
|1970-01-01T08:00:00.001+08:00|    1.0833644|      2.34874|    1.2414109|
|1970-01-01T08:00:00.002+08:00|     4.929185|    3.1885583|    4.6980085|
|1970-01-01T08:00:00.003+08:00|    3.5206156|    3.5600138|    4.8080945|
|1970-01-01T08:00:00.004+08:00|    1.3449302|    2.8781595|    3.3195343|
|1970-01-01T08:00:00.005+08:00|    3.3079383|    3.3840187|    3.7278645|
+-----------------------------+-------------+-------------+-------------+
Total line number = 5
It costs 0.028s

import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Schema;
import org.apache.flink.table.api.TableDescriptor;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;

public class LookupTest {
  public static void main(String[] args) {
    // setup environment
    EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
            .newInstance()
            .inStreamingMode()
            .build();
    TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);

    // register left table
    Schema dataGenTableSchema =
            Schema.newBuilder()
                    .column("Time_", DataTypes.BIGINT())
                    .column("s0", DataTypes.INT())
                    .build();

    TableDescriptor datagenDescriptor =
            TableDescriptor.forConnector("datagen")
                    .schema(dataGenTableSchema)
                    .option("fields.Time_.kind", "sequence")
                    .option("fields.Time_.start", "1")
                    .option("fields.Time_.end", "5")
                    .option("fields.s0.min", "1")
                    .option("fields.s0.max", "1")
                    .build();
    tableEnv.createTemporaryTable("leftTable", datagenDescriptor);

    // register right table
    Schema iotdbTableSchema =
            Schema.newBuilder()
                    .column("Time_", DataTypes.BIGINT())
                    .column("root.sg.d0.s0", DataTypes.FLOAT())
                    .column("root.sg.d1.s0", DataTypes.FLOAT())
                    .column("root.sg.d1.s1", DataTypes.FLOAT())
                    .build();

    TableDescriptor iotdbDescriptor =
            TableDescriptor.forConnector("IoTDB")
                    .schema(iotdbTableSchema)
                    .option("sql", "select ** from root")
                    .build();
    tableEnv.createTemporaryTable("rightTable", iotdbDescriptor);

    // join
    String sql =
            "SELECT l.Time_, l.s0,r.`root.sg.d0.s0`, r.`root.sg.d1.s0`, r.`root.sg.d1.s1`"
                    + "FROM (select *,PROCTIME() as proc_time from leftTable) AS l "
                    + "JOIN rightTable FOR SYSTEM_TIME AS OF l.proc_time AS r "
                    + "ON l.Time_ = r.Time_";

    // output table
    tableEnv.sqlQuery(sql).execute().print();
  }
}

执行完以上任务后，Flink 的控制台中输出的表如下：

+----+----------------------+-------------+---------------+----------------------+--------------------------------+
| op |                Time_ |          s0 | root.sg.d0.s0 |        root.sg.d1.s0 |                  root.sg.d1.s1 |
+----+----------------------+-------------+---------------+----------------------+--------------------------------+
| +I |                    5 |           1 |     3.3079383 |            3.3840187 |                      3.7278645 |
| +I |                    2 |           1 |      4.929185 |            3.1885583 |                      4.6980085 |
| +I |                    1 |           1 |     1.0833644 |              2.34874 |                      1.2414109 |
| +I |                    4 |           1 |     1.3449302 |            2.8781595 |                      3.3195343 |
| +I |                    3 |           1 |     3.5206156 |            3.5600138 |                      4.8080945 |
+----+----------------------+-------------+---------------+----------------------+--------------------------------+

CDC

参数

参数必填默认类型描述
nodeUrls否127.0.0.1:6667String用来指定 IoTDB 的 datanode 地址，如果 IoTDB 是用集群模式搭建的话，可以指定多个地址，每个节点用逗号隔开。
user否rootStringIoTDB 用户名
password否rootStringIoTDB 密码
mode是BOUNDEDENUM必须将此参数设置为 CDC 才能启动
sql是无String用于在 IoTDB 端做查询。
cdc.port否8080Integer在 IoTDB 端提供 CDC 服务的端口号。
cdc.task.name是无String当 mode 参数设置为 CDC 时是必填项。用于在 IoTDB 端创建 Pipe 任务。
cdc.pattern是无String当 mode 参数设置为 CDC 时是必填项。用于在 IoTDB 端作为发送数据的过滤条件。

示例

该示例演示了如何通过 CDC Connector 去获取 IoTDB 中指定路径下的变化数据：

  • 通过 CDC Connector 创建一张 CDC 表。
  • 将 CDC 表打印出来。
import org.apache.flink.table.api.*;

public class CDCTest {
  public static void main(String[] args) {
    // setup environment
    EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
            .newInstance()
            .inStreamingMode()
            .build();
    TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);
    // setup schema
    Schema iotdbTableSchema = Schema
            .newBuilder()
            .column("Time_", DataTypes.BIGINT())
            .column("root.sg.d0.s0", DataTypes.FLOAT())
            .column("root.sg.d1.s0", DataTypes.FLOAT())
            .column("root.sg.d1.s1", DataTypes.FLOAT())
            .build();

    // register table
    TableDescriptor iotdbDescriptor = TableDescriptor
            .forConnector("IoTDB")
            .schema(iotdbTableSchema)
            .option("mode", "CDC")
            .option("cdc.task.name", "test")
            .option("cdc.pattern", "root.sg")
            .build();
    tableEnv.createTemporaryTable("iotdbTable", iotdbDescriptor);

    // output table
    tableEnv.from("iotdbTable").execute().print();
  }
}

运行以上的 Flink CDC 任务，然后在 IoTDB-cli 中执行以下 SQL：

insert into root.sg.d1(timestamp,s0,s1) values(6,1.0,1.0);
insert into root.sg.d1(timestamp,s0,s1) values(7,1.0,1.0);
insert into root.sg.d1(timestamp,s0,s1) values(6,2.0,1.0);
insert into root.sg.d0(timestamp,s0) values(7,2.0);

然后，Flink 的控制台中将打印该条数据：

+----+----------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
| op |                Time_ |                  root.sg.d0.s0 |                  root.sg.d1.s0 |                  root.sg.d1.s1 |
+----+----------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
| +I |                    7 |                         <NULL> |                            1.0 |                            1.0 |
| +I |                    6 |                         <NULL> |                            1.0 |                            1.0 |
| +I |                    6 |                         <NULL> |                            2.0 |                            1.0 |
| +I |                    7 |                            2.0 |                         <NULL> |                         <NULL> |

写模式（Sink）

Streaming Sink

参数

参数必填默认类型描述
nodeUrls否127.0.0.1:6667String用来指定 IoTDB 的 datanode 地址，如果 IoTDB 是用集群模式搭建的话，可以指定多个地址，每个节点用逗号隔开。
user否rootStringIoTDB 用户名
password否rootStringIoTDB 密码
aligned否falseBoolean向 IoTDB 写入数据时是否调用aligned接口。

示例

该示例演示了如何在一个 Flink Table 的 Streaming Job 中如何将数据写入到 IoTDB 中：

  • 通过 datagen connector 生成一张源数据表。
  • 通过 IoTDB connector 注册一个输出表。
  • 将数据源表的数据插入到输出表中。
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Schema;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableDescriptor;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;

public class StreamingSinkTest {
    public static void main(String[] args) {
        // setup environment
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
                .newInstance()
                .inStreamingMode()
                .build();
        TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);

        // create data source table
        Schema dataGenTableSchema = Schema
                .newBuilder()
                .column("Time_", DataTypes.BIGINT())
                .column("root.sg.d0.s0", DataTypes.FLOAT())
                .column("root.sg.d1.s0", DataTypes.FLOAT())
                .column("root.sg.d1.s1", DataTypes.FLOAT())
                .build();
        TableDescriptor descriptor = TableDescriptor
                .forConnector("datagen")
                .schema(dataGenTableSchema)
                .option("rows-per-second", "1")
                .option("fields.Time_.kind", "sequence")
                .option("fields.Time_.start", "1")
                .option("fields.Time_.end", "5")
                .option("fields.root.sg.d0.s0.min", "1")
                .option("fields.root.sg.d0.s0.max", "5")
                .option("fields.root.sg.d1.s0.min", "1")
                .option("fields.root.sg.d1.s0.max", "5")
                .option("fields.root.sg.d1.s1.min", "1")
                .option("fields.root.sg.d1.s1.max", "5")
                .build();
        // register source table
        tableEnv.createTemporaryTable("dataGenTable", descriptor);
        Table dataGenTable = tableEnv.from("dataGenTable");

        // create iotdb sink table
        TableDescriptor iotdbDescriptor = TableDescriptor
                .forConnector("IoTDB")
                .schema(dataGenTableSchema)
                .build();
        tableEnv.createTemporaryTable("iotdbSinkTable", iotdbDescriptor);

        // insert data
        dataGenTable.executeInsert("iotdbSinkTable").print();
    }
}

上述任务执行完成后，在 IoTDB 的 cli 中查询结果如下：

IoTDB> select ** from root;
+-----------------------------+-------------+-------------+-------------+
|                         Time|root.sg.d0.s0|root.sg.d1.s0|root.sg.d1.s1|
+-----------------------------+-------------+-------------+-------------+
|1970-01-01T08:00:00.001+08:00|    1.0833644|      2.34874|    1.2414109|
|1970-01-01T08:00:00.002+08:00|     4.929185|    3.1885583|    4.6980085|
|1970-01-01T08:00:00.003+08:00|    3.5206156|    3.5600138|    4.8080945|
|1970-01-01T08:00:00.004+08:00|    1.3449302|    2.8781595|    3.3195343|
|1970-01-01T08:00:00.005+08:00|    3.3079383|    3.3840187|    3.7278645|
+-----------------------------+-------------+-------------+-------------+
Total line number = 5
It costs 0.054s

Batch Sink

参数

参数必填默认类型描述
nodeUrls否127.0.0.1:6667String用来指定 IoTDB 的 datanode 地址，如果 IoTDB 是用集群模式搭建的话，可以指定多个地址，每个节点用逗号隔开。
user否rootStringIoTDB 用户名
password否rootStringIoTDB 密码
aligned否falseBoolean向 IoTDB 写入数据时是否调用aligned接口。

示例

该示例演示了如何在一个 Flink Table 的 Batch Job 中如何将数据写入到 IoTDB 中：

  • 通过 IoTDB connector 生成一张源数据表。
  • 通过 IoTDB connector 注册一个输出表。
  • 将原数据表中的列重命名后写入写回 IoTDB。
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Schema;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableDescriptor;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;

import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;

public class BatchSinkTest {
  public static void main(String[] args) {
    // setup environment
    EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
            .newInstance()
            .inBatchMode()
            .build();
    TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);

    // create source table
    Schema sourceTableSchema = Schema
            .newBuilder()
            .column("Time_", DataTypes.BIGINT())
            .column("root.sg.d0.s0", DataTypes.FLOAT())
            .column("root.sg.d1.s0", DataTypes.FLOAT())
            .column("root.sg.d1.s1", DataTypes.FLOAT())
            .build();
    TableDescriptor sourceTableDescriptor = TableDescriptor
            .forConnector("IoTDB")
            .schema(sourceTableSchema)
            .option("sql", "select ** from root.sg.d0,root.sg.d1")
            .build();

    tableEnv.createTemporaryTable("sourceTable", sourceTableDescriptor);
    Table sourceTable = tableEnv.from("sourceTable");
    // register sink table
    Schema sinkTableSchema = Schema
            .newBuilder()
            .column("Time_", DataTypes.BIGINT())
            .column("root.sg.d2.s0", DataTypes.FLOAT())
            .column("root.sg.d3.s0", DataTypes.FLOAT())
            .column("root.sg.d3.s1", DataTypes.FLOAT())
            .build();
    TableDescriptor sinkTableDescriptor = TableDescriptor
            .forConnector("IoTDB")
            .schema(sinkTableSchema)
            .build();
    tableEnv.createTemporaryTable("sinkTable", sinkTableDescriptor);

    // insert data
    sourceTable.renameColumns(
            $("root.sg.d0.s0").as("root.sg.d2.s0"),
            $("root.sg.d1.s0").as("root.sg.d3.s0"),
            $("root.sg.d1.s1").as("root.sg.d3.s1")
    ).insertInto("sinkTable").execute().print();
  }
}

上述任务执行完成后，在 IoTDB 的 cli 中查询结果如下：

IoTDB> select ** from root;
+-----------------------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+
|                         Time|root.sg.d0.s0|root.sg.d1.s0|root.sg.d1.s1|root.sg.d2.s0|root.sg.d3.s0|root.sg.d3.s1|
+-----------------------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+
|1970-01-01T08:00:00.001+08:00|    1.0833644|      2.34874|    1.2414109|    1.0833644|      2.34874|    1.2414109|
|1970-01-01T08:00:00.002+08:00|     4.929185|    3.1885583|    4.6980085|     4.929185|    3.1885583|    4.6980085|
|1970-01-01T08:00:00.003+08:00|    3.5206156|    3.5600138|    4.8080945|    3.5206156|    3.5600138|    4.8080945|
|1970-01-01T08:00:00.004+08:00|    1.3449302|    2.8781595|    3.3195343|    1.3449302|    2.8781595|    3.3195343|
|1970-01-01T08:00:00.005+08:00|    3.3079383|    3.3840187|    3.7278645|    3.3079383|    3.3840187|    3.7278645|
+-----------------------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+
Total line number = 5
It costs 0.015s

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