Web开发-session介绍

目录

1、FlinkSQL客户端的功能

2、FlinkSQL客户端启动参数配置

2.1 基本语法

2.2 相关参数([MODE])：

2.3 相关参数(embedded [OPTIONS])：

3、启动Flink的sql-client

3.1 启动时使用初始化脚本

3.2 启动时指定依赖的jar包

3.3 基于yarn-session模式 启动

4、FlinkSQL客户端中的常用配置

4.1 查询结果显示模式配置

4.2 并行度配置

4.3 指定状态的TTL(状态空闲时间)

4.4 指定执行模式

4.5 指定自定义JobName

1、FlinkSQL客户端的功能

        提供一个客户端，不需要写一行java或scala代码，只需通过写SQL的方式就能向Flink集群提交流式计算任务。

2、FlinkSQL客户端启动参数配置

2.1 基本语法

./sql-client [MODE] [OPTIONS]

2.2 相关参数([MODE])：

    MODE = embedded 
        默认选项 表示从本地机器提交Flink作业
    MODE = gateway
        表示通过SQL网关进行提交

2.3 相关参数(embedded [OPTIONS])：

    -f,--file <script file>  
        运行指定的SQL脚本，注意：在此模式下，客户端无法打开交互终端
    -hist,--history <History file path>
        指定保存历史命令(交互终端)的文件,不指定时，将生成在默认位置 /home/.flink-sql-history
    -i,--init <initialization file>
        指定初始化客户端的SQL脚本，如果SQL报错客户端将退出
        注意：这个文件里不允许添加查询或插入语句
    -j,--jar <JAR file> 
        指定依赖的jar包
    -s,--session <session identifier>

3、启动Flink的sql-client

3.1 启动时使用初始化脚本

bin/sql-client.sh -i init.sql

3.2 启动时指定依赖的jar包

bin/sql-client.sh -j /xxx/FlinkAPI1.17-1.0-SNAPSHOT.jar

3.3 基于yarn-session模式 启动

不指定 -s yarn-session，默认为 standlone模式

# step1：启动yarn-session
bin/yarn-session.sh -d

# step2：启动Flink的sql-client
bin/sql-client.sh embedded -s yarn-session

4、FlinkSQL客户端中的常用配置

4.1 查询结果显示模式配置

表格模式（table mode）：

        在内存中实体化结果，并将结果用规则的分页表格可视化展示出来

SET 'sql-client.execution.result-mode' = 'table';

变更日志模式（changelog mode）：

        不会实体化和可视化结果，而是由插入（+）和撤销（-）组成的持续查询产生结果流。

SET 'sql-client.execution.result-mode' = 'changelog';

Tableau模式（tableau mode）- 推荐：

        更接近传统的数据库，会将执行的结果以制表的形式直接打在屏幕之上。具体显示的内容会取决于作业 执行模式的不同(execution.type)：

SET 'sql-client.execution.result-mode' = 'tableau';

流执行模式:streaming

批执行模式:batch

4.2 并行度配置

指定默认并行度(默认为1)：

# TODO 指定并行度
set parallelism.default=1;

指定最大并行度：

# TODO 指定最大并行度
SET 'pipeline.max-parallelism' = '10';

4.3 指定状态的TTL(状态空闲时间)

# TODO 指定状态的TTL(状态空闲时间)
set table.exec.state.ttl=1000;

4.4 指定执行模式

# TODO 指定执行模式(批执行模式:batch、流执行模式:streaming) 默认为streaming模式
set execution.runtime-mode=batch;

4.5 指定自定义JobName

# TODO 定义自定义作业名称
SET 'pipeline.name' = 'kafka-to-hive';