Flink实时大数据处理技术 教案 08 Table API和SQL

章节名称TableAPI和SQL课序/课时总课时课程性质考试方式授课教师编制时间33/2课时80必修/选修闭卷/大作业课题TableAPI&SQL概述教学内容·程序基本结构·TableEnvironment创建·创建Table·Table查询·Flink的发展过程和主要版本·Table与DataStream的转换教学目的一、定义与功能TableAPI：是ApacheFlink提供的一种用于流和批处理的统一关系API。它是SQL语言的超集，专为与ApacheFlink一起工作而设计。TableAPI支持Scala、Java和Python语言，允许用户通过编程语言的方式定义查询，具有自动完成和语法验证等IDE支持。FlinkSQL：是基于ApacheCalcite来实现的标准SQL，用于处理流和批数据。FlinkSQL与TableAPI紧密集成，用户可以通过SQL语句查询数据，无需关心底层实现细节。特点流批统一：无论是批处理还是流处理，TableAPI和FlinkSQL都提供了相同的语义和结果。简洁直观：通过类SQL的API，用户可以像操作关系数据库一样操作数据，非常直观和方便。高效执行：Flink底层对TableAPI和FlinkSQL进行了深度优化，确保了高效的执行性能。易于扩展：TableAPI和FlinkSQL支持用户自定义函数（UDF），可以根据业务需求灵活扩展。二、教学目的理解TableAPI&SQL的基本概念使学生了解TableAPI和FlinkSQL在Flink生态系统中的位置和作用。掌握TableAPI和FlinkSQL的基本概念和特点，如流批统一、简洁直观等。掌握TableAPI&SQL的基本操作教授学生如何使用TableAPI和FlinkSQL进行数据建表、数据转换和输出操作。引导学生熟悉TableAPI和FlinkSQL中的常用函数和操作符，如选择、过滤、聚合等。实践TableAPI&SQL的编程实践通过实际案例和编程练习，让学生亲自动手编写TableAPI和FlinkSQL程序，加深对其理解和应用。教授学生在实际项目中如何选择和运用TableAPI和FlinkSQL，以满足业务需求。了解TableAPI&SQL的优化策略引导学生了解TableAPI和FlinkSQL的执行计划和优化策略，以提高程序的执行效率和性能。教授学生如何根据业务需求和数据特点进行合适的优化设置和参数调整。培养解决实际问题的能力通过项目实践和问题解决，培养学生的动手能力和解决实际问题的能力。引导学生将TableAPI和FlinkSQL应用于实际业务场景中，提升其在大数据领域的技能水平。教学重难点·重点：·程序基本结构·TableEnvironment创建·创建Table·Table查询·Flink的发展过程和主要版本·Table与DataStream的转换·难点：·Flink的发展过程和主要版本·Table与DataStream的转换教学方式·提问法·讲授法·引导法·案例法教学用具·笔记本电脑·window10·IntelliJIDEA2020.1.2·课堂极域教学平台·VMware·虚拟机教学步骤复习提问导入本节内容。3.精讲本节内容。4.进行本节小结。5.布置课后作业。教学环节复习提问新课讲解课堂答疑课程小结作业布置时间分配(分钟计算)章节名称TableAPI和SQL课序/课时总课时课程性质考试方式授课教师编制时间34/2课时80必修/选修闭卷/大作业课题FlinkSQL使用教学内容·基本使用·DDL创建表·查询表·插入数据教学目的一、教学目的概述在教授FlinkSQL的使用时，我们的主要目的是使学生能够理解并掌握FlinkSQL的基本概念、原理、使用方法和优化策略，以便能够在实际的大数据场景中有效地运用FlinkSQL进行数据处理和分析。通过本课程的教学，学生将能够：·理解FlinkSQL的核心概念使学生了解FlinkSQL在Flink生态系统中的地位和作用，以及它与其他数据处理技术的区别和联系。同时，学生将掌握FlinkSQL的基本概念和特性，如流批统一、时间属性、窗口操作等。·掌握FlinkSQL的基本操作通过实例和练习，使学生能够熟练地使用FlinkSQL进行数据查询、转换、聚合等操作。学生将学习如何编写FlinkSQL语句，包括选择语句、过滤语句、连接语句、聚合语句等，并了解它们在实际数据处理中的应用。·理解FlinkSQL的执行原理和性能优化使学生了解FlinkSQL的执行原理和优化策略，包括查询优化、物理执行计划、状态管理等。学生将学习如何根据数据特点和业务需求对FlinkSQL程序进行优化，以提高程序的执行效率和性能。·培养解决实际问题的能力通过项目实践和案例分析，使学生能够将FlinkSQL应用于实际的大数据场景中，解决实际的数据处理问题。学生将学习如何分析业务需求、设计数据模型、编写FlinkSQL程序，并进行测试和调试。二、具体教学目标·基础理论理解FlinkSQL的核心概念，如流批统一、时间属性、窗口操作等。掌握FlinkSQL的基本语法和语义，包括数据定义语言（DDL）和数据操作语言（DML）。·操作技能能够编写基本的FlinkSQL查询语句，包括选择、过滤、排序、分组等操作。掌握FlinkSQL中的连接操作，包括内连接、外连接等，并能进行复杂的数据转换和计算。熟练使用FlinkSQL的窗口函数和聚合函数，进行时间序列分析和统计计算。·性能优化理解FlinkSQL的执行原理和性能瓶颈，如数据倾斜、状态管理等。学习如何对FlinkSQL程序进行优化，包括查询优化、物理执行计划优化等。了解FlinkSQL的并行执行和容错机制，并能进行分布式部署和故障恢复。·实践应用通过项目实践，使学生能够运用FlinkSQL解决实际的大数据问题，如数据清洗、数据挖掘、实时分析等。引导学生分析业务需求，设计合适的数据模型和FlinkSQL程序，并进行测试和调试。培养学生的团队合作和沟通能力，使其能够与他人协作完成复杂的大数据项目。教学重难点·重点：·基本使用·DDL创建表·查询表·插入数据·难点：·DDL创建表·查询表·插入数据教学方式·提问法·讲授法·引导法·案例法教学用具·笔记本电脑·window10·IntelliJIDEA2020.1.2·课堂极域教学平台·VMware·虚拟机教学步骤复习提问导入本节内容。3.精讲本节内容。4.进行本节小结。5.布置课后作业。教学环节复习提问新课讲解课堂答疑课程小结作业布置时间分配(分钟计算)章节名称TableAPI和SQL课序/课时总课时课程性质考试方式授课教师编制时间35/2课时80必修/选修闭卷/大作业课题窗口处理教学内容·窗口表值函数·窗口聚合·窗口连接·Top-N·去重教学目的一、教学目的概述在教授Flink窗口处理的教学时，我们的主要目的是使学生能够理解并掌握Flink窗口处理的基本概念、原理、使用方法以及应用场景，以便能够在实际的大数据流处理场景中有效地利用窗口对数据进行聚合、统计和分析。通过本课程的教学，学生将能够：·理解窗口处理的核心概念学生将了解窗口处理在流处理中的重要性和作用，掌握时间窗口和计数窗口的基本概念，以及它们之间的区别和联系。同时，学生还将了解窗口的类型，如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等，并理解它们的特点和应用场景。·掌握窗口处理的基本操作学生将学习如何在FlinkSQL或TableAPI中定义和使用窗口，包括窗口的创建、数据的分配和聚合等操作。学生将能够编写基于窗口的查询语句，对数据进行聚合、排序、过滤等操作，并理解这些操作在流处理中的意义和作用。·理解窗口处理的执行原理学生将了解Flink窗口处理的执行原理，包括窗口的触发机制、数据的分配策略、状态的管理等。学生将理解窗口操作如何在Flink的分布式系统中执行，并学习如何监控和调优窗口操作的性能。·培养解决实际问题的能力通过项目实践和案例分析，学生将能够将窗口处理应用于实际的大数据场景中，解决实际的数据处理问题。学生将学习如何分析业务需求、设计窗口处理方案、编写Flink查询语句，并进行测试和调试。同时，学生还将培养团队合作和沟通能力，以便与他人协作完成复杂的数据处理任务。二、具体教学目标·窗口处理理论理解窗口处理在流处理中的重要性和应用场景。掌握时间窗口和计数窗口的基本概念、特点和区别。了解滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等不同类型的窗口及其应用场景。·窗口处理操作学会在FlinkSQL或TableAPI中定义和使用窗口。掌握基于窗口的查询语句的编写方法，包括聚合、排序、过滤等操作。理解窗口操作在流处理中的意义和作用，能够根据实际业务需求选择合适的窗口类型和操作。·窗口处理执行原理了解Flink窗口处理的执行原理，包括窗口的触发机制、数据的分配策略、状态的管理等。学会监控和调优窗口操作的性能，包括调整窗口大小、触发时间间隔等参数。理解窗口操作在Flink分布式系统中的执行方式和资源消耗情况。·实践应用通过项目实践，将窗口处理应用于实际的大数据场景中，解决实际的数据处理问题。学习如何分析业务需求，设计合适的窗口处理方案，并编写Flink查询语句进行测试和调试。培养团队合作和沟通能力，与他人协作完成复杂的数据处理任务。教学重难点·重点：·窗口表值函数·窗口聚合·难点：·窗口连接·Top-N·去重教学方式·提问法·讲授法·引导法·案例法教学用具·笔记本电脑·window10·IntelliJIDEA2020.1.2·课堂极域教学平台·VMware·虚拟机教学步骤复习提问导入本节内容。3.精讲本节内容。4.进行本节小结。5.布置课后作业。教学环节复习提问新课讲解课堂答疑课程小结作业布置时间分配(分钟计算)章节名称TableAPI和SQL课序/课时总课时课程性质考试方式授课教师编制时间36/2课时80必修/选修闭卷/大作业课题函数教学内容·标量函数·表值函数·聚合函数·表值聚合函数教学目的·标量函数(ScalarFunctions)定义：在Flink中，标量函数通常指的是用户定义的函数（UDFs），它们接受零个或多个参数，并返回一个单一的值。这些函数通常用于对单个数据点进行转换或计算。·教学目的：让学生了解标量函数在Flink中的基本概念和用途。教授如何编写自定义的标量函数，并展示如何在FlinkSQL查询中使用这些函数。展示标量函数在数据处理管道中的实际应用，如数据清洗、转换和特征工程。·表值函数(Table-ValuedFunctions,TVFs)定义：在Flink中，表值函数（也称为表函数）返回的是一个表（Table）类型的结果集，而不是单一的值。它们可以用于生成基于输入参数的动态结果集。·教学目的：介绍表值函数在Flink中的概念，并解释它们如何扩展SQL查询的功能。教授如何编写自定义的表值函数，并展示如何在FlinkSQL查询中使用它们。举例说明表值函数在数据增强、数据生成和复杂数据关系建模中的应用。·聚合函数(AggregateFunctions)定义：在Flink中，聚合函数用于对一组值进行汇总计算，并返回一个单一的值。它们常用于在SQL查询中对一组行进行汇总，如计算总和、平均值、最大值、最小值等。·教学目的：教授聚合函数在FlinkSQL中的基本概念和用法。展示如何使用内置的聚合函数（如SUM,AVG,MAX,MIN等），并解释它们的工作原理。教授如何编写自定义的聚合函数，并展示如何在复杂的查询中使用它们。举例说明聚合函数在数据分析、报告生成和异常检测中的应用。·表值聚合函数(Table-ValuedAggregateFunctions,TVAFs)定义：表值聚合函数是一种特殊的聚合函数，它返回一个表类型的结果集，而不是单一的值。它们允许用户对一组行进行更复杂的计算，并返回多行多列的结果。·教学目的：介绍表值聚合函数在Flink中的概念，并解释它们如何扩展传统聚合函数的功能。教授如何编写自定义的表值聚合函数，并展示如何在FlinkSQL查询中使用它们