迄今为止最好用的FlinkSQL教程：FlinkSQLCookbookonZeppelin

对于初学者来说，学习 Flink 可能不是一件容易的事情。看文档是一种学习，更重要的是实践起来。但对于一个初学者来说要把一个 Flink SQL 跑起来还真不容易，要搭各种环境，真心累。很幸运的是，Flink 生态圈里有这样一款工具可以帮助你更有效率地学习 Flink：Zeppelin。本文不讲 Flink on Zeppelin 相关的内容，更关注于如何用 Zeppelin 来学习 Flink。

给大家介绍一个可能是迄今为止用户体验最好的 Flink SQL 教程：Flink Sql Cookbook on Zeppelin。你无需写任何代码，只要照着这篇文章轻松几步就能跑各种类型的 Flink SQL 语句。废话不多说，我们开始吧。

这个教程其实就是 ververica 的 flink-sql-cookbook （https://github.com/ververica/flink-sql-cookbook/ ）的改进版。这里所有的例子你都可以在 Zeppelin 里跑起来，而且不用写任何代码。我已经把里面的例子都移植到了 Zeppelin。

准备环境

Step 1

git clone https://github.com/zjffdu/flink-sql-cookbook-on-zeppelin.git

这个 repo 里是一些 Zeppelin notebook，里面都是 flink-sql-cookbook 里的例子。

Step 2

下载 Flink 1.12.1 （我没有试过其他版本的 Flink，有兴趣的同学可以试下），并解压。

Step 3

编译 Flink faker，地址：https://github.com/knaufk/flink-faker/。

把编译出来的 flink-faker-0.2.0.jar 拷贝到 Flink 的 lib 目录下。这个 Flink faker 是一个特制的 table source，用来生成测试数据。我们的很多例子里都会用到这个  Flink faker。

Step 4

运行下面的命令启动最新版本的 Zeppelin。

docker run -p 8081:8081 -p 8080:8080 --rm -v $PWD/logs:/logs -v /Users/jzhang/github/flink-sql-cookbook-on-zeppelin:/notebook -v /Users/jzhang/Java/lib/flink-1.12.1:/flink -e ZEPPELIN_LOG_DIR=&＃39;/logs&＃39; -e ZEPPELIN_NOTEBOOK_DIR=&＃39;/notebook&＃39; --name zeppelin apache/zeppelin:0.9.0

需要注意的是这里的 2 个目录：

1. /Users/jzhang/github/flink-sql-cookbook-on-zeppelin（这是Step 1 里clone 下来的 repo 目录）

2. /Users/jzhang/Java/lib/flink-1.12.1 （这是 Step 2 下载下来并解压之后的 Flink 目录）

这两个目录是我自己本地目录，请替换成你自己的目录。

体验 Flink Sql Cookbook 教程

好了，现在教程环境已经 ready 了，浏览器打开 http://localhost:8080 开始你的  Flink Sql 学习之旅吧。

这是 Zeppelin 的 UI，里面已经有了一个文件夹 Flink Sql Cookbook，内含所有  Flink Sql 教程。首先我们需要配置下 Flink 解释器，点击右上角的菜单，选择 interpreter，找到 Flink interpreter，修改其中的 FLINK_HOME 为 /flink (也就是上面 docker 命令里我们挂载的 flink），然后点击重启 interpreter。

如果你碰到如下的错误的话，请往下拉，看 Depenendies 里是不是有个用户名在那里，如果是的话，把它删掉再 save（这是 Zeppelin 的一个前端 bug，社区正在  fix）

例子1：Filtering Data

接下来我们就选择其中里的 Foundations/04 Filtering Data 来体验下。

这里有 2 个段落（Paragraph），第一个段落是创建一个 server_logs 表，第二个段落是用 select where 语句去过滤这张表里的数据，并按时间排序取最新的 10 条数据。下图就是执行完 select 语句的效果，大家可以看到里面的数据每隔 3 秒钟会更新下，并且 status_code 的确永远都是 401 或者 403，验证了我们的 SQL 逻辑。右上角还有一个 FLINK JOB 的链接，点进去之后你还能看个这个 Job 的详细信息。

例子2：Lateral Table Join

接下来我们来看一个 Lateral Table Join 的例子，这是 Flink SQL 里的其中一种  Join 类型。初学者看到这个名词第一感觉会有点懵逼，上网查完资料之后也是似懂非懂的感觉，如果这时候有个比较直观的例子给你，应该会对你的理解非常有帮助。这个教程里就自带了这么一个例子，打开 Joins/06 Lateral Table Join，运行之后，你就能看到如下的效果。

这里我就举这 2 个例子，里面还有很多很多有用的例子（如下图所示），大家可以自己去学习，可以尝试修改下 SQL 再运行看看结果有什么不一样。

以上是我花了周末 2 天时间整理出来的学习资料，希望对大家学习 Flink 有所帮助，共同进步。不过这个教程还有改进的空间，有兴趣的同学可以一起来改进，目前还有如下 3 个点可以改进：

• 每个Note里的说明文档都是英文的，可以翻译成中文，让更多人学习起来方便些。

• 现在每个教程都是文字形式，如果有谁能为每个教程都做个小视频，配合讲解的话，我觉得效果会更好。

• 增加更多案例教程，现在虽然内容很多，但还有空间增加更多教程。

有兴趣想为这个教程做贡献的同学请发邮件到这个地址联系我：jeffzhang.zjf@alibaba-inc.com,  对 Flink on Zeppelin 感兴趣的可以加入钉钉群：32803524

Flink on Zeppelin 这个项目是从 Flink 1.10 开始，目前为止已经支持了 3 个 Flink  的大版本。接下来我们还有很多有挑战的事情要去做，比如 Application Mode 的支持、K8s 的支持、调度的支持等等。Flink on Zeppelin 是我们做的工作的其中一部分，其他开源引擎的支持我们也会去做，我们的目标是做一个用户体验最好的基于开源组件的数据开发平台，有兴趣的同学可以看看下面的招聘详情，欢迎加入我们的数据开发团队。

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