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1. 进入 JobManager 容器：

   docker exec -it 21442d9ca797 /bin/bash

2. 启动 Flink 的 SQL 客户端：

   /opt/flink/bin/sql-client.sh embedded

3. 尝试创建 Kafka 表：

    

   在启动的 SQL 客户端中，尝试创建一个 Kafka 表，看看是否能够成功：

   CREATE TABLE test_kafka_table (message STRING
   ) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'test_topic','properties.bootstrap.servers' = '110.40.130.231:9092','format' = 'json'
   );

   如果没有报错，说明 Kafka 连接器已成功加载。

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以下是一个使用 Flink SQL 从 Kafka 读取数据、进行简单聚合计算、并将结果写入 MySQL 和 HDFS 的示例。这个示例假设你已经安装并配置好了 Flink、Kafka、MySQL 和 HDFS。

1. 从 Kafka 读取数据

首先，创建一个 Kafka 表来定义数据源。假设 Kafka 主题名为 user_behavior，包含用户行为数据，每条消息格式为 JSON，包含字段 user_id, item_id, category_id, behavior, ts (时间戳)。

CREATE TABLE user_behavior (user_id BIGINT,item_id BIGINT,category_id BIGINT,behavior STRING,ts TIMESTAMP(3),proctime AS PROCTIME(), -- 添加处理时间列WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND -- 设置水印，允许5秒延迟
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'user_behavior','properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092','format' = 'json','scan.startup.mode' = 'latest-offset'
);

2. 进行简单的聚合计算

接下来，对用户行为数据进行简单的聚合计算，例如按类别统计每分钟的行为次数。

CREATE VIEW behavior_count AS
SELECTcategory_id,TUMBLE_START(ts, INTERVAL '1' MINUTE) as window_start,COUNT(*) as behavior_count
FROM user_behavior
GROUP BY category_id, TUMBLE(ts, INTERVAL '1' MINUTE);

使用了 TUMBLE 函数来创建滚动窗口，按每分钟对数据进行分组，并计算每个类别的行为次数。

3. 将处理后的数据写入 MySQL

为了将上述聚合结果写入 MySQL，首先创建一个 MySQL 表。

CREATE TABLE behavior_summary (category_id BIGINT,window_start TIMESTAMP(3),behavior_count BIGINT,PRIMARY KEY (category_id, window_start) NOT ENFORCED
) WITH ('connector' = 'jdbc','url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase','table-name' = 'behavior_summary','username' = 'myuser','password' = 'mypassword'
);

然后，可以INSERT INTO 语句将数据插入到 MySQL 表中。

INSERT INTO behavior_summary
SELECT * FROM behavior_count;

4. 将处理后的数据写入 HDFS

如果想将数据写入 HDFS，先创建一个 HDFS 表。

CREATE TABLE behavior_summary_hdfs (category_id BIGINT,window_start TIMESTAMP(3),behavior_count BIGINT
) WITH ('connector' = 'filesystem','path' = 'hdfs://localhost:9000/user/flink/behavior_summary','format' = 'csv'
);

接着，使用 INSERT INTO 语句将数据写入 HDFS。

INSERT INTO behavior_summary_hdfs
SELECT * FROM behavior_count;

总结

以上步骤展示了如何使用 Flink SQL 从 Kafka 读取数据、进行聚合计算，并将结果分别写入 MySQL 和 HDFS。这是一个基本的流程，根据实际需求，可以调整表结构、连接器配置以及 SQL 查询以适应不同的应用场景。