迄今为止最好用的Flink SQL教程：Flink SQL Cookbook on Zeppelin

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='/logs' -e ZEPPELIN_NOTEBOOK_DIR='/notebook' --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。

我们的主要职责是为阿里云上的各大中小企业客户提供大数据和 AI 的基础服务。你的工作将是围绕  Spark、Flink、Hadoop、Tensorflow、PyTorch 等开源组件构建一个易用的，企业级的大数据和 AI 开放平台。不仅有技术的挑战，也需要做产品的激情。我们采用大量的开源技术（Hadoop、Flink、Spark、Zeppelin、 Kubernetes、Tensorflow、Pytorch 等等），并且致力于回馈到开源社区。

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