transwarp Slipstream 简介之DDL|DML

Slipstream的优势:

微批模式和事件驱动模式的(创建Stream的方式和简表语句基本相同，随心所欲)
* 一体化极高的易用性（低门槛，只要会SQL就可以）
* 性能提升（无需编码）
* 产品化程度高（封装程度高）
* 迁移成本低（基本不需迁移，Stream里面的数据可以直接通过查询insert到另一张表中）

创建Stream及触发StreamJob的形式：
1.首先登入集群中的任意一个节点：

1. beeline -u "jdbc:hive2://localhost:<port>/default" -n hive -p 123

2.像建表一样的创建Stream：

1. CREATE STREAM demo_stream(id INT, letter STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','TBLPROPERTIES("topic"="demo","kafka.zookeeper"="172.16.1.128:2181"，"kafka.broker.list"="172.16.1.128:9092”);

1. 建了一个名为demo_stream的Stream，它使用Kafka为源，接收发布给名为demo的topic的消息，将接收的消息按“,”分隔为两列:id(类型为INT)和letter(类型为STRING)。
   3.查看Stream：

     show Stream；

4.创建并触发一个StreamJob；
a. 建一张新表demo_table，它需要和demo_stream有相同的schema:

       CREATE TABLE demo_table(id INT, letter STRING);

b. 向demo_table插入demo_stream中的数据，insert这个操作会触发StreamJob的执行:

     INSERT INTO demo_table SELECT * FROM demo_stream;

5.查看运行的StreamJOb

    LIST STREAMJPOBS；   Exp：输出中包含streamid，触发StreamJob的sql和status。

6.StreamJOb的默认端口是4040
7.注意stream触发是在执行insert命令之后的，此时才开始接收Kafka 的数据流。
8.停止流：

        STOP   STREAMJOB    ${streamid};

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Slipstream框架机制：
Slipstream有三个核心的概念:Stream、StreamJob 和 Application。
Exp：Stream是数据流，StreamJob是对一个或多个Stream进行计算并将结果写进一张表的任务，Application是一个或多个StreamJob的集合。
1:转化过的Stream一般用View来表示，称之为DerivedStream。View这个概念可以跟DStream的lazy evaluation很好地映射上，也就是说定义好的DML不是马上执行，而是在MetaStore里记录了DML的转化，直到遇到action才会触发执行。
2:View的概念来描述Stream转化的过程，用户在真正使用的过程中我们还是建议采用CSAS(CREATE STREAM AS SELECT)，而避免使用CVAS(CREATE VIEW AS SELECT)，以避免跟普通表的混淆。
3:在触发机制之前的所有的Stream都是可以重用的。（就是说一个数据流的数据流可以供给两个APP里面的工作需求）。
4:Application只是一个逻辑概念，但是每个App有自己的权限和资源配置(资源共享和资源隔离机制)，确保每个App之间的运行互不干扰。
5:Slipstream中的sql都是后台运行的，停止Stream的运行需要手动Stop的。

Stream的类型分为两种:Input Stream 和 Derived Stream。
Input Stream：直接接收的数据源
Derived Stream：现有的stream转化的Stream

StreamJob的工作机制：

Datasource->Receiver->Stream-(trasform)->DerivedStream->Action

Application的工作机制：

• 资源共享:Application内使用同一个Input Stream的StreamJob共享一组receiver。
• 资源隔离:不同Application中的Streamjob若使用同一个Input Stream，则每个Application都为这个Input Stream启动一组receiver。
  与传统SQL的区别：
  1.基于流的Sql是后台持续不断的运行，可以持续不断的接受数据和写入数据；
  2.会一直占用线程和资源；
  3.基于后台运行的sqlStream是没有返回值的。

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Slipstream SQL DDL介绍：

• CREATE STREAM:创建一个Input Stream• CREATE STREAM AS SELECT:创建一个Derived Stream• SHOW STREAMS:列出所有的Stream• DESCRIBE STREAM:描述Stream• ALTER STREAM:修改Stream• DROP STREAM:删除Stream

Create Stream：

CREATE STREAM <stream_name>(<column> <data_type>, <column> <data_type>, ...)[ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '<delimiter>' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY'<delimiter2>' MAP KEYS TERMINATED BY '<delimiter3>'] 1TBLPROPERTIES(["topic"="<topic_name>",] 2["source"="kafka",] 3["kafka.zookeeper"="<ip:port>",] 4["kafka.broker.list"="<ip:port>",] 5["partitions"="<int>,<int>, ...",] 6["transwarp.consumer.security.protocol"="<protocol>",] 7["transwarp.consumer.sasl.kerberos.service.name"="service_name",] 7["transwarp.consumer.sasl.jaas.config"="jass_string",] 7["batchduration"="<int>",] 8["<key>"="<value>",] 9["transwarp.consumer.<property_key>"="kafka_consumer_property_value",] 10["transwarp.producer.<property_key>"="kafka_producer_property_value",]…);

1 指定数据字段间的分隔符，对于简单类型默认是“,”。
2 指定input stream指向的Kafka topic，默认值是database_name.table_name。
3 指定数据源来源，默认为kafka。
4 指定TDH集群中的一个Zookeeper节点的ip和端口号，除非另外设置，Zookeeper的端口号为2181，默认为当前集群的ZK的地址和端口号。建议在创建Stream时设置此项。
5 指定集群中的任意一个Kafka broker的ip和端口号，默认为9092。
6可选项。从Topic中指定的partition上获取流数据。注意，指定 partitions 属性时，需要同时指定kafka.broker.list 属性。
7 这三个选项在安全模式下以Kafka为源时需要使用，细节参考安全模式。8整数，设置batch的长度，单位为毫秒。该属性只能在 事件时间模式 下使用，且只对 微批模式的流处理
适用。
9 TBLPROPERTIES 中还可以包含任意自定义的键值对用于存放用户自定义的流属性。
10 指定StreamJob启动Kafka consumer使用的属性值。property_key为Kafka consumer所支持的某个配置属性名，例如，想配置consumer能接收的消息的大小，可指定”transwarp.consumer.fetch.max.bytes”=”1000000”。
当stream作为输出流时，可通过此配置项来设定StreamJob启动Kafka producer时使用的属性值。property_key为Kafka producer所支持的某个配置属性名，例如，想配置producer发送消息的ack模式，可指定”transwarp.producer.acks”=”0”。

接收基于kafka的数据源有两种方式：（非安全模式和安全模式两种情况）
非安全模式：
例 1. 建Kafka为源的Stream

CREATE STREAM employee_stream (id INT, name STRING, sex BOOLEAN) ROW FORMAT DELIMITED FIELDSTERMINATED BY "," TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw-node127:2181","kafka.broker.list"="node127:9092");

如果当前所在的数据库名字为“database”，则默认以Kafka名为“database.employee_stream”的topic为源。数据在Kafka中存储是以“,”隔开的三个字段，分别是INT, STRING和BOOLEAN类型。
例 2. 以指定的Kafka Topic为源建Stream

 CREATE STREAM demo(id INT, letter STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','    TBLPROPERTIES("topic"="demo", "kafka.zookeeper"="172.16.1.128:2181","kafka.broker.list"    ="172.16.1.128:9092");

例 3. 从指定的Partition中接收数据

 CREATE STREAM demo(n STRING, v INT) TBLPROPERTIES("topic"="test","partitions"="0,3"    ,"kafka.broker.list"="localhost:9092","kafka.zookeeper"="localhost:2181");

从名为test的topic的第0和第3个partition接收数据

安全模式（权限控制）：
安全模式下，一个stream要成功读取/写入一个topic中的消息必须满足下面两个条件:
• 每个运行Executor的服务器上都必须有建stream用户的keytab文件;
• 建stream的用户有该topic的读/写权限。
所以，操作用户必须进行如下设置:
1. 接收数据的流
• 手动在每个运行Executor的服务器上的 相同目录 下放置一份自己的keytab文件，然后，设置属性transwarp.consumer.security.protocol 值为 SASL_PLAINTEXT ，设置属性transwarp.consumer.sasl.kerberos.service.name 为Kafka broker上配置了的相应的值，设置属性transwarp.consumer.sasl.jaas.config 为相应的jaas字符串。
• 确保自己对作为源的Kafka topic有读权限。
例 4. 安全模式下以Kafka为源建Stream(须人工保证每个节点上都有keytab文件)

    CREATE STREAM demo(id INT, letter STRING)              ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','              TBLPROPERTIES("topic"="demo",              "kafka.zookeeper"="172.16.1.128:2181",              "kafka.broker.list"="172.16.1.128:9092"              "transwarp.consumer.security.protocol"="SASL_PLAINTEXT",              "transwarp.consumer.sasl.kerberos.service.name"="kafka"              "transwarp.consumer.sasl.jaas.config"="com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule            required useKeyTab=true storeKey=true keyTab=\"/tmp/keytab/kafka.keytab\"            principal=\"kafka/stream371@TDH\"    );    

1. 输出数据的流
   • 手动在每个运行Executor的服务器上的 相同目录 下放置一份自己的keytab文件，然后，设置属性transwarp.producer.security.protocol 值为 SASL_PLAINTEXT ，设置属性transwarp.producer.sasl.kerberos.service.name 为Kafka broker上配置了的相应的值，设置属性transwarp.producer.sasl.jaas.config 为相应的jaas字符串。
   • 确保对作为自己写入对象的Kafka topic有写权限。
   例 5. 安全模式下建Stream写入Kafka(须人工保证每个节点上都有keytab文件)

    CREATE STREAM output(id INT, letter STRING)            ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','            TBLPROPERTIES("topic"="output",                "kafka.zookeeper"="172.16.1.128:2181",                "kafka.broker.list"="172.16.1.128:9092"                "transwarp.producer.security.protocol"="SASL_PLAINTEXT",                "transwarp.producer.sasl.kerberos.service.name"="kafka"                "transwarp.producer.sasl.jaas.config"="com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule            required                useKeyTab=true storeKey=true keyTab=\"/tmp/keytab/kafka.keytab\"                principal=\"kafka/stream371@TDH\"    );

3.接收Socket为源的数据

  CREATE STREAM socket_stream (id INT, name STRING, sex BOOLEAN) TBLPROPERTIES("source"="socket"  ,"host"="172.16.1.182","port"="8888");

创建Socket为数据源的表，数据源是172.16.1.82，端口号为8888。

SQLStream的复杂数据类型简介：
复杂类型STRUCT

  CREATE STREAM struct_stream (id INT, s1 STRUCT<a:INT, b:STRING>) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS  TERMINATED BY ',' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '|' TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw-  node127:2181");

字段s1为STRUCT类型。Kafka中数据格式如下
1,5|five
2,9|nine
复杂类型ARRAY

 CREATE STREAM array_stream (id INT, a1 ARRAY<STRING>) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','  COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '|' TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw-node127:2181");

字段a1为ARRAY类型。Kafka中数据格式如下
1,1|2|3|4
2,2|4|6|8
复杂类型MAP

  CREATE STREAM map_stream (id INT, m1 MAP<STRING,INT>) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','  COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '|' MAP KEYS TERMINATED BY ':' TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw-  node127:2181");

字段m1为MAP类型。Kafka中数据格式如下
1,job:800|team:60
2,job:60|team:80
复杂类型TIMESTAMP

 CREATE STREAM student_stream (id INT, t1 TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw-  node127:2181");

字段t1为TIMESTAMP类型。默认格式为yyyy-MM-dd HH:mm:ssKafka中数据格式如下
1,2015-01-15 00:16:10
2,2077-11-15 23:16:10

自定义用户数据解析

  ADD JAR /tmp/decoder.jar  CREATE STREAM employee_stream(id INT, name STRING, sex BOOLEAN) TBLPROPERTIES("kafka.decoder"  ="io.transwarp.kafka.ExampleDecoder", "kafka.zookeeper"="tw-node127:2181");

上面示例表示导入用java实现对应接口的jar包，然后指定数据解析方式。当前支持的自定义数据解析方式包括解压、多行数据放入同一行，可以继承 io.transwarp.streaming.sql.api.decoder.ArrayDecoder 实现arrayFromBytes来实现自定义逻辑，包括数据清理。

CREATE STREAM AS SELECT
FILTER转化

CREATE STREAM female_name_stream AS SELECT name FROM employee_stream WHERE sex==true;

WINDOW转化

  CREATE STREAM employee_window_stream AS SELECT * FROM employee_stream STREAMWINDOW w1 AS(length '12'  second slide '4' second);

SHOW STREAM
显示所有的Streams,包括Input Stream和Derived Stream
语法

show Streams；

DESCRIBE STREAM
显示Stream的信息
语法

DESCRIBE|DESC [EXTENDED|FORMATTED] <stream_name>|<view_name> 1

1 DESCRIBE可以简写为DESC;[EXTENDED|FORMATTED]为可选项，选择它们可以输出比单独DESCRIBE更多的信
息。

ALTER STREAM
ALTER STREAM用于修改Input Stream。
重命名Input Stream

ALTER STREAM <old_name> RENAME TO <new_name>;

修改Input Stream属性
ALTER STREAM SET TBLPROPERTIES (“key”=”value”);
使用该指令可以修改任意流属性，包括指向的topic、使用的Zookeeper节点、broker list以及其它自定义的流属性。
增加Input Stream列

 ALTER STREAM <stream_name> ADD COLUMNS(name type[, name1 type1 ...]);

通过该指令增加一到多列。
替换Input Stream列

 ALTER STREAM <stream_name> REPLACE COLUMNS(name type[, name1 type1 ...]);

通过该指令替换一到多列。

DROP STREAM
删除一个Input Stream(也就是以CREATE STREAM创建的Stream)语法

 DROP STREAM <stream_name>;

Application管理
Application在静态时只是一个逻辑概念，主要用于运行时的隔离和权限验证，所以一般只用于一些参数配置。一般来说，在测试时用户用自己的用户名登录Shell(比如Beeline)，在自己建的Application下进行业务逻辑编写。而当业务需要上线时，可以用一个prod id，具有严格的权限控制，并对应一个Application。将自己的SQL脚本在对应的Application下启动就可以。
1. CREATE APPLICATION:创建一个application

    CREATE APPLICATION <app_name> WITH APPPROPERTIES(["key"="value"][,"key"="value"...]);

1. DESCRIBE APPLICATION:描述一个application

    DESCRIBE [|DESC] APPLICATION <app_name>;

1. CURRENT APPLICATION:显示当前的application

    SHOW CURRENT APPLICATION;

1. ALTER APPLICATION:修改一个application

     ALTER APPLICATION <app_name> SET APPPROPERTIES("key"="value");

1. SHOW APPLICATION:显示所有Application

     SHOW APPLICATIONS;

1. DROP APPLICATION:删除一个application

      DROP APPLICATION <app-name>;

StreamJob管理
StreamJob是触发Slipstream开始执行的 Action，一般具有插入结果表语义，或者Ad-hoc查询语
义。StreamJob主要存储StreamJob level的参数配置，以及对应SQL。
1. CREATE STREAMJOB:创建一个StreamJob

    CREATE STREAMJOB <streamjob_name> as ("<query>") JOBPROPERTIES(["key"="value"][,"key"="value"...]);

1. DESCRIBE STREAMJOB:描述一个StreamJob

     DESCRIBE [|DESC] STREAMJOB <streamjob_name>;

1. ALTER STREAMJOB:修改一个StreamJob

    ALTER STREAMJOB <streamjob_name> SET APPPROPERTIES("key"="value");

1. SHOW STREAMJOB:显示所有已持久化的StreamJob

    SHOW STREAMJOBS;

1. LIST STREAMJOB:显示所有正在运行的StreamJob

       DROP STREAMJOB <streamjob-name>;

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SQLSTREAM DML

这里介绍几个Slipstream特有的概念:窗口、输出方式、查询中的流关联和流/表关联。

窗口函数

1.基于流的窗口函数分为两种：

• 滑动窗口:滑动窗口需要由两个量来定义:窗口长度(LENGTH)和滑动间隔(SLIDE)。滑动窗口是 指按照一定的 SLIDE
  向未来滑动的长度为 LENGTH 的窗口。相邻两个窗口之间可能会有重叠的部
  分。例如:如果窗口长度为2s，滑动间隔为1s，那么第一个窗口为[0s, 2s)，第二个窗口为[1s, 3s)， 第三个窗口为[2s,
  4s)，以此类推。 滑动窗口中有一个特例是无限滑动窗口——它的窗口长度为无限长(INFINITE)。它的意思是，窗口每
  滑动一个间隔会触发一次计算，但是每次触发计算的窗口都会包含所有之前的窗口覆盖的区间。例如: 对于窗口长度为
  INFINITE，滑动间隔为1s的滑动窗口，第一个窗口为[0s, 1s)，第二个窗口为[0s, 2s)，第三个窗口为[0s,
  3s)，一次类推。一个典型的无限滑动窗口的应用是对网页访问次数进行统计， 每隔一段时间输出从开始到当前时间的累积值。
• 跳动窗口:当窗口间隔和滑动间隔相同，滑动窗口就退化为跳动窗口。换句话说，跳动窗口就是滑动窗 口 LENGTH = SLIDE
  的特例。所以跳动窗口只需要一个时间长度(INTERVAL)即可定义，它既是窗 口长度也是滑动间隔。例如:INTERVAL
  为2s跳动窗口第一个区间为[0s, 2s)，第二个区间为[2s, 4s)，第三个区间为[4s, 6s)，以此类推。

2.基于窗口切分的方式又分为两种：

• 系统时间(System Time)切分:以流处理引擎处理的时间为基准切分窗口。
• 事件时间(Event Time)切分:将数据中的某指定个字段作为时间字段切分窗口。

滑动窗口介绍：（滑动窗口以 LENGTH 指定窗口长度，SLIDE 指定滑动间隔。）
1.系统时间切分滑动窗口

//以系统时间切分，窗口大小2s (LENGTH '2' SECOND)，滑动间隔为1s(SLIDE '1' SECOND)。CREATE STREAM s1(id INT, name STRING, ts TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw-  node127:2181");  INSERT INTO t1 SELECT * FROM s1    STREAMWINDOW w1 AS (LENGTH '2' SECOND SLIDE '1' SECOND);

2.事件时间切分滑动窗口

//-- 用ts字段切分时间，使用 SEPARATED BY <field> 来指定切分时间的字段。CREATE STREAM s1(id INT, name STRING, ts TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw- node127:2181");INSERT INTO t1 SELECT * FROM s1 STREAMWINDOW w1 AS (SEPARATED BY ts LENGTH '2' SECOND SLIDE '1' SECOND); 

3.事件时间切分无限滑动窗口

//用ts字段切分时间，窗口长度为无穷大(LENGTH INFINITE)。 CREATE STREAM s1(id INT, name STRING, ts TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw-  node127:2181");  INSERT INTO t1 SELECT * FROM s1 STREAMWINDOW w1 AS (SEPARATED BY ts LENGTH INFINITE SLIDE '1'  SECOND);

跳动窗口介绍
（跳动窗口以 INTERVAL 指定窗口长度以及窗口间隔。）

1.系统时间切分跳动窗口

  CREATE STREAM s1(id INT, name STRING, ts TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw-  node127:2181");  INSERT INTO t1 SELECT * FROM s1 STREAMWINDOW w1 AS (INTERVAL '2' SECOND);创建一个流之后，以2s为间隔(INTERVAL '2' SECOND)的跳动时间窗口对它进行查询，窗口切分的依据 是系统时间。

2.事件时间切分

  CREATE STREAM s1(id INT, name STRING, ts TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw-  node127:2181");  INSERT INTO t1 SELECT * FROM s1 STREAMWINDOW w1 AS (SEPARATED BY ts INTERVAL '2' SECOND);创建一个流之后，以2s为间隔的跳动时间窗口对它进行查询，窗口切分的依据是s1中的字段ts。

事件时间切分的其他设置
版本信息
本章介绍的 SEPARATED BY 关键字是TDH4.6开始的新功能，在TDH4.5.x版 本中，事件时间切分采用下面的方式:
TDH4.5.x中的事件时间切分
SET streamsql.use.eventtime=true; –打开事件时间切分的开关

CREATE STREAM s12(id INT, name STRING, ts TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("timefield" ="ts", "timeformat"="yyyy-MM-dd HH:mm:ss", "kafka.zookeeper"="tw-node127:2181"); 1INSERT INTO t1 SELECT * FROM s12 STREAMWINDOW w1 AS(LENGTH '2' SECOND SLIDE '1' SECOND); 2

1 在Input Stream中设置好用于切分窗口的字段以及时间格式
2 Windowed Stream的窗口切分依据为上面Input Stream中设置好的字段

TDH4.6开始，使用 SEPARATED BY 关键字设置事件时间切分则无须再手动 打开 streamsql.use.eventtime 开关。同时Input Stream的 TBLPROPERTIES 中的 timefield 和 timeformat 两个参数都为可选，若显式指明了，SEPARATED BY 关键词以 及 FORMAT 关键词所指定的相应属性将具有更高优先级:
TDH4.6.x中的事件时间切分

CREATE STREAM s12(id INT, name STRING, ts1 TIMESTAMP, ts2 TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("timefield"="ts1", "timeformat"="yyyy-MM-dd HH:mm:ss", "kafka.zookeeper"="tw-node127:2181"); 1INSERT INTO t1 SELECT * FROM s12 STREAMWINDOW w1 AS(SEPARATED BY ts2 LENGTH '2' MINUTE SLIDE '1' MINUTE FORMAT "yyyy-MM-dd HH:mm"); 2//1 timefield 和 timeformat 都为可选参数。2 虽然Input Stream定义中将 timefield 设为 ts1，将 timeformat 设为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss，但是这里的窗口切分方式为按 ts2 字段切分，时间格式为 yyyy-MM-dd HH:mm，因为这里的 SEPARATED BY 和 FORMAT 优先级更高。

设置事件时间切分的默认字段

CREATE STREAM s1(id INT, name STRING, ts TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("timefield"="ts", "kafka.zookeeper"="tw-node127:2181");  1INSERT INTO t1 SELECT * FROM s1 STREAMWINDOW w1 AS (SEPARATED BY DEFAULT LENGTH '2' SECOND SLIDE '1' SECOND);  2//1 将ts字段设置为事件时间切分的默认字段。 2在为s1切分窗口时即可以使用 DEFAULT 来指代 ts 作为时间切分字段

自定义窗口的时间格式

CREATE STREAM s1(id INT, name STRING, ts TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("timefield"="ts", "kafka.zookeeper"="tw-node127:2181");INSERT INTO t1 SELECT * FROM s1 STREAMWINDOW w1 AS (SEPARATED BY DEFAULT LENGTH '2' MINUTE SLIDE '1' MINUTE FORMAT "yyyy-MM-dd HH:mm"); 1//1以DEFAULT的字段为切分依据，窗口大小为2分钟，滑动间隔为1分钟，指定格式为 "yyyy-MM-dd HH:mm"，在指定格式中，时间不包含秒级信息(默认情况下时间格式则是包含秒级信息:"yyyy-MM- dd HH:mm:ss")。

设置流的默认时间格式

CREATE STREAM s1(id INT, name STRING, ts TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("timefield"="ts"，"timeformat" ="yyyy-MM-dd HH:mm", "kafka.zookeeper"="tw-node127:2181"); 1INSERT INTO t1 SELECT * FROM s1 STREAMWINDOW w1 AS (SEPARATED BY DEFAULT LENGTH '2' MINUTE SLIDE '1' MINUTE);//1 在创建Stream时将默认的时间格式设置为 "yyyy-MM-dd HH:mm"，而不是默认的 "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"。

设置事件时间的零点

CREATE STREAM s1(id INT, name STRING, ts TIMESTAMP)    TBLPROPERTIES("timefield"="ts", "timeformat"="yyyy-MM-dd HH:mm", "streamsql.eventtime.zerotime"="<unixtimestamp>", "kafka.zookeeper"="tw-node127:2181"); 1INSERT INTO t1 SELECT * FROM s1 STREAMWINDOW w1 AS (SEPARATED BY DEFAULT LENGTH '2' MINUTE SLIDE '1' MINUTE);//1使用 stremsql.eventtime.zerotime 参数设置时间零点，时间零点的值必须为一个unixtimestamp。该语法和 下面的 START TIME AT 效果相同，但是需要将DATE类型的时间转换为LONG类型的unixtimestamp。我 们建议除非必要，使用下面的方式。注意: 如果 streamsql.use.eventtime 开关没有打开，并且不使用 SEPARATED BY 指定事件时间字段，不可以设置时间零点;当Slipstream运行在 事件驱动的模式 时， 该设置不适用。 .设置窗口从某一指定时间开始

CREATE STREAM s1(id INT, name STRING, ts TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("timefield"="ts" ，"timeformat"="yyyy-MM-dd HH:mm", "kafka.zookeeper"="tw-node127:2181");INSERT INTO t1 SELECT * FROM s1 STREAMWINDOW w1 AS (SEPARATED BY DEFAULT LENGTH '2' MINUTE SLIDE '1' MINUTE START TIME AT "2016-04-01 10:00"); 1//1 使用 START TIME AT 设置窗口开始时间为一个固定的时间，那么后续的窗口将按照这个起始点切分。 请注意该时间必须跟 FORMAT，或者 "timeformat" 指定的时间格式保持一致。注: 当Slipstream运行 在 事件驱动的模式 时，该设置无效。

STRING字段作为切分依据

 CREATE STREAM s1(id INT, name STRING, ts1 STRING) TBLPROPERTIES("timefield"="ts1","timeformat"  ="MM/dd/yyyy HH:mm:ss", "kafka.zookeeper"="tw-node127:2181");

设置事件时间乱序情况下可容忍的最大延迟

SET streamsql.eventtime.maxlag.on.disorder=<minutes>; 1CREATE STREAM s1(id INT, name STRING, ts TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw- node127:2181");INSERT INTO t1 SELECT * FROM s1 STREAMWINDOW w1 AS (SEPARATED BY ts LENGTH '2' SECOND SLIDE '1' SECOND);//1将 <minutes> 设置为一个正整数，单位为分钟。该参数用于设置对乱序的容忍度，也就是可以接受 <minutes> 内的消息乱序。收到某个事件时间为 et 的消息后，Slipstream会认为事件时间为 et- <minutes> 及之前的事件都已经发生过，所以会直接丢弃事件时间小于等于 et-<minutes> 的消息。例如 将 <minutes> 设为2，那么当receiver收到包含事件时间为 2016:03:18 19:10:01 的消息时，即认为 2016:03:18 19:08:01 以及更早的消息都已接收完成，(往后如果收到这种消息，将直接丢弃)。默认情况 下，该参数值为负，即认为事件时间完全有序。注: Slipstream运行在 事件驱动的模式 时，暂不具备乱 序处理功能，该设置无效。

Window Stream的聚合操作
（Slipstream支持对window stream的聚合操作，我们建议先建window stream再做聚合。）
聚合操作

CREATE STREAM s1(id INT, value INT, ts TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw- node127:2181");CREATE STREAM ws1 AS SELECT * FROM s1 STREAMWINDOW w1 AS (LENGTH '2' SECOND SLIDE '1' SECOND) TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw-node127:2181"); --先建window streamINSERT INTO t1 SELECT id, SUM(value) FROM ws1 GROUP BY id; -- 然后进行聚合操作

流之间的关联

（Slipstream支持window stream之间，window stream和表之间进行关联操作。）
流之间的关联操作

 CREATE STREAM s1(id INT, name STRING, ts TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw-  node127:2181");  CREATE STREAM s2(id INT, name STRING, ts TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw-  node127:2181");  CREATE STREAM s1_join as SELECT * FROM s1 STREAMWINDOW w1 AS  (SEPARATED BY ts LENGTH '2' SECOND SLIDE '1' SECOND);  CREATE STREAM s2_join as SELECT * FROM s1 STREAMWINDOW w1 AS  (SEPARATED BY ts LENGTH '2' SECOND SLIDE '1' SECOND);  INSERT INTO t1 SELECT s1_join.name, s2_join.name FROM s1_join JOIN s2_join ON s1_join.id ==  s2_join.id;--以ts为切分依据，再对窗口内的两个流的数据进行关联操作。--不同字段不同时间格式的流之间的关联

  CREATE STREAM s1(id INT, name STRING, ts1 TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("timefield"="ts1","timeformat"  ="yyyy-MM-dd HH:mm:ss", "kafka.zookeeper"="tw-node127:2181");  CREATE STREAM s2(id INT, name STRING, ts2 TIMESTAMP) TBLPROPERTIES("timefield"="ts2","timeformat"  ="yyyy/MM/dd HH:mm:ss", "kafka.zookeeper"="tw-node127:2181");  CREATE STREAM s1_join AS SELECT * FROM s1 STREAMWINDOW w1  AS(SEPARATED BY DEFAULT LENGTH '2' SECOND SLIDE '1' SECOND);  CREATE STREAM s2_join AS SELECT * FROM s2 STREAMWINDOW w1  AS(SEPARATED BY DEFAULT LENGTH '2' SECOND SLIDE '1' SECOND);  INSERT INTO s1 SELECT s1_join.name, s2_join.name FROM s1_join JOIN s2_join ON s1_join.id ==  s2_join.id;

流与普通表关联

  CREATE STREAM s1(id INT, name STRING, ts STRING) TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw-node127:2181");  CREATE STREAM s1_join as SELECT * FROM s1 STREAMWINDOW w1 AS(SEPARATED BY ts LENGTH '2' SECOND SLIDE  '1' SECOND);  CREATE TABLE t2(id INT, name STRING) TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw-node127:2181");  INSERT INTO t1 SELECT id, s1_join.name, t2.name FROM s1_join JOIN t2 on s1_join.id == t2.id;

输出方式

（三种方式：输出到表，输出到流，输出到HDFS）

• 输出到表
  Slipstream支持将结果 INSERT 到Transwarp Inceptor中的各类表中，包括:
  • TEXT表
  • ORC表(非事务)
  • Holodesk表
  • Transwarp HBase表
  • 通过DBLink输出到MySql, DB2和Oracle等关系型数据库，例如:

     ssh root@localhost "mysql -u root -e 'use dblink;drop table if exists dbt1;create table dbt1 (d1     tinyint, d2 smallint);'"     CREATE DATABASE LINK link1 CONNECT TO hiveuser IDENTIFIED BY 'password' USING     'jdbc:mysql://localhost:3306/dblink';     CREATE STREAM s1(d1 TINYINT, d2 SMALLINT) TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw-node127:2181");     INSERT INTO dbt1@link1 SELECT * FROM s1;     //示例首先在MYSQL中创建表dblink.dbt1，然后在Inceptor中创建DBLink link1，最后将流中数据 输出到MYSQL的表dblink.dbt1。 输出到DB2和Oracle通过类似的方式。

• 输出到流

 CREATE STREAM stream_in (id INT, name STRING)  ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','  TBLPROPERTIES("topic"="topic_in",      "kafka.zookeeper"="tw-node127:2181,tw-node128:2181,tw-node129:2181","kafka.broker.list"="tw-  node127:9092,tw-node128:9092,tw-node129:9092");  CREATE STREAM stream_out (id INT, name STRING)  ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','  TBLPROPERTIES("topic"="topic_out",      "kafka.zookeeper"="tw-node127:2181,tw-node128:2181,tw-node129:2181"      "kafka.broker.list"="tw-node127:9092,tw-node128:9092,tw-node129:9092");  INSERT INTO stream_out SELECT * FROM stream_in;--注意 ，在安全模式下输出到流时请按照安全模式对Stream进行配置。

• 输出到HDFS
  支持批量将数据flush到HDFS上的TEXT表和ORC表，批量flush可以避免产生过多小文件。注意，目标表不能为
  事务表、分区表或者分桶表。进行批量flush需要设置下面几个 job级别 的参数:

SET streamsql.enable.hdfs.batchflush = true --打开批量flush开关SET streamsql.hdfs.batchflush.size = <num> --设置一次flush的消息个数，消息量达到该参数时flush一次 SET streamsql.hdfs.batchflush.interval.ms = <num> --设置每过多长时间(单位为毫秒)flush一次只需满足 batchflush.size 和 batchflush.interval.ms 其中的一个条件即会触发一次flush。

基于流的查询SELECT
Ad-hoc查询
Slipstream允许用户在正在运行的流中做抽样查询，也就是说Ad-hoc查询是针对当前时刻。由于无法确定 “当前”时刻引擎的处理状态，Ad-hoc查询只是将正在被处理的流数据获取到进行加工。
Ad-hoc查询允许用户进行交互式操作，使得验证数据质量，或者业务逻辑迭代改进成为可能。

CREATE STREAM s1(id INT, name STRING, ts STRING) TBLPROPERTIES("kafka.zookeeper"="tw-node127:2181");  SELECT /+ADHOC/ * FROM s1;//Ad-hoc查询 会立即返回查询结果给当前Session所在窗口，一般情况下的Slipstream会要求将结果存入某 张结果表，Ad-hoc查询是Slipstream唯一的一种特殊情况。

流不支持的DML
限于流的特性，有些操作在流上将不被支持，主要包括 UPDATE 和 DELETE 操作。这是因为流数据是持续延伸向未来的数据流，窗口只会往前延伸，因此一般不会支持更新或者删除操作。

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