Flink SQL 是 Apache Flink 的核心模块之一，它让开发者可以使用标准的 SQL 语法来编写流处理和批处理作业。对于不想深究 Java/Scala 复杂 API 的“小白”来说，Flink SQL 是进入实时计算领域的最佳敲门砖。
本文将基于Flink 1.20.1版本，手把手教你在 WSL2 (Ubuntu) 环境下搭建环境，并运行你的第一个 Flink SQL 任务。
一、为什么选择 Flink SQL？
- 低门槛：会写 SQL 就能开发实时任务。
- 统一性：批流一体，同一套 SQL 既可以跑历史数据（批），也可以跑实时数据（流）。
- 生态丰富：内置了大量的 Connector（连接器），轻松连接 Kafka、MySQL、Hive 等主流组件。
(图：Flink SQL 架构示意图，展示 SQL 解析、优化到执行的过程)
二、环境准备 (WSL2 Ubuntu)
本教程演示环境为 Windows 下的 WSL2 (Ubuntu 20.04/22.04)，这是目前 Windows 用户体验 Linux 开发环境的最佳姿势。
参考以前些的文章从零开始学Flink：揭开实时计算的神秘面纱，搭建好 Flink 环境。
三、体验 Flink SQL Client
Flink 提供了一个交互式的命令行工具：SQL Client。它允许你直接在终端编写和提交 SQL 任务。
1. 启动 SQL Client
如果没有启动Flink集群,则先启动flink集群:
/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/htaccess2nginx.html */ ./bin/start-cluster.sh,然后在 Flink 目录下执行：
/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/htaccess2nginx.html */ ./bin/sql-client.sh你将看到那只著名的松鼠 LOGO：
(图：SQL Client 启动欢迎界面)
2. Hello World：数据生成与打印
我们不依赖任何外部组件（如 Kafka），直接使用 Flink 内置的datagen连接器生成模拟数据，并用print连接器打印结果。
第一步：创建源表 (Source Table)
复制以下 SQL 到 SQL Client 中执行：
CREATE TABLE source_table ( id INT, name STRING, ts TIMESTAMP(3), WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND ) WITH ( 'connector' = 'datagen', -- 使用数据生成器 'rows-per-second' = '1', -- 每秒生成1条数据 'fields.id.kind' = 'sequence', -- id 字段为序列 'fields.id.start' = '1', -- id 从1开始 'fields.id.end' = '100' -- id 到100结束 );执行后显示[INFO] Execute statement succeed.。
第二步：创建结果表 (Sink Table)
CREATE TABLE print_table ( id INT, name STRING, ts TIMESTAMP(3) ) WITH ( 'connector' = 'print' -- 使用控制台打印连接器 );第三步：提交任务
将源表的数据插入到结果表：
INSERT INTO print_table SELECT * FROM source_table;此时，SQL Client 会提交一个异步任务到集群。你会看到类似 Job ID 的输出。
3. 查看运行结果
由于我们使用的是print连接器，在 Standalone 模式下，输出会打印到 TaskManager 的日志文件中。
打开一个新的 WSL2 终端窗口，进入 Flink 目录查看日志：
# 进入 log 目录 cd log # 查看最新的 .out 文件 (文件名包含 taskexecutor) tail -f flink-*-taskexecutor-*.out你应该能看到屏幕上不断跳动的数据流：
(图：终端 tail -f 命令看到的实时数据输出)
四、常用命令速查
在 SQL Client 中，你可以使用以下命令：
HELP: 查看帮助。SHOW TABLES: 查看当前创建的表。SHOW JOBS: 查看运行中的作业。DESCRIBE table_name: 查看表结构。QUIT: 退出 SQL Client。
五、总结
恭喜你！你已经成功运行了人生中第一个 Flink SQL 任务。
通过本文，我们完成了：
- WSL2 下 Java 和 Flink 1.20.1 的安装。
- 启动了 Flink 本地集群。
- 使用 SQL Client 创建了 Source 和 Sink 表，并跑通了数据流。
下一篇，我们将深入讲解 Flink SQL 中的窗口（Window）操作，看看如何处理“过去5分钟的订单总额”这类经典需求。
参考资料：
- Flink 官方文档
- 原文来自
