flink sql怎么实时计算当天pv写入mysql

1、准备工作

首先，我们需要准备一些必要的材料，包括Flink SQL，MySQL，以及需要计算的数据源，这些材料都需要安装在同一台服务器上，以便于能够直接访问数据源。在安装完成之后，我们还需要确保Flink SQL和MySQL之间的连接正常，这样才能够实现实时计算的功能。

2、编写SQL语句

接下来，我们需要编写相应的SQL语句，来实现实时计算当天PV的功能。在编写SQL语句之前，我们需要先确定计算的范围，比如我们可以将当天的时间范围设置为从0点到24点，这样就可以确定我们要计算的PV的范围了。接下来，我们就可以编写相应的SQL语句来实现实时计算当天PV的功能，具体的SQL语句如下：

SELECT COUNT(*) FROM table WHERE time > start_time AND time < end_time

在上面的SQL语句中，table表示要查询的数据表，start_time表示计算的开始时间，end_time表示计算的结束时间。

3、实现实时计算

最后，我们就可以使用Flink SQL来实现实时计算当天PV的功能了。首先，我们需要使用Flink SQL的DataStream API将数据流转换成DataStream，然后将DataStream转换成Table，最后再将Table转换成DataStream，这样就可以实现实时计算的功能了。具体的实现代码如下：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStream<MyType> dataStream = env.addSource(new MySource());

Table table = tableEnv.fromDataStream(dataStream);

DataStream<Tuple2<Boolean, Integer>> result = tableEnv.toAppendStream(table, Row.class).map(

    new MapFunction<Row, Tuple2<Boolean, Integer>>() {

        @Override

        public Tuple2<Boolean, Integer> map(Row row) throws Exception {

            return new Tuple2<>(row.getField(0), row.getField(1));

        }

    });

result.addSink(new SinkFunction<Tuple2<Boolean, Integer>>() {

    @Override

    public void invoke(Tuple2<Boolean, Integer> value) throws Exception {

        // write to mysql

    }

});

env.execute("Flink SQL");

在上面的代码中，我们首先使用Flink SQL的DataStream API将数据流转换成DataStream，然后将DataStream转换成Table，最后再将Table转换成DataStream，这样就可以实现实时计算的功能了。最后，我们还需要将计算结果写入MySQL，以便于后续使用。