Merge branch '1.8_release_3.10.x' into v1.10.0_dev

# Conflicts:
#	cassandra/cassandra-side/cassandra-async-side/src/main/java/com/dtstack/flink/sql/side/cassandra/CassandraAsyncReqRow.java
#	core/src/main/java/com/dtstack/flink/sql/environment/MyLocalStreamEnvironment.java
#	core/src/main/java/com/dtstack/flink/sql/exec/ExecuteProcessHelper.java
#	core/src/main/java/com/dtstack/flink/sql/side/BaseAsyncReqRow.java
#	core/src/main/java/com/dtstack/flink/sql/side/SideSqlExec.java
#	elasticsearch6/elasticsearch6-side/elasticsearch6-async-side/src/main/java/com/dtstack/flink/sql/side/elasticsearch6/Elasticsearch6AsyncReqRow.java
#	hbase/hbase-side/hbase-async-side/src/main/java/com/dtstack/flink/sql/side/hbase/HbaseAsyncReqRow.java
#	kafka-base/kafka-base-source/src/main/java/com/dtstack/flink/sql/source/kafka/KafkaDeserializationMetricWrapper.java
#	kudu/kudu-side/kudu-async-side/src/main/java/com/dtstack/flink/sql/side/kudu/KuduAsyncReqRow.java
#	launcher/src/main/java/com/dtstack/flink/sql/launcher/LauncherMain.java
#	mongo/mongo-side/mongo-async-side/src/main/java/com/dtstack/flink/sql/side/mongo/MongoAsyncReqRow.java
#	rdb/rdb-side/src/main/java/com/dtstack/flink/sql/side/rdb/all/AbstractRdbAllReqRow.java
#	rdb/rdb-side/src/main/java/com/dtstack/flink/sql/side/rdb/async/RdbAsyncReqRow.java
#	redis5/redis5-side/redis-async-side/src/main/java/com/dtstack/flink/sql/side/redis/RedisAsyncReqRow.java

Author: xuchao

README.md

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-# flinkStreamSQL
-> * 基于开源的flink，对其实时sql进行扩展   
->  >  * 自定义create table 语法（包括源表,输出表,维表）
->  >  * 自定义create view 语法
->  >  * 自定义create function 语法
->  >  * 实现了流与维表的join
->  >  * 支持原生FLinkSQL所有的语法
->  >  * 扩展了输入和输出的性能指标到promethus
-
-# 已支持
-  * 源表：kafka 0.9、0.10、0.11、1.x版本
-  * 维表：mysql, SQlServer,oracle, hbase, mongo, redis, cassandra, serversocket, kudu, postgresql, clickhouse, impala, db2, sqlserver
-  * 结果表：mysql, SQlServer, oracle, hbase, elasticsearch5.x, mongo, redis, cassandra, console, kudu, postgresql, clickhouse, impala, db2, sqlserver
-
-## 1 快速起步
-### 1.1 运行模式
-
-
-* 单机模式：对应Flink集群的单机模式
-* standalone模式：对应Flink集群的分布式模式
-* yarn模式：对应Flink集群的yarn模式
-
-### 1.2 执行环境
-
-* Java: JDK8及以上
-* Flink集群: 1.4,1.5,1.8（单机模式不需要安装Flink集群）
-* 操作系统：理论上不限
-* kerberos环境需要在flink-conf.yaml配置security.kerberos.login.keytab以及security.kerberos.login.principal参数，配置案例:
-```
-## hadoop配置文件路径
-fs.hdfs.hadoopconf: /Users/maqi/tmp/hadoopconf/hadoop_250
-security.kerberos.login.use-ticket-cache: true
-security.kerberos.login.keytab: /Users/maqi/tmp/hadoopconf/hadoop_250/maqi.keytab
-security.kerberos.login.principal: maqi@DTSTACK.COM
-security.kerberos.login.contexts: Client,KafkaClient
-zookeeper.sasl.service-name: zookeeper
-zookeeper.sasl.login-context-name: Client
-
-```
-
-### 1.3 打包
-
-进入项目根目录，使用maven打包：
-
-```
-mvn clean package -Dmaven.test.skip
-
-```
-
-打包完成后的包结构：
-
-> * dt-center-flinkStreamSQL  
->  >  * bin: 任务启动脚本
->  >  * lib: launcher包存储路径，是任务提交的入口
->  >  * plugins:  插件包存储路径
->  >  * ........   :  core及插件代码
-
-### 1.4 启动
-
-#### 1.4.1 启动命令
-
-```
-sh submit.sh -sql D:\sideSql.txt  -name xctest -remoteSqlPluginPath /opt/dtstack/150_flinkplugin/sqlplugin   -localSqlPluginPath D:\gitspace\flinkStreamSQL\plugins   -addjar \["udf.jar\"\] -mode yarn -flinkconf D:\flink_home\kudu150etc  -yarnconf D:\hadoop\etc\hadoopkudu -confProp \{\"time.characteristic\":\"EventTime\",\"sql.checkpoint.interval\":10000\} -yarnSessionConf \{\"yid\":\"application_1564971615273_38182\"}
-```
-
-#### 1.4.2 命令行参数选项
-
-* **mode**
-	* 描述：执行模式，也就是flink集群的工作模式
-		* local: 本地模式
-		* standalone: 提交到独立部署模式的flink集群
-		* yarn: 提交到yarn模式的flink集群(即提交到已有flink集群)
-		* yarnPer: yarn per_job模式提交(即创建新flink application)
-	* 必选：否
-	* 默认值：local
-	
-* **name**
-	* 描述：flink 任务对应名称。
-	* 必选：是
-	* 默认值：无	
-
-* **sql**
-	* 描述：执行flink sql 的主体语句。
-	* 必选：是
-	* 默认值：无
-	
-* **localSqlPluginPath**
-	* 描述：本地插件根目录地址，也就是打包后产生的plugins目录。
-	* 必选：是
-	* 默认值：无
-	
-* **remoteSqlPluginPath**
-    * 描述：flink执行集群上的插件根目录地址（将打包好的插件存放到各个flink节点上,如果是yarn集群需要存放到所有的nodemanager上）。
-    * 必选：否
-    * 默认值：无
-
-* **addjar**
-    * 描述：扩展jar路径,当前主要是UDF定义的jar；
-    * 格式：json
-    * 必选：否
-    * 默认值：无
+FlinkStreamSQL
+============
+[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-4EB1BA.svg)](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+
+## 技术交流
+- 招聘**大数据平台开发工程师**，想了解岗位详细信息可以添加本人微信号ysqwhiletrue，注明招聘，如有意者发送简历至[sishu@dtstack.com](mailto:sishu@dtstack.com)
+- 我们使用[钉钉](https://www.dingtalk.com/)沟通交流，可以搜索群号[**30537511**]或者扫描下面的二维码进入钉钉群
+<div align=center>
+     <img src=docs/images/streamsql_dd.jpg width=300 />
+</div>
+
+## 介绍
+ * 基于开源的flink，对其实时sql进行扩展   
+    * 自定义create table 语法（包括源表,输出表,维表）
+    * 自定义create view 语法
+    * 自定义create function 语法
+    * 实现了流与维表的join
+    * 支持原生FlinkSQL所有的语法
+    * 扩展了输入和输出的性能指标到Task metrics
 
-* **confProp**
-    * 描述：一些参数设置
-    * 格式: json
-    * 必选：是 （如无参数填写空json即可）
-    * 默认值：无
-    * 可选参数:
-        * sql.ttl.min: 最小过期时间,大于0的整数,如1d、1h(d\D:天,h\H:小时,m\M:分钟,s\s:秒)
-        * sql.ttl.max: 最大过期时间,大于0的整数,如2d、2h(d\D:天,h\H:小时,m\M:分钟,s\s:秒),需同时设置最小时间,且比最小时间大5分钟
-        * state.backend: 任务状态后端，可选为MEMORY,FILESYSTEM,ROCKSDB，默认为flinkconf中的配置。
-        * state.checkpoints.dir: FILESYSTEM,ROCKSDB状态后端文件系统存储路径，例如：hdfs://ns1/dtInsight/flink180/checkpoints。
-        * state.backend.incremental: ROCKSDB状态后端是否开启增量checkpoint,默认为true。
-        * sql.env.parallelism: 默认并行度设置
-        * sql.max.env.parallelism: 最大并行度设置
-        * time.characteristic: 可选值[ProcessingTime|IngestionTime|EventTime]
-        * sql.checkpoint.interval: 设置了该参数表明开启checkpoint(ms)
-        * sql.checkpoint.mode: 可选值[EXACTLY_ONCE|AT_LEAST_ONCE]
-        * sql.checkpoint.timeout: 生成checkpoint的超时时间(ms)
-        * sql.max.concurrent.checkpoints: 最大并发生成checkpoint数
-        * sql.checkpoint.cleanup.mode: 默认是不会将checkpoint存储到外部存储,[true(任务cancel之后会删除外部存储)|false(外部存储需要手动删除)]
-        * flinkCheckpointDataURI: 设置checkpoint的外部存储路径,根据实际的需求设定文件路径,hdfs://, file://
-        * jobmanager.memory.mb: per_job模式下指定jobmanager的内存大小(单位MB, 默认值:768)
-        * taskmanager.memory.mb: per_job模式下指定taskmanager的内存大小(单位MB, 默认值:768)
-        * taskmanager.num: per_job模式下指定taskmanager的实例数(默认1)
-        * taskmanager.slots：per_job模式下指定每个taskmanager对应的slot数量(默认1)
-        * savePointPath：任务恢复点的路径（默认无）
-        * allowNonRestoredState：指示保存点是否允许非还原状态的标志（默认false）
-        * restore.enable：是否失败重启（默认是true）
-        * failure.interval：衡量失败率的时间段，单位分钟（默认6m）
-        * delay.interval：连续两次重启尝试间的间隔，单位是秒（默认10s）
-    	* logLevel: 日志级别动态配置（默认info）
-        * [prometheus 相关参数](docs/prometheus.md) per_job可指定metric写入到外部监控组件,以prometheus pushgateway举例
+## 目录
+
+[ 1.1 demo](docs/demo.md)  
+[ 1.2 快速开始](docs/quickStart.md)  
+[ 1.3 参数配置](docs/config.md)  
+[ 1.4 支持的插件介绍和demo](docs/pluginsInfo.md)     
+[ 1.5 指标参数](docs/newMetric.md)  
+[ 1.6 自定义函数](docs/function.md)  
+[ 1.7 自定义视图](docs/createView.md)  
+   
+## 如何贡献FlinkStreamSQL  
 
-	
-* **flinkconf**
-	* 描述：flink配置文件所在的目录（单机模式下不需要），如/hadoop/flink-1.4.0/conf
-	* 必选：否
-	* 默认值：无
-	
-* **yarnconf**
-	* 描述：Hadoop配置文件（包括hdfs和yarn）所在的目录（单机模式下不需要），如/hadoop/etc/hadoop
-	* 必选：否
-	* 默认值：无
-	
-* **flinkJarPath**
-	* 描述：per_job 模式提交需要指定本地的flink jar存放路径
-	* 必选：否
-	* 默认值：false	
-
-* **queue**
-	* 描述：per_job 模式下指定的yarn queue
-	* 必选：否
-	* 默认值：false	
-	
-* **pluginLoadMode**
-	* 描述：per_job 模式下的插件包加载方式。classpath:从每台机器加载插件包，shipfile:将需要插件从提交的节点上传到hdfs,不需要每台安装插件
-	* 必选：否
-	* 默认值：classpath
-	
-* **yarnSessionConf**
-	* 描述：yarn session 模式下指定的运行的一些参数，[可参考](https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/ops/cli.html),目前只支持指定yid
-	* 必选：否
-	* 默认值：false	
-	
-
-## 2 结构
-### 2.1 源表插件
-* [kafka 源表插件](docs/kafkaSource.md)
-
-### 2.2 结果表插件
-* [elasticsearch 结果表插件](docs/elasticsearchSink.md)
-* [hbase 结果表插件](docs/hbaseSink.md)
-* [mysql 结果表插件](docs/mysqlSink.md)
-* [oracle 结果表插件](docs/oracleSink.md)
-* [mongo 结果表插件](docs/mongoSink.md)
-* [redis 结果表插件](docs/redisSink.md)
-* [cassandra 结果表插件](docs/cassandraSink.md)
-* [kudu 结果表插件](docs/kuduSink.md)
-* [postgresql 结果表插件](docs/postgresqlSink.md)
-* [clickhouse 结果表插件](docs/clickhouseSink.md)
-* [impala 结果表插件](docs/impalaSink.md)
-* [db2 结果表插件](docs/db2Sink.md)
-* [sqlserver 结果表插件](docs/sqlserverSink.md)
-* [kafka 结果表插件](docs/kafkaSink.md)
-
-### 2.3 维表插件
-* [hbase 维表插件](docs/hbaseSide.md)
-* [mysql 维表插件](docs/mysqlSide.md)
-* [oracle 维表插件](docs/oracleSide.md)
-* [mongo 维表插件](docs/mongoSide.md)
-* [redis 维表插件](docs/redisSide.md)
-* [cassandra 维表插件](docs/cassandraSide.md)
-* [kudu 维表插件](docs/kuduSide.md)
-* [postgresql 维表插件](docs/postgresqlSide.md)
-* [clickhouse 维表插件](docs/clickhouseSide.md)
-* [impala 维表插件](docs/impalaSide.md)
-* [db2 维表插件](docs/db2Side.md)
-* [sqlserver 维表插件](docs/sqlserverSide.md)
-
-## 3 性能指标(新增)
-
-### kafka插件
-* 业务延迟： flink_taskmanager_job_task_operator_dtEventDelay(单位s)  
-   数据本身的时间和进入flink的当前时间的差值.
-  
-* 各个输入源的脏数据：flink_taskmanager_job_task_operator_dtDirtyData  
-  从kafka获取的数据解析失败的视为脏数据  
-
-* 各Source的数据输入TPS: flink_taskmanager_job_task_operator_dtNumRecordsInRate  
-  kafka接受的记录数(未解析前)/s
-
-* 各Source的数据输入RPS: flink_taskmanager_job_task_operator_dtNumRecordsInResolveRate  
-  kafka接受的记录数(解析后)/s
-  
-* 各Source的数据输入BPS: flink_taskmanager_job_task_operator_dtNumBytesInRate  
-  kafka接受的字节数/s
-
-* Kafka作为输入源的各个分区的延迟数: flink_taskmanager_job_task_operator_topic_partition_dtTopicPartitionLag  
-  当前kafka10,kafka11有采集该指标
-
-* 各个输出源RPS: flink_taskmanager_job_task_operator_dtNumRecordsOutRate  
-  写入的外部记录数/s
-      
-	
-## 4 样例
-
-```
-
-CREATE (scala|table|aggregate) FUNCTION CHARACTER_LENGTH WITH com.dtstack.Kun;
-
-
-CREATE TABLE MyTable(
-    name varchar,
-    channel varchar,
-    pv int,
-    xctime bigint,
-    CHARACTER_LENGTH(channel) AS timeLeng //自定义的函数
- )WITH(
-    type ='kafka09',
-    bootstrapServers ='172.16.8.198:9092',
-    zookeeperQuorum ='172.16.8.198:2181/kafka',
-    offsetReset ='latest',
-    topic ='nbTest1',
-    parallelism ='1'
- );
-
-CREATE TABLE MyResult(
-    channel varchar,
-    pv varchar
- )WITH(
-    type ='mysql',
-    url ='jdbc:mysql://172.16.8.104:3306/test?charset=utf8',
-    userName ='dtstack',
-    password ='abc123',
-    tableName ='pv2',
-    parallelism ='1'
- );
-
-CREATE TABLE workerinfo(
-    cast(logtime as TIMESTAMP) AS rtime,
-    cast(logtime) AS rtime
- )WITH(
-    type ='hbase',
-    zookeeperQuorum ='rdos1:2181',
-    tableName ='workerinfo',
-    rowKey ='ce,de',
-    parallelism ='1',
-    zookeeperParent ='/hbase'
- );
-
-CREATE TABLE sideTable(
-    cf:name varchar as name,
-    cf:info varchar as info,
-    PRIMARY KEY(name),
-    PERIOD FOR SYSTEM_TIME //维表标识
- )WITH(
-    type ='hbase',
-    zookeeperQuorum ='rdos1:2181',
-    zookeeperParent ='/hbase',
-    tableName ='workerinfo',
-    cache ='LRU',
-    cacheSize ='10000',
-    cacheTTLMs ='60000',
-    parallelism ='1'
- );
-
-insert
-into
-    MyResult
-    select
-        d.channel,
-        d.info
-    from
-        (      select
-            a.*,b.info
-        from
-            MyTable a
-        join
-            sideTable b
-                on a.channel=b.name
-        where
-            a.channel = 'xc2'
-            and a.pv=10      ) as d
-```
-
-# 招聘
-1.大数据平台开发工程师，想了解岗位详细信息可以添加本人微信号ysqwhiletrue,注明招聘，如有意者发送简历至sishu@dtstack.com。
-  
+## License
+FlinkStreamSQL is under the Apache 2.0 license. See the [LICENSE](http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0) file for details.    
+                               
+