StreamSQL 实验：搭建实时流处理系统

该实验是关于大数据实时流处理的一个实践教学环节，主要涉及StreamSQL的使用和Slipstream流处理引擎的理解。实验旨在使学员掌握如何运用StreamSQL进行数据处理，理解流处理中的输入流表、衍生流表、结果表以及流任务之间的关系。实验在数据工程师（初级）的认证课程中进行，采取上机实验的形式，共包含11次实验，本次为第9次。 实验中，学员需要下载并安装必要的工具，如TDH Client和Waterdrop。工作目录和相关表名都应按照特定的命名规则，使用学员的姓名全拼作为变量进行定制。实验内容包括创建Kafka Topic作为输入流表的数据源，然后基于这个Kafka Topic创建输入流表。创建Kafka Topic的具体操作是在Linux环境下，使用TDH Client安装目录下的kafka-topics.sh脚本，指定Topic的名称、分区数（4个）和副本数（2个）。之后，通过kafka-topics.sh列出所有Topic来确认创建成功。 接下来，实验指导学员使用StreamSQL创建输入流表，这一步需要编写SQL语句，定义流表的结构和数据源。示例代码显示了创建一个名为"log_student_name"的流表，并指定了IP字符串类型的字段。 此外，实验还涵盖了衍生流表的创建和Inceptor数据库的使用，但具体步骤未在提供的内容中详细说明。衍生流表通常是在原始数据基础上进行加工或过滤后的流表，而Inceptor数据库则用于存储处理后的结果数据。学员在实验过程中会学习如何通过StreamSQL对这些流表进行操作，实现数据的实时处理和分析。 实验的整个过程旨在模拟实际的大数据环境，帮助学员熟悉实时流处理的工作流程，提升他们在大数据处理领域的技能。通过这样的实践，学员不仅能够理论联系实际，还能深入了解Slipstream流处理引擎的工作机制，为将来处理大规模实时数据打下坚实基础。