一、建Kafka数据源
1. 登陆您集群中的一台安装了Kafka的节点(node4,192.168.100.54)(zookeeper 192.168.100.51-53)。进入/usr/lib/kafka/bin目录，该目录下有建Kafka数据源的
所需要的一些脚本。
1. 建一个Kafka Topic
执行下面指令，运行/usr/lib/kafka/bin目录下的kafka-create-topic.sh脚本：
./kafka-create-topic.sh --partition 3 --topic demo --zookeeper 192.168.100.51:2181 --broker 192.168.100.54:9092
2.
查看Kafka Topic 执行下面指令，运行/usr/lib/kafka/bin目录下的kafka-list-topic.sh脚本
./kafka-list-topic.sh --zookeeper 192.168.100.51:2181
3. 建Kafka producer并发布消息
执行下面指令，运行/usr/lib/kafka/bin目录下的kafka-console-producer.sh脚本：
./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.100.54:9092 --topic demo（为kafka节点）
这里我们指定了使用172.16.1.128节点为Kafka broker（详细介绍见后文），并且指定了producer发布
消息的topic为demo。现在，我们可以在命令行中输入一些消息，这些消息都将被发布给demo
1. 登陆您集群中的任意一个节点，连接到Inceptor。这里，我们以hive用户身份连接一个LDAP认证
的Inceptor Server 2。
beeline -u "jdbc:hive2://localhost:10000/default" -n hive -p 123456
2. 建一个Stream
CREATE STREAM demo_stream(id INT, letter STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
TBLPROPERTIES("topic"="demo","kafka.zookeeper"="192.168.100.51:2181");
3.查看Stream
SHOW STREAMS;
我们可以看到刚刚建好的demo_stream。
4. 创建并触发一个StreamJob
a. 建一张新表demo_table，它的需要和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，这个操作会触发StreamJob的执行：
INSERT INTO demo_table SELECT * FROM demo_stream;
5. 列出正在运行的StreamJob
执行下面指令：
LIST STREAMJOBS;
我们可以看到下面输出：
输出中包含streamid，触发StreamJob的sql和status。
6..在Inceptor管理界面4040查看Streamjob运行状态
可以看到在“Active Stages”下有正在运行的demo_stream。
7. 此时demo_stream已经开始接收发布到之前创建的demo的消息。需要注意的是，demo_stream对发布
到demo的消息的接收是从streamid=29008ed34b9e45bca784362948b88a85的StreamJob触发开始的，也就
是说从执行INSERT开始的，在执行INSERT之前发布到demo的消息都不会被demo_stream接收。所以，目
前demo_table中没有任何记录：
SELECT * FROM demo_table;
二、接收并处理Kafka传来的数据
1. 切换到正在运行向demo发布数据的Kafka producer的页面：
./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.100.54:9092 --topic demo
hello
world
由于“hello”，“world”都是在streamid=29008ed34b9e45bca784362948b88a85的StreamJob触发前发布的，这两条消息都不会被demo_stream接收。
（192.168.100.54为kafka集群的一个节点）
6 | 2. 快速入门
2. 在命令行中输入一些数据。由于我们已经规定了demo_stream接收消息的类型是由“,”分隔的两列文
本，我们需要输入这个类型的消息，以便demo_stream处理。输入：
3. 切换回到Inceptor命令行的窗口，现在查看demo_table中的数据，我们可以看到demo_table中有我们刚
才发布的四条消息：
SELECT * FROM demo_table;
4. 现在我们可以在demo_table上进行一些查询：
SELECT COUNT(*) FROM demo_table GROUP BY letter;
三、停止Streamjob
演示到此结束，用下面指令可以停止streamid为29008ed34b9e45bca784362948b88a85的streamjob：
STOP STREAMJOB 29008ed34b9e45bca784362948b88a85;
StreamSQL的优势
相对于采用编程（Scala/Java）的方式开发流应用，采用StreamSQL具有以下优势：
微批模式和事件驱动模式的一体化
在同一套系统里，用户可以根据业务需求，灵活切换微批模式的流处理和事件驱动模式的流处理。
极高的易用性
而使用StreamSQL，用户只需要有编写普通SQL的经验，就可以写出高效、安全、稳定的流处理应用。
性能提升
在一些条件下，采用StreamSQL的方式甚至比编程方式获得更高的性能提升。这是因为StreamSQL做了一些特殊优化，在编程模式下无法轻易实现。
产品化程度高
通过编程的方式来实现流处理的另一个问题是产品化程度非常低。由于编程有较高的自由度，出现问题的可能性很大；而又由于编程的方式将流处理平台和用户程序绑定在一起，用户没办法及时分析出出错问题的root cause。SQL作为一个通用的接口将大大地提高产品化程度。
迁移成本低
用户原有的很多业务逻辑是通过SQL实现，如果通过编程的方式迁移到流上，迁移成本非常高，难以保证迁移后逻辑的正确性。而一旦采用StreamSQL，用户只需要修改少量SQL，迁移成本几乎接近零。
由于具备上述几项优点，Inceptor StreamSQL将会在建立流式应用时，表现出其强大的业务应对能力和易用性。用户将发现流式分析的实现过程也可以很便捷。
