浅析 Flink Table/SQL API

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从何而来

关系型API有很多好处：是声明式的，用户只需要告诉需要什么，系统决定如何计算；用户不必特地实现；更方便优化，可以执行得更高效。本身Flink就是一个统一批和流的分布式计算平台，所以社区设计关系型API的目的之一是可以让关系型API作为统一的一层，两种查询拥有同样的语义和语法。大多数流处理框架的API都是比较low-level的API，学习成本高而且很多逻辑需要写到UDF中，所以Apache Flink 添加了SQL-like的API处理关系型数据–Table API。这套API中最重要的概念是Table(可以在上面进行关系型操作的结构化的DataSet或DataStream)。Table API 与 DataSet和DataStream API 结合紧密，DataSet 和 DataStream都可以很容易地转换成 Table，同样转换回来也很方便：

val execEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(execEnv)

// obtain a DataSet from somewhere
val tempData: DataSet[(String, Long, Double)] =

// convert the DataSet to a Table
val tempTable: Table = tempData.toTable(tableEnv, 'location, 'time, 'tempF)
// compute your result
val avgTempCTable: Table = tempTable
 .where('location.like("room%"))
 .select(
   ('time / (3600 * 24)) as 'day, 
   'Location as 'room, 
   (('tempF - 32) * 0.556) as 'tempC
  )
 .groupBy('day, 'room)
 .select('day, 'room, 'tempC.avg as 'avgTempC)
// convert result Table back into a DataSet and print it
avgTempCTable.toDataSet[Row].print()

example使用的是Scala的API，Java版API也有同样的功能。

下图展示了 Table API 的架构:

从 DataSet 或 DataStream 创建一个 Table，然后在上面进行关系型操作比如 fliter、join、select。对Table的操作将会转换成逻辑运算符树。Table 转换回 DataSet 和 DataStream 的时候将会转换成DataSet 和 DataStream的算子。有些类似 'location.like("room%") 的表达式将会通过 code generation 编译成Flink的函数。

然而，最初传统的Table API 有一定的限制。首先，它不能独立使用。Table API 的 query 必须嵌入到 DataSet 或 DataStream的程序中。对批处理表的查询不支持outer join，sorting和很多SQL中常见的标量函数。对于流处理的查询只支持filtetr union 和 projection，不支持aggregation和join。而且，转换过程中没有利用太多查询优化技术，除了适用于所有DataSet程序的优化。

Table API 和 SQL 紧密结合

随着流处理的日益普及和Flink在该领域的增长，Flink社区认为需要一个更简单的API使更多的用户能够分析流数据。一年前Flink社区决定将Table API提升到一个新的层级，扩展Table API中流处理的能力以及支持SQL。社区不想重复造轮子，于是决定在 Apache Calcite (一个比较流行的SQL解析和优化框架)的基础上构建新的 Table API。Apache Calcite 被用在很多项目中，包括 Apache Hive，Apache Drill，Cascading等等。除此之外，Calcite社区将 SQL on Stream 写入它的roadmap，所以Flink的SQL很适合和它结合。

以Calcite为核心的新架构图:

新架构提供两种API进行关系型查询，Table API 和 SQL。这两种API的查询都会用包含注册过的Table的catalog进行验证，然后转换成统一Calcite的logical plan。在这种表示中，stream和batch的查询看起来完全一样。下一步，利用 Calcite的 cost-based 优化器优化转换规则和logical plan。根据数据源的性质(流式和静态)使用不同的规则进行优化。最终优化后的plan转传成常规的Flink DataSet 或 DataStream 程序。这步还涉及code generation（将关系表达式转换成Flink函数）。

下面我们举一个例子来理解新的架构。表达式转换成Logical Plan如下图所示：

调用Table API 实际上是创建了很多 Table API 的 LogicalNode，创建的过程中对会对整个query进行validate。比如table是CalalogNode，window groupBy之后在select时会创建WindowAggregate和Project，where对应Filter。然后用RelBuilder翻译成Calcite LogicalPlan。如果是SQL API 将直接用Calcite的Parser进行解释然后validate生成Calcite LogicalPlan。

利用Calcite内置的一些rule来优化LogicalPlan，也可以自己添加或者覆盖这些rule。转换成Optimized Calcite Plan后，仍然是Calcite的内部表示方式，现在需要transform成DataStream Plan，对应上图第三列的类，里面封装了如何translate成普通的DataStream或DataSet程序。随后调用相应的tanslateToPlan方法转换和利用CodeGen元编程成Flink的各种算子。现在就相当于我们直接利用Flink的DataSet或DataStream API开发的程序。

Table API的新架构除了维持最初的原理还改进了很多。为流式数据和静态数据的关系查询保留统一的接口，而且利用了Calcite的查询优化框架和SQL parser。该设计是基于Flink已构建好的API构建的，DataStream API 提供低延时高吞吐的流处理能力而且就有exactly-once语义而且可以基于event-time进行处理。而且DataSet拥有稳定高效的内存算子和流水线式的数据交换。Flink的core API和引擎的所有改进都会自动应用到Table API和SQL上。

新的SQL接口集成到了Table API中。DataSteam， DataSet和外部数据源可以在TableEnvironment中注册成表，为了是他们可以通过SQL进行查询。TableEnvironment.sql()方法用来声明SQL和将结果作为Table返回。下面的是一个完整的样例，从一个JSON编码的Kafka topic中读取流表，然后用SQL处理并写到另一个Kafka topic。

// get environments
val execEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(execEnv)

// configure Kafka connection
val kafkaProps = ...
// define a JSON encoded Kafka topic as external table
val sensorSource = new KafkaJsonSource[(String, Long, Double)](
    "sensorTopic",
    kafkaProps,
    ("location", "time", "tempF"))

// register external table
tableEnv.registerTableSource("sensorData", sensorSource)

// define query in external table
val roomSensors: Table = tableEnv.sql(
    "SELECT STREAM time, location AS room, (tempF - 32) * 0.556 AS tempC " +
    "FROM sensorData " +
    "WHERE location LIKE 'room%'"
  )

// define a JSON encoded Kafka topic as external sink
val roomSensorSink = new KafkaJsonSink(...)

// define sink for room sensor data and execute query
roomSensors.toSink(roomSensorSink)
execEnv.execute()

这个样例中忽略了流处理中最有趣的部分：window aggregate 和 join。这些操作如何用SQL表达呢？Apache Calcite社区提出了一个proposal来讨论SQL on streams的语法和语义。社区将Calcite的stream SQL描述为标准SQL的扩展而不是另外的 SQL-like语言。这有很多好处，首先，熟悉SQL标准的人能够在不学习新语法的情况下分析流数据。静态表和流表的查询几乎相同，可以轻松地移植。此外，可以同时在静态表和流表上进行查询，这和flink的愿景是一样的，将批处理看做特殊的流处理(批看作是有限的流)。最后，使用标准SQL进行流处理意味着有很多成熟的工具支持。

下面的example展示了如何用SQL和Table API进行滑动窗口查询:

SQL

SELECT STREAM
  TUMBLE_END(time, INTERVAL '1' DAY) AS day,
  location AS room,
  AVG((tempF - 32) * 0.556) AS avgTempC
FROM sensorData
WHERE location LIKE 'room%'
GROUP BY TUMBLE(time, INTERVAL '1' DAY), location

Table API

val avgRoomTemp: Table = tableEnv.ingest("sensorData")
  .where('location.like("room%"))
  .partitionBy('location)
  .window(Tumbling every Days(1) on 'time as 'w)
  .select('w.end, 'location, , (('tempF - 32) * 0.556).avg as 'avgTempCs)

Table API的现状

Batch SQL & Table API 支持:

  • Selection, Projection, Sort, Inner & Outer Joins, Set operations
  • Windows for Slide, Tumble, Session

Streaming Table API 支持:

  • Selection, Projection, Union
  • Windows for Slide, Tumble, Session

Streaming SQL:

  • Selection, Projection, Union, Tumble

Streaming SQL案例

持续的ETL和数据导入

获取流式数据，然后转换这些数据（归一化，聚合…），将其写入其他系统（File，Kafka，DBMS）。这些query的结果通常会存储到log-style的系统。

实时的Dashboards 和 报表

获取流式数据，然后对数据进行聚合来支持在线系统（dashboard，推荐）或者数据分析系统（Tableau）。通常结果被写到k-v存储中（Cassandra，Hbase，可查询的Flink状态），建立索引（Elasticsearch）或者DBMS（MySQL，PostgreSQL…）。这些查询通常可以被更新，改进。

即席分析

针对流数据的即席查询，以实时的方式进行分析和浏览数据。查询结果直接显示在notebook（Apache Zeppelin）中。

Flink社区还提出来和数据库中Materialized View很相似的Dynamic table 动态表概念，将在以后的版本中支持，具体细节将另开文章解释。

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