Concurrent发布Lingual——一种用于Hadoop的领域专用语言

Cascading 是一个流行的应用框架，是一个面向企业数据流的 模式语言。Cascading可以定义复杂的数据处理流程，创建面向复杂数据的框架。这些框架可被用来作为 领域专用语言(DSLs)进行脚本编写。

Lingual是 最新增加到 Cascading 扩展套件中的新的基于SQL的领域专用语言，整合了 Optiq （一个动态数据管理框架）的能力和Cascading基于Hadoop的执行。Lingual的目标，是降低熟悉SQL、JDBC和传统BI工具的开发人员和数据分析师使用Hadoop的门槛。它所提供的能力，被公司誉为“真正用于Cascading和Hadoop的SQL”。

据Chris Wensel（Cascading技术总监兼创始人）表示，Lingual的目标是提供符合ANSI标准的SQL接口，该接口被设计为与所有知名的Hadoop发行版兼容——无论是自建的还是在云环境中的。它可以从传统数据仓库中“剪贴”已有的ANSI标准SQL代码，这样一来，用户就能够直接访问被锁在Hadoop集群中的数据。它也可以从Hadoop乃至大量各种不同的BI工具中查询并导出数据。

使用Lingual，公司可以通过标准的技术把已有的技术和产品投资平移到Hadoop上，立刻就能够发挥它们的价值。如果分析师和开发人员熟悉SQL、JDBC或者传统的BI工具，可以现在马上很容易地在Hadoop上创建大数据应用，从而大幅提升工作效率，提前将产品推向市场。

Lingual并不打算为Hadoop集群中上PB级别的数据提供次秒级（sub-second）的响应时间。公司更为重视的目标是，简化应用向Hadoop迁移的过程——实际上，最大的挑战主要集中在关系型数据库或大规模并行处理数据库向Hadoop的迁移。

Lingual发行版 包括：

• 在Cascading框架上层构建的ANSI标准SQL解析器与优化器
• 大规模非结构化数据之中的关系型数据编目视图
• 用来测试和提交Hadoop查询的SQL shell
• 以JDBC驱动程序集成现有的BI工具和应用服务器

InfoQ有幸与Concurrent股份有限公司的技术总监兼创始人Chris K Wensel讨论了Lingual。

InfoQ ：Lingual 看上去很像Apache Hive。您能谈一下Lingual相比Hive最主要的优势吗？

Wensel ：Lingual首要的目标集中在ANSI标准的兼容性上。Hadoop从来都不是单独使用的，你既可以把数据从HDFS位桶（bit-bucket）转入备选工具（如R或Mondrian），也可以把现有的工作负载转移到Hadoop上，以发挥其性价比的优势。无论是哪种情况，很大的可能性是你本来就熟悉SQL，或者你正迁移的“应用”或查询已经是基于SQL来做的，甚至还有可能是你正使用的工具只能识别SQL。所以，提供基于标准的SQL接口非常重要。

为了达成这个目标，我们做了很多测试。我们现在已经从Mondrian测试套件中提取了6000多个复杂SQL查询，并且我们已经达到了90%的测试覆盖，而且，还计划从流行的工具中吸收增加更多的测试。

Lingual并不打算做成一个提供人类级别响应时间的专用查询工具。因此，我们建议使用一个适当的分布式MPP（大规模并行处理）风格的数据库。我不建议在非Hadoop设计的场景下使用Hadoop。

这就是说，我们提供了一个遵循JDBC驱动程序的标准，可以使用Cascading的“本地模式”去测试非本地数据的查询，这种方式不需要依赖Hadoop去提升测试速度。

在ANSI标准依丛性目标之上，Lingual 运行于Cascading 的上层，所以任何针对Cascading 的改进，或者任何新的“规划师”（除了专门为Hadoop准备的），以及本地内存处理，连同Cascading现有的健壮性、灵活性、可扩展性、标准性（很多公司已经在计算场景中应用了标准化的Cascading）一起，都将被Lingual继承过来。

InfoQ ：我们从现有的产品描述上还无法非常清晰地了解Lingual如何定义和维护关系型数据库编目。您可以解释一些实现细节吗？它是否需要准备好特定的文件，或者使用类似于Hive SerDe的机制去提供现有数据与表结构定义的映射？

Wensel ：在最初的发布里有一个内置的“单用户”编目。我们将在短期内提供HCatalog集成及（或）一个备选的方案。当前，元数据编目是一个琐细的（并可由人工编辑的）JSON文档，它可以保存在本地文件系统或HDFS（甚至S3）上，可以允许基本的共享。

至于读/写数据方面，Lingual将整合提供所有Cascading（以及Cascalog、Scalding等等）的支持。这些都通过Lingual的命令行接口进行管理。

用户不必使用任何“Cascading特有的”格式去查询数据。

用户可以从命令行中把一个文件简单地注册为一张表，如果一切顺利的话，在该文件中可以找到任何元数据（列和类型）信息。我们将在接下来的工作中把它逐步细化，把编目工具中最新的可支持的数据格式也添加进来。

InfoQ ： Lingual 的安全模型是如何考虑的？它是否基于文件访问权限？是否可以被JDBC 驱动程序支持？

Wensel ：目前没有考虑去扩展Hadoop当前的安全模型。

查看英文原文： Concurrent Releases Lingual, a SQL DSL for Hadoop

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感谢 杨赛对本文的审校。

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