Flink SQL实现流批一体

1 Flink流批统一思想

1.1 有界流和无界流

在Flink中，批处理时流处理的一个特例。

1.2 Flink老架构与问题

1.从Flink用户角度（企业开发人员）

（1）开发的时候，Flink SQL支持的不好，就需要在两个底层API中进行选择，甚至维护两套代码。

（2）不同的语义、不同的connector支持、不同的错误恢复策略等。

（3）Table API也会受不同的底层API、不同的connector等问题的影响。

2.从Flink开发者角度（Flink社区人员）

（1）不同的翻译流程，不同的算子实现、不同的Task执行。

（2）代码难以复用。

（3）两条独力的技术栈需要更多人力，功能开发变慢、性能提升变难、bug变多。

1.3 Flink流批一体新架构

2 Flink 分层API

1.API分层结构

（1）Flink1.12之前的版本，Table API和SQL处于活跃开发阶段，并没有实现流批统⼀的所有特性，所以使用的时候需要慎重。

（2）从Flink1.12开始，Table API和SQL就已经成熟了，可以在生产上放心使用。

2.Flink Table API/SQL的执行过程

3 Flink流批统一

3.1 关系代数与流处理

Flink上层提供的Table API和SQL是流批统一的，即无论是流处理(无界流)还是批处理(有界流)，Table API和SQL都具有相同的语意。

我们都知道SQL是为关系模型和批处理而设计，所以SQL查询在流处理上比较难以实现和理解，我们首先从流处理的几个特殊概念入手来帮助大家理解Flink是如何在流处理上执行SQL的。

关系代数（主要就是指关系型数据库中的表）和 SQL，主要就是针对批处理的，这和流处理有天生的隔阂。

3.2 理解动态表与连续查询

为了在流处理上使用关系代数(Table API/SQL)，Flink引入了动态表(Dynamic Tables)的概念。

因为流处理面对的数据是无界数据流，这和我们熟悉的关系型数据库中保存的“表” 完全不同，所以一个设想就是把数据流转换成 Table，然后执行SQL操作，但是SQL的执行结果就不是一成不变的，而是随着新数据的到来不断更新的。

可以随着新数据的到来，不断在之前的结果上更新，这样得到的表，在 Flink Table API 概念里，就叫做“动态表”（Dynamic Tables）。

动态表是 Flink 对流数据的 Table API 和 SQL 支持的核心概念。与表示批处理数据的静态表不同，动态表是随时间变化的。动态表可以像静态的批处理表一样进行查询，查询一个动态表会产生持续查询（Continuous Query）。连续查询永远不会终止，并会生成另一个动态表。 查询（Query）会不断更新其动态结果表，以反映其动态输入表上的更改。

 在数据流上执行关系查询时，数据流与动态表的转换关系图的主要步骤如下。

（1）将数据流转换为动态表。

（2）在动态表上进行连续查询，并生成新的动态表。

（3）生成的动态表再转换为新的数据流。

3.3 动态表详解

1.定义动态表（点击事件流）

CREATE TABLE clicks (

 user VARCHAR, -- 用户名

 url VARCHAR, -- 用户访问的URL

 cTime TIMESTAMP(3) -- 访问时间

) WITH (...);

2.定义动态表（点击事件流）

为了执行关系查询，首先得把数据流转换为动态表。下图左侧为点击流，右侧为动态表，流上的新增事件都会对应动态表上的insert操作（除了insert还有其他模式，后面再讲）。

 3.连续查询

接下来，我们在动态表上执行连续查询生成一个新的动态表（结果表），连续查询不会停止，它会根据输入表新数据的到来不断查询计算并更新结果表（多种模式，后面讲）。我们在click动态表上执行了group by count聚合查询，随着时间推移，右边动态结果表随着左测输⼊表每条数据的变化⽽变化。

 我们在click动态表上执行了group by count聚合，另外还加入了一个翻滚窗口，统计1小时翻滚窗口内每个用户的访问次数。随着时间推移，右边动态结果表随着左测输入表数据的变化而变化，但是每个窗口的结果是独立的，且计算是在每个窗口结束时才触发的。

3.4 动态表转为数据流

与常规的数据库表一样，动态表可以通过插入（Insert）、更新（Update）和删除（Delete） 更改，进行持续的修改。将动态表转换为流或将其写入外部系统时，需要对这些更改进行编码。Flink 的 Table API 和 SQL 支持三种方式对动态表的更改进行编码。

1.仅追加流(Append-only stream，即insert-only)

仅通过插入INSERT更改来修改的动态表，可以直接转换为“仅追加”流。这个流中发出的数据就是动态表中新增的每一个事件。

2.撤回流(Retract stream)

插入、更新、删除都支持的动态表会转换为撤回流。

撤回流包含两类消息：添加（Add）消息和撤回（Retract）消息。

动态表通过将 INSERT 编码为 add 消息、DELETE 编码为 retract 消息、UPDATE 编码为被更改行（更改前）的retract 消息和更新后行（新行）的 add 消息，转换为 retract 流。

 3.更新插入流(Upsert流)

Upsert 流包含两种类型的消息：Upsert 消息和 delete 消息。转换为 upsert 流的动态表， 需要有唯一的键（key）。通过将 INSERT 和 UPDATE 更改编码为 upsert 消息，将 DELETE 更改编码为 DELETE 消息， 就可以将具有唯一键（Unique Key）的动态表转换为流。

 4.查询限制

对无界数据流进行连续的查询会有一些限制，主要是如下两个方面：

（1）状态大小限制

无界数据流上的连续查询需要运行数周或者数月甚至更长，因此，连续查询处理的数据量可能会很大。例如，前面计算用户访问量的例子中，需要维护用户访问量的计数状态，如果只考虑已注册用户则状态不会太大，如果为每个非注册用户分配唯一的用户名，则需要维护非常大的状态，随着时间推移就可能导致查询失败。

SELECT user, COUNT(url)

FROM clicks

GROUP BY user;

（2）计算更新成本限制

某些查询即使只添加或更新了一条输入记录,也需要重新计算和更新大部分发出的结果行。 这样的查询不太适合作为连续查询执行。 例如下面那个例子，它根据最后一次点击的时间为每个用户计算一个 RANK。 一旦 clicks 表收到新用，用户的 lastAction 就会更新并计算新的排名。 但是，由于两行不能具有相同的排名，所有排名较低的行也需要更新。

SELECT user, RANK() OVER (ORDER BY lastAction)

FROM (

 SELECT user, MAX(cTime) AS lastAction FROM clicks GROUP BY user

);