### 大数据实时计算Flink SQL解密
#### 背景
在2018年的第九届中国数据库技术大会上，来自阿里巴巴集团的伍翀(花名：云邪)进行了主题为“大数据实时计算Flink SQL解密”的分享。伍翀拥有北京理工大学硕士学位，并在阿里巴巴从事实时计算引擎JStorm的开发与设计工作。此外，他还是Flink Committer之一，自2017年2月起便活跃于Flink社区。
本次分享主要围绕阿里巴巴内部孵化的新一代实时计算引擎Blink及其SQL层Flink SQL进行展开。Blink项目是基于Apache Flink进行大量改进与增强的结果，旨在提供更加强大、稳定且易用的数据流处理能力。随着Flink SQL的发展，它已经逐渐成为处理大规模流式数据的重要工具之一。
#### Alibaba Blink及Flink SQL概述
##### Alibaba Blink团队
阿里巴巴Blink团队拥有超过20位Flink contributor以及6名committer，至今已向社区贡献了数百个Commit。这些改进不仅增强了Apache Flink本身的功能，还推动了Flink SQL的发展。Blink团队的工作主要包括：
- **主导制定Flink SQL语义**：如Dynamic Table (2016-2017年) 和 Retraction (2016-2017年)。
- **完善Flink SQL功能**：例如，Aggregation、Join、Window (2017年) 功能的引入以及成功运行所有TPC-H Query (2018年)。
- **性能提升**：通过大量的查询优化 (2017-2018年) 及资源配置自动化 (2018年) 等措施。
##### 为什么选择SQL？
伍翀强调了SQL在大数据实时计算中的几个优点：
- **优化**：SQL提供了高效的执行计划。
- **声明式**：SQL允许用户以简洁的方式表达查询逻辑。
- **易于理解**：SQL语法直观，易于学习和使用。
- **稳定性**：SQL标准成熟，支持广泛。
- **一致性**：一个查询只产生一个结果。
- **统一性**：可以统一处理批量和流数据。
#### Flink SQL基本概念
##### SQL并非专为流设计
传统的SQL是为批处理设计的，其特点包括：
- **单次查询单个结果**：批处理查询执行一次后返回一个结果集即结束。
- **有限的数据量**：处理的数据集大小是有限的。
而流处理的特点则不同：
- **无限的数据流**：流数据是无限的，查询需要持续运行并不断产生结果。
- **历史数据修改**：流处理过程中可能涉及到对历史数据的修正（Retraction）。
为了弥补传统SQL在流处理方面的不足，Flink SQL引入了一系列新的概念和技术：
- **动态表(Dynamic Table)**：动态表是指数据随时间变化的表，它可以表示持续流动的数据流。通过引入Changelog模式来处理数据的变化，使得动态表能够适应流处理的特性。
- **连续查询(Continuous Query)**：连续查询是指持续运行的查询，这类查询能够不断地接收新数据并产生新的结果。
- **Retraction**：Retraction是流处理中的一个重要概念，用于表示数据的变化或撤回。在流处理中，由于数据的持续更新，可能会出现对之前输出结果的修正。
#### Flink SQL核心功能
Flink SQL的核心功能包括：
- **DDL & DML**: 支持定义表结构、创建视图等操作。
- **UDF/UDTF/UDAF**: 用户可以定义自己的函数来扩展Flink SQL的功能。
- **Window Aggregation**: 支持窗口聚合操作，适用于流数据的时间窗口统计分析。
- **Join**: 支持不同类型的连接操作，包括流-流连接、流-批连接等。
- **Group Aggregation**: 支持基于键的分组聚合操作。
- **Over Aggregation**: 支持窗口内的累计聚合操作。
通过这些功能，Flink SQL能够高效地处理复杂的流数据处理任务，为用户提供强大的数据分析能力。
#### 总结
伍翀在分享中提到，随着Blink项目的发展，Flink SQL已经成为一种非常强大的工具，能够高效地处理大规模的流数据。通过引入一系列新技术如Dynamic Table、Retraction等，Flink SQL克服了传统SQL在流处理方面的局限性。此外，Flink SQL还提供了丰富的功能支持，如UDF、Window Aggregation等，使得开发者能够灵活地实现复杂的数据处理需求。在未来，随着Flink社区的不断发展和完善，Flink SQL有望成为流处理领域的一个重要标准。
