Flink 源码解析：Flink SQL 执行框架

最新推荐文章于 2024-06-12 22:26:02 发布
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本文深入解析Apache Flink的SQL执行框架，包括解析器、优化器和执行器的职责，以及从SQL查询到数据流或批处理程序的转换过程。通过源码分析，帮助读者理解Flink SQL的实现细节和优化策略。

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Flink 源码解析：Flink SQL 执行框架

概述

Apache Flink 是一个分布式流处理和批处理框架，提供了统一的 API 和执行模型。Flink SQL 是 Flink 的一种高级查询语言，它将 SQL 查询转换为 Flink 的数据流和批处理程序。本文将探讨 Flink SQL 的整体执行框架，并通过源码解析来详细介绍其实现细节。

  1. Flink SQL 执行架构

Flink SQL 的执行架构可以分为三个主要组件：解析器（Parser）、优化器（Optimizer）和执行器（Executor）。

解析器负责将 SQL 查询语句解析为逻辑查询计划（Logical Plan），这个过程中使用了 Apache Calcite 这个开源的 SQL 解析工具。解析器将 SQL 语句解析为一系列的操作符（Operator），这些操作符描述了查询的逻辑结构和数据流向。

优化器接收解析器生成的逻辑查询计划，并对其进行优化。Flink SQL 使用了基于规则和成本的优化器策略，对查询计划进行优化，以提高查询性能。

执行器接收经过优化的查询计划，并将其转换为 Flink 的数据流或批处理程序进行执行。执行器会根据查询计划中的操作符生成相应的算子链，然后提交给 Flink 的任务调度器进行执行。

  1. Flink S
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Flink 源码解析：大数据 SQL 执行流程
CodeHeroicX的博客
09-02 328
在大数据领域，Apache Flink 是一个强大的、分布式的流处理和批处理框架。本文将深入探讨 Flink 的 SQL 执行流程，并结合相应的源代码进行解析。本文介绍了 Flink 的 SQL 执行流程，并结合相应的源代码进行了解析。通过深入理解 Flink 的 SQL 执行流程，开发者可以更好地掌握 Flink 的使用和原理。物化视图是将优化后的逻辑查询计划转换为物理执行计划的过程。Flink 使用了任务调度器和执行引擎来执行物化视图，并生成最终的结果。对象，它表示解析后的逻辑查询计划。
详解Flink SQL实现原理
weixin_54707168的博客
12-24 2148
一、目标数据 随着移动支付的普及，电商网站不断涌现，由于电商网站产品太多，由用户产生的评论数据就更多了，这次我们以京东为例，针对某一单品的评论数据进行数据采集,并且做简单数据分析。 二、页面分析 这个是某一手机页面的详情页，对应着手机的各种参数以及用户评论信息，页面URL是： https://item.jd.com/10022971060622.html#none 然后通过分析找到评论数据对应的数据接口，如下图所示: 它的请求url: https://club.jd
Flink的SQL开发
Appreciate(欣赏)
01-29 2259
Table API和SQL是最上层的API，在Flink中这两种API被集成在一起，SQL执行的对象也是Flink中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。Flink是批流统一的处理框架，无论是批处理（DataSet API）还是流处理（DataStream API），在上层应用中都可以直接使用Table API或者SQL来实现；这两种API对于一张表执行相同的查询操作，得到的结果是完全一样的
Flink sql实现原理及Apache Calcite介绍
litlit023的专栏
12-10 616
1. 整理flink sql的实现原理 2. 整理apache calcite学习资料
FlinkSQL是如何实现的
weixin_59295776的博客
09-08 172
SQL query 会经过 Calcite 解析器转变成 SQL 节点树，通过验证后构建成 Calcite 的抽象语法树（也就是图中的 Logical Plan）。另一边，Table API 上的调用会构建成 Table API 的抽象语法树，并通过 Calcite 提供的 RelBuilder 转变成 Calcite 的抽象语法树。Calcite 在其他很多开源项目里也都应用到了，譬如 Apache Hive, Apache Drill, Apache Kylin, Cascading。
Flink SQL 执行框架：深入解析 FlinkSQL Calcite
学习使你进步。
08-31 320
本文将深入探讨 Flink SQL 的整体执行框架，重点关注 Flink SQL 在大数据环境下的工作原理和源码实现。本文深入解析了 Flink SQL 的整体执行框架，重点关注了解析和验证、逻辑优化、物理优化以及代码生成和作业提交的过程。通过深入了解 Flink SQL 的执行过程，我们可以更好地理解和优化 Flink SQL 查询的执行过程，我们可以更好地理解和优化 Flink SQL 查询任务。Flink SQL 执行框架的核心任务是将 SQL 查询语句转化为 Flink 数据流作业并执行。
Flink 源码解析 - Flink SQL 执行框架
PixelInk的博客
08-22 148
通过阅读 Flink 源代码，我们可以深入了解 Flink SQL 的内部实现细节，包括使用 Calcite 解析器和优化器，以及自定义的转换器将查询计划转换为 Flink 的物理执行图。在物理执行阶段，Flink SQL 将优化后的查询计划转换为 Flink 的物理执行图。Flink 使用了自定义的转换器来将 Calcite 的查询计划转换为 Flink 的物理执行图。为了更深入地理解 Flink SQL 的执行框架，我们可以阅读 Flink 源代码中与 Flink SQL 相关的部分。
Flink SQL 执行框架源码
03-16 79
2. 然后使用优化器基于规则进行等价变换，例如我们比较熟悉的谓词下推、列裁剪等，经过优化器优化后得到最优的查询计划（RelNode–>RelNode），先基于calcite rules 去优化logical Plan, 再基于Flink定制的一些优化rules去优化logical Plan。经过优化器处理后，得到的逻辑树中的所有节点都是FlinkPhysicalRel ，以待生成物理执行计划了，也就是第三步 translateToExecNodeGraph()
搞不定 Flink，还谈什么大数据？
a934079371的博客
04-07 407
大家好，我是峰哥！这几年，Flink 作为备受瞩目的新一代开源大数据计算引擎，已成为 Apache 基金会和 GitHub 最为活跃的顶级项目之一。它在电商领域的应用尤为广泛，就拿天猫...
SQL查询表结构的快速方法
2301_79713933的博客
09-13 1165
通过查询表结构，我们可以获取表的列信息、数据类型、约束以及索引等重要的元数据。本文将介绍一些常用的SQL查询语句，帮助您快速获取表的结构信息。综上所述，通过使用这些SQL查询语句，您可以快速获取表的结构信息。执行上述语句后，将返回包含索引名称、索引类型、索引列名和排序方式等信息的结果集。该语句将返回表的索引信息，包括索引名称、索引类型以及所涉及的列。该语句将返回创建表的SQL语句，其中包含外键约束的定义。该语句将返回创建表的SQL语句，其中包含约束的定义。该语句将返回表的索引信息，包括主键和非唯一索引。
FLINK SQL Calcite原理
weixin_30600503的博客
09-06 182
http://wuchong.me/blog/2017/03/30/flink-internals-table-and-sql-api/ https://cloud.tencent.com/developer/article/1243475 转载于:https://www.cnblogs.com/WCFGROUP/p/9595740.html
1w+ 字深入解读 Flink SQL 实现流处理的核心技术！
大数据星球-浪尖
03-26 227
本文摘编于《Flink SQL 与 DataStream 入门、进阶与实战》，作者羊艺超。使用SQL实现流处理的核心技术在了解了Table\SQL API的使用方法以及作业运行机制之后，接下来分析SQL实现流处理的核心技术。为什么要分析这个问题呢？因为传统的关系代数以及SQL最开始是为了批处理设计的，在传统关系型数据库以及批处理中，数据都是有界的，因此SQL语句的执行过程比较好理解，但是在流处理中...
Flink SQL
飘雪的随笔
10-08 172
1. 查看 表结构 bbTableEnv.createTemporaryView("project_crowds_info_daily_view", enrichedResTable); var result1 = bbTableEnv.sqlQuery("select * from project_crowds_info_daily_view"); TableSchema schema1 = result1.getSchema(); System.out.println(schema1.toString
掌握Flink SQL核心原理，解锁企业级流批数据处理新境界
数据与算法架构提升之路专栏
09-09 994
Flink SQL结合动态表与持续查询，通过Table API和SQL简化流批数据处理，支持多种流连接方式，广泛应用于企业级数据平台
Flink系列Table API和SQL之：表的查询
zhengzaifeidelushang的博客
12-31 1472
Flink系列Table API和SQL之：表的查询
flink（九）：Table&Sql环境搭建和程序结构
幻神舞的专栏
06-11 608
文章目录分享说明资料架构优势maven导包tabel API和SQL本地环境配置优化stream支持scala支持自定义格式或函数程序结构Blink(新)和flink(旧)计划器区别程序结构总结 分享 大数据博客列表 说明 Flink Table 相关知识是我一直感兴趣的部分，现决定跨过一些不必要的知识，直接学习 Flink Table ，本文主要介绍 flink table 架构和接口实现。 Apache Flink 有两种关系型 API 来做流批统一处理：Table API 和 SQL。Table
Flink的整体结构
feizuiku0116的博客
01-11 392
一、部署层 Flink支持本地（Local）模式、集群（Cluster）模式等 二、执行引擎层 执行引擎层是核心API的底层实现，位于最低层。执行引擎层提供了支持Flink计算的全部核心实现 一、执行引擎层的主要功能 支持分布式流处理 从作业图（JobGraph）到执行图（ExecutionGraph)的映射、调度等 为上层的API层提供基础服务 构建新的组件或算子 二、执行引擎层的特点 灵活性高，但开发比较复杂 表达性强，可以操作状态、Time等 三、核心API层 核心API层主要对无界数据流和有
FlinkSQL学习笔记（二）表定义详解
weixin_37172178的博客
02-24 2586
表的表示结构catalog name：元数据空间，常用于标识不同的“源”，比如hive catalog，inner catalog等；使得Flink里面创建的表hive中能查到，但是不一定可以取数，原因在于这里不同的“源”的定义在hive中没有，不一定可以查到。更多细节参考补充说明。database name：通常语义中的“库”table name：通常语义中的“表”表与视图FlinkSQL中的表，可以是Virtual的（view视图）和regular的（table常规表）
第10章 Flink SQL
最新发布
cookie的博客
06-12 910
Table API和SQL是最上层的API，在Flink中这两种API被集成在一起，SQL执行的对象也是Flink中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。Flink是批流统一的处理框架，无论是批处理（DataSet API）还是流处理（DataStream API），在上层应用中都可以直接使用Table API或者SQL来实现；这两种API对于一张表执行相同的查询操作，得到的结果是完全一样的。我们主要还是以流处理应用为例进行讲解。 需要说明的是，Table API和SQL最初并不完善，在
深度解析Apache Flink流处理框架及其源码解析
- **源码软件**：表明所提供的是Apache Flink的源码包，这对于开发者来说是宝贵的资源，可以帮助他们了解Flink的内部实现机制，以及进行自定义的开发和修改。 - **Scala**：尽管Flink主要使用Java编写，但Scala也被...
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