FlinkSQL源码解析（一）转换流程

原创 已于 2022-03-11 00:16:14 修改 · 6.4k 阅读 · 22 ·
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#大数据 #flink

于 2022-03-10 12:44:27 首次发布
本文详细介绍了Flink SQL的处理流程，从JavaCC生成的SQL解析器解析SQL语句成SqlNode，再到Calcite进行校验和转换为Operation。接着，Flink利用Blink Planner将Operation转为RelNode并执行优化，最后生成Transformation并转化为可执行的流计算任务。整个流程涉及SqlNode、Operation、RelNode和Transformation的转化及优化。

1、前言

1.1、JavaCC

        JavaCC(Java Compiler Compiler)是一个开源的语法分析器生成器和词法分析器生成器。JavaCC通过词法和语法描述文件来生成分析器。

        flink通过java CC生成分析器用于sql解析和校验。

如下图：在flink-table下的flink-sql-parser项目中，org.apache.flink.sql.parser.impl下的类，就是使用javacc生成的。

1.2、Calcite

        Apache Calcite是一个动态数据管理框架 ，它具备很多典型数据库管理系统的功能，如SQL解析、SQL校验、SQL查询优化等，又省略了一些功能，如不存储相关数据，也不完全包含相关处理数据等。

        flink中的sql解析、sql校验和sql优化便是依赖calcite来完成的。

        梳理一下Calcite SQL执行的几个阶段：

  1. 通过Parser解析器将传入的sql解析成一颗词法树，SqlNode作为树的节点
  2. 做词法的校验Validate，类型校验，元数据校验等等
  3. 将校验好的SqlNode树转换成对应的关系代数表达式，也是一颗树，RelNode作为节点
  4. 将RelNode关系代数表达式树，通过内置的两种优化器Volcano , Hep 优化关系代数表达式得到最优逻辑代数的一颗树，也是RelNode
  5. 最优的逻辑代数表达式（RelNode）,会被转换成对应的可执行的物理执
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