最佳实践｜如何写出简单高效的 Flink SQL？

转载 于 2023-05-30 10:16:27 发布 · 187 阅读 · 0 ·
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#flink #大数据 #sql #云计算 #阿里云

Flink作为统一的流批计算引擎，其SQL接口提供了批和流处理的共性。批算子处理有限数据集，可能涉及数据Spill，而流算子对无限数据集进行连续处理，强调State管理。Stateful算子在处理流数据时结合历史状态进行计算，流处理还需处理订正消息以避免下游数据膨胀。

一、Flink SQL Insight

Flink 作为流批一体计算引擎，给大家提供了统一的 API，统一的算子描述，以及统一的调度。但 Flink 算子的底层仍有一些细微的差别。

对于一个批算子而言，它的输入是一个有限数据集。批算子会基于完整数据集进行计算，计算过程中如果内存装不下，数据会 Spill 到磁盘。

对于流算子而言，它的输入是一个无限数据集。与批算子不同，流算子不能在收集到所有输入数据之后才开始处理，也不可能将这些数据存到磁盘上。所以流算子的处理是一条一条的（也可能会按一小批进行计算）。

当流算子接收到上游的一条数据后，对于 Stateful 算子会从 State 里读取之前的计算结果，然后结合当前数据进行计算，并将计算结果存储到 State 里。因此 State 优化是流计算里非常重要的一部分。

批处理里仅有 Append 消息，而流处理中，不仅有 Append 消息，还有 UpdateBefore、UpdateAfter 和 Delete 消息，这些消息都是历史数据的订正。在算子的计算逻辑里，如果不能很好的处理订正消息，会导致下游数据膨胀，引发新的问题。

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