【Flink SQL引擎】:Calcite 功能简析及在 Flink 的应用

Apache Calcite是一个动态数据管理框架,主要负责SQL解析、验证和优化。在Flink中,Calcite作为核心组件,用于构建SQL解析模块。它支持多种数据处理平台,提供SQL语句的解析、验证以及逻辑和物理计划的优化。Flink利用Calcite进行流处理语句支持,包括SELECT、WHERE、GROUP BY等,并通过规则和转化特征生成执行计划。

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文章目录

1. Calcite 是什么?

2. Calcite 谁在用?

3. 概念解析

4. 整体模块和处理流程

5. 流处理语句支持现状

6. Flink 与 Calcite

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1. Calcite 是什么?

  • Apache Calcite 是一个动态数据的管理框架,可以用来构建数据库系统的语法解析模块

  • 不包含数据存储、数据处理等功能

  • 可以通过编写 Adaptor 来扩展功能,以支持不同的数据处理平台

  • Flink SQL 使用并对其扩展以支持 SQL 语句的解析和验证

2. Calcite 谁在用?

下图是一张官方提供的生态系统图,可以看到大名鼎鼎的 Hive、Flink、Druid 以及 Spark、ES 等都可以被纳入 Calcite 生态圈。
Calcite 生态圈

            图1  . Calcite生态圈

3. 概念解析

在这里插入图片描述

图2 Calcite 概念

  1. 关系代数(Relational algebra):即关系表达式。它们通常以动词命名,例如 Sort, Join, Project, Filter, Scan, Sample.
  2. 行表达式(Row expressions):例如 RexLiteral (常量), RexVariable (变量), RexCall (调用) 等,例如投影列表(Project)、过滤规则列表(Filter)、JOIN 条件列表和 ORDER BY 列表、WINDOW 表达式、函数调用等。使用 RexBuilder 来构建行表达式。
  3. 表达式有各种特征(Trait):使用 Trait 的 satisfies() 方法来测试某个表达式是否符合某 Trait 或 Convention.
  4. 转化特征(Convention):属于 Trait 的子类,用于转化 RelNode 到具体平台实现(可以将下文提到的 Planner 注册到 Convention 中). 例如 JdbcConvention,FlinkConventions.DATASTREAM 等。同一个关系表达式的输入必须来自单个数据源,各表达式之间通过 Converter 生成的 Bridge 来连接。
  5. 规则(Rules):用于将一个表达式转换(Transform)为另一个表达式。它有一个由 RelOptRuleOperand 组成的列表来决定是否可将规则应用于树的某部分。
  6. 规划器(Planner) :即请求优化器,它可以根据一系列规则和成本模型(例如基于成本的优化模型 VolcanoPlanner、启发式优化模型 HepPlanner)来将一个表达式转为语义等价(但效率更优)的另一个表达式。

4. 整体模块和处理流程

  • Catalog – 定义元数据和命名空间,包含 Schema(库)、Table(表)、RelDataType(类型信息)
    在这里插入图片描述

图3. Catalog 说明

  • SQL Parser – 将用户编写的 SQL 语句转为 SqlNode 构成的抽象语法树(AST)
    • 通过 JavaCC 模版生成 LL(k) 语法分析器,主模版是 Parser.jj;可对其进行扩展
    • 负责处理各个 Token,逐步生成一棵 SqlNode 组成的 AST
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