前沿 | 深入解读 Flink SQL 1.13

2021-08-19 14:30:19 浏览数 (1)

摘要：本文由社区志愿者陈政羽整理，Apache Flink 社区在 5 月份发布了 1.13 版本，带来了很多新的变化。文章整理自徐榜江(雪尽) 5 月 22 日在北京的 Flink Meetup 分享的《深入解读 Flink SQL 1.13》，内容包括：

  1. Flink SQL 1.13 概览
  2. 核心 feature 解读
  3. 重要改进解读
  4. Flink SQL 1.14 未来规划
  5. 总结

Tips：点击文末「阅读原文」即可查看更多技术干货～

GitHub 地址

https://github.com/apache/flink

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一、Flink SQL 1.13 概览

Flink 1.13 是一个社区大版本，解决的 issue 在 1000 个以上，通过上图我们可以看到，解决的问题大部分是关于 Table/SQL 模块，一共 400 多个 issue 占了总体的 37% 左右。这些 issue 主要围绕了 5 个 FLIP 展开，在本文中我们也会根据这 5 个方面进行介绍，它们分别是：

下面我们对这些 FLIP 进行详细解读。

二、 核心 feature 解读

1. FLIP-145：支持 Window TVF

社区的小伙伴应该了解，在腾讯、阿里巴巴、字节跳动等公司的内部分支已经开发了这个功能的基础版本。这次 Flink 社区也在 Flink 1.13 推出了 TVF 的相关支持和优化。下面将从 Window TVF 语法、近实时累计计算场景、 Window 性能优化、多维数据分析，来解读这个新功能。

■ 1.1 Window TVF 语法

在 1.13 版本前，window 的实现是通过一个特殊的 SqlGroupedWindowFunction：

代码语言：javascript复制
SELECT 
  TUMBLE_START(bidtime,INTERVAL '10' MINUTE),
  TUMBLE_END(bidtime,INTERVAL '10' MINUTE),
  TUMBLE_ROWTIME(bidtime,INTERVAL '10' MINUTE),
  SUM(price)
FROM MyTable
GROUP BY TUMBLE(bidtime,INTERVAL '10' MINUTE)

在 1.13 版本中，我们对它进行了 Table-Valued Function 的语法标准化：

代码语言：javascript复制
SELECT WINDOW_start,WINDOW_end,WINDOW_time,SUM(price) 
FROM Table(TUMBLE(Table myTable,DESCRIPTOR(biztime),INTERVAL '10' MINUTE))
GROUP BY WINDOW_start,WINDOW_end

通过对比两种语法，我们可以发现：TVF 语法更加灵活，不需要必须跟在 GROUP BY 关键字后面，同时 Window TVF 基于关系代数，使得其更加标准。在只需要划分窗口场景时，可以只用 TVF，无需用 GROUP BY 做聚合，这使得 TVF 扩展性和表达能力更强，支持自定义 TVF（例如实现 TOP-N 的 TVF）。

上图中的示例就是利用 TVF 做的滚动窗口的划分，只需要把数据划分到窗口，无需聚合；如果后续需要聚合，再进行 GROP BY 即可。同时，对于熟悉批 SQL 的用户来说，这种操作是非常自然的，我们不再需要像 1.13 版本之前那样必须要用特殊的 SqlGroupedWindowFunction 将窗口划分和聚合绑定在一起。

目前 Window TVF 支持 tumble window，hop window，新增了 cumulate window；session window 预计在 1.14 版本也会支持。

■ 1.2 Cumulate Window

Cumulate window 就是累计窗口，简单来说，以上图里面时间轴上的一个区间为窗口步长。

  • 第一个 window 统计的是一个区间的数据；
  • 第二个 window 统计的是第一区间和第二个区间的数据；
  • 第三个 window 统计的是第一区间，第二个区间和第三个区间的数据。

累积计算在业务场景中非常常见，如累积 UV 场景。在 UV 大盘曲线中：我们每隔 10 分钟统计一次当天累积用户 UV。

在 1.13 版本之前，当需要做这种计算时，我们一般的 SQL 写法如下：

代码语言：javascript复制
INSERT INTO cumulative_UV
SELECT date_str,MAX(time_str),COUNT(DISTINCT user_id) as UV
FROM (
  SELECT
    DATE_FORMAT(ts,'yyyy-MM-dd') as date_str,
    SUBSTR(DATE_FORMAT(ts,'HH:mm'),1,4) || '0' as time_str,
  user_id
  FROM user_behavior
)
GROUP BY date_str

先将每条记录所属的时间窗口字段拼接好，然后再对所有记录按照拼接好的时间窗口字段，通过 GROUP BY 做聚合，从而达到近似累积计算的效果。

  • 1.13 版本前的写法有很多缺点，首先这个聚合操作是每条记录都会计算一次。其次，在追逆数据的时候，消费堆积的数据时，UV 大盘的曲线就会跳变。
  • 在 1.13 版本支持了 TVF 写法，基于 cumulate window，我们可以修改为下面的写法，将每条数据按照 Event Time 精确地分到每个 Window 里面, 每个窗口的计算通过 watermark 触发，即使在追数据场景中也不会跳变。
代码语言：javascript复制
INSERT INTO cumulative_UV
SELECT WINDOW_end,COUNT(DISTINCT user_id) as UV
FROM Table(
  CUMULATE(Table user_behavior,DESCRIPTOR(ts),INTERVAL '10' MINUTES,INTERVAL '1' DAY))
)
GROUP BY WINDOW_start,WINDOW_end

UV 大盘曲线效果如下图所示：

■ 1.3 Window 性能优化

Flink 1.13 社区开发者们对 Window TVF 进行了一系列的性能优化，包括：

  • 内存优化：通过内存预分配，缓存 window 的数据，通过 window watermark 触发计算，通过申请一些内存 buffer 避免高频的访问 state；
  • 切片优化：将 window 切片，尽可能复用已计算结果，如 hop window，cumulate window。计算过的分片数据无需再次计算，只需对切片的计算结果进行复用；
  • 算子优化：window 算子支持 local-global 优化；同时支持 count(distinct) 自动解热点优化；
  • 迟到数据：支持将迟到数据计算到后续分片，保证数据准确性。

基于这些优化，我们通过开源 Benchmark (Nexmark) 进行性能测试。结果显示 window 的普适性能有 2x 提升，且在 count(distinct) 场景会有更好的性能提升。

■ 1.4 多维数据分析

语法的标准化带来了更多的灵活性和扩展性，用户可以直接在 window 窗口函数上进行多维分析。如下图所示，可以直接进行 GROUPING SETS、ROLLUP、CUBE 的分析计算。如果是在 1.13 之前的版本，我们可能需要对这些分组进行单独的 SQL 聚合，再对聚合结果做 union 操作才能达到类似的效果。而现在，类似这种多维分析的场景，可以直接在 window TVF 上支持。

支持 Window Top-N

除了多维分析，Window TVF 也支持 Top-N 语法，使得在 Window 上取 Top-N 的写法更加简单。

2. FLIP-162：时区和时间函数

■ 2.1 时区问题分析

大家在使用 Flink SQL 时反馈了很多时区相关的问题，造成时区问题的原因可以归纳为 3 个：

  • PROCTIME() 函数应该考虑时区，但未考虑时区；
  • CURRENT_TIMESTAMP/CURRENT_TIME/CURRENT_DATE/NOW() 函数未考虑时区；
  • Flink 的时间属性，只支持定义在 TIMESTAMP 这种数据类型上面，这个类型是无时区的，TIMESTAMP 类型不考虑时区，但用户希望是本地时区的时间。

针对 TIMESTAMP 类型没有考虑时区的问题，我们提议通过 TIMESTAMP_LTZ 类型支持 (TIMESTAMP_LTZ 是 timestamp with local time zone 的缩写)。可以通过下面的表格来进行和 TIMESTAMP 的对比：

TIMESTAMP_LTZ 区别于之前我们使用的 TIMESTAMP，它表示绝对时间的含义。通过对比我们可以发现：

  • 如果我们配置使用 TIMESTAMP，它可以是字符串类型的。用户不管是从英国还是中国时区来观察，这个值都是一样的；
  • 但是对于 TIMSTAMP_TLZ 来说，它的来源就是一个 Long 值，表示从时间原点流逝过的时间。同一时刻，从时间原点流逝的时间在所有时区都是相同的，所以这个 Long 值是绝对时间的概念。当我们在不同的时区去观察这个值，我们会用本地的时区去解释成 “年-月-日-时-分-秒” 的可读格式，这就是 TIMSTAMP_TLZ 类型，TIMESTAMP_LTZ 类型也更加符合用户在不同时区下的使用习惯。

下面的例子展示了 TIMESTAMP 和 TIMESTAMP_LTZ 两个类型的区别。

■ 2.2 时间函数纠正

订正 PROCTIME() 函数

当我们有了 TIMESTAMP_LTZ 这个类型的时候，我们对 PROCTIME() 类型做了纠正：

  • 在 1.13 版本之前，它总是返回 UTC 的 TIMESTAMP；
  • 而现在，我们把返回类型变为了 TIMESTAMP_LTZ。

PROCTIME 除了表示函数之外，也可以表示时间属性的标记。

订正 CURRENT_TIMESTAMP/CURRENT_TIME/CURRENT_DATE/NOW() 函数

这些函数在不同时区下出来的值是会发生变化的。例如在英国 UTC 时区时候是凌晨 2 点；但是如果你设置了时区是 UTC 8，时间就是在早上的 10 点。不同时区的实际时间会发生变化，效果如下图：

解决 processing time Window 时区问题

大家都知道 proctime 可以表示一个时间属性，对 proctime 的 window 操作：

  • 在 1.13 版本之前，如果我们需要做按天的 window 操作，你需要手动解决时区问题，去做一些 8 小时的偏移然后再减回去；
  • 在 FLIP-162 中我们解决了这个问题，现在用户使用的时候十分简单，只需要声明 proctime 属性，因为 PROCTIME() 函数的返回值是TIMESTAMP_LTZ，所以结果是会考虑本地的时区。下图的例子显示了在不同的时区下，proctime 属性的 window 的聚合是按照本地时区进行的。

订正 Streaming 和 Batch 模式下函数取值方式

时间函数其实在流和批上面的表现形式会有所区别，这次修正主要是让其更加符合用户实际的使用习惯。例如以下函数：

  • 在流模式中是 per-record 计算，即每条数据都计算一次；
  • 在 Batch 模式是 query-start 计算，即在作业开始前计算一次。例如我们常用的一些 Batch 计算引擎，如 Hive 也是在每一个批开始前计算一次。
■ 2.3 时间类型使用

在 1.13 版本也支持了在 TIMESTAMP 列上定义 Event time，也就是说 Event time 现在既支持定义在 TIMESTAMP 列上，也支持定义在 TIMESTAMP_ LTZ 列上。那么作为用户，具体什么场景用什么类型呢？

  • 当作业的上游源数据包含了字符串的时间（如：2021-4-15 14:00:00）这样的场景，直接声明为 TIMESTAMP 然后把 Event time 定义在上面即可，窗口在计算的时候会基于时间字符串进行切分，最终会计算出符合你实际想要的预想结果；
  • 当上游数据源的打点时间属于 long 值，表示的是一个绝对时间的含义。在 1.13 版本你可以把 Event time 定义在 TIMESTAMP_LTZ 上面。此时定义在 TIMESTAMP_LTZ 类型上的各种 WINDOW 聚合，都能够自动的解决 8 小时的时区偏移问题，无需按照之前的 SQL 写法额外做时区的修改和订正。

小提示：Flink SQL 中关于时间函数，时区支持的这些提升，是版本不兼容的。用户在进行版本更新的时候需要留意作业逻辑中是否包含此类函数，避免升级后业务受到影响。

■ 2.4 夏令时支持

在 Flink 1.13 以前，对于国外夏令时时区的用户，做窗口相关的计算操作是十分困难的一件事，因为存在夏令时和冬令时切换的跳变。

Flink 1.13 通过支持在 TIMESTAMP_LTZ 列上定义时间属性，同时 Flink SQL 在 WINDOW 处理时巧妙地结合 TIMESTAMP 和 TIMESTAMP_LTZ 类型，优雅地支持了夏令时。这对国外夏令时时区用户，以及有海外业务场景的公司比较有用。

三、重要改进解读

1. FLIP-152：提升 Hive 语法兼容性

FLIP-152 主要是做了 Hive 语法的兼容性增强，支持了 Hive 的一些常用 DML 和 DQL 语法，包括：

通过 Hive dialect 支持 Hive 常用语法。Hive 有很多的内置函数，Hive dialect 需要配合 HiveCatalog 和 Hive Module 一起使用，Hive Module 提供了 Hive 所有内置函数，加载后可以直接访问。

与此同时，我们还可以通过 Hive dialect 创建/删除 Catalog 函数以及一些自定义的函数，这样使得 Flink SQL 与 Hive 的兼容性得到了极大的提升，让熟悉 Hive 的用户使用起来会更加方便。

2. FLIP-163：改进 SQL Client

在 1.13 版本之前，大家觉得 Flink SQL Client 就是周边的一个小工具。但是，FLIP-163 在 1.13 版本进行了重要改进：

1. 通过 -i 的参数，提前把 DDL 一次性加载初始化，方便初始化表的多个 DDL 语句，不需要多次执行命令创建表，替代了之前用 yaml 文件方式创建表；

2.支持 -f 参数，其中 SQL 文件支持 DML（insert into）语句；

3. 支持更多实用的配置：

  • 通过 SET SQL-client.verbose = true , 开启 verbose，通过开启 verbose 打印整个信息，相对以前只输出一句话更加容易追踪错误信息；
  • 通过 SET execution.runtime-mode=streaming / batch 支持设置批/流作业模式；
  • 通过 SET pipline.name=my_Flink_job 设置作业名称；
  • 通过 SET execution.savepoint.path=/tmp/Flink-savepoints/savepoint-bb0dab 设置作业 savepoint 路径；
  • 对于有依赖的多个作业，通过 SET Table.dml-sync=true 去选择是否异步执行，例如离线作业，作业 a 跑完才能跑作业 b，通过设置为 true 实现执行有依赖关系的 pipeline 调度。

4. 同时支持 STATEMENT SET语法：

有可能我们的一个查询不止写到一个 sink 里面，而是需要输出到多个 sink，比如一个 sink 写到 jdbc，一个 sink 写到 HBase。

  • 在 1.13 版本之前需要启动 2 个 query 去完成这个作业；
  • 在 1.13 版本，我们可以把这些放到一个 statement 里面，以一个作业的方式去执行，能够实现节点的复用，节约资源。

3. FLIP-136：增强 DataStream 和 Table 的转换

虽然 Flink SQL 大大降低了我们使用实时计算的一些使用门槛，但 Table/SQL 这种高级封装也屏蔽了一些底层实现，如 timer，state 等。不少高级用户希望能够直接操作 DataStream 获得更多的灵活性，这就需要在 Table 和 DataStream 之间进行转换。FLIP-136 增强了 Table 和 DataStream 间的转换，使得用户在两者之间的转换更加容易。

  • 支持 DataStream 和 Table 转换时传递 EVENT TIME 和 WATERMARK；
代码语言：javascript复制
Table Table = TableEnv.fromDataStream(
  dataStream,
  Schema.newBuilder()
  .columnByMetadata("rowtime","TIMESTMP(3)")
  .watermark("rowtime","SOURCE_WATERMARK()")
  .build());
)
  • 支持 Changelog 数据流在 Table 和 DataStream 间相互转换。
代码语言：javascript复制
代码语言：javascript复制
//DATASTREAM 转 Table
StreamTableEnvironment.fromChangelogStream(DataStream<ROW>): Table
StreamTableEnvironment.fromChangelogStream(DataStream<ROW>,Schema): Table
//Table 转 DATASTREAM
StreamTableEnvironment.toChangelogStream(Table): DataStream<ROW>
StreamTableEnvironment.toChangelogStream(Table,Schema): DataStream<ROW>

四、Flink SQL 1.14 未来规划

1.14 版本主要有以下几点规划：

  • 删除 Legacy Planner：从 Flink 1.9 开始，在阿里贡献了 Blink-Planner 之后，很多一些新的 Feature 已经基于此 Blink Planner 进行开发，以前旧的 Legacy Planner 会彻底删除；
  • 完善 Window TVF：支持 session window，支持 window TVF 的 allow -lateness 等；
  • 提升 Schema Handling：全链路的 Schema 处理能力以及关键校验的提升；
  • 增强 Flink CDC 支持：增强对上游 CDC 系统的集成能力，Flink SQL 内更多的算子支持 CDC 数据流。

五、总结

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