這篇文章給大家介紹如何理解Flink關(guān)系型API，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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在接觸關(guān)系型API之前，用戶通常會采用DataStream、DataSet API來編寫Flink程序，它們都提供了豐富的處理能力，以DataStream為例，它有如下這些優(yōu)點(diǎn)：

• 富有表現(xiàn)力的流處理，包括但不限于：轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，更新狀態(tài)，定義窗口、聚合，事件時(shí)間語義，有狀態(tài)且保證正確性等；

• 高度自定義的窗口邏輯：分配器、觸發(fā)器、逐出器以及允許延遲等；

• 提升與外部系統(tǒng)連接能力的異步I/O接口；

• ProcessFunction給予用戶訪問時(shí)間戳和定時(shí)器等低層級的操作能力；

但它同時(shí)也存在一些使用壁壘導(dǎo)致它并不適合所有用戶：

• 寫DataStream程序并非總是很容易：流處理技術(shù)發(fā)展很快，一些概念層出不窮，比如，時(shí)間、狀態(tài)、窗口等；

• 需要特殊的知識與技巧：持續(xù)的流計(jì)算應(yīng)用需要特殊的要求以及Java/Scala的編程經(jīng)驗(yàn)；

用戶希望更專注于他們的業(yè)務(wù)邏輯，于是Flink提供了更具表達(dá)能力的API——關(guān)系型API。關(guān)系型API有很多好處：

• 它是聲明式的，用戶只需告知它們想要的，系統(tǒng)決定如何計(jì)算，用戶不必指定具體的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)；

• 查詢可被高效地優(yōu)化和執(zhí)行，相比之下底層API中的UDF則難于優(yōu)化且需要人工調(diào)優(yōu)；

• 大眾（尤其是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的從業(yè)者）對SQL的了解和熟悉程度要遠(yuǎn)高于特定的編程語言；

關(guān)系型API其實(shí)是Table API和SQL API的統(tǒng)稱：

• Table API：為Java&Scala SDK提供類似于LINQ（語言集成查詢）模式的API（自0.9.0版本開始）

• SQL API：支持標(biāo)準(zhǔn)SQL（自1.1.0版本開始）

關(guān)系型API作為一個(gè)統(tǒng)一的API層，既能夠做到在Batch模式的表上進(jìn)行可終止地查詢并生成有限的結(jié)果集，同時(shí)也能做到在Streaming模式的表上持續(xù)地運(yùn)行并生產(chǎn)結(jié)果流，并且在兩種模式的表上的查詢具有相同的語法跟語義。這其中最重要的概念是Table，Table與DataSet、DataStream緊密結(jié)合，DataSet和DataStream都可以很容易地轉(zhuǎn)換成Table，同樣轉(zhuǎn)換回來也很方便。下面的代碼段展示了采用關(guān)系型API編寫Flink程序的示例：

val tEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
//配置數(shù)據(jù)源
val customerSource = CsvTableSource.builder()
 .path("/path/to/customer_data.csv")
 .field("name", Types.STRING).field("prefs", Types.STRING)
 .build()

//將數(shù)據(jù)源注冊為一個(gè)Table
tEnv.registerTableSource(”cust", customerSource)

//定義你的table程序（在一個(gè)Flink程序中Table API和SQL API可以混用）
val table = tEnv.scan("cust").select('name.lowerCase(), myParser('prefs))
val table = tEnv.sql("SELECT LOWER(name), myParser(prefs) FROM cust")

//轉(zhuǎn)換為DataStraem
val ds: DataStream[Customer] = table.toDataStream[Customer]

關(guān)系型API架構(gòu)在基礎(chǔ)的DataStream、DataSet API之上，其整體層次關(guān)系如下圖所示：

它們提供等價(jià)的特性集合，并且可以在同一個(gè)程序中混合使用，兩者都與Flink的core API緊密集成。從上圖來看，上層有兩種API，而其下有兩個(gè)基礎(chǔ)（DataSet、DataStream）API作為后端。那這是否意味著實(shí)現(xiàn)時(shí)的四種組合的轉(zhuǎn)換路徑呢？其實(shí)，F(xiàn)link并沒有自己去實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換、SQL的解析、執(zhí)行計(jì)劃的生成、優(yōu)化等操作，它將一些“不擅長”的任務(wù)轉(zhuǎn)交給了Apache Calcite。整體架構(gòu)如下圖：

Apache Calcite是一個(gè)SQL解析與查詢優(yōu)化框架（這個(gè)定義是從Flink關(guān)注的視角來看，Calcite官方的定義為動態(tài)的數(shù)據(jù)管理框架），目前已被許多項(xiàng)目選擇用來解析并優(yōu)化SQL查詢，比如：Drill、Hive、Kylin等。

我們來對上面的架構(gòu)圖進(jìn)行解讀。從中上部我們看到，可以從DataSet、DataStream以及Table Source等多種渠道來創(chuàng)建Table，Table相關(guān)的一些信息比如schema、數(shù)據(jù)字段及類型等信息統(tǒng)一被注冊并存放到Calcite Catalog中。這些信息將為Table & SQL API提供元數(shù)據(jù)。接著往下看，Table API跟SQL構(gòu)建的查詢將被翻譯成共同的邏輯計(jì)劃表示，邏輯計(jì)劃將作為Calcite優(yōu)化器的輸入。優(yōu)化器結(jié)合邏輯計(jì)劃以及特定的后端（DataSet、DataStream）規(guī)則進(jìn)行翻譯和優(yōu)化，隨之產(chǎn)生不同的計(jì)劃。計(jì)劃將通過代碼生成器，生成特定的后端程序。后端程序的執(zhí)行將返回DataSet或DataStream。

這個(gè)架構(gòu)圖展示了Flink關(guān)系型API的整體架構(gòu)，也是后續(xù)我們分析這個(gè)模塊的基礎(chǔ)。

關(guān)于如何理解Flink關(guān)系型API就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。