Flink SQL 技术原理详解

前言

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引言

Apache Flink 是当今最流行的开源流处理框架之一，其焦点优势在于提供了同一的批流处理本领。Flink SQL 作为其高级 API，答应用户使用标准 SQL 语句来处理批数据和流数据。本文深入探究 Flink SQL 的内部实现原理，资助读者理解从 SQL 语句到最终执行的全过程。
Flink SQL 实现原理概述

Flink SQL 的处理流程可以分为以下几个关键阶段：

下面我们将逐一具体介绍每个阶段。
1. SQL 解析与逻辑筹划生成

解析与验证

Flink SQL 使用 Apache Calcite 作为 SQL 解析和优化的焦点组件。这个阶段重要完成两项工作：

• SQL 解析：将 SQL 文本转换为抽象语法树（AST）
  
• 语法验证和语义分析：验证表名、字段名、函数名等元数据的准确性
  

逻辑筹划生成

SQL 解析后，Flink 将 AST 转换为逻辑查询筹划（Logical Plan），这是对查询的高级表示，与具体执行无关。比方：

• SELECT 子句 → Project 节点
  
• WHERE 子句 → Filter 节点
  
• JOIN 操纵 → Join 节点
  
• GROUP BY → Aggregate 节点
  

2. 逻辑优化

Flink 通过 Calcite 的优化器（Optimizer）对逻辑筹划应用一系列优化规则，进行逻辑层面的优化：
重要优化规则

• 谓词下推（Predicate Pushdown）：将过滤条件尽可能靠近数据源，淘汰处理的数据量
  
• 投影消除（Projection Pruning）：移除查询中不必要的字段
  
• 常量折叠（Con
  

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