大数据上的流式SQL引擎——StreamCQL

在最近的一次meetup上，华为实时分析团队高级技术专家、StreamCQL核心作者何志强对该项目进行了介绍。StreamCQL作为华为FusionInsight大数据平台的重要组件，提供了在分布式流处理平台上的类SQL查询能力，包括窗口计算等高级特性，在开源之前已经在电信、金融等多个行业成功应用，此次StreamCQL开源目的是让更多的社区开发爱好者、包括用户、认证伙伴加入到项目的开源贡献和应用中，以更好的开源项目来服务用户，发展社区。华为作为大数据平台的重要提供商，最近加快了在开源上的步伐，在之前几个月，其开源了另一个大数据项目astro（Spark SQL on HBase package）。

StreamCQL是一个类SQL的声明式语言，它用于在流(streams)和可更新关系(updatable relation)上的可持续查询，目的是在流处理平台分布式计算能力之上，通过使用简易通用的类SQL语言，使得业务逻辑的开发变得统一和简易。在功能上，StreamCQL弥补了传统流处理平台上一些基本业务功能的缺失，除了过滤、转换等基本SQL能力之外, 还引入基于内存窗口的计算、统计、关联等能力，以及流数据的拆分、合并等功能。下图是StreamCQL的功能架构图。

图1：StreamCQL的功能架构图

StreamCQL在逻辑架构上和通用的SQL引擎比较相似，包含了语法分析、语义分析、逻辑优化、物理执行计划和引擎适配这些部分。不同的是，由于处理的是流数据，所以StreamCQL必须定义流和窗口这些概念，并基于这些概念，定义相关的语法、算子并进行逻辑优化和物理规划。另外，通过引擎适配，StreamCQL除了可以支持目前主流的Storm流处理引擎，也可以在将来支持其它的流处理引擎，如Flink。

下面，先介绍一下StreamCQL中对流和窗口的定义。

• 流：一个流就是一组（无穷）元素的集合，我们用 <s, t> 表示元组s在时间t到达流。
• 窗口就是一个有限范围内、任意一个时间点的数据状态快照。

图2：流和窗口的关系

窗口概念的提出，让流中的数据有了边界，此时窗口中的数据等同于数据库中的静态表，所以可以数据表一样被执行各种操作和查询，在后面我们会给出相关的示例。StreamCQL支持的窗口种类也是比较多的，比如按事件数量、按时间范围和按自然天的窗口，同时在窗口的移动上，也支持两种方式，即跳动窗口和滑动窗口，如图3和图4所示。可以看出，跳动窗口是在固定的时间间隔下进行窗口的移动，一次性清除窗口中之前的数据，而滑动窗口则是在窗口时钟的驱动下，窗口随之滑动，将滑动到窗口之外的数据清除。

图3：基于跳动窗口的示意图

图4：基于滑动窗口的示意图

由于SteamSQL采用了类SQL的语法，所以在编写应用时要比使用原生的Storm API简洁的多，图5是一个简单应用下的语法对比。

图5：StreamCQL和Storm API的语法对比

下面我们再举一些实际的例子，来说明StreamCQL的在流处理场景中的实际使用。

第一个流处理示例比较简单，该示例会从Kafka中读取数据，然后统计条数，之后将统计结果写入Kafka的另外一个topic中。

1）  首先创建一个输入流s1，使用默认的反序列化方式来解析数据。

  CREATE INPUT STREAM s1  — 指定输入流的名称
  (id INT, name STRING, type INT)  — 流中字段类型
  SOURCE KafkaInput  — 指定数据源及相关的属性
  PROPERTIES (groupid = “cqlClient”, topic = “cqlInput”,
  zookeepers = “127.0.0.1:2181”, brokers = “127.0.0.1:9092” );

2）  然后创建输出流，使用默认的序列化方式输出数据。

  CREATE OUTPUT STREAM s2  — 指定输出流的名称
  (cnt LONG)  — 流中字段类型
  SINK kafakOutput  — 指定数据目的及相关属性
  PROPERTIES ( topic = “cqlOut”, zookeepers = “127.0.0.1:2181”,
  brokers = “127.0.0.1:9092” );

3）  接下来，执行从输入流转化到输出流的StreamCQL语句，这个例子中只是统计事件的条数。

  INSERT INTO STREAM s2 SELECT count(*) FROM s1;

4）  最后，将上述语句构成的StreamCQL应用程序进行提交，并指定这个应用程序名称为cql_kafka_example。一旦提交，系统就开始进行应用程序的解析和发布。

  SUBMIT APPLICATION cql_kafka_example;

有了上面的基础，我们可以看一个更复杂点的例子，这个例子中会将2个输入流（s1、s2）的数据进行合并，并标识来源，然后将合并后的流与另一个输入流（s3）进行窗口的Join操作，最终生成输出流（rs）：

1）  创建输入流s1、s2和s3。

  CREATE INPUT STREAM S1 (…) SOURCE KafkaInput PROPERTIES(…);
  CREATE INPUT STREAM S2…;
  CREATE INPUT STREAM S3…;

2）  创建输出流RS。

  CREATE OUTPUT STREAM RS(…) SINK kafkaOutput PROPERTIES(…)

3）  将S1和S2中的元组插入到临时流S4中，并添加常量作为来源判断字段，1表示来自s1，2表示来自s2。

  INSERT INTO s4 SELECT *,1 FROM S1;
  INSERT INTO S4 SELECT *,2 FROM S2;

4）  将S4和S3的窗口数据经过内连接（inner join）后插入到输出流中，具体的，S4的窗口是记录数为10的跳动窗口，S3的窗口是3小时的滑动窗口。内连接的条件是s4的id字段等于s3的type字段，而且s4的id字段要大于5。

  INSERT INTO STREAM rs
    SELECT * FROM S4[ROWS 10 BATCH] 
  INNER JOIN S3[RANGE 3 HOURS SLIDE]
  ON s4.id=s3.type
  WHERE s4.id > 5;

上面这个示例应用程序提交后生成的Storm拓扑如图6所示。

图6：StreamCQL生成的Join功能的Storm拓扑

我们再看最后一个示例，和上面流的连接相反，这是个流拆分的例子，即从1个输入流拆分出3个输出流。为了简单起见，我们只给出关键部分的语句：

FROM teststream  — 指定输入流
INSERT INTO STREAM s1 SELECT *  — 输入流所有字段都插入到输出流s1中
INSERT INTO STREAM s2 SELECT a  — 输入流中字段a插入到输出流s2中
INSERT INTO STREAM s3 SELECT id, name WHERE id > 10  –输入流中字段id、name插入到输出流s3中，且id必须大于10
PRARLLEL 4;  — 输入算子的并发数量

这个示例最终生成的Storm拓扑如图7所示：

图7：StreamCQL生成的Split功能的Storm拓扑

上述就是StreamCQL的基本原理、架构和示例，简而言之，它为流式应用提供了非常便捷的类SQL的开发语言，你可以用它很方便的开发相关应用，完成基于流的各种查询统计。最后，StreamSQL开源后也有了一些新的规划方向，包括模式匹配、CQLServer、可靠性增强等。

（编辑：仲浩、李子健）

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