Flink API的4个层次

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实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 【5月更文挑战第24天】Flink的API分为四个层次:核心底层API、核心开发API(DataStream/DataSet API)、声明式DSL API和结构化API。

从纵向来看Flink中的API分为4个层次,从下而上,API层次越高,抽象程度越高,使用起来越方便,灵活性则会降低。

1、核心底层API

核心底层API提供了Flink的最底层的分布式计算构建块的操作API,包含了ProcessFunction、状态、时间和窗口等操作的API。


ProcessFunction是Flink提供的最具表现力的底层功能接口。Flink提供单流输入的ProcessFunction和双流输入的CoProcessFunction,能够对单个事件进行计算,也能够按照窗口对时间进行计算。

ProcessFunction提供对时间和状态的细粒度控制能力,它可以处理事件时间和处理时间两种时间概念,在时间上定义、修改触发回调函数的触发器。因此,ProcessFunction可以实现许多有状态计算中的复杂业务逻辑。


2、核心开发API (DataStream/DataSet API)

DataStream/DataSet使用Fluent风格API,提供了常见数据处理的API接口,如用户指定的各种转换形式,包括连接(Join)、聚合(Aggregation)、窗口(Window)、状态(State)等。在这些API中处理的数据类型以各自的编程语言定义为Class类(Java类或者Scala类)。同时为了提供灵活性,DataStream/DataSet中也提供了直接使用底层ProcessFunction的能力,使得一些特定的操作可以实现更低层次的抽象如DataSet API为有界数据集提供了额外的原函数(如循环/迭代)。


3、声明式DSL API

Table API是以表为中心的声明式领域专用语言(Domain Specified Language,DSL)。表是关系型数据库的概念,用在批处理中。


Table API遵循(扩展)关系模型,使用Schema定义元数据(与关系数据库中的表相似),提供Table API实现SQL操作,如select、project、join、group-by、aggregate等。Table API表达的是“应该做什么”的逻辑操作,而不是编写如何处理数据的底层代码。


此外,Table API程序还可以通过在执行之前使用SQL优化器进行优化。可以在表和DataStream/DataSet之间无缝转换,允许程序中混合使用Table API和DataStream/DataSet API。

4、结构化API

SQL是Flink的结构化API,是最高层次的计算API,与Table API基本等价,区别在于使用的方式。SQL与Table API可以混合使用,SQL可以操作Table API定义的表,Table API也能操作SQL定义的表和中间结果。


SQL对复杂逻辑的语义表达不如DataStream API,但是SQL也带来了不少好处。

  • 缩短上线周期

传统的实现流计算的方式是通过流计算平台提供的API进行编程的,包括确定需求、实现设计、编写代码、进行本地单元测试、进行集成测试,没有问题后部署上线等流程。整个开发过程中,开发人员不光要满足业务需求,还需要关注技术实现的细节,而使用SQL的方式后,开发人员只要关注业务需求即可,技术实现的细节可以交给SQL引擎去解析、编译、优化。最终,相比传统的通过编码实现流计算的方式,上线周期可以从数天缩短为数小时。

  • 更好地支持流计算需求的演变

随着业务需求持续不断的变化,编码方式的开发、测试、部署上线的周期不能很快的响应业务需求的变化,使用SQL则能够缩短开发、测试、部署的周期。

  • 自动调优

查询优化器可以为用户的SQL生成最高效的执行计划。用户不需要了解它就能自动享受优化器带来的性能提升。

  • 接口稳定

SQL拥有几十年的历史,是一个非常稳定的语言,很少有变动。所以升级引擎的版本、甚至替换成另一个引擎时,都可以做到兼容并且平滑地升级。

  • 易于理解

SQL的学习门槛很低,很多不同行业不同领域的人都懂SQL,用SQL作为跨团队的开发语言可以大大提高效率。


在Flink1.9及以后的版本中,Flink会在API层面上统一DataStream流处理API和DataSet批处理API,DataSet API会逐渐被废弃,未来会使用DataStream API统一表达流批两种处理,作为流批统一的计算引擎,这种做法是合理的。

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