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前言

本文隶属于专栏《大数据技术体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!

本专栏目录结构和参考文献请见大数据技术体系


思维导图

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📝 引言

Apache Flink 是当今最流行的开源流处理框架之一,其核心优势在于提供了统一的批流处理能力。Flink SQL 作为其高级 API,允许用户使用标准 SQL 语句来处理批数据和流数据。本文深入探讨 Flink SQL 的内部实现原理,帮助读者理解从 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:

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下面我们将逐一详细介绍每个阶段。

📊 1. SQL 解析与逻辑计划生成

解析与验证

Flink SQL 使用 Apache Calcite 作为 SQL 解析和优化的核心组件。这个阶段主要完成两项工作:

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

逻辑计划生成

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

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

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🛠 2. 逻辑优化

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

主要优化规则

  • 谓词下推(Predicate Pushdown):将过滤条件尽可能靠近数据源,减少处理的数据量
  • 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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