Flink 1.11：更好用的流批一体 SQL 引擎

许多的数据科学家，分析师和 BI 用户依赖交互式 SQL 查询分析数据。Flink SQL 是 Flink 的核心模块之一。作为一个分布式的 SQL 查询引擎。Flink SQL 提供了各种异构数据源的联合查询。开发者可以很方便地在一个程序中通过 SQL 编写复杂的分析查询。通过 CBO 优化器、列式存储、和代码生成技术，Flink SQL 拥有非常高的查询效率。同时借助于 Flink runtime 良好的容错和扩展性，Flink SQL 可以轻松处理海量数据。

在保证优秀性能的同时，易用性是 1.11 版本 Flink SQL 的重头戏。易用性的提升主要体现在以下几个方面：

• 更方便的追加或修改表定义
• 灵活的声明动态的查询参数
• 加强和统一了原有 TableEnv 上的 SQL 接口
• 简化了 connector 的属性定义
• 对 Hive 的 DDL 做了原生支持
• 加强了对 python UDF 的支持

下面逐一为大家介绍 ~

Create Table Like

在生产中，用户常常有调整现有表定义的需求。例如用户想在一些外部的表定义（例如 Hive metastore）基础上追加 Flink 特有的一些定义比如 watermark。在 ETL 场景中，将多张表的数据合并到一张表，目标表的 schema 定义其实是上游表的合集，需要一种方便合并表定义的方式。

从 1.11 版本开始，Flink 提供了 LIKE 语法，用户可以很方便的在已有的表定义上追加新的定义。

例如我们可以使用下面的语法给已有表 base_table 追加 watermark 定义：

CREATE [TEMPORARY] TABLE base_table ( id BIGINT, name STRING, tstmp TIMESTAMP, PRIMARY KEY(id) ) WITH ( 'connector': 'kafka' ) CREATE [TEMPORARY] TABLE derived_table ( WATERMARK FOR tstmp AS tsmp - INTERVAL '5' SECOND ) LIKE base_table;

这里 derived_table 表定义等价于如下定义：

CREATE [TEMPORARY] TABLE derived_table ( id BIGINT, name STRING, tstmp TIMESTAMP, PRIMARY KEY(id), WATERMARK FOR tstmp AS tsmp - INTERVAL '5' SECOND ) WITH ( ‘connector’: ‘kafka’ )

对比之下，新的语法省去了重复的 schema 定义，用户只需要定义追加属性，非常方便简洁。

多属性策略

有的小伙伴会问，原表和新表的属性只是新增或追加吗？如果我想覆盖或者排除某些属性该如何操作？这是一个好问题，Flink LIKE 语法提供了非常灵活的表属性操作策略。

LIKE 语法支持使用不同的 keyword 对表属性分类：

• ALL：完整的表定义
• CONSTRAINTS: primary keys, unique key 等约束
• GENERATED: 主要指计算列和 watermark
• OPTIONS: WITH (...) 语句内定义的 table options
• PARTITIONS: 表分区信息

在不同的属性分类上可以追加不同的属性行为：

• INCLUDING：包含（默认行为）
• EXCLUDING：排除
• OVERWRITING：覆盖

下面这张表格说明了不同的分类属性允许的行为：

例如下面的语句:

CREATE [TEMPORARY] TABLE base_table ( id BIGINT, name STRING, tstmp TIMESTAMP, PRIMARY KEY(id) ) WITH ( 'connector': 'kafka', 'scan.startup.specific-offsets': 'partition:0,offset:42;partition:1,offset:300', 'format': 'json' ) CREATE [TEMPORARY] TABLE derived_table ( WATERMARK FOR tstmp AS tsmp - INTERVAL '5' SECOND ) WITH ( 'connector.starting-offset': '0' ) LIKE base_table (OVERWRITING OPTIONS, EXCLUDING CONSTRAINTS);

等价的表属性定义为：

CREATE [TEMPORARY] TABLE derived_table ( id BIGINT, name STRING, tstmp TIMESTAMP, WATERMARK FOR tstmp AS tsmp - INTERVAL '5' SECOND ) WITH ( 'connector': 'kafka', 'scan.startup.specific-offsets': 'partition:0,offset:42;partition:1,offset:300', 'format': 'json' )

细节参见：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/table/sql/create.html#create-table

Dynamic Table Options

在生产中，调整参数是一个常见需求，很多的时候是临时修改（比如通过终端查询和展示），比如下面这张 Kafka 表：

create table kafka_table ( id bigint, age int, name STRING ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'employees', 'scan.startup.mode' = 'timestamp', 'scan.startup.timestamp-millis' = '123456', 'format' = 'csv', 'csv.ignore-parse-errors' = 'false' )

在之前的版本，如果用户有如下需求：

• 用户需要指定特性的消费时间戳，即修改 scan.startup.timestamp-millis 属性
• 用户想忽略掉解析错误，需要将 format.ignore-parse-errors 改为 true

只能使用 ALTER TABLE 这样的语句修改表的定义，从 1.11 开始，用户可以通过动态参数的形式灵活地设置表的属性参数，覆盖或者追加原表的 WITH (...) 语句内定义的 table options。

基本语法为：

table_name /*+ OPTIONS('k1'='v1', 'aa.bb.cc'='v2') */

OPTIONS 内的键值对会覆盖原表的 table options，用户可以在各种 SQL 语境中使用这样的语法，例如：

CREATE TABLE kafka_table1 (id BIGINT, name STRING, age INT) WITH (...); CREATE TABLE kafka_table2 (id BIGINT, name STRING, age INT) WITH (...); -- override table options in query source select id, name from kafka_table1 /*+ OPTIONS('scan.startup.mode'='earliest-offset') */; -- override table options in join select * from kafka_table1 /*+ OPTIONS('scan.startup.mode'='earliest-offset') */ t1 join kafka_table2 /*+ OPTIONS('scan.startup.mode'='earliest-offset') */ t2 on t1.id = t2.id; -- override table options for INSERT target table insert into kafka_table1 /*+ OPTIONS('sink.partitioner'='round-robin') */ select * from kafka_table2;

动态参数的使用没有语境限制，只要是引用表的地方都可以追加定义。在指定的表后面追加的动态参数会自动追加到原表定义中，是不是很方便呢 ：）

由于可能对查询结果有影响，动态参数功能默认是关闭的， 使用下面的方式开启该功能：

// instantiate table environment TableEnvironment tEnv = ... // access flink configuration Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration(); // set low-level key-value options configuration.setString("table.dynamic-table-options.enabled", "true");

细节参见：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/table/sql/hints.html

SQL API 改进

随着 Flink SQL 支持的语句越来越丰富，老的 API 容易引起一些困惑：

• 原先的 sqlUpdate() 方法传递 DDL 语句会立即执行，而 INSERT INTO 语句在调用 execute 方法时才会执行
• Table 程序的执行入口不够清晰，像 TableEnvironment.execute() 和 StreamExecutionEnvironment.execute() 都可以触发 table 程序执行
• execute 方法没有返回值。像 SHOW TABLES 这样的语句没有很好地方式返回结果。另外，sqlUpdate 方法加入了越来越多的语句导致接口定义不清晰，sqlUpdate 可以执行 SHOW TABLES 就是一个反例
• 在 Blink planner 一直提供多 sink 优化执行的能力，但是在 API 层没有体现出来

1.11 重新梳理了 TableEnv 上的 sql 相关接口，提供了更清晰的执行语义，同时执行任意 sql 语句现在都有返回值，用户可以通过新的 API 灵活的组织多行 sql 语句一起执行。

更清晰的执行语义

新的接口 TableEnvironment#executeSql 统一返回抽象 TableResult，用户可以迭代 TableResult 拿到执行结果。根据执行语句的不同，返回结果的数据结构也有变化，比如 SELECT 语句会返回查询结果，而 INSERT 语句会异步提交作业到集群。

组织多条语句一起执行

新的接口 TableEnvironment#createStatementSet 允许用户添加多条 INSERT 语句并一起执行，在多 sink 场景，Blink planner 会针对性地对执行计划做优化。

新旧 API 对比

一张表格感受新老 API 的变化：

详情参见：https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=134745878

Hive 语法兼容加强

从 1.11 开始，Flink SQL 将 Hive parser 模块独立出来，用以兼容 Hive 的语法，目前 DDL 层面，DB、Table、View、Function 相关的语法均已支持。搭配 HiveCatalog，Hive 的同学可以直接使用 Hive 的语法来进行相关的操作。

在使用 hive 语句之前需要设置正确的 Dialect:

EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance()...build(); TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings); // to use hive dialect tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.HIVE); // use the hive catalog tableEnv.registerCatalog(hiveCatalog.getName(), hiveCatalog); tableEnv.useCatalog(hiveCatalog.getName());

之后我们便可以使用 Hive 的语法来执行一些 DDL，例如最常见的建表操作：

create external table tbl1 ( d decimal(10,0), ts timestamp) partitioned by (p string) location '%s' tblproperties('k1'='v1'); create table tbl2 (s struct<ts:timestamp,bin:binary>) stored as orc; create table tbl3 ( m map<timestamp,binary> ) partitioned by (p1 bigint, p2 tinyint) row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazybinary.LazyBinarySerDe'; create table tbl4 ( x int, y smallint) row format delimited fields terminated by '|' lines terminated by '\n';

对于 DQL 的 Hive 语法兼容已经在规划中，1.12 版本会兼容更多 query 语法 ~

详情参见：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/table/hive/hive_dialect.html

更简洁的 connector 属性

1.11 重新规范了 connector 的属性定义，新的属性 key 更加直观简洁，和原有的属性 key 相比主要做了如下改动：

• 使用 connector 作为 connector 的类型 key，connector 版本信息直接放到 value 中，比如 0.11 的 kafka 为 kafka-0.11
• 去掉了其余属性中多余的 connector 前缀
• 使用 scan 和 sink 前缀标记 source 和 sink 专有属性
• format.type 精简为 format ，同时 format 自身属性使用 format 的值作为前缀，比如 csv format 的自身属性使用 csv 统一作前缀

例如，1.11 Kafka 表的定义如下：

CREATE TABLE kafkaTable ( user_id BIGINT, item_id BIGINT, category_id BIGINT, behavior STRING, ts TIMESTAMP(3) ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'user_behavior', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'properties.group.id' = 'testGroup', 'format' = 'csv', 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset' )

详情参见：https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-122%3A+New+Connector+Property+Keys+for+New+Factory

JDBC catalog

在之前的版本中，用户只能通过显示建表的方式创建关系型数据库的镜像表。用户需要手动追踪 Flink SQL 的表 schema 和数据库的 schema 变更。在 1.11，Flink SQL 提供了一个 JDBC catalog 接口对接各种外部的数据库系统，例如 Postgres、MySQL、MariaDB、AWS Aurora、etc。

当前 Flink 内置了 Postgres 的 catalog 实现，使用下面的代码配置 JDBC catalog:

CREATE CATALOG mypg WITH( 'type' = 'jdbc', 'default-database' = '...', 'username' = '...', 'password' = '...', 'base-url' = '...' ); USE CATALOG mypg;

用户也可以实现 JDBCCatalog 接口定制其他数据库的 catalog ~

详情参见：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/table/connectors/jdbc.html#postgres-database-as-a-catalog

Python UDF 增强

1.11 版本的 py-flink 在 python UDF 方面提供了很多增强，包括 DDL 的定义方式、支持了标量的向量化 python UDF，支持全套的 python UDF metrics 定义，以及在 SQL-CLI 中定义 python UDF。

DDL 定义 python UDF

1.10.0 版本引入了对 python UDF 的支持。但是仅仅支持 python table api 的方式。1.11 提供了 SQL DDL 的方式定义 python UDF, 用户可以在 Java/Scala table API 以及 SQL-CLI 场景下使用。

例如，现在用户可以使用如下方式定义 Java table API 程序使用 python UDF：

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); BatchTableEnvironment tEnv = BatchTableEnvironment.create(env); tEnv.getConfig().getConfiguration().setString("python.files", "/home/my/test1.py"); tEnv.getConfig().getConfiguration().setString("python.client.executable", "python3"); tEnv.sqlUpdate("create temporary system function func1 as 'test1.func1' language python"); Table table = tEnv.fromDataSet(env.fromElements("1", "2", "3")).as("str").select("func1(str)"); tEnv.toDataSet(table, String.class).collect();

向量化支持

向量化 Python UDF 相较于普通函数大大提升了性能。用户可以使用流行的 python 库例如 Pandas、Numpy 来实现向量化的 python UDF。用户只需在装饰器 udf 中添加额外的参数 udf_type="pandas" 即可。

例如，下面的样例展示了如何定义向量化的 Python 标量函数以及在 python table api 中的应用：

@udf(input_types=[DataTypes.BIGINT(), DataTypes.BIGINT()], result_type=DataTypes.BIGINT(), udf_type="pandas") def add(i, j): return i + j table_env = BatchTableEnvironment.create(env) # register the vectorized Python scalar function table_env.register_function("add", add) # use the vectorized Python scalar function in Python Table API my_table.select("add(bigint, bigint)") # use the vectorized Python scalar function in SQL API table_env.sql_query("SELECT add(bigint, bigint) FROM MyTable")

详情参见：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/table/python/vectorized_python_udfs.html

另外，1.11 对 python UDF 的 metrics 做了全面支持，现在用户可以在 UDF 中方便地定义各种类型的 metrics，由于篇幅关系，这里不作详细描述，见 python UDF metrics。

详情参见：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/table/python/metrics.html

展望后续

在后续版本，易用性仍然是 Flink SQL 的核心主题，比如 schema 的易用性增强，Descriptor API 简化以及更丰富的流 DDL 将会是努力的方向，让我们拭目以待 ~

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