背景
在前一篇文章中，介绍到了Galaxy的增量计算性质，其state是框架内部管理的，以及与Storm的简单对比。这篇文章将讲述更多Galaxy增量模型的事情，并介绍这套增量模型之上实现的Galaxy SQL和Galaxy Operator，同时会从增量角度对比Spark Streaming。
Galaxy MRM增量与Spark Streaming
MRM模型全称为MapReduceMerge，比MapReduce做了一个Merge操作。merge阶段可与state交互，读写某个key的oldValue，并且这个merge接口还具备rollback语义。在流计算场景下，数据按时间或条数切成不同的批，批内可以做普遍意义下的MapReduce操作，批之间需要merge阶段做跨批聚合的计算。大家可以对比Spark Streaming的UpdateStateByKey操作，在一个DStream内，各个时间段内的RDD(即各批)可以通过这个接口更新一次任务内的state。而galaxy的merge本质上是一次add的过程，对应的rollback是一次delete的过程，从数据库的语义看，两个过程合起来相当于是update操作，而这俩过程都是根据一个primary key来做的，所以这件事情与spark streaming的updateStateByKey做的事情是一样的，但是细看的话，两者还是存在很大的差异。
galaxy的state暴露给计算task是线程级别独享的，spark streaming的state是任务内全局共享的。线程级别独享的优点，就在于同一批数据，按key shuffle之后来到不同的merge计算节点，各自不会阻塞各自的计算过程，而spark streaming的updateStateByKey操作会阻塞其他rdd的计算，虽然spark streaming能做到DStream内各个RDD并发执行，但是只要有state操作，最终还是落到了时间序列上的阻塞。本时间点StateRDD的计算需要依赖前一时间点父StateRDD的计算结果，而批内各个key对state操作是互相阻塞和影响的，所以着眼在这层barrier上的话，galaxy的merge过程更加精细，add和delete过程是分开的，批内的key是落到不同线程上计算而state是线程内独享的。
Galaxy有三种Model，分别是MapOnlyModel，MapReduceModel，MapReduceMergeModel。即，你可以使用M Model和MR Model做普通的流计算或小批计算，当需要跨批操作的时候就使用MRM Model。Model之间是随意组合串联的，接口相比MapReduce其实是相当灵活甚至过于灵活的，灵活的弊端是计算模型上带来复杂性。
Galaxy SQL
Galaxy SQL是一种StreamSQL，而且是目前业界没有的。从语法上Galaxy SQL贴近HiveSQL，但又有些流计算语义上(无限数据流)不能支持的语法，比如limit, order by。
Intel那边搞了一个Spark Streaming + Spark SQL的结合，叫StreamSQL。利用Spark SQL里的SchemaRDD，为Spark Streaming流进来的RDD带上了Schema元信息。借助Spark Streaming支持的操作，这种StreamSQL可以做滑窗效果的sql计算。但是真正跨批的增量语义(不仅仅是固定的window跨批计算)，是支持不了的。Galaxy SQL可以做真正的增量流式SQL。
举个最简单的例子，
insert into t2
select t1.a as k, count(t1.b) as cnt from t1 group by t1.a;
select count(cnt) from t2 group by t2.cnt;
第一句sql中，根据t1的a字段分组，求了个count值。第二句sql中，t2表分组的字段变为t1表里count出来的cnt值。大家可以想象，在流计算场景里，第一次a求count出来的值可能是100，下一个时间点，同一个a的key，count出来的值就是200了，这时候，100这个cnt已经丢到t2表里计算出结果了，现在100已经更新到200了，200这个新的值的计算是简单的，但问题是如何把t2里之前100的计算结果撤销呢？
可以仔细想想，StreamSQL是做不了这样的sql的，本质上是因为spark streaming不支持这样的操作。Galaxy计算框架的merge阶段可以做rollback操作，回滚之前"错误"的状态，使得Galaxy SQL可以做分布式流式SQL。
Galaxy Operator
Galaxy Operator是Galaxy MRM编程接口之上的一层DAG封装，兼具易用性和表达能力。
算子层最终将映射成多个Galaxy的MRM Model，使用户可以更加关注计算逻辑，屏蔽较复杂的MRM Model，特别是merge阶段。
算子层相当于是物理执行计划，本身可以做节点合并、谓词下推等优化的工作，即物理执行计划的优化。从本质上，我认为类似Hive、Spark Catalyst里对执行计划的优化工作，在算子层这个DAG里都是可以做的。通过算子这一层，理论上任何DSL都是可以映射之后在Galaxy计算框架上运行的。
算子层提供五类正交的基础算子：map， reduce，merge，shuffle，union。五类基础算子可以互相组合，衍生成更高级的算子。
需要注意的是，reduce类的算子 ，针对的是 本批 内数据的聚合。增量语义下的reduce与批量语义下MapReduce中的reduce并不一样，增量语义下的reduce针对的是本批，MapReduce中的reduce对应跨批的数据，更加类似增量语义下的merge。merge类的算子 ，针对的是 跨批 的聚合操作。merge()对应的是MRM模型里的Merge phase，可与OldValue交互，是增量场景中的特性操作。通常用于实现count、sum等UDAF操作，也可以实现top、distinct、类join的操作。
union类的算子 ，针对的是多流合并的场景。union()操作是将多条流合并成一条流输出，要求各流的columns对齐且一致。mix()操作也是多流合并成一条，但内部标明了数据来自左流还是右流，各流的column可以不一致，后续可以衔接集合性的批内或跨批操作。mix()是 专门为集合性 操作而设计的接口。
功能上，算子层可以类比Spark RDD。Spark RDD 核心价值 有二：其一，在api层面，规避MapReduce模型的抽象和不舒适的原生接口，提供多种transformations和actions，方便开发者理解和使用，即 easy to use ；其二，在计算层面，通过持久化RDD做到了批量计算过程中对中间数据的复用，使Spark诞生之初以适合迭代型计算的内存计算框架闻名，即 reuse data 。反观Galaxy算子层，一方面，算子层与Spark RDD一样，在api设计上具备FlumeJava的设计理念，兼具易用性和表达能力；另一方面，Galaxy之增量计算模型是 "有状态的计算" ，天然做到了实时数据各批之间"状态"的reuse(在merge phase)。
后续
之后有时间，希望可以介绍下Galaxy的任务模型、对于state的管理和容错等方面的内容。
