本文为 Apache Flink 新版本重大功能特性解读之 Flink SQL 系列文章的开篇，Flink SQL 系列文章由其核心贡献者们分享，涵盖基础知识、实践、调优、内部实现等各个方面，带你由浅入深地全面了解 Flink SQL。

1. 发展历程

今年的8月22日 Apache Flink 发布了1.9.0 版本(下文简称1.9)，在 Flink 1.9 中，Table 模块迎来了核心架构的升级，引入了阿里巴巴Blink团队贡献的诸多功能，本文对Table 模块的架构进行梳理并介绍如何使用 Blink Planner。

Flink 的 Table 模块 包括 Table API 和 SQL，Table API 是一种类SQL的API，通过Table API，用户可以像操作表一样操作数据，非常直观和方便；SQL作为一种声明式语言，有着标准的语法和规范，用户可以不用关心底层实现即可进行数据的处理，非常易于上手，Flink Table API 和 SQL 的实现上有80%左右的代码是公用的。作为一个流批统一的计算引擎，Flink 的 Runtime 层是统一的，但在 Flink 1.9 之前，Flink API 层 一直分为DataStream API 和 DataSet API， Table API & SQL 位于 DataStream API 和 DataSet API 之上。

 

 

Flink 1.8 Table 架构

在 Flink 1.8 架构里，如果用户需要同时流计算、批处理的场景下，用户需要维护两套业务代码，开发人员也要维护两套技术栈，非常不方便。 Flink 社区很早就设想过将批数据看作一个有界流数据，将批处理看作流计算的一个特例，从而实现流批统一，阿里巴巴的 Blink 团队在这方面做了大量的工作，已经实现了 Table API & SQL 层的流批统一。 幸运的是，阿里巴巴已经将 Blink 开源回馈给 Flink 社区。为了实现 Flink 整个体系的流批统一，在结合 Blink 团队的一些先行经验的基础上，Flink 社区的开发人员在多轮讨论后，基本敲定了Flink 未来的技术架构。

 

 

Flink 未来架构

在Flink 的未来架构中，DataSet API将被废除，面向用户的API只有 DataStream API 和 Table API & SQL，在实现层，这两个API共享相同的技术栈，使用统一的 DAG 数据结构来描述作业，使用统一的 StreamOperator 来编写算子逻辑，以及使用统一的流式分布式执行引擎，实现彻底的流批统一。 这两个API都提供流计算和批处理的功能，DataStream API 提供了更底层和更灵活的编程接口，用户可以自行描述和编排算子，引擎不会做过多的干涉和优化；Table API & SQL 则提供了直观的Table API、标准的SQL支持，引擎会根据用户的意图来进行优化，并选择最优的执行计划。

2.Flink 1.9 Table 架构

Blink 的 Table 模块的架构在开源时就已经实现了流批统一，向着 Flink 的未来架构迈进了第一步，走在了 Flink 社区前面。 因此在 Flink 1.9 合入 Blink Table 代码时，为了保证 Flink Table 已有架构和 Blink Table的架构能够并存并朝着 Flink 未来架构演进，社区的开发人员围绕FLIP-32(FLIP 即 Flink Improvement Proposals，专门记录一些对Flink 做较大修改的提议。FLIP-32是：Restructure flink-table for future contributions) 进行了重构和优化，从而使得 Flink Table 的新架构具备了流批统一的能力，可以说 Flink 1.9 是 Flink 向着流批彻底统一这个未来架构迈出的第一步。

 

 

Flink 1.9 Table 架构

在 Flink Table 的新架构中，有两个查询处理器：Flink Query Processor 和 Blink Query Processor，分别对应两个Planner，我们称之为 Old Planner 和 Blink Planner。查询处理器是 Planner 的具体实现， 通过parser(解析器)、optimizer(优化器)、codegen(代码生成技术)等流程将 Table API & SQL作业转换成 Flink Runtime 可识别的 Transformation DAG (由Transformation组成的有向无环图，表示作业的转换逻辑)，最终由 Flink Runtime 进行作业的调度和执行。

Flink 的查询处理器针对流计算和批处理作业有不同的分支处理，流计算作业底层的 API 是 DataStream API， 批处理作业底层的 API 是 DataSet API；而 Blink 的查询处理器则实现流批作业接口的统一，底层的 API 都是Transformation。

3.Flink Planner 与 Blink Planner

Flink Table 的新架构实现了查询处理器的插件化，社区完整保留原有 Flink Planner (Old Planner)，同时又引入了新的 Blink Planner，用户可以自行选择使用 Old Planner 还是 Blink Planner。

在模型上，Old Planner 没有考虑流计算作业和批处理作业的统一，针对流计算作业和批处理作业的实现不尽相同，在底层会分别翻译到 DataStream API 和 DataSet API 上。而 Blink Planner 将批数据集看作 bounded DataStream (有界流式数据) ，流计算作业和批处理作业最终都会翻译到 Transformation API 上。 在架构上，Blink Planner 针对批处理和流计算，分别实现了BatchPlanner 和 StreamPlanner ，两者共用了大部分代码，共享了很多优化逻辑。 Old Planner 针对批处理和流计算的代码实现的是完全独立的两套体系，基本没有实现代码和优化逻辑复用。

除了模型和架构上的优点外，Blink Planner 在阿里巴巴集团内部的海量业务场景下沉淀了许多实用功能，集中在三个方面：

• Blink Planner 对代码生成机制做了改进、对部分算子进行了优化，提供了丰富实用的新功能，如维表 join、Top N、MiniBatch、流式去重、聚合场景的数据倾斜优化等新功能。
• Blink Planner 的优化策略是基于公共子图的优化算法，包含了基于成本的优化（CBO）和基于规则的优化(CRO)两种策略，优化更为全面。同时，Blink Planner 支持从 catalog 中获取数据源的统计信息，这对CBO优化非常重要。
• Blink Planner 提供了更多的内置函数，更标准的 SQL 支持，在 Flink 1.9 版本中已经完整支持 TPC-H ，对高阶的 TPC-DS 支持也计划在下一个版本实现。

整体看来，Blink 查询处理器在架构上更为先进，功能上也更为完善。出于稳定性的考虑，Flink 1.9 默认依然使用 Flink Planner，用户如果需要使用 Blink Planner，可以作业中显式指定。

4.如何启用 Blink Planner

在IDE环境里，只需要引入两个 Blink Planner 的相关依赖，就可以启用 Blink Planner。

<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.11</artifactId>
<version>1.9.0</version>
</dependency>

<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-planner-blink_2.11</artifactId>
<version>1.9.0</version>
</dependency>

对于流计算作业和批处理作业的配置非常类似，只需要在 EnvironmentSettings 中设置 StreamingMode 或 BatchMode 即可，流计算作业的设置如下：

// **********************
// BLINK STREAMING QUERY
// **********************
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.java.StreamTableEnvironment;

StreamExecutionEnvironment bsEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
EnvironmentSettings bsSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
StreamTableEnvironment bsTableEnv = StreamTableEnvironment.create(bsEnv, bsSettings);
// or TableEnvironment bsTableEnv = TableEnvironment.create(bsSettings);

bsTableEnv.sqlUpdate(…);
bsTableEnv.execute();

批处理作业的设置如下 :

// ******************
// BLINK BATCH QUERY
// ******************
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;

EnvironmentSettings bbSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inBatchMode().build();
TableEnvironment bbTableEnv = TableEnvironment.create(bbSettings);
bbTableEnv.sqlUpdate(…)
bbTableEnv.execute()

如果作业需要运行在集群环境，打包时将 Blink Planner 相关依赖的 scope 设置为 provided，表示这些依赖由集群环境提供。这是因为 Flink 在编译打包时， 已经将 Blink Planner 相关的依赖打包，不需要再次引入，避免冲突。

5. 社区长远计划

目前，TableAPI & SQL 已经成为 Flink API 的一等公民，社区也将投入更大的精力在这个模块。在不远的将来，待 Blink Planner 稳定之后，将会作为默认的 Planner ，而 Old Planner 也将会在合适的时候退出历史的舞台。目前社区也在努力赋予 DataStream 批处理的能力，从而统一流批技术栈，届时 DataSet API 也将退出历史的舞台。

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