Apache Flink 漫谈系列 - 流表对偶(duality)性
发布时间：2018-11-11 13:20:29 所属栏目：教程 来源：孙金城
导读：实际问题 很多大数据计算产品，都对用户提供了SQL API，比如Hive, Spark, Flink等，那么SQL作为传统关系数据库的查询语言，是应用在批查询场景的。Hive和Spark本质上都是Batch的计算模式(在《Apache Flink 漫谈系列 - 概述》我们介绍过Spark是Micro Batchi
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本篇主要介绍Apache Flink作为一个流计算平台为什么可以为用户提供SQL API。其根本原因是如果将流上的数据看做是结构化的数据，流任务的核心是将一个具有时间属性的结构化数据变成同样具有时间属性的另一个结构化数据，而表的数据变化过程binlog恰恰就是一份具有时间属性的流数据，流与表具有信息无损的相互转换的特性，这种流表对偶性也决定了Apache Flink可以采用SQL作为流任务的开发语言。 作者：孙金城，花名 金竹，目前就职于阿里巴巴，自2015年以来一直投入于基于Apache Flink的阿里巴巴计算平台Blink的设计研发工作。 【本文为51CTO专栏作者“金竹”原创稿件，转载请联系原作者】 （编辑：晋中站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
