39 | 从SQL到Streaming SQL:突破静态数据查询的次元
蔡元楠
该思维导图由 AI 生成,仅供参考
你好,我是蔡元楠。
今天我要与你分享的主题是“从 SQL 到 Streaming SQL:突破静态数据查询的次元”。
在前面的章节中,我们介绍了一些流数据处理相关的知识和技术,比如 Apache Spark 的流处理模块——Spark Streaming 和 Structured Streaming,以及 Apache Beam 中的窗口处理。相信你对流处理的重要性和一些基本手段都有所了解了。
流处理之所以重要,是因为现在是个数据爆炸的时代,大部分数据源是每时每刻都在更新的,数据处理系统对时效性的要求都很高。作为当代和未来的数据处理架构师,我们势必要深刻掌握流数据处理的技能。
“批”“流”两手抓,两手都要硬。
你还记得,我在第 15 讲中介绍过的 Spark SQL 吗?它最大的优点就是 DataFrame/DataSet 是高级 API,提供类似于 SQL 的 query 接口,方便熟悉关系型数据库的开发人员使用。
当说到批处理的时候,我们第一个想到的工具就是 SQL,因为基本上每个数据从业者都懂,而且它的语法简单易懂,方便使用。那么,你也能很自然地联想到,如果在流处理的世界中也可以用 SQL,或者相似的语言,那真是太棒了。
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从SQL到Streaming SQL的技术演进,突破了静态数据查询的次元。流处理的重要性和基本手段被强调,Streaming SQL的概念和优势得到详细介绍。Streaming SQL是一种用于处理无边界流数据的类SQL语言,具有简单易学、高效快速、代码简洁等优点。文章还详细介绍了Streaming SQL中的重要操作,包括窗口、联结和模式。窗口用于对流数据进行时间划分和聚合统计,联结用于连接不同流中的数据,而模式则用于检测数据的先后顺序,对于流数据处理中的模式匹配具有重要意义。Streaming SQL的发展前景值得期待,它大大降低了开发人员实现流处理的难度,让流处理变得就像写SQL查询语句一样简单。欢迎留言与我一起讨论Streaming SQL的发展前景。
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