Sylph 快速两部了解sylph两步走:

Sylph 快速两部了解sylph两步走: 介绍

简介

Sylph 被定位为大数据生态中的一站式流计算平台，您可以使用它来开发、管理、监控、运维您的流计算.

什么没看懂? 没关系apache-
hive您总听过吧？(如果依然不知道,那么您最先需要看下最基础的hadoop三件套Hdfs,Yarn,Hive(MapReduce))

hive将您编写的hive-sql转换成分布式MR批计算Job(默认engine),然后自动在Hadoop-
Yarn上执行,那么Sylph就是将Stream-Sql转换成分布式(Flink,…)流计算Job,然后同样自动在Hadoop-Yarn上执行,

您可以形象的把它比喻为Stream-Hive

demo

我们来看一个简单导航demo:

-- 注册json解析 udf
create function get_json_object as 'ideal.sylph.runner.flink.udf.UDFJson';
-- 定义数据流接入
create input table topic1(    
    _topic varchar,    
    _key varchar,    
    _message varchar,    
    _partition integer,   
    _offset bigint
) with (
    type = 'kafka',
    kafka_topic = 'TP_A_1,TP_A_2',
    "auto.offset.reset" = latest,
    kafka_broker = 'localhost:9092',
    kafka_group_id = 'streamSql_test1'
);
-- 定义数据流输出位置
create output table event_log(    
    key varchar,    
    user_id varchar,    
    event_time bigint
) with (    
    type = 'hdfs',   -- write hdfs    
    hdfs_write_dir = 'hdfs:///tmp/test/data/xx_log',    
    eventTime_field = 'event_time',    
    format = 'parquet'
);
-- 描述计算逻辑
insert into event_log 
select _key,get_json_object(_message, 'user_id') as user_id,
cast(get_json_object(_message, 'event_time') as bigint) as event_time 
from topic1

快速了解

快速两部了解sylph两步走:

+ 第一步: 您只需编写好Stream Sql，然后Sylph会编译您的sql，将其翻译成具体的物理计算引擎

+ 第二步: 然后你接下来只需点击任务上线，然后sylph就会将这个分布式流计算任务提交到Hadoop-Yarn上运行。
ok到此，你的大数据分布式流计算程序已经上线了，接下来您可以直接在sylph的代理页面查看您的job, 了解下参数情况等,可以在这里管理和杀死job。

对了如果您的分布式job挂了,那么sylph还会尝试重新期待并恢复它。

简要设计

下面我将列出一些主要的特性, 这里先简单看下sylph的设计:

特性盘点:

1, 如上所诉您已经出窥了一些sylph一站式方面的特性
2, Stream SQL支持
3, connector-plugin层提供统一抽象层,随着时间推移我们会有非常多稳定connector供你选择,如果您选择自己编码那么您的代码逻辑甚至无需做改动,就可以同时支持Flink,Spark等引擎
4, Stream SQL支持支持Watermark技术,注:Apache Flink-Table-SQL目前还不支持
5, 支持批流维表join(俗称打宽),注: Apache Flink-Table-SQL目前还不支持
6, Stream SQL支持同时支持基于Prscess Time和 Event Time两种语义进行计算,注:Apache Flink-Table-SQL目前还不支持

写给未来:

未来我们会添加local模式,on
ks8等模式,因为一站式的原因,您甚至无做任何业务代码修改就可以非常容易进行过渡和升级,并且local模式可能会在没有hadoop的边缘计算场景中带来价值.

此致:

最后欢迎您的阅读!