1、流計算SQL原理和架構

　　　　流計算SQL通常是一個類SQL的聲明式語言，主要用於對流式數據(Streams)的持續性查詢，目的是在常見流計算平臺和框架（如Storm、Spark Streaming、Flink、Beam等）的底層API上，

　　通過使用簡易通用的的SQL語言構建SQL抽象層，降低實時開發的門檻。

　　　　流計算SQL的原理其實很簡單，就是在SQL和底層的流計算引擎之間架起一座橋梁---流計算SQL被用戶提交，被SQL引擎層翻譯為底層的API並在底層的流計算引擎上執行。比如對Storm

　　來說，會自動翻譯成Storm的任務拓撲並在Storm集群上運行。

　　　　流計算SQL引擎是流計算SQL的核心，主要負責對用戶SQL輸入進行語法分析、語義分析、邏輯計劃生成、邏輯計劃執行、物理執行計劃生成等操作。而真正執行計算的是底層的流計算平臺。

　　　　不同於離線任務，實時的數據是不斷流入的，所以為了使用SQL來對流處理進行抽象，流計算SQL也引入了“表”的概念，不過這裏的表是動態表。

　　　　流計算SQL的架構如下：

　　　　SQL層：流計算SQL給用戶的接口，它提供過濾、轉換、關聯、聚合、窗口、select、union、split等各種功能。

　　　　SQL引擎層：負責SQL解析/校驗、邏輯計劃生成優化和物理計劃執行等。

　　　　流計算引擎層：具體執行SQL引擎層生成的執行計劃。

大數據開發實戰：Stream SQL實時開發