SreamCQL架构解析

 　StreamCQL是一个类SQL的声明式语言，它用于在流（streams）和可更新关系（updatable relation）上的可持续查询，目的是在流处理平台分布式计算能力之上，通过使用简易通用的类SQL语言，使得业务逻辑的开发变得统一和简易。在功能上，StreamCQL弥补了传统流处理平台上一些基本业务功能的缺失，除了过滤、转换等基本SQL能力之外， 还引入基于内存窗口的计算、统计、关联等能力，以及流数据的拆分、合并等功能。
　　StreamCQL重要概念介绍
　　流：流是一组（无穷）元素的集合，流上的每个元素都属于同一个schema；每个元素都和逻辑时间有关；即流包含了元组和时间的双重属性。流上的任何一个元素，都可以用Element的方式来表示，tuple是元组，包含了数据结构和数据内容，Time就是该数据的逻辑时间。Window：窗口（window）是流处理中解决事件的无边界（unbounded）及流动性的一种重要手段，把事件流在某一时刻变成静态的视图，以便进行类似数据库表的各种查询操作。在stream上可以定义window，窗口有两种类型，时间窗口（time-based）和记录窗口（row-based）。两种窗口都支持两种模式，滑动（slide）和跳动（tumble）。算子：算子是包含了一系列运算关系的组合，比如聚合算子，就包含了查询（select），窗口，聚合（aggregate），排序（sort），窗口前过滤（filter before window），窗口之后的过滤（where），聚合之后的过滤（having）等功能，除此之外，还有流拆分算子，流合并算子等。StreamCQL中的算子分为三类：输入算子、输出算子、功能算子。
　　StreamCQL架构介绍StreamCQL总体架构如下图所示：
　　
　　图1 StreamCQL架构图
　　StreamCQL的总体架构分为引擎、功能、业务接口三层，每隔层次之间分工明确，责任清晰，可以轻易进行功能拓展。