揭秘 Flink 1.9 新架构，Blink Planner 你会用了吗？

本文为 Apache Flink 新版本重大功能特性解读之 Flink SQL 系列文章的开篇，Flink SQL 系列文章由其核心贡献者们分享，涵盖基础知识、实践、调优、内部实现等各个方面，带你由浅入深地全面了解 Flink SQL。

1. 发展历程

今年的8月22日 Apache Flink 发布了1.9.0 版本(下文简称1.9)，在 Flink 1.9 中，Table 模块迎来了核心架构的升级，引入了阿里巴巴Blink团队贡献的诸多功能，本文对Table 模块的架构进行梳理并介绍如何使用 Blink Planner。

Flink 的 Table 模块包括 Table API 和 SQL，Table API 是一种类SQL的API，通过Table API，用户可以像操作表一样操作数据，非常直观和方便；SQL作为一种声明式语言，有着标准的语法和规范，用户可以不用关心底层实现即可进行数据的处理，非常易于上手，Flink Table API 和 SQL 的实现上有80%左右的代码是公用的。作为一个流批统一的计算引擎，Flink 的 Runtime 层是统一的，但在 Flink 1.9 之前，Flink API 层一直分为DataStream API 和 DataSet API， Table API & SQL 位于 DataStream API 和 DataSet API 之上。

Flink 1.8 Table 架构

在 Flink 1.8 架构里，如果用户需要同时流计算、批处理的场景下，用户需要维护两套业务代码，开发人员也要维护两套技术栈，非常不方便。 Flink 社区很早就设想过将批数据看作一个有界流数据，将批处理看作流计算的一个特例，从而实现流批统一，阿里巴巴的 Blink 团队在这方面做了大量的工作，已经实现了 Table API & SQL 层的流批统一。幸运的是，阿里巴巴已经将 Blink 开源回馈给 Flink 社区。为了实现 Flink 整个体系的流批统一，在结合 Blink 团队的一些先行经验的基础上，Flink 社区的开发人员在多轮讨论后，基本敲定了Flink 未来的技术架构。

Flink 未来架构

在Flink 的未来架构中，DataSet API将被废除，面向用户的API只有 DataStream API 和 Table API & SQL，在实现层，这两个API共享相同的技术栈，使用统一的 DAG 数据结构来描述作业，使用统一的 StreamOperator 来编写算子逻辑，以及使用统一的流式分布式执行引擎，实现彻底的流批统一。这两个API都提供流计算和批处理的功能，DataStream API 提供了更底层和更灵活的编程接口，用户可以自行描述和编排算子，引擎不会做过多的干涉和优化；Table API & SQL 则提供了直观的Table API、标准的SQL支持，引擎会根据用户的意图来进行优化，并选择最优的执行计划。

2.Flink 1.9 Table 架构

Blink 的 Table 模块的架构在开源时就已经实现了流批统一，向着 Flink 的未来架构迈进了第一步，走在了 Flink 社区前面。因此在 Flink 1.9 合入 Blink Table 代码时，为了保证 Flink Table 已有架构和 Blink Table的架构能够并存并朝着 Flink 未来架构演进，社区的开发人员围绕FLIP-32(FLIP 即 Flink Improvement Proposals，专门记录一些对Flink 做较大修改的提议。FLIP-32是：Restructure flink-table for future contributions) 进行了重构和优化，从而使得 Flink Table 的新架构具备了流批统一的能力，可以说 Flink 1.9 是 Flink 向着流批彻底统一这个未来架构迈出的第一步。

Flink 1.9 Table 架构

在 Flink Table 的新架构中，有两个查询处理器：Flink Query Processor 和 Blink Query Processor，分别对应两个Planner，我们称之为 Old Planner 和 Blink Planner。查询处理器是 Planner 的具体实现，通过parser(解析器)、optimizer(优化器)、codegen(代码生成技术)等流程将 Table API & SQL作业转换成 Flink Runtime 可识别的 Transformation DAG (由Transformation组成的有向无环图，表示作业的转换逻辑)，最终由 Flink Runtime 进行作业的调度和执行。

Flink 的查询处理器针对流计算和批处理作业有不同的分支处理，流计算作业底层的 API 是 DataStream API，批处理作业底层的 API 是 DataSet API；而 Blink 的查询处理器则实现流批作业接口的统一，底层的 API 都是Transformation。

3.Flink Planner 与 Blink Planner

Flink Table 的新架构实现了查询处理器的插件化，社区完整保留原有 Flink Planner (Old Planner)，同时又引入了新的 Blink Planner，用户可以自行选择使用 Old Planner 还是 Blink Planner。

在模型上，Old Planner 没有考虑流计算作业和批处理作业的统一，针对流计算作业和批处理作业的实现不尽相同，在底层会分别翻译到 DataStream API 和 DataSet API 上。而 Blink Planner 将批数据集看作 bounded DataStream (有界流式数据) ，流计算作业和批处理作业最终都会翻译到 Transformation API 上。在架构上，Blink Planner 针对批处理和流计算，分别实现了BatchPlanner 和 StreamPlanner ，两者共用了大部分代码，共享了很多优化逻辑。 Old Planner 针对批处理和流计算的代码实现的是完全独立的两套体系，基本没有实现代码和优化逻辑复用。

除了模型和架构上的优点外，Blink Planner 在阿里巴巴集团内部的海量业务场景下沉淀了许多实用功能，集中在三个方面：

Blink Planner 对代码生成机制做了改进、对部分算子进行了优化，提供了丰富实用的新功能，如维表 join、Top N、MiniBatch、流式去重、聚合场景的数据倾斜优化等新功能。
Blink Planner 的优化策略是基于公共子图的优化算法，包含了基于成本的优化（CBO）和基于规则的优化(CRO)两种策略，优化更为全面。同时，Blink Planner 支持从 catalog 中获取数据源的统计信息，这对CBO优化非常重要。
Blink Planner 提供了更多的内置函数，更标准的 SQL 支持，在 Flink 1.9 版本中已经完整支持 TPC-H ，对高阶的 TPC-DS 支持也计划在下一个版本实现。

整体看来，Blink 查询处理器在架构上更为先进，功能上也更为完善。出于稳定性的考虑，Flink 1.9 默认依然使用 Flink Planner，用户如果需要使用 Blink Planner，可以作业中显式指定。

4.如何启用 Blink Planner

在IDE环境里，只需要引入两个 Blink Planner 的相关依赖，就可以启用 Blink Planner。

<dependency>

<groupId>org.apache.flink</groupId>

<artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.11</artifactId>

<version>1.9.0</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.apache.flink</groupId>

<artifactId>flink-table-planner-blink_2.11</artifactId>

<version>1.9.0</version>

</dependency>

对于流计算作业和批处理作业的配置非常类似，只需要在 EnvironmentSettings 中设置 StreamingMode 或 BatchMode 即可，流计算作业的设置如下：

// **********************

// BLINK STREAMING QUERY

// **********************

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;

import org.apache.flink.table.api.java.StreamTableEnvironment;

StreamExecutionEnvironment bsEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

EnvironmentSettings bsSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();

StreamTableEnvironment bsTableEnv = StreamTableEnvironment.create(bsEnv, bsSettings);

// or TableEnvironment bsTableEnv = TableEnvironment.create(bsSettings);

bsTableEnv.sqlUpdate(…);

bsTableEnv.execute();

批处理作业的设置如下 :

// ******************

// BLINK BATCH QUERY

// ******************

import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;

import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;

EnvironmentSettings bbSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inBatchMode().build();

TableEnvironment bbTableEnv = TableEnvironment.create(bbSettings);

bbTableEnv.sqlUpdate(…)

bbTableEnv.execute()

如果作业需要运行在集群环境，打包时将 Blink Planner 相关依赖的 scope 设置为 provided，表示这些依赖由集群环境提供。这是因为 Flink 在编译打包时，已经将 Blink Planner 相关的依赖打包，不需要再次引入，避免冲突。

5. 社区长远计划

目前，TableAPI & SQL 已经成为 Flink API 的一等公民，社区也将投入更大的精力在这个模块。在不远的将来，待 Blink Planner 稳定之后，将会作为默认的 Planner ，而 Old Planner 也将会在合适的时候退出历史的舞台。目前社区也在努力赋予 DataStream 批处理的能力，从而统一流批技术栈，届时 DataSet API 也将退出历史的舞台。

本文作者：巴蜀真人

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