Streaming SQL for Apache Kafka

KSQL是基于Kafka的Streams API进行构建的流式SQL引擎，KSQL降低了进入流处理的门槛，提供了一个简单的、完全交互式的SQL接口，用于处理Kafka的数据。 KSQL是一套基于Apache 2.0许可开源的、分布式的、可扩展的、可靠的和实时的组件。支持多种流式操作，包括聚合（aggregate）、连接（join）、时间窗口（window）、会话（session）等等。KSQL的两个核心概念是流（Stream）和表（Table）【参见：http://www.cnblogs.com/tgzhu/p/7660838.html】，集成流和表，允许将代表当前状态的表与代表当前发生事件的流连接在一起。

KSQL项目介绍

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事实上，KSQL与关系型数据库中的SQL还是有很大不同的。传统的SQL都是即时的一次性操作，不管是查询还是更新都是在当前的数据集上进行。KSQL的查询和更新是持续进行的，而且数据集可以源源不断地增加。简言之，KSQL所做的其实是转换操作，也就是流式处理。 项目目前还处于开发者预览阶段，在可预料的条件下，KSQL在实时监控、安全检测、在线数据集成、应用开发等场景拥有极大的潜力，具体介绍如下：

1、实时监控实时分析     

CREATE TABLE error_counts AS
SELECT error_code, count(*)FROM monitoring_stream
WINDOW TUMBLING (SIZE 1 MINUTE)
WHERE type = 'ERROR'

其中的一个用途是定义定制的业务级度量，这些度量是实时计算的，您可以监视和警报，就像您的CPU负载一样。另一个用途是在KSQL中定义应用程序的正确性的概念，并检查它在生产过程中是否会遇到这个问题。通常，当我们想到监控时，我们会想到计数器和仪表跟踪低水平的性能统计。这些类型的测量器通常可以告诉你CPU负载很高，但是它们不能真正告诉你你的应用程序是否在做它应该做的事情。KSQL允许从应用程序生成的原始事件流中定义定制指标，无论它们是日志事件、数据库更新还是其他类型的事件。

例如，一个web应用程序可能需要检查，每次新客户注册一个受欢迎的电子邮件，创建一个新的用户记录，并且他们的信用卡被计费。这些功能可能分布在不同的服务或应用程序中，您可能希望监视每个新客户在SLA中发生的每一件事，比如30秒。

2、安全性和异常检测

CREATE STREAM possible_fraud AS
SELECT card_number, count(*)
FROM authorization_attempts
WINDOW TUMBLING (SIZE 5 SECONDS)
GROUP BY card_number
HAVING count(*) > 3;

KSQL把事件流转换成包含数值的时间序列数据，通过可视化工具把这些数据展示在UI上，可以检测到很多威胁安全的行为，比如欺诈、入侵等等

3、在线数据集成

CREATE STREAM vip_users AS
SELECT userid, page, action
FROM clickstream c
LEFT JOIN users u ON c.userid = u.user_id
WHERE u.level = 'Platinum';

大部分的数据处理都会经历 ETL（Extract—Transform—Load）这样的过程，而这样的系统通常都是通过定时的批次作业来完成数据处理的，但批次作业所带来的延时在很多时候是无法被接受的。而通过使用 KSQL 和 Kafka 连接器，可以将批次数据集成转变成在线数据集成。比如，通过流与表的连接，可以用存储在数据表里的元数据来填充事件流里的数据，或者在将数据传输到其他系统之前过滤掉数据里的敏感信息。

4、应用开发

对于复杂的应用来说，使用 Kafka 的原生 Streams API 或许会更合适。不过，对于简单的应用来说，或者对于不喜欢 Java 编程的人来说，KSQL 会是更好的选择。

KSQL架构

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• KSQL 是一个独立运行的服务器，多个 KSQL 服务器可以组成集群，可以动态地添加服务器实例。
• 集群具有容错机制，如果一个服务器失效，其他服务器就会接管它的工作。
• KSQL 命令行客户端通过 REST API 向集群发起查询操作，可以查看流和表的信息、查询数据以及查看查询状态。
• 因为是基于 Streams API 构建的，所以 KSQL 也沿袭了 Streams API 的弹性、状态管理和容错能力，同时也具备了仅一次（exactly once）语义。KSQL 服务器内嵌了这些特性，并增加了一个分布式 SQL 引擎、用于提升查询性能的自动字节码生成机制，以及用于执行查询和管理的 REST API。

KSQL中的核心抽象

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KSQL在内部使用Kafka的Streams API，并且它们共享与Kafka流处理相同的核心抽象。 KSQL有两个核心抽象，它们映射到Kafka Streams中的两个核心抽象，并允许您操纵Kafka主题：

1、流：流是无限制的结构化数据序列（“事实”）。 示例 ：一个金融交易流，“Alice向Bob发送了100美元，然后查理向鲍勃发送了50美元”。 流中的事实是不可变的，这意味着可以将新事实插入到流中，但是现有事实永远不会被更新或删除。 流可以从Kafka主题创建，或者从现有的流和表中派生。

CREATE STREAM pageviews (viewtime BIGINT, userid VARCHAR, pageid VARCHAR)
WITH (kafka_topic='pageviews', value_format=’JSON’);

2、表:一个表是一个流或另一个表的视图，它代表了一个不断变化的事实的集合。示例 ：一个包含最新财务信息的表， “Bob的经常帐户余额为$150”。它相当于传统的数据库表，但通过流化等流语义来丰富。表中的事实是可变的，这意味着可以将新的事实插入到表中，现有的事实可以被更新或删除。可以从Kafka主题中创建表，也可以从现有的流和表中派生表。

CREATE TABLE users (registertime BIGINT, gender VARCHAR, regionid VARCHAR, userid  VARCHAR)
WITH (kafka_topic='users', value_format='DELIMITED');

KSQL简化了流应用程序，因为它完全集成了表和流的概念，允许使用表示现在发生的事件的流来连接表示当前状态的表。 Apache Kafka中的一个主题可以表示为KSQL中的STREAM或TABLE，具体取决于主题处理的预期语义。 例如，如果要将主题中的数据作为一系列独立值读取，则可以使用CREATE STREAM。此类流的一个例子是捕获页面视图事件，其中每个页面视图事件都不相关且独立于另一个页面视图事件。另一方面，如果您希望将某个主题中的数据读取为可更新的值的集合，那么您将使用CREATE TABLE。在KSQL中应该读取一个主题的示例，它捕获用户元数据，其中每个事件代表特定用户id的最新元数据，如用户的姓名、地址或首选项。

参考资料：

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• https://github.com/confluentinc/ksql
• https://www.confluent.io/product/ksql/
• http://geek.csdn.net/news/detail/235801

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