SQL Stream Builder是什么

本篇內容主要講解“SQL Stream Builder是什么”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“SQL Stream Builder是什么”吧! 

Cloudera的SQL Stream Builder現(xiàn)在增強了Cloudera的數(shù)據(jù)流平臺（CDF）的強大的流處理能力。它提供了一個光滑的用戶界面，用于編寫SQL查詢以針對Apache Kafka或Apache Flink中的實時數(shù)據(jù)流運行。這使開發(fā)人員、數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學家僅使用SQL即可編寫流應用程序。他們不再需要依靠任何熟練的Java或Scala開發(fā)人員來編寫特殊程序來訪問這些數(shù)據(jù)流。 

SQL Stream Builder通過Flink連續(xù)運行SQL。它通過簡單而直觀的用戶界面提供語法檢查、錯誤報告、模式檢測、查詢創(chuàng)建、采樣結果以及創(chuàng)建輸出。它還提供了一個先進的物化視圖引擎，使其他應用程序可以通過簡單的REST API訪問實時聚合的數(shù)據(jù)集。 

是的，數(shù)據(jù)具有保質期。在當今的業(yè)務環(huán)境中，必須立即處理您收到的數(shù)據(jù)，以了解業(yè)務影響并采取措施。如果您只能實時攝取所有數(shù)據(jù)，卻無法利用數(shù)據(jù)對您的意義，那么流分析解決方案就不好了。想象一下，某制造商每天從其十幾個或更多制造工廠接收帶有數(shù)百萬條消息的數(shù)據(jù)流。如果他們需要了解流的特定涌動來自何處，或者需要檢測流中的特定異常，則他們應該能夠實時查詢流。他們無力將其全部發(fā)送到數(shù)據(jù)存儲中，然后在第二天進行分析以找到可行的見解。該數(shù)據(jù)第二天沒有任何價值。要執(zhí)行此類實時查詢，這些技能通常由組織中的少數(shù)人掌握，他們擁有諸如Scala或Java之類的獨特技能，并且可以編寫代碼來獲得這種見解。這不是可擴展的模型。 

在過去的三十多年中，SQL已成為一種接受的跨多種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進行查詢的方法。在關鍵的企業(yè)數(shù)據(jù)角色中，SQL也是最受歡迎的技能之一。由于數(shù)據(jù)分析人員和數(shù)據(jù)科學家都在努力地輕松獲得對實時數(shù)據(jù)流的訪問權限，因此SQL成為完成此任務的簡便選擇。但是，這是一個關鍵挑戰(zhàn)。與通常在任何給定時間點具有固定行數(shù)的數(shù)據(jù)庫表不同，流是不受限制的。這意味著它們本質上是連續(xù)的，沒有限制。它們也不會按順序進入。有些消息也可能遲到或出現(xiàn)故障。這使得采用SQL原樣查詢數(shù)據(jù)流具有挑戰(zhàn)性。 

數(shù)據(jù)流必須使用稱為“窗口”的微小時間片進行處理，例如持續(xù)5秒鐘。流上的每個消息還具有一個時間戳，可用于檢測應該處理該消息的順序。因此，使用SQL作為基本構造，添加了一些其他關鍵字來在時間窗口的上下文中處理數(shù)據(jù)流。因此誕生了Streaming SQL或Continuous SQL。它們的外觀和功能類似于常規(guī)SQL，但您還有許多其他構造可用于在特定時間范圍內對流進行分組。它還支持一系列聚合功能，以便您可以對流執(zhí)行各種擴充任務，例如查找平均值、總和、計數(shù)等。這可以立即允許組織中的數(shù)據(jù)分析人員和數(shù)據(jù)科學家使用SQL查詢數(shù)據(jù)流！這就是我們所說的組織內實時數(shù)據(jù)的民主化。 

• 釋放所有用戶角色對實時數(shù)據(jù)的訪問權限–數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學家可以自己使用SQL Stream Builder來使用SQL運行臨時查詢 

• 簡化了構建流應用程序的過程– SQL Stream Builder提供了一個支持流SQL的交互式用戶界面。這使用戶可以在特定時間窗口內對數(shù)據(jù)流運行連續(xù)查詢。您還可以加入多個數(shù)據(jù)流并執(zhí)行聚合。

• 將聚合的數(shù)據(jù)流公開給其他應用程序– SQL Stream Builder允許您創(chuàng)建物化視圖，可以通過REST API輕松地將其公開給其他應用程序。這再次將鎖定在實時數(shù)據(jù)流中的值釋放給整個企業(yè)中的更多應用程序。

• 加速查詢，而對核心系統(tǒng)的影響最小– SQL Stream Builder的真正功能在于其底層引擎中，可以使這些查詢執(zhí)行得非常快，而又不會給保存此類數(shù)據(jù)流的核心系統(tǒng)帶來負擔，例如，Kafka代理將數(shù)據(jù)流保存在其中的topic中。

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到此，相信大家對“SQL Stream Builder是什么”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網(wǎng)站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續(xù)學習！