Hi, godfrey
好的，如果可以的话，有了相关讨论的jira或者mail可以cc一下我吗，谢谢啦 ________________________________ 发件人: godfrey he <godfre...@gmail.com> 发送时间: 2020年7月22日 17:49:27 收件人: user-zh 抄送: Jark Wu; xbjt...@gmail.com; jingsongl...@gmail.com 主题: Re: 关于1.11Flink SQL 全新API设计的一些问题 Hi，首维 感谢给出非常详细的反馈。这个问题我们之前内部也有一些讨论，但由于缺乏一些真实场景，最后维持了当前的接口。 我们会根据你提供的场景进行后续讨论。 Best, Godfrey 刘首维 <liushou...@autohome.com.cn> 于2020年7月22日周三 下午5:23写道： > Hi, Jark > > > > 感谢你的建议！ > > 我们这边充分相信社区在SQL/Table上的苦心孤诣，也愿意跟进Flink在新版本的变化。 > > 先看我遇到问题本身，你的建议确实可以帮助我解决问题。我想聊一下我对问题之外的一些想法 > > ``` > > > 2. 我们目前封装了一些自己的Sink，我们会在Sink之前增加一个process/Filter > 用来做缓冲池/微批/数据过滤等功能 > 这个我觉得也可以封装在 SinkFunction 里面。 > > ``` > > > 比如上述这个问题2，我们确实可以把它做到SinkFunction中，但是我个人认为这可能在设计上不够理想的。我个人在设计编排Function/算子的时候习惯于遵循”算子单一职责”的原则，这也是我为什么会拆分出多个process/filter算子编排到SinkFunction前面而非将这些功能耦合到SinkFunction去做。另一方面，没了DataStream，向新的API的迁移成本相对来说变得更高了一些~ > 又或者，我们现在还有一些特殊原因，算子编排的时候会去修改TaskChain Strategy，这个时候DataStream的灵活性是必不可少的 > > 考虑到Flink Task都可以拆分成Source -> Transformation -> sink > 三个阶段，那么能让用户可以对自己的作业针对（流或批）的运行模式下，可以有效灵活做一些自己的定制策略/优化/逻辑可能是会方便的~ > > 诚然，DataStream的灵活性确实会是一把双刃剑，但就像@leonard提到的，平台层和应用层的目的和开发重点可能也不太一样，对Flink > API使用侧重点也不同。我个人还是希望可以在享受全新API设计优势同时， > > 可以继续使用DataStream（Transformation）的灵活性，助力Flink组件在我们组的开落地 > > > 再次感谢各位的回复！ > > ________________________________ > 发件人: Jark Wu <imj...@gmail.com> > 发送时间: 2020年7月22日 16:33:45 > 收件人: user-zh > 抄送: godfrey he; greemqq...@163.com; 刘首维 > 主题: Re: 关于1.11Flink SQL 全新API设计的一些问题 > > Hi，首维， > > 非常感谢反馈。与 DataStream 解耦是 FLIP-95 的一个非常重要的设计目标，这让 sink/source 对于框架来说不再是黑盒， > 因此将来才可以做诸如 state 兼容升级、消息顺序保障、自动并发设置等等事情。 > > 关于你的一些需求，下面是我的建议和回复： > > > 1. 我们现在有某种特定的Kafka数据格式，1条Kafka数据 > 会对应转换n（n为正整数）条Row数据，我们的做法是在emitDataStream的时候增加了一个process/FlatMap阶段，用于处理这种情况，这样对用户是透明的。 > 这个理论上还属于“数据格式”的职责，所以建议做在 DeserializationSchema 上，目前 DeserializationSchema > 支持一对多的输出。可以参考 DebeziumJsonDeserializationSchema 的实现。 > > > 2. 我们目前封装了一些自己的Sink，我们会在Sink之前增加一个process/Filter 用来做缓冲池/微批/数据过滤等功能 > 这个我觉得也可以封装在 SinkFunction 里面。 > > > 3. 调整或者指定Source/Sink并行度为用户指定值，我们也是在DataStream层面上去做的 > 这个社区也有计划在 FLIP-95 之上支持，会提供并发（或者分区）推断的能力。 > > > 4. 对于一些特殊Source Sink，他们会和KeyBy操作组合（对用户透明），我们也是在DataStream层面上去做的 > 这个能在具体一点吗？目前像 SupportsPartitioning 接口，就可以指定数据在交给 sink 之前先做 group by > partition。我感觉这个可能也可以通过引入类似的接口解决。 > > Best, > Jark > > On Wed, 22 Jul 2020 at 16:27, Leonard Xu <xbjt...@gmail.com<mailto: > xbjt...@gmail.com>> wrote: > Hi，首维， Ran > > 感谢分享， 我理解1.11新的API主要是想把 Table API 和 DataStream API 两套尽量拆分干净, > 但看起来平台级的开发工作会依赖DataStream的一些预处理和用户逻辑。 > 我觉得这类需求对平台开发是合理，可以收集反馈下的， cc: godfrey > > 祝好 > Leonard Xu > > > > 在 2020年7月22日，13:47，刘首维 <liushou...@autohome.com.cn<mailto: > liushou...@autohome.com.cn>> 写道： > > > > Hi JingSong, > > > > > 简单介绍一下背景，我们组的一个工作就是用户在页面写Sql,我们负责将Sql处理转换成Flink作业并在我们的平台上运行，这个转换的过程依赖我们的SQL > SDK > > 下面我举几个我们比较常用且感觉用1.11新API不太好实现的例子 > > > > > > 1. 我们现在有某种特定的Kafka数据格式，1条Kafka数据 > 会对应转换n（n为正整数）条Row数据，我们的做法是在emitDataStream的时候增加了一个process/FlatMap阶段，用于处理这种情况，这样对用户是透明的。 > > 2. 我们目前封装了一些自己的Sink，我们会在Sink之前增加一个process/Filter 用来做缓冲池/微批/数据过滤等功能 > > 3. 调整或者指定Source/Sink并行度为用户指定值，我们也是在DataStream层面上去做的 > > 4. 对于一些特殊Source Sink，他们会和KeyBy操作组合（对用户透明），我们也是在DataStream层面上去做的 > > > > > > 如果可以的话，能让我在API层面拿到Transformation也是能满足我需求的 > > > > > > ________________________________ > > 发件人: Jingsong Li <jingsongl...@gmail.com<mailto:jingsongl...@gmail.com>> > > 发送时间: 2020年7月22日 13:26:00 > > 收件人: user-zh > > 抄送: imj...@gmail.com<mailto:imj...@gmail.com> > > 主题: Re: 关于1.11Flink SQL 全新API设计的一些问题 > > > > 可以分享下你们为啥要拿到DataStream吗？什么场景一定离不开DataStream吗？ > > > > Best > > Jingsong > > > > On Wed, Jul 22, 2020 at 12:36 PM 刘首维 <liushou...@autohome.com.cn<mailto: > liushou...@autohome.com.cn>> wrote: > > > >> Hi all, > >> > >> > >> > >> 很高兴看到Flink 1.11的发布，FLIP95和FLIP105也成功落地~ > >> > >> 我们最近在调研基于1.11的SQL/Table API对我们旧有的SQL > >> > SDK进行升级。经过初步调研发现，基于`Factory`和`DynamicTable`的API，CatalogTable会被Planner直接变成Transformation，而不是跟之前一样可以拿到DataStream。比如之前的`StreamTableSource`#getDataStream，我可以直接获得DataStream对象的。这个动作/方法对于我们很重要，因为我们封装的SDK中，很多内部操作是在这个方法调用时触发/完成的。 > >> > >> > >> > >> 所以，如果基于新的API去开发的话，我该如何获取到DataStream，或者达成类似的效果呢（尽可能不去动执行计划的话） > >> > > > > > > -- > > Best, Jingsong Lee > >
