1 背景
我们在使用Flink开发实时任务时，都会用到框架本身提供的DataStream API，这使得用户不能不用Java或者Scala甚至Python来编写业务逻辑；这种方式虽然灵活且表达性强，但对用户具有一定的开发门槛，并且随着版本的不断更新，DataStream API也有很多老版本不兼容的问题。所以Flink SQL就成了广大开发用户的最佳选择，之所以Flink推出SQL API，主要是因为SQL有如下几个重要特性：
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- 声明式API：
用户只关心做什么,而不关心怎么做； - 自动优化：
屏蔽底层API的复杂性,自动做优化； - 简单易懂：
SQL应用于不同行业和领域，学习成本较低； - 不易变动：
语法遵循SQL标准规范,不易变动； - 流批统一：
同样的SQL代码,可以用流和批的方式执行。
- Flink原生API：
使用Flink提供的SQL API，封装一个通用的pipeline jar，利用flink shell脚本工具提交sql任务； - Apache Zeppelin：
一款开源产品，利用notebook方式管理sql任务，目前已经与Flink集成，且提供了丰富的SDK； - Flink Sql Gateway：
Flink官方出品的一个Sql网关，用Rest方式执行Flink Sql。
2 Flink Sql Gateway 简介 2.1 架构
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如上图所示，Flink Sql Gateway的架构比较简单，主要组件是SqlGatewayEndpoint，它是基于Flink的RestServerEndpoint实现的一个Netty服务，通过自定义实现多种handler来完成sql任务的创建和部署，以及管理的能力。SqlGatewayEndpoint内部主要由SessionManager（会话管理）组成，SessionManager维护了一个session map，而session内部主要是一些上下文配置和环境信息。
- SqlGatewayEndpoint：
基于RestServerEndpoint实现的Netty服务，对外提供Rest Api; - SessionManager ：
会话管理器，管理session创建与删除； - Session：
一个会话，里面存放着任务所需要的Flink配置和上下文环境信息，负责任务的执行； - Classpath：
Flink Sql Gateway启动时会加载flink安装目录的classpath，所以flink sql gateway 基本上没有除flink以外的相关依赖。
sql gateway其实只是一个普通的NIO服务器，每个Handler都会持有SessionManager的引用，因此可以共同访问同一个SessionManager对象。当请求到达时，Handler会获取请求中的参数，如SessionId等，去SessionManager中查询对应的Session，从而执行提交sql、查询任务状态等工作。请求流程如下图所示：
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创建 session，这是使用sql gateway的第一步，SessionManager会把用户传入的任务执行模式、配置、planner引擎方式等参数封装成Session对象，放入map中，并返回sessionid给用户；
用户持有sessionid，发起sql request的请求，gateway根据sessionid找到对应的Session对象，开始部署sql job到yarn / kubernetes；
2.3 功能
2.3.1 任务部署 Flink Sql Gateway作为Flink的客户端，任务部署直接运用了Flink的能力，而 Flink目前支持三种部署模式：
- in Application Mode，
- in a Per-Job Mode，
- in Session Mode。
- 集群生命周期和资源隔离：
per-job mode的集群生命周期与job相同，但有较强的资源隔离保证。 - 应用程序的main()方法是在客户端还是在集群上执行：
session mode和per-job mode在客户端上执行，而application mode在集群上执行。
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目前为止，Flink只支持jar包任务的application mode，所以想要实现sql任务的application mode，需要自己改造实现，后面会讲实现方法。
2.3.2 SQL 能力 Flink Sql Gateway支持的Sql语法如下：
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【Flink Sql Gateway的原理与实践】Flink Sql Gateway支持所有Flink Sql语法，但本身也有一些限制：
- 不支持多条sql执行，多条insert into执行会产生多个任务；
- 不完整的set支持，对于set语法支持存在bug；
- Sql Hit支持不是很友好，写在sql里比较容易出错。
前面说到，flink不支持sql任务的application mode部署，只支持jar包任务。jar 包任务的application mode实现如下图所示：
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- flink-clients解析出用户的配置和jar包信息；
- ApplicationConfiguration里指定了main方法的入口类名和入参；
- ApplicationDeployer负责把Jobmanager启动，并且启动时执行Flink Application的main方法。
实现一个执行sql的通用pipeline jar包，并且预先传到yarn或者k8s,如下所示：
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在ApplicationConfiguration中指定
pepeline jar的main方法入口和参数：
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3.2 多 Yarn 集群支持
目前Flink只支持单Yarn环境的任务部署，对于拥有多套Yarn环境的场景，需要部署多套Flink环境，每个Flink对应一个Yarn环境配置；虽然这种方式能解决问题，但并不是最优的解决方案。熟悉Flink应该都知道，Flink使用 ClusterClientFactory的SPI来生成与外部资源系统（Yarn/kubernetes）的访问介质（ClusterDescriptor），通过ClusterDescriptor可以完成与资源系统的交互，比如YarnClusterDescriptor，它持有YarnClient对象，可以完成与Yarn的交互；所以对于多Yarn环境，我们只要保证YarnClusterDescriptor 里持有的YarnClient对象与Yarn环境一一对应即可，代码如下图所示：
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作者简介
Zheng OPPO高级数据平台工程师
主要负责基于Flink的实时计算平台开发, 对Flink有较丰富的研发经验, 也曾参与过Flink社区的贡献。
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