Flink SQL：从Hive到流批一体的演进与实践

"该文档是关于Flink批处理能力演进的分享，主要讨论了Flink如何吸引并适应HiveSQL用户，降低离线业务开发门槛，以及在快手公司的实践和迁移挑战。" Apache Flink作为一款强大的流处理框架，近年来也在不断强化其批处理能力。Flink 1.16版本预览中，重点提到了Flink SQL对HiveSQL的支持和迁移方案。这一举措的主要动机在于吸引传统的离线数仓用户，通过提供与HiveSQL的兼容性，使得用户能更加便捷地使用Flink进行批处理任务，同时降低使用Flink开发离线业务的学习曲线。 Hive生态工具的广泛使用是迁移的一大挑战，因为生态系统的成熟度和兼容性往往构成了一道高壁垒。Flink的目标是融入这个生态系统，提供统一的流批一体处理引擎，以便用户可以在不改变SQL语法习惯的情况下，享受到实时计算的优势。Flink对HiveSQL的兼容度从85%提升至94.1%，表明了其在Hive语法支持上的显著进步。 迁移过程中，Flink需要确保对HiveServer2协议的兼容，同时也需要解决稳定性与性能问题，如Speculative Execution（推测执行）、Adaptive Hash Join（自适应哈希连接）和Dynamic Partition Pruning（动态分区剪枝）。此外，元数据访问加速也是优化的关键点，以提高整体效率。 快手公司在实践中采用了IDP和KwaiBI等平台，通过双跑平台和智能路由组件来实现HiveSQL向FlinkSQL的迁移。在部署结构上，HiveServer2、FlinkSQL Gateway、Hadoop MapReduce和Flink Jobs协同工作，允许用户通过HiveJDBC接口继续使用原有的工具，如Beeline，同时也能直接运行FlinkSQL作业。 演示部分展示了如何将HiveSQL作业迁移到FlinkSQL，以及如何利用Flink快速构建离线数仓。DolphinScheduler作为工作流调度工具，配合ODS、DWD、DWS和ADS等数据层，Flink可以作为核心处理引擎，构建从数据源到数据报表的完整流程。 Flink致力于提升其批处理能力，以满足更多样化的业务需求，特别是对于那些已经习惯于Hive生态的用户，提供了一个平滑过渡的途径。通过流批一体的设计，Flink不仅降低了维护成本，提升了研发效率，还为实时化转型和构建新型数据仓库提供了可能。