原文地址： Apache Calcite 动态数据治理框架介绍
背景
随着数据规模的一直增长和数据源的多样化，开发人员须要面对各种挑战，如何高效地治理、查问和剖析海量数据成为了一个迫切的问题。
在这样的背景下，呈现了许多优良的开源组件，它们提供了丰盛的性能和灵便的解决方案，帮忙开发者轻松地解决各种数据处理工作。
Apache calcite 是什么？
Apache Calcite 是一个动态数据治理框架，旨在提供 SQL 解析、查问优化和执行的性能。
它容许开发者构建自定义的 SQL 解决管道，能够在各种数据源之间进行查问和转换，例如关系型数据库、NoSQL 数据库、流数据、文件等。
上面是对于 Apache Calcite 的具体介绍：
次要个性
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SQL 解析和剖析：
- Apache Calcite 提供了弱小的 SQL 解析器和语法分析器，能够将 SQL 查问转换成外部的查问示意模式。
- 它反对 ANSI SQL 规范，并且提供了扩展性，能够扩大以反对特定于数据源的语法和语义。
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查问优化：
- Calcite 提供了多种查问优化技术，包含但不限于谓词下推、投影打消、常量折叠等，以优化查问打算的执行效率。
- 通过代价估算和规定匹配，它可能抉择最优的查问执行打算。
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可扩展性：
- Apache Calcite 是一个高度可扩大的框架，容许开发者编写自定义的优化规定和转换器，以适应不同的数据源和查问需要。
- 通过扩大 Calcite 的接口，能够反对新的数据源、新的优化规定等。
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数据源适配器：
- 它提供了一组数据源适配器，能够连贯到各种数据源，包含关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）、NoSQL 数据库（如Apache Cassandra、MongoDB等）、文件系统、Kafka 等。
- 这些适配器使得能够通过 SQL 查问来拜访和操作不同类型的数据。
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流数据处理：
- Calcite 还反对流数据处理，能够解决实时数据流，并且反对间断查问。
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集成：
- 它能够与 Apache Hive、Apache Spark 等生态系统中的其余组件无缝集成，使得用户能够在现有的基础架构上轻松地利用 Calcite 的性能。
Apache calcite 工作原理
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SQL 解析和剖析：
- 用户提交 SQL 查问，Calcite 解析器将其解析成形象语法树（AST），而后进行语法分析，构建查问的逻辑示意。
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查问优化：
- 在生成查问的逻辑示意之后，Calcite 会利用一系列的优化规定和转换器来生成最优的执行打算。
- 这些优化规定包含代价估算、谓词下推、投影打消、关联打消等，以及用户定义的自定义规定。
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执行打算生成：
- 优化器生成的最优执行打算被转换成可执行的物理操作符序列。
- 这些物理操作符能够间接执行查问，或者通过连贯到特定数据源的适配器来执行。
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执行查问：
- 最终生成的执行打算被传递给执行引擎，执行引擎负责将其转换为理论的数据操作，并从数据源中检索和解决数据。
应用场景：
- 数据查问：通过 SQL 查问来拜访和操作各种数据源中的数据，包含关系型数据库、NoSQL 数据库、文件系统等。
- 查问优化：对简单的查问进行优化，以进步查问性能和效率。
- 数据集成：将不同数据源中的数据整合到一起，并且通过对立的 SQL 接口来进行查问和解决。
- 实时数据处理：解决实时流数据，并且反对间断查问。
- 构建自定义 SQL 解决管道：通过扩大 Calcite 的性能来构建自定义的 SQL 解决管道，以满足特定的业务需要。
Apache Calcite 是一个功能强大且灵便的数据管理框架，能够帮忙开发者轻松地实现各种简单的数据查问和解决工作，并且能够与现有的数据处理生态系统无缝集成。
有哪些开源组件，应用到了 calcite?
Apache Calcite 在开源社区中被广泛应用，许多出名的开源组件都应用了 Calcite 的性能，以下是其中一些：
- Apache Druid：Apache Druid 是一个疾速、分布式的 OLAP 数据库，用于实时数据分析。它应用 Apache Calcite 来实现 SQL 查问性能，从而容许用户通过 SQL 查问来拜访和剖析 Druid 中的数据。
- Apache Flink：Apache Flink 是一个流式计算框架，用于分布式、高性能、可容错的流解决应用程序。Flink 的 Table API 和 SQL 反对应用了 Apache Calcite 来解析和优化 SQL 查问，并且反对将 Flink 作为数据源接入到 Calcite 查问管道中。
- Apache Kylin：Apache Kylin 是一个分布式 OLAP 查问引擎，用于在大规模数据集上执行多维分析。它应用 Apache Calcite 来实现 SQL 解析和查问优化性能，从而反对通过 SQL 查问来拜访和剖析 Kylin 中的数据。
- Apache Hive：Apache Hive 是建设在 Hadoop 上的数据仓库基础架构，提供了相似于 SQL 的查询语言 HiveQL。在较新的版本中，Hive 应用了 Apache Calcite 来进行查问优化，以进步查问性能和效率。
- Apache Beam：Apache Beam 是一个用于编写批处理和流解决数据处理管道的对立编程模型。Beam 反对通过 SQL 查问来解决数据，其中的 SQL 查问性能应用了 Apache Calcite 来实现。
- Apache NiFi：Apache NiFi 是一个用于建设可扩大的数据流解决和自动化零碎的工具。在一些场景下，NiFi 应用了 Apache Calcite 来解析和执行 SQL 查问，以便进行数据转换和解决。
有哪些相似于 calcite 的开源组件？
除了 Apache Calcite 外，还有一些相似的开源组件，它们提供了相似的性能，能够用于 SQL 查问解析、优化和执行。
以下是其中一些：
- Presto：Presto 是一个分布式 SQL 查问引擎，用于大规模数据分析。它反对 ANSI SQL，并且具备高性能和低提早的特点。Presto 反对连贯到各种数据源，并且提供了灵便的查问优化性能。
- Apache Hive：Apache Hive 是一个建设在 Hadoop 上的数据仓库基础架构，提供了相似于 SQL 的查询语言 HiveQL。Hive 通过元数据存储和查问优化器来执行查问，从而提供了高性能的数据分析性能。
- Apache Drill：Apache Drill 是一个分布式的 SQL 查问引擎，用于查问各种数据源中的数据。它反对 ANSI SQL，并且能够间接查问各种数据格式，包含 JSON、Parquet、Avro 等。Drill 提供了动静查问优化性能，能够依据查问模式和数据源的个性进行优化。
- ClickHouse：ClickHouse 是一个列式存储的分布式 SQL 数据库管理系统，专门用于大规模数据分析。它反对 ANSI SQL，并且具备高性能和低提早的特点。ClickHouse 通过应用分布式查问执行和数据压缩等技术来进步查问性能。
- Apache Impala：Apache Impala 是一个分布式 SQL 查问引擎，用于在 Hadoop 上执行实时查问。它反对 ANSI SQL，并且具备低提早和高性能的特点。Impala 提供了查问优化性能，能够依据查问模式和数据分布来执行优化。
小结
通过本文的介绍，咱们理解了 Apache Calcite 这一弱小的数据管理框架，它提供了灵便的 SQL 解析、查问优化和执行性能，能够轻松地构建自定义的 SQL 解决管道。
此外，咱们还探讨了一些其余相似的开源组件，如 Presto、Apache Hive 等，它们也提供了相似的性能，用于大规模数据处理和剖析。
抉择适宜特定需要的组件能够帮忙开发者更高效地解决各种数据工作，实现数据驱动的业务倒退。
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