Apache Calcite SQL验证
本文是Apache Calcite原理与实践系列的第三篇, 上一篇文章介绍了Calcite解析器的实现原理, 本文将介绍如何对解析器输出的SQL解析树进行语义分析, 如表名, 字段名, 函数名和数据类型的检查.
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Apache Calcite SQL解析及语法扩展
本文是Apache Calcite原理与实践系列的第二篇, 将会详细介绍Calcite的SQL解析器的实现原理. 最后讲述如何通过扩展Calcite的SQL解析器来实现自定义SQL语法的解析, 比如解析Flink中的CREATE TABLE (...) WITH (...)语法等.
阅读全文Apache Calcite整体架构及处理流程
Apache Calcite是一个动态的数据管理框架, 它可以实现SQL的解析, 验证, 优化和执行. 称之为"动态"是因为Calcite是模块化和插件式的, 上述任何一个步骤在Calcite中都对应着一个相对独立的模块. 用户可以选择使用其中的一个或多个模块, 也可以对任意模块进行定制化的扩展.
阅读全文Flink最佳实践 - Watermark原理及实践问题解析
Watermark在Google的The Dataflow Model论文中被首次提出, 它在基于Event Time的流处理中具有重要作用, 是一种平衡计算结果准确性和延迟的机制. 虽然Watermark的概念不难理解, Flink中也有完善的Watermark策略, 但是在实际场景中生成合理的Watermark却并非那么简单, 在并行流下更是可能会出现多种问题.
阅读全文论文阅读 - Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics
本文是对Databricks的Lakehouse(湖仓一体)论文(Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics)的阅读总结.
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