Calcite 是什么？如果用一句话形容 Calcite，Calcite 是一个用于优化异构数据源的查询处理的基础框架。
最近十几年来，出现了很多专门的数据处理引擎。例如列式存储 (HBase)、流处理引擎 (Flink)、文档搜索引擎 (Elasticsearch) 等等。这些引擎在各自针对的领域都有独特的优势，在现有复杂的业务场景下，我们很难只采用当中的某一个而舍弃其他的数据引擎。当引擎发展到一定成熟阶段，为了减少用户的学习成本，大多引擎都会考虑引入 SQL 支持，但如何避免重复造轮子又成了一个大问题。基于这个背景，Calcite 横空出世，它提供了标准的 SQL 语言、多种查询优化和连接各种数据源的能力，将数据存储以及数据管理的能力留给引擎自身实现。同时 Calcite 有着良好的可插拔的架构设计，我们可以只使用其中一部分功能构建自己的 SQL 引擎，而无需将整个引擎依托在 Calcite 上。因此 Calcite 成为了现在许多大数据框架 SQL 引擎的最佳方案。我们计算引擎组也基于 Calcite 实现了一个自用的 SQL 校验层，当用户提交 Flink SQL 作业时需要先进过一层语义校验，通过后再利用校验得到的元数据构建模板任务提交给 Flink 引擎执行。
中间的方框总结了 Calcite 的核心结构，首先 Calcite 通过 SQL Parser 和 Validator 将一个 SQL 查询解析得到一个抽象语法树 (AST, Abstract Syntax Tree)，由于 Calcite 不包含存储层，因此它提供了另一种定义 table schema 和 view 的机制—— Catalog 作为元数据的存储空间（另外 Calcite 提供了 Adaptor 机制连接外部的存储引擎获取元数据，这部分内容不在本文范围内）。之后，Calcite 通过优化器生成对应的关系表达式树，根据特定的规则进行优化。优化器是 Calcite 最为重要的一部分逻辑，它包含了三个组件：Rule、MetadataProvider（Catalog）、Planner engine，这些组件在文章后续都会有具体的讲解。
通过架构图我们可以看出，Calcite 最大的特点（优势）是它将 SQL 的处理、校验和优化等逻辑单独剥离出来，省略了一些关键组件，例如，数据存储，处理数据的算法以及用于存储元数据的存储库。其次 Calcite 做得最出色的地方则是它的可插拔机制，每个大数据框架都可以选择 Calcite 的整体或部分模块建立自己的 SQL 处理引擎，如 Hive 自己实现了 SQL 解析，只使用了 Calcite 的优化功能，Storm 以及 Flink 则是完全基于 Calcite 建立了 SQL 引擎
转自: https://blog.csdn.net/u013411339/article/details/126132457
标签：存储,Flink,引擎,SQL,Calcite,优化 来源： https://www.cnblogs.com/z-cw/p/16688969.html
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