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1.背景

    kafka早期作为一个日志消息系统，很受运维欢迎的，配合ELK玩起来很happy，在kafka慢慢的转向流式平台的过程中，开发也慢慢介入了，一些业务系统也开始和kafka对接起来了，也还是很受大家欢迎的，由于业务需要，一部分小白也就免不了接触kafka了，这些小白总是会安奈不住好奇心，要精确的查看kafka中的某一条数据，作为服务提供方，我也很方啊，该怎么怼？业务方不敢得罪啊，只能写consumer去消费，然后人肉查询。

2.需求

    有什么方法能直接查询kafka中已有的数据呢？那时候presto就映入眼帘了，初步探索后发现presto确实强大，和我们在用的impala有的一拼，支持的数据源也更多，什么redis、mongo、kafka都可以用sql来查询，真是救星啊，这样那群小白就可以直接使用presto来查询里面的数据了。不过presto在不开发插件的情况下，对kafka的数据有格式要求，支持json、avro。关于presto的调研见presto实战。但是我只是想用sql查询kafka，而presto功能过于强大，必然整个框架就显得比较厚重了，功能多嘛。有什么轻量级的工具呢？

3.介绍

    某一天，kafka的亲儿子KSQL就诞生了，KSQL是一个用于Apache kafka的流式SQL引擎，KSQL降低了进入流处理的门槛，提供了一个简单的、完全交互式的SQL接口，用于处理Kafka的数据，可以让我们在流数据上持续执行 SQL 查询，KSQL支持广泛的强大的流处理操作，包括聚合、连接、窗口、会话等等。

    KSQL在内部使用Kafka的Streams API，并且它们共享与Kafka流处理相同的核心抽象，KSQL有两个核心抽象，它们对应于到Kafka Streams中的两个核心抽象，让你可以处理kafka的topic数据。关于这两个核心抽象下章节解读。

4.架构

4.1部署架构

 

        由一个KSQL服务器进程执行查询。一组KSQL进程可以作为集群运行。可以通过启动更多的KSQL实例来动态添加更多的处理能力。这些KSQL实例是容错的，如果一个实例失败了，其他的就会接管它的工作。查询是使用交互式的KSQL命令行客户端启动的，该客户端通过REST API向集群发送命令。命令行允许检查可用的stream和table，发出新的查询，检查状态并终止正在运行的查询。KSQL内部是使用Kafka的stream API构建的，它继承了它的弹性可伸缩性、先进的状态管理和容错功能，并支持Kafka最近引入的一次性处理语义。KSQL服务器将此嵌入到一个分布式SQL引擎中(包括一些用于查询性能的自动字节代码生成)和一个用于查询和控制的REST API。

4.2处理架构

 

5.抽象概念

    KSQL简化了流应用程序，它集成了stream和table的概念，允许使用表示现在发生的事件的stream来连接表示当前状态的table。 Apache Kafka中的一个topic可以表示为KSQL中的STREAM或TABLE，具体取决于topic处理的预期语义。下面看看两个核心的解读。

        stream：流是无限制的结构化数据序列，stream中的fact是不可变的，这意味着可以将新fact插入到stream中，但是现有fact永远不会被更新或删除。 stream可以从Kafka topic创建，或者从现有的stream和table中派生。

        table：一个table是一个stream或另一个table的视图，它代表了一个不断变化的fact的集合，它相当于传统的数据库表，但通过流化等流语义来丰富。表中的事实是可变的，这意味着可以将新的事实插入到表中，现有的事实可以被更新或删除。可以从Kafka主题中创建表，也可以从现有的流和表中派生表。

6.部署

    ksql支持kafka0.11之后的版本，在confluent的V3和V4版本中默认并没有加入ksql server程序，当然V3和V4是支持ksql的，在V5版本中已经默认加入ksql了，为了方便演示，我们使用confluent kafka V5版本演示，zk和kafka也是单实例启动。

6.1下载

wget https://packages.confluent.io/archive/5.0/confluent-oss-5.0.0-2.11.tar.gz

tar zxvf confluent-oss-5.0.0-2.11.tar.gz -C /opt/programs/confluent_5.0.0

6.2启动zk

cd /opt/programs/confluent_5.0.0

bin/zookeeper-server-start -daemon etc/kafka/zookeeper.properties

6.3启动kafka

cd /opt/programs/confluent_5.0.0

bin/kafka-server-start -daemon etc/kafka/server.properties

6.4创建topic和data

        confluent自带了一个ksql-datagen工具，可以创建和产生相关的topic和数据，ksql-datagen可以指定的参数如下：

[bootstrap-server=<kafka bootstrap server(s)> (defaults to localhost:9092)] 

[quickstart=<quickstart preset> (case-insensitive; one of 'orders', 'users', or 'pageviews')] 

schema=<avro schema file> 

[schemaRegistryUrl=<url for Confluent Schema Registry> (defaults to http://localhost:8081)] 

format=<message format> (case-insensitive; one of 'avro', 'json', or 'delimited') 

topic=<kafka topic name> 

key=<name of key column> 

[iterations=<number of rows> (defaults to 1,000,000)] 

[maxInterval=<Max time in ms between rows> (defaults to 500)] 

[propertiesFile=<file specifying Kafka client properties>]

        创建pageviews，数据格式为delimited

cd /opt/programs/confluent_5.0.0/bin

./ksql-datagen quickstart=pageviews format=delimited topic=pageviews maxInterval=500

            ps：以上命令会源源不断在stdin上输出数据，就是工具自己产生的数据，如下样例

8001 --> ([ 1539063767860 | 'User_6' | 'Page_77' ]) ts:1539063767860

8011 --> ([ 1539063767981 | 'User_9' | 'Page_75' ]) ts:1539063767981

8021 --> ([ 1539063768086 | 'User_5' | 'Page_16' ]) ts:1539063768086

            不过使用consumer消费出来的数据是如下样式

1539066430530,User_5,Page_29

1539066430915,User_6,Page_74

1539066431192,User_4,Page_28

1539066431621,User_6,Page_38

1539066431772,User_7,Page_29

1539066432122,User_8,Page_34

        创建users，数据格式为json

cd /opt/programs/confluent_5.0.0/bin

./ksql-datagen quickstart=users format=json topic=users maxInterval=100

        ps：以上命令会源源不断在stdin上输出数据，就是工具自己产生的数据，如下样例

User_5 --> ([ 1517896551436 | 'User_5' | 'Region_5' | 'MALE' ]) ts:1539063787413

User_7 --> ([ 1513998830510 | 'User_7' | 'Region_4' | 'MALE' ]) ts:1539063787430

User_6 --> ([ 1514865642822 | 'User_6' | 'Region_2' | 'MALE' ]) ts:1539063787481

        不过使用consumer消费出来的数据是如下样式

{"registertime":1507118206666,"userid":"User_6","regionid":"Region_7","gender":"OTHER"}

{"registertime":1506192314325,"userid":"User_1","regionid":"Region_1","gender":"MALE"}

{"registertime":1489277749526,"userid":"User_6","regionid":"Region_4","gender":"FEMALE"}

{"registertime":1497188917765,"userid":"User_9","regionid":"Region_3","gender":"OTHER"}

{"registertime":1493121964253,"userid":"User_4","regionid":"Region_3","gender":"MALE"}

{"registertime":1515609444511,"userid":"User_5","regionid":"Region_9","gender":"FEMALE"}