TDH SlipStream
Slipstream简介
在4.3版本之前，TranswarpDataHub（TDH）上的流处理应用必须用Java或者scala开发，这将流处理应用的开发门槛设置得非常高。从TDH4.3开始，TranswarpSlipstream允许用户通过SQL的方式实现业务逻辑，大大降低了流应用开发的门槛。所以，星环科技推荐多数用户采用Slipstream开发流应用。Slipstream几乎可以应用于所有业务场景，包括ETL工具，规则报警工具等简单业务场景。对于更复杂的业务逻辑，用户可以选择使用PLSQL，属于Slipstream的高级功能。从4.8开始，Slipstream新增了基于事件驱动模式的流处理功能，在低延迟处理方面的性能表现更为出色。
Slipstream的优势
1.微批模式和事件驱动模式的一体化
在同一套系统里，用户可以根据业务需求，灵活切换微批模式的流处理和事件驱动模式的流处理。
2.极高的易用性
以往的流处理平台有较高的入门门槛，比如SparkStreaming，Storm，必须对框架以及流处理本身，甚至是底层技术比较熟悉的情况下，才能写出高效的流处理程序。这大大地限制了流处理的推广和应用。而使用Slipstream，用户只需要有编写普通SQL的经验，就可以写出高效、安全、稳定的流处理应用。
3.性能提升
在一些条件下，采用Slipstream的方式甚至比编程方式获得更高的性能提升。这是因为Slipstream做了一些特殊优化，在编程模式下无法轻易实现。比如，多条针对同一个输入流的SQL只需读取一份数据；增加迭代框架，使得原本无法利用SparkAPI进行优化的迭代计算效率大大提升。
4.产品化程度高
通过编程的方式来实现流处理的另一个问题是产品化程度非常低。由于编程有较高的自由度，出现问题的可能性很大；而又由于编程的方式将流处理平台和用户程序绑定在一起，用户没办法很好地区分是自己代码的问题还是平台的问题，导致无法及时地分析出错原因。SQL作为一个通用的接口将大大地提高产品化程度。
5.迁移成本低
用户原有的业务逻辑很多是通过SQL实现的，如果通过编程的方式迁移到流上，迁移成本非常高，还不能保证迁移后的逻辑是否正确。而一旦采用Slipstream的方式，用户只需要修改少量SQL，迁移成本几乎接近零。
Slipstream的技术指标
1.支持率
99%的ANSI SQL 2003的支持率；
95%的PLSQL Oracle以及PLSQL DB2的支持率。
2.强大的优化器提升性能
3.支持按数据字段时间切分滑动窗口和跳动窗口。
4.支持多种输出方式
包括Hyperbase，Hive以及Holodesk等。
5.支持企业数据总线
6.支持运行时隔离
7.Slipstream与ANSI SQL 2003无缝兼容
Slipstream 基础
Stream
Input Stream
直接用于接收数据源传来的Stream；
Input Stream定义了如何从数据源读取数据。
Derived Stream
对已有Stream进行变形得到的新的Stream。
Window Stream
Window Stream是Derive Stream的一种, 是对一个stream中在一定时间窗口(window)内的数据进行转化。
两个重要的参数
Length：窗口的持续时间；
Slide：执行窗口操作的间隔。
StreamJob
要让Slipstream执行计划，需要有相应的 Action 操作（比如将结果插入结果表，或者执行一个临时查询）来触发StreamJob。
StreamJob从逻辑上讲是运行时概念，然而为了方便错误恢复或者用户使用，Slipstream也支持将其序列化。
Application
定义：一组业务逻辑相关的StreamJob的集合。
功能：权限控制、全局配置、资源共享、资源隔离。
Slipstream与普通SQL最大的两个区别
1. DML SQL背景运行
对于普通SQL，当敲完SQL回车后用户需要等待SQL执行结束后得到结果或者得到出错信息；
执行Slipstream的DML语句时用户会立即得到返回结果。
2. 结果输出
对于普通SQL，执行"select …"查询，查询结果将显示在用户命令行或者通过JDBC读取；
在Slipstream中，用户必须显式地指定将结果输出到哪个地方。
Slipstream使用步骤
SlipStream登录
beeline -u jdbc:hive2://tdh-1:10010
beeline -u jdbc:hive2://tdh-1:10010,tdh-2:10010,tdh-3:10010 --color=true
scv格式
beeline -u jdbc:hive2://tdh-4:10010 --showHeader=false --outputformat=csv
建kafka producer并发布消息
执行下面命令，运行kafka/bin目录下得kafka-console-producer.sh脚本：
./kafka-console-producer.sh --broker-list tdh-1:9092 --topic demo
登录集群中的任意一个节点，连接到Slipstream
beeline -u "jdbc:hive2://tdh-1:10010"
建一个Stream
create stream demo_stream(name STRING,age INT,addr STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' TBLPROPERTIES("topic"="demo","kafka.zookeeper"="tdh-1:2181","kafka.broker.list"="tdh-1:9092");
查看Stream
show streams;
创建并触发一个streamjobs
建一张新表demo_table，它需要和demo_stream有相同的schema
create table demo_table(name STRING,age INT,addr STRING);
向demo_table插入demo_stream中的数据，这个操作会触发streamjob的执行
insert into demo_table select * from demo_stream;
列出正在执行的streamjob
list streamjobs;
切换到正在运行向demo发布数据的kafka producer的页面，在命令行输入一些数据
./kafka-console-producer.sh --broker-list tdh-1:9092 --topic demo
切换回Slipstream命令行的窗口，现在查看demo_table中的数据
select * from demo_table;
现在可以在demo_table上进行一些查询
select * from demo_table order by age;
停止streamjob
stop streamjob <streamjobID>;
附：Kafka操作
Slipstream支持以Kafka为数据源，从4.8开始，与Slipstream对接的Kafka版本为0.10.2。
查询topic，进入kafka目录
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
启用producer
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic topicName
消费topic内容
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic topicName --from-beginning