QStreaming背景
首先在进入主题之前我们先来回顾下经典的大数据ETL架构有哪些？
1. Lambda架构
2. Kappa架构
3. 混合架构
它们之间的区别如下：
七牛的大数据平台在搭建过程中也经历了上面几个架构的变迁，也就是从最早的Lambda架构，到尝试使用Kappa架构，再到后面的新型混合ETL架构，为了满足业务需求，开发人员在这几个架构中进行折中选择，但是我们发现上面几个架构对于大数据的开发人员要求较高，主要体现在下面几个方面：
1. 涉及到众多的框架，如流处理框架就有早期的Apache Storm，到后面的Apache Spark Streaming,再到Apache Flink，学习门槛较高
2. 不同计算框架对与数据源的定义不统一，造成输入输出较难管理
3. 数据开发人员新开发一个业务指标，不同开发人员写出的代码风格不统一，开发效率低，很难进行工程化，后期维护也必将困难
为了解决上面的几个问题，团队选择基于Apache Spark开发了QStreaming这套简单轻量级ETL开发框架
QStreaming特性
数据源支持
1. Apache Kafka
2. Apache Hbase
3. Hadoop HDFS/S3
4. Jdbc
5. MongoDB
6. Apache Hudi
主要特性
1. DDL定义输入源
这里面stream关键字代表定义了一个流表，并且是连接到kafka消息中间件
2. 流处理watermark的DSL支持
在DSL中添加watermark，主要有2种方式:
- 在DDL中指定，
- 在create view 语句中指定
3. 动态UDF
比如下面这个转换一个日期字符串为时间戳格式
4. 流处理的多输出
这个特性主要是通过spark structed streaming的forEachBatch实现的
5. 变量渲染
变量渲染经常在一些定时调度批处理中非常有用，如下根据小时读取一个HDFS上的parquet文件
6. 监控，如kafka lag监控
由于Apache spark消费kafka是使用的低阶API，默认我们没有办法知道消费的topic有没有延迟， 我们通过指定group-id属性，模拟kafka consumer的subscribe模式，这样就和普通的kafka consumer 高级API一样了
7. 数据质量
这个特性主要是用来对数据做单元测试的，比如校验我们ETL结果表的准确性
QStreaming完整的语法特性参考[这里](https://github.com/qiniu/QStreaming/blob/master/stream-core/src/main/antlr4/com/qiniu/stream/core/parser/Sql.g4)
QStreaming架构
架构图
核心组件
从上面的架构图中可以看出QStreaming主要有以下几个组件组成
1. Pipeline DSL
Pipeline DSL是一个定义时的Job任务描述文件，类似于SQL语法，对Spark SQL完全兼容，比如下面这个
2. Pipeline DSL Parser
Pipeline DSL Parser组件负责解析Pipeline DSL并且转换ANTLR AST为Pipeline Domain Models
Pipeline Domain models
3. Pipleine Translator
Pipeline Translator进一步将Pipeline domain model转换为spark transformations和actions
4. Data Quality Checker
Data Quality Check负责解析单元测试语句，使用Amazon Deequ库并且翻译为Deequ的VerificationSuite
5. Pipeline Runner
这个组件负责构建Pipeline启动上下文，协同PipelineParser和Pipeline Translator一起工作，根据配置启动流或者批处理Application
QStreaming使用场景
- 场景一
在这一个场景中，QStreaming主要通过消费kafka,然后进行预聚合，预聚合可以进行开窗口计算，比如1分钟的窗口，然后在把窗口聚合的结果写入下游数据存储中，这里面很重要的一个特性就是数据订正功能，所以可以选择的ETL架构如下：
1. lambda架构
2. kappa架构
3. 混合架构
- 场景二
在这个场景中，QStreaming扮演了一层很薄的角色，比如对数据进行加工，但是不对数据进行聚合，保留了明显，预聚合的功能交给了下游支持OLAP引擎，比如支持RollUp功能的Apache Druid,Apache Doris,Clickhouse等，另外Apache Doris还可以保留明细功能
- 场景三
在这个场景中，QStreaming主要是通过Apache Airflow进行调度的，ODS对接Apache Hive数据仓库，然后可以做DWS或者是DWD操作，再把结果写入Hive数据仓库中，提供离线即席查询，或者是聚合的结果写入RDS,NOSQL等数据库，上层对其结果封装为API，供用户使用
- 场景四
这个场景主要是消息驱动的，通过上游业务方发送消息到消息中间件，然后消费消息驱动QStreaming ETL任务
QStreaming总结
整体上QStreaming可以从下面3个图简单概况：
- 架构层面
可用于下面三种架构中，灵活切换
- 开发层面
- 运维层面
QStreaming RoadMap
QStreaming还非常年轻，后期还会有进一步的规划，规划的特性如下：
完善数据源支持（如Delta lake,Apache Hudi等)
添加数据血缘功能
机器学习Pipeline
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