Java中Apache Pulsar 的消费配置

文章目录

• Pulsar IO (Connector连接器)

• 基础定义
• 安装Pulsar和内置连接器
• 连接Pulsar到Cassandra

• 安装cassandra集群
• 配置Cassandra接收器
• 创建Cassandra Sink
• 验证Cassandra Sink结果
• 删除Cassandra Sink

• 连接Pulsar到PostgreSQL

• 安装PostgreSQL集群
• 配置JDBC接收器
• 创建JDBC Sink
• 验证JDBC Sink结果

• Pulsar SQL

• 定义
• 简单使用

Pulsar IO (Connector连接器)

基础定义

Pulsar IO连接器能够轻松地创建、部署和管理与外部系统(如Apache Cassandra、Aerospike等)交互的连接器。IO连接器有两种类型:源连接器和接收器连接器。

可以通过Connector Admin CLI使用源和接收器子命令管理Pulsar连接器(例如，在连接器上创建、更新、启动、停止、重新启动、重新加载、删除和执行其他操作)。有关最新和完整的信息，请参阅Pulsar管理文档。

安装Pulsar和内置连接器

在将Pulsar连接到数据库之前，需要先安装Pulsar和所需的内置连接器。要启用Pulsar连接器，您需要在下载页面上下载连接器的tarball版本。

# 下载最新版本2.11.0的pulsar-io-cassandra和pulsar-io-jdbc-postgres，需要什么连接器可以从官方查看是否支持并下载，这里举例就下载两个
https://www.apache.org/dyn/mirrors/mirrors.cgi?action=download&filename=pulsar/pulsar-2.11.0/connectors/pulsar-io-cassandra-2.11.0.nar
https://www.apache.org/dyn/mirrors/mirrors.cgi?action=download&filename=pulsar/pulsar-2.11.0/connectors/pulsar-io-jdbc-postgres-2.11.0.nar
# 在pulsar根目录下创建目录
mkdir connectors
# 将压缩文件移动connectors目录
mv pulsar-io-jdbc-postgres-2.11.0.nar pulsar-io-jdbc-postgres-2.11.0.nar connectors
# 重启pulsar
# 查看可用连接器列表
curl -w '\n' -s http://localhost:8080/admin/v2/functions/connectors

连接Pulsar到Cassandra

安装cassandra集群

# 下载镜像并启动cassandra测试容器
docker run -d --rm --name=cassandra -p 9042:9042 cassandra
# 查看进程
docker ps
# 查看运行日志
docker logs cassandra
# 等待一小段时间后查看Cassandra集群状态
docker exec cassandra nodetool status
# 使用cqlsh连接到Cassandra集群

# 使用cqlsh连接到Cassandra集群
docker exec -ti cassandra cqlsh localhost
# 创建一个密钥空间pulsar_itxs_keyspace
CREATE KEYSPACE pulsar_itxs_keyspace WITH replication = {'class':'SimpleStrategy', 'replication_factor':1};
# 创建一个表pulsar_itxs_table
USE pulsar_itxs_keyspace;
CREATE TABLE pulsar_itxs_table (key text PRIMARY KEY, col text);

配置Cassandra接收器

现在已经有一个Cassandra集群在本地运行；要运行Cassandra接收器连接器，需要准备一个配置文件，其中包括Pulsar连接器运行时需要知道的信息，例如Pulsar连接器如何找到Cassandra集群，Pulsar连接器用于写入Pulsar消息的键空间和表是什么等等；可以使用Json或者Yaml这两种格式创建配置文件。

vim examples/cassandra-sink.json

{
    "roots": "192.168.3.100:9042",
    "keyspace": "pulsar_itxs_keyspace",
    "columnFamily": "pulsar_itxs_table",
    "keyname": "key",
    "columnName": "col"
}

vim examples/cassandra-sink.yml

configs:
    roots: "192.168.3.100:9042"
    keyspace: "pulsar_itxs_keyspace"
    columnFamily: "pulsar_itxs_table"
    keyname: "key"
    columnName: "col"

创建Cassandra Sink

可以使用Connector Admin CLI创建sink连接器和操作。运行下面命令来创建一个Cassandra接收器连接器，接收器类型为Cassandra，配置文件为上一步创建的examples/cassandra-sink.yml。

bin/pulsar-admin sinks create \
    --tenant my-test \
    --namespace my-namespace \
    --name cassandra-itxs-sink \
    --sink-type cassandra \
    --sink-config-file examples/cassandra-sink.yml \
    --inputs persistent://my-test/my-namespace/itxs_cassandra

命令执行后，Pulsar创建接收器连接器cassandra-itxs-sink。这个接收器连接器作为Pulsar函数运行，并将主题itxs_cassandra中产生的消息写入Cassandra表pulsar_itxs_table；

可以使用Connector Admin CLI对连接器进行监控和其他操作。

• 获取连接器的信息

bin/pulsar-admin sinks get \
  --tenant my-test \
  --namespace my-namespace \
  --name cassandra-itxs-sink

• 检查连接器的状态

bin/pulsar-admin sinks status \
  --tenant my-test \
  --namespace my-namespace \
  --name cassandra-itxs-sink

验证Cassandra Sink结果

生成一些消息到Cassandra接收器itxs_cassandra的输入主题

for i in {0..9}; do bin/pulsar-client produce -m "itxskey-$i" -n 1 persistent://my-test/my-namespace/itxs_cassandra; done

再次查看连接器的状态,可以有10条记录处理统计信息

查看Cassandra的pulsar_itxs_table

USE pulsar_itxs_keyspace;
select * from pulsar_itxs_table;

删除Cassandra Sink

bin/pulsar-admin sinks delete \
    --tenant my-test \
    --namespace my-namespace \
    --name cassandra-itxs-sink

连接Pulsar到PostgreSQL

安装PostgreSQL集群

这里使用PostgreSQL 12 docker镜像在docker中启动一个单节点PostgreSQL集群。

# 从Docker中拉取PostgreSQL 12映像
docker pull postgres:12
# 启动postgres容器
docker run -d -it --rm \
    --name pulsar-postgres \
    -p 5432:5432 \
    -e POSTGRES_PASSWORD=password \
    -e POSTGRES_USER=postgres \
    postgres:12
# 查看运行日志
docker logs -f pulsar-postgres
# 进入容器
docker exec -it pulsar-postgres /bin/bash
# 使用默认用户名和密码登录PostgreSQL
psql -U postgres postgres
# 使用以下命令创建pulsar_postgres_jdbc_sink表:
create table if not exists pulsar_postgres_jdbc_sink
(
id serial PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255) NOT NULL
);

配置JDBC接收器

现在有一个本地运行的PostgreSQ，接下来需要配置JDBC接收器连接器。

• 创建配置文件vim connectors/pulsar-postgres-jdbc-sink.yaml

configs:
  userName: "postgres"
  password: "password"
  jdbcUrl: "jdbc:postgresql://192.169.3.100:5432/postgres"
  tableName: "pulsar_postgres_jdbc_sink"

创建JDBC Sink

执行下面命令后，Pulsar将创建接收器连接器pulse -postgres-jdbc-sink。这个sink连接器作为Pulsar函数运行，并将Topic为pulsar-postgres-jdbc-sink-topic中产生的消息写入PostgreSQL表pulsar_postgres_jdbc_sink。

bin/pulsar-admin sinks create \
    --tenant my-test \
    --namespace my-namespace \
    --archive ./connectors/pulsar-io-jdbc-postgres-2.11.0.nar \
    --inputs persistent://my-test/my-namespace/pulsar-postgres-jdbc-sink-topic \
    --name pulsar-postgres-my-jdbc-sink \
    --sink-config-file ./connectors/pulsar-postgres-jdbc-sink.yaml \
    --parallelism 1

列出所有的sink

bin/pulsar-admin sinks list \
    --tenant my-test \
    --namespace my-namespace

验证JDBC Sink结果

通过JavaAPI生成一些消息到Cassandra接收器pulsar-postgres-jdbc-sink-topic这个主题,在Java项目添加maven依赖

<properties>
        <pulsar.version>2.11.0</pulsar.version>
    </properties>        
        

        <dependency>
            <groupId>org.apache.pulsar</groupId>
            <artifactId>pulsar-client</artifactId>
            <version>${pulsar.version}</version>
        </dependency>

这里演示实体类成员变量简单就直接使用public声明了

package sn.itxs.pulsar.io;

public class User{
    public int id;
    public String name;
}

新增ClientDemo.java

package sn.itxs.pulsar.io;

import org.apache.pulsar.client.api.Producer;
import org.apache.pulsar.client.api.PulsarClient;
import org.apache.pulsar.client.impl.schema.AvroSchema;

public class ClientDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        PulsarClient client = null;
        Producer<User> producer = null;
        try {
            client = PulsarClient.builder()
                    .serviceUrl("pulsar://192.168.5.52:6650")
                    .build();

            producer = client.newProducer(AvroSchema.of(User.class))
                    .topic("persistent://my-test/my-namespace/pulsar-postgres-jdbc-sink-topic")
                    .create();
            User user = new User();
            int index = 10;
            while (index++ < 20) {
                try {
                    user.id = index;
                    user.name = "this is a test " + index;
                    producer.newMessage().value(user).send();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            System.out.println("send finish");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        finally {
            if (producer!=null){
                producer.close();
            }
            if (client!=null){
                client.close();
            }
        }
    }
}

运行程序后查看PostgreSQL表pulsar_postgres_jdbc_sink，已经有刚才

上面由于在Java中创建了Schema，因此不需要手工创建，可以查看当前persistent://my-test/my-namespace/pulsar-postgres-jdbc-sink-topic主体已生成Schema信息如下：

如果要从pulsar-admin命令行创建schema可以这样操作

• 创建schema，创建一个avro-schema文件，将以下内容复制到该文件中，并将该文件放在pulsar/connectors文件夹中。vim connectors/avro-schema

{
  "type": "AVRO",
  "schema": "{\"type\":\"record\",\"name\":\"Test\",\"fields\":[{\"name\":\"id\",\"type\":[\"null\",\"int\"]},{\"name\":\"name\",\"type\":[\"null\",\"string\"]}]}",
  "properties": {}
}

• 上传schema到topic,将avro-schema模式上传到pulsar-postgres-jdbc-sink-topic主题

bin/pulsar-admin schemas upload persistent://my-test/my-namespace/pulsar-postgres-jdbc-sink-topic -f ./connectors/avro-schema

• 检查模式是否上传成功。

bin/pulsar-admin schemas get persistent://my-test/my-namespace/pulsar-postgres-jdbc-sink-topic1

如需stop停止、restart重启指定的sinks可以如下操作,当然也可以更新指定sinks，详细命令可以查阅官网

bin/pulsar-admin sinks stop \
    --tenant my-test \
    --namespace my-namespace \
    --name pulsar-postgres-my-jdbc-sink \

Pulsar SQL

定义

Apache Pulsar用于存储事件数据流，事件数据由预定义的字段构成。通过模式注册表的实现，可以在Pulsar中存储结构化数据，并使用Trino(以前是Presto SQL)查询数据。作为Pulsar SQL的核心，Pulsar Trino插件使Trino集群中的Trino worker能够查询来自Pulsar的数据.

由于Pulsar采用了基于两级段的架构，因此查询性能高效且可扩展性强。Pulsar中的主题在Apache BookKeeper中存储为段。每个主题段被复制到一些BookKeeper节点上，从而支持并发读和高读吞吐量。在Pulsar Trino连接器中，数据直接从BookKeeper中读取，因此Trino worker可以同时从水平可扩展数量的BookKeeper节点中读取

简单使用

在Pulsar中查询数据前，需要安装Pulsar和内置连接器。

# 这里演示就直接启动独立集群
PULSAR_STANDALONE_USE_ZOOKEEPER=1 ./bin/pulsar standalone
# 启动一个Pulsar SQL worker
./bin/pulsar sql-worker run
# 初始化Pulsar独立集群和SQL worker后，执行SQL CLI:
./bin/pulsar sql

show catalogs;
show schemas in pulsar;
show tables in pulsar."public/default";

通过前面的Java示例，我们改为Json格式写入Pulsar的user-topic

package sn.itxs.pulsar.io;

import org.apache.pulsar.client.api.Producer;
import org.apache.pulsar.client.api.PulsarClient;
import org.apache.pulsar.client.api.Schema;

public class ClientSqlDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        PulsarClient client = null;
        Producer<User> producer = null;
        try {
            client = PulsarClient.builder()
                    .serviceUrl("pulsar://192.168.5.52:6650")
                    .build();

            producer = client.newProducer(Schema.JSON(User.class))
                    .topic("user-topic")
                    .create();
            User user = new User();
            int index = 10;
            while (index++ < 20) {
                try {
                    user.id = index;
                    user.name = "this is a test " + index;
                    producer.newMessage().value(user).send();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            System.out.println("send finish");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        finally {
            if (producer!=null){
                producer.close();
            }
            if (client!=null){
                client.close();
            }
        }
    }
}

运行程序后再来查询就有刚才发送的消息数据，_开头的字段为Pulsar 自带的。

select * from pulsar."public/default"."user-topic";