pyflink 连不上hbase flink connect

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漫步云端的猪 2023-11-27 11:36:17

文章标签 pyflink 连不上hbase flink kafka json 字段 文章分类 Hbase 数据库

前言

在某些场景中，例如读取 compacted topic 或者输出（更新）聚合结果的时候，需要将 Kafka 消息记录的 key 当成主键处理，用来确定一条数据是应该作为插入、删除还是更新记录来处理。
为了实现该功能，社区为 Kafka 专门新增了一个 upsert connector（upsert-kafka），该 connector 扩展自现有的 Kafka connector，工作在 upsert 模式（FLIP-149）下。
新的 upsert-kafka connector 既可以作为 source 使用，也可以作为 sink 使用，并且提供了与现有的 kafka connector 相同的基本功能和持久性保证，因为两者之间复用了大部分代码。

要使用 upsert-kafka connector，必须在创建表时定义主键，并为键（key.format）和值（value.format）指定序列化反序列化格式。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、Upsert Kafka Connector是什么？

Upsert Kafka Connector允许用户以upsert的方式从Kafka主题读取数据或将数据写入Kafka主题。

当作为数据源时，upsert-kafka Connector会生产一个changelog流，其中每条数据记录都表示一个更新或删除事件。更准确地说，如果不存在对应的key，则视为INSERT操作。
如果已经存在了相对应的key，则该key对应的value值为最后一次更新的值。

用表来类比，changelog 流中的数据记录被解释为 UPSERT，也称为 INSERT/UPDATE，因为任何具有相同 key 的现有行都被覆盖。另外，value 为空的消息将会被视作为 DELETE 消息。

当作为数据接收器时，upsert-kafka Connector会消费一个changelog流。它将INSERT / UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息值写入(即INSERT和UPDATE操作，都会进行正常写入，
如果是更新，则同一个key会存储多条数据，但在读取该表数据时，只保留最后一次更新的值)，并将 DELETE 数据以 value 为空的 Kafka 消息写入（key被打上墓碑标记，表示对应 key 的消息被删除）。
Flink 将根据主键列的值对数据进行分区，从而保证主键上的消息有序，因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。

upsert-kafka connector相关参数
connector
必选。指定要使用的连接器，Upsert Kafka 连接器使用：'upsert-kafka'。
topic
必选。用于读取和写入的 Kafka topic 名称。
properties.bootstrap.servers
必选。以逗号分隔的 Kafka brokers 列表。
key.format
必选。用于对 Kafka 消息中 key 部分序列化和反序列化的格式。key 字段由 PRIMARY KEY 语法指定。支持的格式包括 'csv'、'json'、'avro'。
value.format
必选。用于对 Kafka 消息中 value 部分序列化和反序列化的格式。支持的格式包括 'csv'、'json'、'avro'。
properties.*
可选。该选项可以传递任意的 Kafka 参数。选项的后缀名必须匹配定义在 Kafka 参数文档中的参数名。Flink 会自动移除选项名中的 "properties." 前缀，并将转换后的键名以及值传入 KafkaClient。例如，你可以通过 'properties.allow.auto.create.topics' = 'false' 来禁止自动创建 topic。但是，某些选项，例如'key.deserializer' 和 'value.deserializer' 是不允许通过该方式传递参数，因为 Flink 会重写这些参数的值。
value.fields-include
可选，默认为ALL。控制key字段是否出现在 value 中。当取ALL时，表示消息的 value 部分将包含 schema 中所有的字段，包括定义为主键的字段。当取EXCEPT_KEY时，表示记录的 value 部分包含 schema 的所有字段，定义为主键的字段除外。
key.fields-prefix
可选。为了避免与value字段命名冲突，为key字段添加一个自定义前缀。默认前缀为空。一旦指定了key字段的前缀，必须在DDL中指明前缀的名称，但是在构建key的序列化数据类型时，将移除该前缀。见下面的示例。在需要注意的是：使用该配置属性，value.fields-include的值必须为EXCEPT_KEY。

二、使用步骤

1.引入库

<!-- Flink kafka connector: kafka版本大于1.0.0可以直接使用通用的连接器 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
            <version>1.12.0</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

2.SQL计算

示例：实时地统计网页PV和UV的总量

-- 创建kafka数据源表（json格式）
-- 'format.type' = 'json',                   -- required: specify the format type
-- 'format.fail-on-missing-field' = 'true',  -- optional: flag whether to fail if a field is missing or not,'false' by default
-- 'format.ignore-parse-errors' = 'true',    -- optional: skip fields and rows with parse errors instead of failing;

CREATE TABLE source_ods_fact_user_ippv (
    user_id      STRING,
    client_ip    STRING,     
    client_info  STRING,     
    pagecode     STRING,     
    access_time  TIMESTAMP,  
    dt           STRING,     
    WATERMARK FOR access_time AS access_time - INTERVAL '5' SECOND  -- 定义watermark
) WITH (
   'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'user_ippv',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    'properties.group.id' = 'group1',
    'properties.bootstrap.servers' = 'xxx:9092', 
    'format' = 'json', 
    'json.fail-on-missing-field' = 'false',
    'json.ignore-parse-errors' = 'true'
);

-- 创建kafka upsert结果表且指定组合主键为：do_date,do_min
CREATE TABLE result_total_pvuv_min (
    do_date     STRING,     -- 统计日期
    do_min      STRING,      -- 统计分钟
    pv          BIGINT,     -- 点击量
    uv          BIGINT,     -- 一天内同个访客多次访问仅计算一个UV
    currenttime TIMESTAMP,  -- 当前时间
    PRIMARY KEY (do_date, do_min) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'upsert-kafka',
  'topic' = 'result_total_pvuv_min',
  'properties.bootstrap.servers' = 'xxx:9092',
  'key.json.ignore-parse-errors' = 'true',
  'value.json.fail-on-missing-field' = 'false',
  'key.format' = 'json',
  'value.format' = 'json',
  'value.fields-include' = 'ALL'
);
-- 创建视图
CREATE VIEW view_total_pvuv_min AS
SELECT
     dt AS do_date,                    -- 时间分区
     count (client_ip) AS pv,          -- 客户端的IP
     count (DISTINCT client_ip) AS uv, -- 客户端去重
     max(access_time) AS access_time   -- 请求的时间
FROM
    source_ods_fact_user_ippv
GROUP BY dt;


-- 将每分钟的pv/uv统计结果写入kafka upsert表
INSERT INTO result_total_pvuv_min
SELECT
  do_date,   
  cast(DATE_FORMAT (access_time,'HH:mm') AS STRING) AS do_min,-- 分钟级别的时间
  pv,
  uv,
  CURRENT_TIMESTAMP AS currenttime
from
  view_total_pvuv_min;

该处使用示例数据和验证结果如下：

kafak 数据源：
{"user_id":"1","client_ip":"192.168.12.1","client_info":"phone","pagecode":"1001","access_time":"2021-01-23 11:32:24","dt":"2021-01-08"}
{"user_id":"1","client_ip":"192.168.12.1","client_info":"phone","pagecode":"1201","access_time":"2021-01-23 11:32:55","dt":"2021-01-08"}
{"user_id":"2","client_ip":"192.165.12.1","client_info":"pc","pagecode":"1031",   "access_time":"2021-01-23 11:32:59","dt":"2021-01-08"}
{"user_id":"1","client_ip":"192.168.12.1","client_info":"phone","pagecode":"1101","access_time":"2021-01-23 11:33:24","dt":"2021-01-08"}
{"user_id":"3","client_ip":"192.168.10.3","client_info":"pc","pagecode":"1001",   "access_time":"2021-01-23 11:33:30","dt":"2021-01-08"}
{"user_id":"1","client_ip":"192.168.12.1","client_info":"phone","pagecode":"1001","access_time":"2021-01-23 11:34:24","dt":"2021-01-08"}


实时统计的结果表(TOPIC:result_total_pvuv_min)：
{"do_date":"2021-01-08","do_min":"11:32","pv":1,"uv":1,"currenttime":"2021-01-23 08:22:06.431"}
{"do_date":"2021-01-08","do_min":"11:32","pv":2,"uv":1,"currenttime":"2021-01-23 08:22:06.526"}
{"do_date":"2021-01-08","do_min":"11:32","pv":3,"uv":2,"currenttime":"2021-01-23 08:22:06.527"}
{"do_date":"2021-01-08","do_min":"11:33","pv":4,"uv":2,"currenttime":"2021-01-23 08:22:06.527"}
{"do_date":"2021-01-08","do_min":"11:33","pv":5,"uv":3,"currenttime":"2021-01-23 08:22:06.528"}
{"do_date":"2021-01-08","do_min":"11:34","pv":6,"uv":3,"currenttime":"2021-01-23 08:22:06.529"}


----------------分割线--------------------

重测试输入如下示例数据：
{"user_id":"10","client_ip":"192.168.12.1","client_info":"phone","pagecode":"1001","access_time":"2021-01-22 10:10:24","dt":"2021-01-22"}
{"user_id":"11","client_ip":"192.168.12.2","client_info":"phone","pagecode":"1002","access_time":"2021-01-22 11:10:24","dt":"2021-01-22"}
{"user_id":"10","client_ip":"192.168.12.1","client_info":"phone","pagecode":"1001","access_time":"2021-01-22 10:11:24","dt":"2021-01-22"}
{"user_id":"11","client_ip":"192.168.12.3","client_info":"phone","pagecode":"1002","access_time":"2021-01-22 11:12:14","dt":"2021-01-22"}


打印待更新结果：
+----+--------------------------------+--------------------------------+----------------------+----------------------+-----------------------+
| op |                        do_date |                         do_min |                   pv |                   uv |           currenttime |
+----+--------------------------------+--------------------------------+----------------------+----------------------+-----------------------+
| +I |                     2021-01-22 |                          10:10 |                    1 |                    1 | 2021-01-23T08:33:2... |
| -U |                     2021-01-22 |                          10:10 |                    1 |                    1 | 2021-01-23T08:33:2... |
| +U |                     2021-01-22 |                          11:10 |                    2 |                    2 | 2021-01-23T08:33:2... |
| -U |                     2021-01-22 |                          11:10 |                    2 |                    2 | 2021-01-23T08:33:2... |
| +U |                     2021-01-22 |                          11:10 |                    3 |                    2 | 2021-01-23T08:33:2... |
| -U |                     2021-01-22 |                          11:10 |                    3 |                    2 | 2021-01-23T08:33:3... |
| +U |                     2021-01-22 |                          11:12 |                    4 |                    3 | 2021-01-23T08:33:3... |

3. Kafka -> FLINK -> TIDB

Flink on TIDB 在当前已经有小红书、贝壳金服等在使用，作为一个支持upsert的实时数据同步方案具备一定的可行性。

ENV:

select version(); -- 5.7.25-TiDB-v4.0.8
drop table if exists result_user_behavior;
CREATE TABLE `result_user_behavior` (
  `user_id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `client_ip` varchar(30) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
  `client_info` varchar(30) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
  `page_code` varchar(30) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
  `access_time` TIMESTAMP COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
  `dt`varchar(30) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;

Example:

// 支持upsert的一种可行数据同步方案
tenv.executeSql("CREATE TABLE source_kafka_user_behavior (\n" +
          "    user_id      INT,\n" +
          "    client_ip    STRING,     \n" +
          "    client_info  STRING,     \n" +
          "    page_code     STRING,     \n" +
          "    access_time  TIMESTAMP,  \n" +
          "    dt           STRING,     \n" +
          "    WATERMARK FOR access_time AS access_time - INTERVAL '5' SECOND \n" +
          ") WITH (\n" +
          "   'connector' = 'kafka',\n" +
          "    'topic' = 'user_ippv',\n" +
          "    'scan.startup.mode' = 'latest-offset',\n" +
          "    'properties.group.id' = 'test-group1',\n" +
          "    'properties.bootstrap.servers' = 'xx:9092', \n" +
          "    'format' = 'json', \n" +
          "    'json.fail-on-missing-field' = 'false',\n" +
          "    'json.ignore-parse-errors' = 'true'\n" +
          ")").print();

tenv.executeSql("CREATE TABLE sink_upsert_tidb (\n" +
      "    user_id      INT,\n" +
      "    client_ip    STRING,     \n" +
      "    client_info  STRING,     \n" +
      "    page_code     STRING,     \n" +
      "    access_time  TIMESTAMP,  \n" +
      "    dt           STRING,     \n" +
      "    PRIMARY KEY (user_id) NOT ENFORCED" +
      ") WITH (\n" +
      "  'connector' = 'jdbc',\n" +
      "  'url' = 'jdbc:mysql://xxx:4000/bi',\n" +
      "  'username' = 'bi_rw',\n" +
      "  'password' = 'xxx',\n" +
      "  'table-name' = 'result_user_behavior'\n" +
 	")");


tenv.executeSql("insert into sink_upsert_tidb" +
         " select " +
         "    user_id     ,\n" +
         "    client_ip   ,     \n" +
         "    client_info ,     \n" +
         "    page_code    ,     \n" +
         "    access_time ,  \n" +
         "    dt               \n" +
         "from source_kafka_user_behavior").print();

测试输入：

测试数据：
{"user_id":"11","client_ip":"192.168.12.3","client_info":"phone","page_code":"1002","access_time":"2021-01-25 11:12:14","dt":"2021-01-25"}
{"user_id":"11","client_ip":"192.168.12.3","client_info":"phone","page_code":"1003","access_time":"2021-01-25 11:12:14","dt":"2021-01-25"}
{"user_id":"11"} -- 值全部置空
{"user_id":"11","client_ip":"192.168.12.4","client_info":"phone","page_code":"10","access_time":"2021-01-25 11:35:14","dt":"2021-01-25"}
{"user_id":"12","client_ip":"192.168.12.5","client_info":"phone","page_code":"10","access_time":"2021-01-25 11:35:14","dt":"2021-01-25"}

Tidb查询结果示例：

pyflink 连不上hbase flink connect_flink

总结

这里演示了使用kaka作为source和sink的使用示例，其中我们把从kafka source中消费的数据进行视图查询的时候则显示以上更新结果，每一条以统计日期和统计分钟作为联合主键的数据插入
都会被解析为+I（插入）-U（更新前） +U (更新后)，这样在最新的result_total_pvuv_min 的kafka upsert 结果表中就是最新的数据。
当前kafka-upsert connector 适用于Flink-1.12的版本，作为一个数据聚合的中转对于很多业务场景有一定的普适性，比如kafka upsert结果表还可以作为维表join, 或者通过flink sink 到HDFS, iceberg table等进行离线分析。

如果想真正实时，Flink+Tidb就是一个很好的解决方案。虽然Tidb存储和计算不分离，但是能使用加机器解决的问题，性能都不是事，况且Tidb完全兼容MySQL语法，非常适合MySQL平迁，而且支持事务，和使用MySQL没有什么特别大的区别，
官方已出TiSpark查询引擎，虽还未实测性能，但想必会比MySQL 引擎查询的效率要高。我司也开始着手Tidb的使用，目前的实时的任务是基于微批的形式处理，还不能算是完全的实时，后面随着对其的了解原来越完善，完全实时化则指日可待。

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