1.Flink CDC:基于 Apache Flink 的架架构流式数据集成框架
2.Flink mysql-cdc connector 源码解析
3.Flink Collector Output 接口源码解析
4.Flink源码编译
5.Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析
6.FLINK 部署(阿里云)、监控 和 源码案例
Flink CDC:基于 Apache Flink 的构源流式数据集成框架
摘要:本文整理自阿里云 Flink SQL 团队研发工程师于喜千(yux)在 SECon 全球软件工程技术大会中数据集成专场沙龙的分享。内容主要为以下四部分: 1. Flink CDC 开源社区介绍; 2. Flink CDC 的原理演进历史; 3. Flink CDC 3.x 核心特性解读; 4. 基于Flink CDC 的实时数据集成实践。
1. **Flink CDC 开源社区介绍
**- **1.1 Flink CDC 的架架构演进历史
**- Flink CDC 从 GitHub 开源社区开始,于 年 7 月在 Ververica 公司的构源 GitHub 仓库下以 Apache 2.0 协议开放源代码。初期主要支持从 MySQL 和 PG SQL 数据库捕获变化数据。原理在线订票电影源码网站2.0 版本增强了运行效率、架架构稳定性和故障恢复机制,构源并扩展了源数据库支持范围至 Oracle、原理MongoDB 实时数据抽取。架架构
- 年 月发布的构源 CDC 3.0 版本引入了 YAML pipeline 作业,使其成为独立的原理端到端数据集成框架,通过简化语法提供更便捷的架架构数据集成作业描述。
- **1.2 Flink CDC 社区现状
**- CDC 作为 Flink 的构源一个子项目,于 年初正式加入 Apache 软件基金会,原理遵循 ASF 标准进行迭代开发。截至最新版本 3.1.1,累计超过 名贡献者提交了 余次代码提交,GitHub 收获超过 颗 star。
- 社区生态多元,GitHub Top 代码贡献者来自 家公司,覆盖 MongoDB、Oracle、Db2、OceanBase 等连接器及 Pipeline Transform 等核心功能。社区通过多种渠道保持与用户沟通,如钉钉群、邮件列表和 Slack 频道。
2. **Flink CDC 的演进历史
**- **2.1 CDC 技术简介
**- CDC 技术专注于实时监控数据变更,并将变化记录实时写入数据流,用于数据同步、分发和加载到数据仓库或数据湖。技术包括 Query-based CDC 和 Log-based CDC,后者通过监听数据库日志来实现低延迟变化捕获,减轻数据库压力,确保数据处理一致性。
- **2.2 早期 CDC 技术局限
**- 早期实现存在实用性问题,如依赖数据库查询、并发处理和状态管理的复杂性,以及对数据库性能的高要求。
- **2.3 Flink CDC 接入增量快照框架
**- Flink CDC 2.0 引入增量快照算法,支持任意多并发快照读取,小恐龙源码下载无需数据库加锁,实现故障恢复。通过 Netflix DBlog 论文中的无锁快照算法,实现了高效并发处理。
- **2.4 Flink CDC 增强
**- 引入 SplitEnumerator 和 Reader 架构,实现数据源的逻辑划分和并发读取,增强了处理效率和吞吐量。支持 Schema Evolution,允许在不重启作业的情况下处理表结构变更,提高了作业的稳定性和维护性。
3. **Flink CDC 3.0 核心特性解读
**- **3.1 Flink CDC 2.x 版本回顾
**- CDC 2.x 版本提供 SQL 和 Java API,但缺乏直观的 YAML API 和高级进阶能力支持。
- **3.2 Flink CDC 3.0 设计目标
**- 3.0 版本引入 YAML API,提供端到端数据集成流程描述。支持 Schema Evolution、Transform 和路由功能,增强数据处理灵活性。
- **3.3 Flink CDC 3.0 核心架构
**- 采用无状态设计,简化部署和运维。分离连接层,保留对 Flink 生态系统的兼容性,支持多样化的部署架构和集群环境。
- **3.4 Flink CDC 3.0 API 设计
**- YAML API 提供直观的数据集成任务配置,支持转换、过滤、路由等高级功能,简化了开发和配置流程。
- **3.5 Flink CDC 3.0 Schema Evolution 功能
**- 提供了在不重启作业的情况下处理表结构变更的机制,确保数据处理的一致性和稳定性。
4. **基于 Flink CDC 的实时数据集成实践
**- **4.1 实例:MySQL 到 Kafka 实时传输
**- Flink CDC 3.0 内建 Kafka 输出连接器,简化了 MySQL 数据至 Kafka 的实时传输过程,无需额外基础设施配置。
- **4.2 实时数据集成实践
**- Flink CDC 3.0 支持模式进化、列操作和丰富的内置函数,提供了高度可定制的预处理能力,提升数据处理的灵活性与效率。
总结:Flink CDC 是一个高效、易用的实时数据集成框架,通过不断演进优化,满足了数据同步、分发和加载到数据仓库或数据湖的偷鲁盒子源码需求。社区活跃,支持多渠道沟通,鼓励代码贡献和用户参与,是实时数据处理领域的有力工具。
Flink mysql-cdc connector 源码解析
Flink 1. 引入了 CDC功能,用于实时同步数据库变更。Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器,支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据,如Debezium引擎通过日志抽取实现。以下是Flink CDC源码解析的关键部分:
首先,MySQLTableSourceFactory是实现的核心,它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象,获取数据库和表的信息。MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法负责创建用于读取数据的运行实例,包括DeserializationSchema转换源记录为Flink的RowData类型,并处理update操作时的前后数据。
DebeziumSourceFunction是底层实现,继承了RichSourceFunction和checkpoint接口,确保了Exactly Once语义。open方法初始化单线程线程池以进行单线程读取,run方法中配置DebeziumEngine并监控任务状态。值得注意的是,目前只关注insert, update, delete操作,表结构变更暂不被捕捉。
为了深入了解Flink SQL如何处理列转行、与HiveCatalog的结合、JSON数据解析、DDL属性动态修改以及WindowAssigner源码,可以查阅文章。你的支持是我写作的动力,如果文章对你有帮助,请给予点赞和关注。
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Flink Collector Output 接口源码解析
Flink Collector Output 接口源码解析
Flink中的Collector接口和其扩展Output接口在数据传递中起关键作用。Output接口增加了Watermark功能,是数据传输的基石。本文将深入解析collect方法及相关重要实现类,帮助理解数据传递的逻辑和场景划分。Collector和Output接口
Collector接口有2个核心方法,Output接口则增加了4个功能,WatermarkGaugeExposingOutput接口则专注于显示Watermark值。图片搭建源码网站主要关注collect方法,它是数据发送的核心操作,Flink中有多个Output实现类,针对不同场景如数据传递、Metrics统计、广播和时间戳处理。Output实现类分类
Output类可以归类为:同一operatorChain内的数据传递(如ChainingOutput和CopyingChainingOutput)、跨operatorChain间(RecordWriterOutput)、统计Metrics(CountingOutput)、广播(BroadcastingOutputCollector)和时间戳处理(TimestampedCollector)。示例应用与调用链路
通过一个示例,我们了解了Kafka Source与Map算子之间的数据传递使用ChainingOutput,而Map到Process之间的传递则用RecordWriterOutput。在不同Output的选择中,objectReuse配置起着决定性作用,影响性能和安全性。 总结来说,ChainingOutput用于operatorChain内部,RecordWriterOutput处理跨chain,CountingOutput负责Metrics,BroadcastingOutputCollector用于广播,TimestampedCollector则用于设置时间戳。开启objectReuse会影响选择的Output类型。阅读推荐
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Flink源码编译
1. 下载Flink稳定版1..2,可以从官方下载链接获取,将源码同步至远程机器,使用Jetbrains Gateway打开。
2. 以Jetbrains Gateway打开源码,源码目录存放于远程机器,它会自动解析为Maven项目。
3. 注意事项:在flink-runtime-web/pom.xml文件中,需将部分内容替换,具体如下:
确保先安装npm,通过命令`yum install npm`。否则编译过程中可能会出现错误。
为了编译时内存充足,需要调整Maven设置,增加JDK可用内存。在命令行中,可以在/etc/profile中配置,或在Maven配置中指定更大的js数组的源码内存。
编译命令如下,对于Jetbrains Gateway,需在Run Configurations中新增配置,调整执行参数以执行mvn install或mvn clean。
编译完成后,每个模块目标文件夹会生成相应的文件。
4. 接下来进行运行。首先启动JobManager,查看flink-runtime下的StandaloneSessionClusterEntrypoint类,配置文件目录需指定,如`--configDir configpath`,并配置日志参数。
主类缺失时,需在IDEA的项目结构模块中给flink-runtime添加依赖,从flink-dist/target目录下添加jar包。
修改配置文件,将允许访问的IP设置为0.0.0.0,以便外部访问。然后映射web端口,启动JobManager后可通过外部IP访问。
运行TaskManager的参数与JobManager类似,启动后自动注册到JobManager,外部访问验证成功。
源码编译与启动完成后,其他机器无需重复编译,只需在相应环境中执行预编译的可执行文件,即可实现分布式环境的Flink使用。
Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析
大数据开发中,数据分析与报表制作是日常工作中最常遇到的任务。通常,我们通过读取Hive数据来进行计算,并将结果保存到数据库中,然后通过前端读取数据库来进行报表展示。然而,使用FlinkSQL可以简化这一过程,通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。
在Flink中,读取Hive数据并将数据写入数据库是常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的过程,包括刷写数据库的机制和原理。
以下是本文将讲解的几个部分,以解答在使用过程中可能产生的疑问:
1. 表的定义
2. 定义的表如何找到具体的实现类(如何自定义第三方sink)
3. 写入数据的机制原理
(本篇基于1..0源码整理而成)
1. 表的定义
Flink官网提供了SQL中定义表的示例,以下以oracle为例:
定义好这样的表后,就可以使用insert into student执行插入操作了。接下来,我们将探讨其中的技术细节。
2. 如何找到实现类
实际上,这一过程涉及到之前分享过的SPI(服务提供者接口),即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时,会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation,例如insert into xxx中的xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息,从而得到Table对象。如果这个Table对象是CatalogTable,则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。
寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类,加载到内存中。这个SPI的定义位于resources下面的META-INFO下,定义接口以及实现类。
加载到内存后,首先判断是否是TableFactory的实现类,然后检查必要的参数是否满足(如果不满足会抛出异常,很多人在第一次使用Flink SQL注册表时,都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常,其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的)。
找到对应的实现类后,调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。
3. 工厂模式+创建者模式,创建TableSink
JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂,它实现了stream的sinkfactory。在1..0版本中,它不能在batch模式下使用,但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式,其中createStreamTableSink负责创建真正的Table,基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。
创建出TableSink之后,就可以使用Flink API,基于DataStream创建一个Sink,并配置对应的并行度。
4. 消费数据写入数据库
在消费数据的过程中,底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。
控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''
控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'
这两个条件先到先触发,这两个参数都是可以通过with()属性配置的。
JDBCUpsertFunction很简单,主要的工作是包装对应的Format,执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接,invoke方法负责消费每条数据提交。
接下来,我们来看看关键的format.open()方法:
接下来就是消费数据,执行提交了
AppendWriter很简单,只是对PreparedStatement的封装而已
5. 总结
通过研究代码,我们应该了解了以下关键问题:
1. JDBC Sink执行的机制,比如依赖哪些包?(flink-jdbc.jar,这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现)
2. 如何找到对应的实现?基于SPI服务发现,扫描接口实现类,通过属性过滤,最终确定对应的实现类。
3. 底层如何提交记录?目前只支持append模式,底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交
4. 数据写入数据库的时机和机制?一方面定时任务定时刷新,另一方面数量超过限制也会触发刷新。
更多Flink内容参考:
FLINK 部署(阿里云)、监控 和 源码案例
FLINK部署、监控与源码实例详解
在实际部署FLINK至阿里云时,POM.xml配置是一个关键步骤。为了减小生产环境的包体积并提高效率,我们通常选择将某些依赖项设置为provided,确保在生产环境中这些jar包已预先存在。而在本地开发环境中,这些依赖需要被包含以支持测试。 核心代码示例中,数据流API的运用尤其引人注目。通过Flink,我们实现了从Kafka到Hologres的高效数据流转。具体步骤如下:Kafka配置:首先,确保Kafka作为数据源的配置正确无误,包括连接参数、主题等,这是整个流程的开端。
Flink处理:Flink的数据流API在此处发挥威力,它可以实时处理Kafka中的数据,执行各种复杂的数据处理操作。
目标存储:数据处理完成后,Flink将结果无缝地发送到Hologres,作为最终的数据存储和分析目的地。
flink自定义trigger-实现窗口随意输出
之前,我曾简要介绍过flink的窗口以及与Spark Streaming窗口的对比。
关于flink的窗口操作,尤其是基于事件时间的窗口操作,以下三个关键知识点是大家需要掌握的:
flink提供了多种内置的触发器,其中用于基于事件时间的窗口触发器被称为EventTimeTrigger。
若要实现基于事件时间的窗口随意输出,例如每个元素触发一次输出,我们可以通过修改这个触发器来实现。
可能你没有注意到之前提到的触发器的重要性,因为没有触发器的话,在允许事件滞后的情况下,输出时间会延迟较大。而我们需要尽早看到数据,这时就可以自定义窗口触发。
自定义触发器
可以通过修改基于处理时间的触发器来实现,以下是源码:
主要实现逻辑是在onElement函数中,增加了每个元素触发一次计算结果输出的逻辑。
主函数
代码测试已通过。
明天将在知识星球分享一篇干货和代码案例。
深度解析Flink flatMap算子的自定义方法(附代码例子)
本文深入解读了Flink中flatMap算子的自定义方法,并提供了代码实例。在使用Flink的算子时,通常需要自定义,自定义时可以采用Lambda表达式或继承并重写函数类。
对于map、flatMap、reduce等操作,开发者可以实现MapFunction、FlatMapFunction、ReduceFunction等接口类。这些函数类拥有泛型参数,定义了输入或输出数据类型。要自定义函数,需要继承这些类并重写内部函数,例如FlatMapFunction接口由Flink的Function接口继承,且具备Serializable接口,用于确保在任务管理器之间进行序列化和反序列化。
在使用FlatMapFunction时,接口定义了两个泛型参数:T和O,分别对应输入和输出数据类型。自定义函数主要关注重写flatMap方法,该方法接受输入值value和Collector类out作为参数,负责处理输入数据并输出相应的结果。
本文提供了一个继承FlatMapFunction并实现flatMap的示例,用于对长度超过特定限制的字符串进行切词处理。
当处理逻辑简单时,使用Lambda表达式可能是更优的选择。Flink的Scala源码中提供三种定义flatMap的实现方式,每种方式在Lambda表达式的输入、输出类型和使用场景上有所不同。Lambda表达式可以简化代码编写,但需要注意类型匹配,以避免Intellij IDEA的类型检查提示。
本文还介绍了另一种实现方法——使用Intellij IDEA的类型检查和匹配功能,帮助开发者在代码编写过程中快速识别并修正类型不匹配的问题。
在某些情况下,Flink提供了更高级的Rich函数类,增加了Rich前缀的函数类在普通的函数类基础上增加了额外的功能,如RuntimeContext的访问,用于在分布式环境下进行更复杂的操作,如累加器的使用。
综上所述,Flink的自定义方法提供了丰富的功能,包括Lambda表达式、普通函数类和Rich函数类等。开发者可以根据实际需求选择合适的方法进行自定义,以实现高效的数据处理任务。
十二、flink源码解析-创建和启动TaskManager二
深入探讨Flink源码中创建与启动TaskManager的过程,我们首先聚焦于内部启动onStart阶段。此阶段核心在于启动TaskExecutorServices服务,具体步骤包括与ResourceManager的连接、注册和资源分配。
当TaskExecutor启动时,首先生成新的注册并创建未完成的future,随后等待注册成功并执行注册操作。这一过程由步骤1至步骤5组成,确保注册与资源连接的无缝集成。一旦注册成功,资源管理器会发送SlotReport报告至TaskExecutor,然后分配slot。
TaskSlotTable开始分配slot,JobTable获取并提供slot至JobManager。这一流程确保资源的有效分配与任务的高效执行。与此同时,ResourceManager侧的TaskExecutor注册流程同样重要,包括连接与注册TaskExecutor。
一旦完成注册与资源分配,ResourceManager会发送SlotReport报告至JobMaster,提供slot以供调度任务。这一步骤标志着slot的分配与JobManager的准备工作就绪,为后续任务部署打下基础。
在ResourceManager侧,slot管理组件注册新的taskManager,根据规则更新slot状态、释放资源或继续执行注册。这一过程确保资源的高效管理与任务的顺利进行。
在JobMaster侧,slot的分配与管理通过slotPool进行,确保待调度任务能够得到所需资源。这一阶段标志着任务调度与执行的准备就绪。
流程的最后,回顾整个创建与启动TaskManager的过程,从资源连接与注册到slot分配与任务调度,各个环节紧密相连,确保Flink系统的高效运行与任务的顺利执行。