Hudi第三章：集成Flink

news2024/10/7 14:29:24

系列文章目录

Hudi第一章：编译安装
Hudi第二章：集成Spark
Hudi第二章：集成Spark(二)
Hudi第三章：集成Flink

文章目录

  • 系列文章目录
  • 前言
  • 一、环境准备
    • 1.上传并解压
    • 2.修改配置文件
    • 3.拷贝jar包
    • 4.启动sql-client
      • 1.启动hadoop
      • 2.启动session
      • 3.启动sql-client
  • 二、sql-client编码
    • 1.创建表
    • 2.插入数据
    • 3.查询数据
    • 4.更新数据
    • 5.流式插入
  • 三、IDEA编码
    • 1.编写pom.xml
    • 2.编写demo
  • 总结

前言

之前的两次博客学习了hudi和spark的集成，现在我们来学习hudi和flink的集成。

一、环境准备

1.上传并解压

在这里插入图片描述

2.修改配置文件

vim /opt/module/flink-1.13.6/conf/flink-conf.yaml
直接在最后追加即可。

classloader.check-leaked-classloader: false
taskmanager.numberOfTaskSlots: 4

state.backend: rocksdb
execution.checkpointing.interval: 30000
state.checkpoints.dir: hdfs://hadoop102:8020/ckps
state.backend.incremental: true

sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

source /etc/profile.d/my_env.sh

3.拷贝jar包

cp /opt/software/hudi-0.12.0/packaging/hudi-flink-bundle/target/hudi-flink1.13-bundle-0.12.0.jar  /opt/module/flink-1.13.6/lib/
cp /opt/module/hadoop/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar /opt/module/flink-1.13.6/lib/
cp /opt/module/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar /opt/module/flink-1.13.6/lib/

4.启动sql-client

1.启动hadoop

2.启动session

/opt/module/flink-1.13.6/bin/yarn-session.sh -d

3.启动sql-client

bin/sql-client.sh embedded -s yarn-session

启动成功后可以在web端看一下。
在这里插入图片描述
也可以跳转到flink的webui。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
现在我们就可以在终端写代码了。
在这里插入图片描述

二、sql-client编码

1.创建表

CREATE TABLE t1(
  uuid VARCHAR(20) PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
  name VARCHAR(10),
  age INT,
  ts TIMESTAMP(3),
  `partition` VARCHAR(20)
)
PARTITIONED BY (`partition`)
WITH (
  'connector' = 'hudi',
  'path' = 'hdfs://hadoop102:8020/tmp/hudi_flink/t1',
  'table.type' = 'MERGE_ON_READ'
);

在这里插入图片描述

2.插入数据

INSERT INTO t1 VALUES
  ('id1','Danny',23,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:01','par1'),
  ('id2','Stephen',33,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:02','par1'),
  ('id3','Julian',53,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:03','par2'),
  ('id4','Fabian',31,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:04','par2'),
  ('id5','Sophia',18,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:05','par3'),
  ('id6','Emma',20,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:06','par3'),
  ('id7','Bob',44,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:07','par4'),
  ('id8','Han',56,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:08','par4');

3.查询数据

我们先更改一下表格式，默认的看得可能不习惯。

set sql-client.execution.result-mode=tableau;
select * from t1;

在这里插入图片描述

4.更新数据

前面说过hudi的更新操作就是插入一条主键相同的新数据，由更新的ts来覆盖旧的。

insert into t1 values
  ('id1','Danny',27,TIMESTAMP '1970-01-02 00:00:01','par1');

在这里插入图片描述
可以看到数据已经完成了更新。

5.流式插入

flink最常用的还是流式数据的处理。

CREATE TABLE sourceT (
  uuid varchar(20),
  name varchar(10),
  age int,
  ts timestamp(3),
  `partition` varchar(20)
) WITH (
  'connector' = 'datagen',
  'rows-per-second' = '1'
);

create table t2(
  uuid varchar(20),
  name varchar(10),
  age int,
  ts timestamp(3),
  `partition` varchar(20)
)
with (
  'connector' = 'hudi',
  'path' = '/tmp/hudi_flink/t2',
  'table.type' = 'MERGE_ON_READ'
);

我们创建两张表，第一张的连接器是datagen可以用来流式的生产数据。第二张表是正常的hudi表。

insert into t2 select * from sourceT;

我们可以在webui看一下。
在这里插入图片描述
因为是流式处理，所以这个进程是不会停止的。

select * from t2 limit 10;

在这里插入图片描述
再查看一次
在这里插入图片描述
我们会发现是不断有数据产生。

三、IDEA编码

我们需要将编译好的一个包拉到本地。
在这里插入图片描述
然后将他倒入maven仓库

mvn install:install-file -DgroupId=org.apache.hudi -DartifactId=hudi-flink_2.12 -Dversion=0.12.0 -Dpackaging=jar -Dfile=./hudi-flink1.13-bundle-0.12.0.jar

1.编写pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.atguigu.hudi</groupId>
    <artifactId>flink-hudi-demo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <flink.version>1.13.6</flink.version>
        <hudi.version>0.12.0</hudi.version>
        <java.version>1.8</java.version>
        <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
        <slf4j.version>1.7.30</slf4j.version>
    </properties>

    <dependencies>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>   <!--不会打包到依赖中，只参与编译，不参与运行 -->
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-planner-blink_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

        <!--idea运行时也有webui-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-runtime-web_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>${slf4j.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            <version>${slf4j.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
            <version>2.14.0</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>


        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-statebackend-rocksdb_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>3.1.3</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <!--手动install到本地maven仓库-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hudi</groupId>
            <artifactId>hudi-flink_2.12</artifactId>
            <version>${hudi.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

    </dependencies>


    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>3.2.4</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <artifactSet>
                                <excludes>
                                    <exclude>com.google.code.findbugs:jsr305</exclude>
                                    <exclude>org.slf4j:*</exclude>
                                    <exclude>log4j:*</exclude>
                                    <exclude>org.apache.hadoop:*</exclude>
                                </excludes>
                            </artifactSet>
                            <filters>
                                <filter>
                                    <!-- Do not copy the signatures in the META-INF folder.
                                    Otherwise, this might cause SecurityExceptions when using the JAR. -->
                                    <artifact>*:*</artifact>
                                    <excludes>
                                        <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                                    </excludes>
                                </filter>
                            </filters>
                            <transformers combine.children="append">
                                <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer">
                                </transformer>
                            </transformers>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

2.编写demo

HudiDemo.java
一个简单的流式数据处理和刚刚一样。

package com.atguigu.hudi.flink;

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.contrib.streaming.state.EmbeddedRocksDBStateBackend;
import org.apache.flink.contrib.streaming.state.PredefinedOptions;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;


import java.util.concurrent.TimeUnit;


public class HudiDemo {
    public static void main(String[] args) {
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "atguigu");

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());
        // 设置状态后端RocksDB
        EmbeddedRocksDBStateBackend embeddedRocksDBStateBackend = new EmbeddedRocksDBStateBackend(true);
        embeddedRocksDBStateBackend.setDbStoragePath("/home/chaoge/Downloads/hudi");
        embeddedRocksDBStateBackend.setPredefinedOptions(PredefinedOptions.SPINNING_DISK_OPTIMIZED_HIGH_MEM);
        env.setStateBackend(embeddedRocksDBStateBackend);

        // checkpoint配置
        env.enableCheckpointing(TimeUnit.SECONDS.toMillis(30), CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig();
        checkpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs://hadoop102:8020/ckps");
        checkpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(TimeUnit.SECONDS.toMillis(20));
        checkpointConfig.setTolerableCheckpointFailureNumber(5);
        checkpointConfig.setCheckpointTimeout(TimeUnit.MINUTES.toMillis(1));
        checkpointConfig.enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);

        StreamTableEnvironment sTableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        sTableEnv.executeSql("CREATE TABLE sourceT (\n" +
                "  uuid varchar(20),\n" +
                "  name varchar(10),\n" +
                "  age int,\n" +
                "  ts timestamp(3),\n" +
                "  `partition` varchar(20)\n" +
                ") WITH (\n" +
                "  'connector' = 'datagen',\n" +
                "  'rows-per-second' = '1'\n" +
                ")");

        sTableEnv.executeSql("create table t2(\n" +
                "  uuid varchar(20),\n" +
                "  name varchar(10),\n" +
                "  age int,\n" +
                "  ts timestamp(3),\n" +
                "  `partition` varchar(20)\n" +
                ")\n" +
                "with (\n" +
                "  'connector' = 'hudi',\n" +
                "  'path' = 'hdfs://hadoop102:8020/tmp/hudi_idea/t2',\n" +
                "  'table.type' = 'MERGE_ON_READ'\n" +
                ")");

        sTableEnv.executeSql("insert into t2 select * from sourceT");

    }
}

当我们运行的时候，可以再本地webui查看。
127.0.0.1:8081/
在这里插入图片描述
也可以在hdfs路径看一下。
在这里插入图片描述

总结

flink第一次就先写到这里剩下的还要在写一次。

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1、思维导图 https://www.zhixi.com/view/9e899ee0 2、作业 #include <iostream>using namespace std;class Rect {int width;int height; public:void init(int w,int h);//初始化函数void set_w(int w);//更改宽度void set_h(int h);//更改高度void show();//输出矩形…
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DEDECMS织梦保存当前栏目更改时失败的解决方法

DEDECMS织梦保存当前栏目更改时失败的解决方法

织梦编辑栏目时提示“保存当前栏目更改时失败&#xff0c;请检查你的输入资料是否存在问题&#xff01;” 那是因为你的后台栏目编辑文件php里有做过二次开发&#xff0c;添加了栏目数据表里不存在的字段。 跟着下面的步骤&#xff0c;让程序告诉你缺少什么引起的保存失败吧。 …
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轻松玩转直播带货，铭顺科技揭秘数字人跳舞直播软件亮点

轻松玩转直播带货，铭顺科技揭秘数字人跳舞直播软件亮点

直播带货在商业领域越来越受追捧&#xff0c;而数字人直播作为一种创新推广方式&#xff0c;正逐渐引起关注。在这个竞争激烈的直播行业中&#xff0c;数字人私有化部署解决方案以其独特的优势和亮点&#xff0c;为用户提供了一个轻松玩转直播带货的利器。 数字人私有化部署解决…
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leetCode 167.两数之和 || - 输入有序数组 双指针解法

leetCode 167.两数之和 || - 输入有序数组 双指针解法

167. 两数之和 II - 输入有序数组 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 给你一个下标从 1 开始的整数数组 numbers &#xff0c;该数组已按 非递减顺序排列 &#xff0c;请你从数组中找出满足相加之和等于目标数 target 的两个数。如果设这两个数分别是 numbers[index1] …
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无人化微波产品智能测试系统

无人化微波产品智能测试系统

无人化微波产品智能测试系统是面向射频微波产品领域客户数字化转型需求&#xff0c;推出的一款新形态自动测试系统。该系统实现了微波产品测试由单工位串行测试向多工位并行测试转变&#xff0c;具有测试容量大、测试效能高、测试管理信息化等特点。该系统可数倍提升客户的测试…
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C# redis通过stream实现消息队列以及ack机制

C# redis通过stream实现消息队列以及ack机制

redis实现 查看redis版本 redis需要>5.0 Stream 是 Redis 5.0 引入的一种专门为消息队列设计的数据类型&#xff0c;Stream 是一个包含 0 个或者多个元素的有序队列&#xff0c;这些元素根据 ID 的大小进行有序排列。 它实现了大部分消息队列的功能&#xff1a; 消息 ID…
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Vue路由进阶--VueRouter声明式导航

Vue路由进阶--VueRouter声明式导航

Vue路由进阶–VueRouter声明式导航 文章目录 Vue路由进阶--VueRouter声明式导航1、声明式导航1.1、导航链接1.2、高亮类名1.3、跳转传参1.4、动态路由参数可选符 1、声明式导航 1.1、导航链接 需求&#xff1a;实现导航高亮效果 vue-router提供了一个全局组件router-link(取…
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