大数据下一代变革之必研究数据湖技术Hudi原理实战双管齐下-后续

news2024/9/23 13:26:48

文章目录

  • 集成Flink
    • 编程示例
    • 打包运行
    • CDC入湖
      • 概述
      • MySQL 启用 binlog
      • 初始化MySQL 源数据表
      • 准备Jar包依赖
      • flink读取mysql binlog写入kafka
      • flink读取kafka数据并写入hudi数据湖
    • 调优
      • Memory
      • Parallelism
      • Compaction
  • 集成Hive
    • 集成步骤
    • Flink同步Hive
    • Hive Catalog

集成Flink

编程示例

本节通过一个简单Flink写入Hudi表的编程示例，后续可结合自身业务拓展，先创建一个Maven项目，这次就使用Java来编写Flink程序。

由于中央仓库没有scala2.12版本的资源，前面文章已经编译好相关jar，那这里就将hudi-flink1.15-bundle-0.12.1.jar手动安装到本地maven仓库

mvn install:install-file -DgroupId=org.apache.hudi -DartifactId=hudi-flink_2.12 -Dversion=0.12.1 -Dpackaging=jar -Dfile=./hudi-flink1.15-bundle-0.12.1.jar

Pom文件内容添加如下内容：

<?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>cn.itxs</groupId>
  <artifactId>hudi-flink-demo</artifactId>
  <version>1.0</version>

  <name>hudi-flink-demo</name>

  <properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <scala.version>2.12.10</scala.version>
    <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
    <hoodie.version>0.12.1</hoodie.version>
    <hadoop.version>3.3.4</hadoop.version>
    <flink.version>1.15.1</flink.version>
    <slf4j.version>2.0.5</slf4j.version>
  </properties>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-java</artifactId>
      <version>${flink.version}</version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>

    <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-streaming-java</artifactId>
      <version>${flink.version}</version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>

    <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-clients</artifactId>
      <version>${flink.version}</version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>

    <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-runtime-web</artifactId>
      <version>${flink.version}</version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>

    <dependency>
      <groupId>org.slf4j</groupId>
      <artifactId>slf4j-api</artifactId>
      <version>${slf4j.version}</version>
    </dependency>

    <dependency>
      <groupId>org.slf4j</groupId>
      <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
      <version>${slf4j.version}</version>
    </dependency>

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

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

    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-client</artifactId>
      <version>${hadoop.version}</version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hudi</groupId>
      <artifactId>hudi-flink_${scala.binary.version}</artifactId>
      <version>${hoodie.version}</version>
    </dependency>
  </dependencies>

  <build>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
        <version>3.10.1</version>
        <configuration>
          <source>1.8</source>
          <target>1.8</target>
          <encoding>${project.build.sourceEncoding}</encoding>
        </configuration>
      </plugin>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
        <version>3.4.1</version>
        <executions>
          <execution>
            <phase>package</phase>
            <goals>
              <goal>shade</goal>
            </goals>
            <configuration>
              <filters>
                <filter>
                  <artifact>*:*</artifact>
                  <excludes>
                    <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                    <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                    <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                  </excludes>
                </filter>
              </filters>
            </configuration>
          </execution>
        </executions>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>
</project>

创建一个HudiDemo的Java文件实现一个简单写入hudi表流程

package cn.itxs;

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 )
    {
        //StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 本地启动flink的web页面
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());

        EmbeddedRocksDBStateBackend embeddedRocksDBStateBackend = new EmbeddedRocksDBStateBackend(true);
        embeddedRocksDBStateBackend.setDbStoragePath("file:///D:/rocksdb");
        embeddedRocksDBStateBackend.setPredefinedOptions(PredefinedOptions.SPINNING_DISK_OPTIMIZED_HIGH_MEM);
        env.setStateBackend(embeddedRocksDBStateBackend);

        env.enableCheckpointing(TimeUnit.SECONDS.toMillis(5), CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig();
        checkpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs://hadoop1:9000/checkpoints/flink");
        checkpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(TimeUnit.SECONDS.toMillis(2));
        checkpointConfig.setTolerableCheckpointFailureNumber(5);
        checkpointConfig.setCheckpointTimeout(TimeUnit.MINUTES.toMillis(1));
        checkpointConfig.setExternalizedCheckpointCleanup(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);

        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE source_a2 (\n" +
                " uuid varchar(20),\n" +
                " name varchar(10),\n" +
                " age int,\n" +
                " ts timestamp(3),\n" +
                " `partition` varchar(20),\n" +
                " PRIMARY KEY(uuid) NOT ENFORCED\n" +
                " ) WITH (\n" +
                " 'connector' = 'datagen',\n" +
                " 'rows-per-second' = '1'\n" +
                ")"
        );

        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE a2 (\n" +
                " uuid varchar(20),\n" +
                " name varchar(10),\n" +
                " age int,\n" +
                " ts timestamp(3),\n" +
                " `partition` varchar(20),\n" +
                "PRIMARY KEY(uuid) NOT ENFORCED\n" +
                " ) WITH (\n" +
                " 'connector' = 'hudi',\n" +
                " 'path' = 'hdfs://hadoop1:9000/tmp/hudi_flink/a2',\n" +
                " 'table.type' = 'MERGE_ON_READ'\n" +
                ")"
        );

        tableEnv.executeSql("insert into a2 select * from source_a2");

    }
}

通过使用createLocalEnvironmentWithWebUI开启动FlinkWebUI,也即是可以在本地上查看flink的web页面

image-20221130182807037

本地rocksdb状态后端也有对应的存储数据

image-20221130183047716

HDFS上也可以查看到刚刚创建的hudi表信息

image-20221130182926955

打包运行

对上面小修改一下代码，将最前面的环境中注释createLocalEnvironmentWithWebUI和setDbStoragePath，放开getExecutionEnvironment;将表名改为a3，执行mvn package编译打包，将打包的文件上传

flink run -t yarn-per-job -c cn.itxs.HudiDemo /home/commons/flink-1.15.1/otherjars/hudi-flink-demo-1.0.jar

运行日志如下

image-20221201150040363

查看Yarn的application_1669357770610_0019

image-20221201150231163

查看HDFS也可以查看到刚刚创建的hudi表信息

image-20221201150321749

CDC入湖

概述

CDC 即 Change Data Capture 变更数据捕获，可以通过 CDC 得知数据源表的更新内容（包含Insert Update 和 Delete），并将这些更新内容作为数据流发送到下游系统。捕获到的数据操作具有一个标识符，分别对应数据的增加，修改和删除。

  • +I：新增数据。
  • -U：一条数据的修改会产生两个U标识符数据。其中-U含义为修改前数据。
  • +U：修改之后的数据。
  • -D：删除的数据。

CDC数据保存了完整的数据库变更，可以通过以下任意一种方式将数据导入Hudi：

  • 对接CDC Format，消费Kafka数据的同时导入Hudi。支持debezium-json、canal-json和maxwell-json三种格式，该方式优点是可扩展性强，缺点是需要依赖Kafka和Debezium数据同步工具。
  • 通过Flink-CDC-Connector直接对接DB的Binlog，将数据导入Hudi。该方式优点是轻量化组件依赖少。

说明

  • 如果无法保证上游数据顺序，则需要指定write.precombine.field字段。
  • 在CDC场景下，需要开启changelog模式，即changelog.enabled设为true。

image-20221201173141437

下面则演示上面第一种方式方式的使用

MySQL 启用 binlog

下面以 MySQL 5.7 版本为例说明。修改my.cnf文件，增加：

server_id=1
log_bin=mysql-bin
binlog_format=ROW
expire_logs_days=30

初始化MySQL 源数据表

先创建演示数据库 test和一张 student 表

create database test;
use test;
CREATE TABLE `student` (
	`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	`name` varchar(10) NOT NULL,
	`age` int NOT NULL,
	`class` varchar(10) DEFAULT NULL,
	PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = InnoDB CHARSET = utf8;

准备Jar包依赖

将flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar和flink-sql-connector-kafka-1.15.1.jar上传到flink的lib目录下

flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar可以从github上下载 https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

flink-sql-connector-kafka-1.15.1.jar直接在maven仓库下

image-20221202093350817

flink读取mysql binlog写入kafka

  • 创建mysql表
CREATE TABLE student_binlog (
 id INT NOT NULL,
 name STRING,
 age INT,
 class STRING,
 PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED
) WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = 'mysqlserver',
 'port' = '3308',
 'username' = 'root',
 'password' = '123456',
 'database-name' = 'test',
 'table-name' = 'student'
);
  • 创建kafka表
create table student_binlog_sink_kafka(
 id INT NOT NULL,
 name STRING,
 age INT,
 class STRING,
 PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED
) with (
  'connector'='upsert-kafka',
  'topic'='data_test',
  'properties.bootstrap.servers' = 'kafka1:9092',
  'properties.group.id' = 'testGroup',
  'key.format'='json',
  'value.format'='json'
);

image-20221202112915486

  • 将mysql binlog日志写入kafka
insert into student_binlog_sink_kafka select * from student_binlog;

image-20221202093022660

查看Flink的Web UI，可以看到刚才提交的job

image-20221202091513257

开启tableau方式查询表

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

往mysql的student表插入和更新数据测试下

INSERT INTO student VALUES(1,'张三',16,'高一3班');
COMMIT;
INSERT INTO student VALUES(2,'李四',18,'高三3班');
COMMIT;
UPDATE student SET NAME='李四四' WHERE id = 2;
COMMIT;

image-20221202092737840

flink读取kafka数据并写入hudi数据湖

  • 创建Kafka源表
CREATE TABLE student_binlog_source_kafka (
 id INT NOT NULL,
 name STRING,
 age INT,
 class STRING
)
WITH(
    'connector' = 'kafka',
    'topic'='data_test',
    'properties.bootstrap.servers' = 'kafka1:9092',
    'properties.group.id' = 'testGroup',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    'format' = 'json'
);
  • 创建hudi目标表
CREATE TABLE student_binlog_sink_hudi (
 id INT NOT NULL,
 name STRING,
 age INT,
 class STRING,
 PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED
)
PARTITIONED BY (`class`)
WITH (
  'connector' = 'hudi',
  'path' = 'hdfs://hadoop1:9000/tmp/hudi_flink/student_binlog_sink_hudi',
  'table.type' = 'MERGE_ON_READ',
  'write.option' = 'insert',
  'write.precombine.field' = 'class'
);
  • 将kafka数据写入hudi表
insert into student_binlog_sink_hudi select * from student_binlog_source_kafka;

mysql中student表新增加2条数据

INSERT INTO student VALUES(3,'韩梅梅',16,'高二2班');
INSERT INTO student VALUES(4,'李雷',16,'高二2班');
COMMIT;

查看HDFS中已经有相应的分区和数据了

image-20221202113439161

调优

Memory

参数名称描述默认值备注
write.task.max.size每个write task使用的最大内存，超过则对数据进行flush1024MBwrite buffer使用的内存 = write.task.max.size - compaction.max_memory，当write buffer总共使用的内存超过限制，则将最大的buffer进行flush
write.batch.size数据写入batch的大小64MB推荐使用默认配置
write.log_block.sizeHudi的log writer将数据进行缓存，等达到该参数限制，才将数据flush到disk形成LogBlock128MB推荐使用默认配置
write.merge.max_memoryCOW类型的表，进行incremental data和data file能使用的最大heap size100MB推荐使用默认配置
compaction.max_memory每个write task进行compaction能使用的最大heap size100MB如果是online compaction，且资源充足，可以调大该值，如1024MB

Parallelism

参数名称描述默认值备注
write.taskswrite task的并行度，每一个write task写入1~N个顺序buckets4增加该值，对小文件的数据没有影响
write.bucket_assign.tasksbucket assigner operators的并行度Flink的parallelism.default参数增加该值，会增加bucket的数量，所以也会增加小文件的数量
write.index_boostrap.tasksindex bootstrap的并行度Flink的parallelism.default参数
read.tasksread operators的并行度4
compaction.tasksonline compaction的并行度4推荐使用offline compaction

Compaction

只适用于online compaction

参数名称描述默认值备注
compaction.schedule.enabled是否定期生成compaction plantrue即使compaction.async.enabled = false，也推荐开启该值
compaction.async.enabledMOR类型表默认开启Async Compactiontruefalse表示关闭online compaction
compaction.trigger.strategy触发compaction的Strategynum_commits可选参数值：1. num_commits：delta commits数量达到多少；2. time_elapsed：上次compaction过后多少秒；3. num_and_time：同时满足num_commits和time_elapsed；4. num_or_time：满足num_commits或time_elapsed
compaction.delta_commits5
compaction.delta_seconds3600
compaction.target_io每个compaction读写合计的目标IO，默认500GB512000

集成Hive

hudi源表对应一份hdfs数据，可以通过spark，flink 组件或者hudi客户端将hudi表的数据映射为hive外部表，基于该外部表， hive可以方便的进行实时视图，读优化视图以及增量视图的查询。

集成步骤

这里以hive3.1.3(关于hive可以详细查看前面的文章)、 hudi 0.12.1为例， 其他版本类似

将hudi-hadoop-mr-bundle-0.9.0xxx.jar , hudi-hive-sync-bundle-0.9.0xx.jar 放到hiveserver 节点的lib目录下

cd /home/commons/apache-hive-3.1.3-bin
cp -rf /home/commons/hudi-release-0.12.1/packaging/hudi-hadoop-mr-bundle/target/hudi-hadoop-mr-bundle-0.12.1.jar lib/
cp -rf /home/commons/hudi-release-0.12.1/packaging/hudi-hive-sync-bundle/target/hudi-hive-sync-bundle-0.12.1.jar lib/

按照需求选择合适的方式并重启hive

nohup hive --service metastore &
nohup hive --service hiveserver2 &

image-20221202140239157

连接jdbc hive2测试,显示所有数据库

image-20221202140441756

Flink同步Hive

Flink hive sync 现在支持两种 hive sync mode, 分别是 hms 和 jdbc 模式。 其中 hms 只需要配置 metastore uris；而 jdbc 模式需要同时配置 jdbc 属性 和 metastore uris，具体配置示例如下

CREATE TABLE t7(
  id int,
  num int,
  ts int,
  primary key (id) not enforced
)
PARTITIONED BY (num)
with(
  'connector'='hudi',
  'path' = 'hdfs://hadoop1:9000/tmp/hudi_flink/t7',
  'table.type'='COPY_ON_WRITE', 
  'hive_sync.enable'='true', 
  'hive_sync.table'='h7', 
  'hive_sync.db'='default', 
  'hive_sync.mode' = 'hms',
  'hive_sync.metastore.uris' = 'thrift://hadoop2:9083'
);
insert into t7 values(1,1,1);

Hive Catalog

Flink官网的找到对应文档版本找到connector-hive，下载flink-sql-connector-hive-3.1.2_2.12-1.15.1.jar,上传到flink的lib目录下，建表示例

CREATE CATALOG hive_catalog WITH (
    'type' = 'hive',
    'default-database' = 'default',
    'hive-conf-dir' = '/home/commons/apache-hive-3.1.3-bin/conf/'
);

use catalog hive_catalog;
CREATE TABLE t8(
  id int,
  num int,
  ts int,
  primary key (id) not enforced
)
PARTITIONED BY (num)
with(
  'connector'='hudi',
  'path' = 'hdfs://hadoop1:9000/tmp/hudi_flink/t8',
  'table.type'='COPY_ON_WRITE', 
  'hive_sync.enable'='true', 
  'hive_sync.table'='h8', 
  'hive_sync.db'='default', 
  'hive_sync.mode' = 'hms',
  'hive_sync.metastore.uris' = 'thrift://hadoop2:9083'
);

本人博客网站IT小神 www.itxiaoshen.com

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文章目录1. Chinese Language2. Atom Material Icon3. Rainbow Brackets4. Translation5. Codota6. GenerateAllSetter7. GsonFormatPlus8. Alibaba Java Coding Guidelines9. Free Mybatis Tool10. maven-search11. Maven Helper12. CodeGlance Pro13. MyBatisCodeHelperPro14…
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[附源码]计算机毕业设计学生在线考试系统Springboot程序

[附源码]计算机毕业设计学生在线考试系统Springboot程序

项目运行 环境配置&#xff1a; Jdk1.8 Tomcat7.0 Mysql HBuilderX&#xff08;Webstorm也行&#xff09; Eclispe&#xff08;IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持&#xff09;。 项目技术&#xff1a; SSM mybatis Maven Vue 等等组成&#xff0c;B/S模式 M…
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[附源码]计算机毕业设计颐养天年辅助平台Springboot程序

[附源码]计算机毕业设计颐养天年辅助平台Springboot程序

项目运行 环境配置&#xff1a; Jdk1.8 Tomcat7.0 Mysql HBuilderX&#xff08;Webstorm也行&#xff09; Eclispe&#xff08;IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持&#xff09;。 项目技术&#xff1a; SSM mybatis Maven Vue 等等组成&#xff0c;B/S模式 M…
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[附源码]JAVA毕业设计健康生活网站（系统+LW）

[附源码]JAVA毕业设计健康生活网站（系统+LW）

[附源码]JAVA毕业设计健康生活网站&#xff08;系统LW&#xff09; 目运行 环境项配置&#xff1a; Jdk1.8 Tomcat8.5 Mysql HBuilderX&#xff08;Webstorm也行&#xff09; Eclispe&#xff08;IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持&#xff09;。 项目技术&…
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114页5万字字智能交通大数据综合服务平台建设方案

114页5万字字智能交通大数据综合服务平台建设方案

目录 1.项目概述 1 1.1 项目名称 2 1.2 项目承担单位 2 1.3 建设方案编写单位 2 1.4 建设方案编制依据 2 1.5 建设目标、规模、周期 4 2.项目建设的必要性和可行性 6 2.1 现状及成果 6 2.1.1 xxx县交通运输局 6 2.2.2 公路管理领域 7 2.2.3 港航管理领域 7 2.2.4 工程质监领域 …
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URL转发请求

URL转发请求

URL转发请求目录概述需求&#xff1a;设计思路实现思路分析1.一种方法2.第二种方法&#xff1a;参考资料和推荐阅读Survive by day and develop by night. talk for import biz , show your perfect code,full busy&#xff0c;skip hardness,make a better result,wait for ch…
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谷粒商城十二性能压测

谷粒商城十二性能压测

在分布式开发中&#xff0c;我们将每一一种服务都抽取成一个独立的模块&#xff0c;微服务模块在真正的上线之前&#xff0c;甚至是上线以后&#xff0c;我们都要进行压力测试&#xff0c;才能投入正常的使用。 压力测试是为了我们的系统在当前软硬件环境下&#xff0c;最大的…
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uni-app引入海康威视h5player实现视频监控的播放

uni-app引入海康威视h5player实现视频监控的播放

uni-app引入海康威视h5player实现视频监控的播放知识储备工具下载webplayer.htmlh5player.vue知识储备 uni-app web-view组件相关知识&#xff1a;点击学习。海康威视相关工具下载&#xff1a;点击跳转下载。web-view组件不全屏显示&#xff1a;uni-app web-view 如果设置不全…
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[附源码]计算机毕业设计医学图像管理平台Springboot程序

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项目运行 环境配置&#xff1a; Jdk1.8 Tomcat7.0 Mysql HBuilderX&#xff08;Webstorm也行&#xff09; Eclispe&#xff08;IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持&#xff09;。 项目技术&#xff1a; SSM mybatis Maven Vue 等等组成&#xff0c;B/S模式 M…
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XXL-Job集群部署

XXL-Job集群部署

文章目录一、调度中心集群部署1. 优点2. 集群需要满足的条件3. 集群部署方案二、任务执行器的集群配置2.1. 集群地址配置2.2. 执行器名称配置2.3. 执行器端口三、路由策略一、调度中心集群部署 1. 优点 调度中心支持集群部署&#xff0c;提升调度系统容灾和可用性&#xff1b…
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[附源码]计算机毕业设计springboot在线项目管理

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项目运行 环境配置&#xff1a; Jdk1.8 Tomcat7.0 Mysql HBuilderX&#xff08;Webstorm也行&#xff09; Eclispe&#xff08;IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持&#xff09;。 项目技术&#xff1a; SSM mybatis Maven Vue 等等组成&#xff0c;B/S模式 M…
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亚马逊云科技推出安全数据湖Amazon Security Lake

亚马逊云科技推出安全数据湖Amazon Security Lake

2022年12月2日&#xff0c;亚马逊云科技在2022 re:Invent全球大会上宣布&#xff0c;推出Amazon Security Lake&#xff0c;该服务可以自动将客户在云端和本地的安全数据集中到客户在亚马逊云科技账户下专门构建的数据湖中&#xff0c;方便客户针对安全数据做出快速行动。 Am…
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