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Flink 1.11新特性之SQL Hive Streaming简单示例

xiaomofashi 大数据技术与架构 2021-10-21

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前言

今天本来想搞篇走读StreamingFileSink源码的文章,但是考虑到Flink 1.11版本发布已经有段时间了,于是就放松一下,体验新特性吧。

与1.10版本相比,1.11版本最为显著的一个改进是Hive Integration显著增强,也就是真正意义上实现了基于Hive的流批一体。本文用简单的本地示例来体验Hive Streaming的便利性。

添加相关依赖

测试集群上的Hive版本为1.1.0,Hadoop版本为2.6.0,Kafka版本为1.0.1。

<properties>
<scala.bin.version>2.11</scala.bin.version>
<flink.version>1.11.0</flink.version>
<flink-shaded-hadoop.version>2.6.5-10.0</flink-shaded-hadoop.version>
<hive.version>1.1.0</hive.version>
</properties>

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-scala_${scala.bin.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-clients_${scala.bin.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-common</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-api-scala-bridge_${scala.bin.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-planner-blink_${scala.bin.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-hive_${scala.bin.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-sql-connector-kafka_${scala.bin.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-json</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-shaded-hadoop-2-uber</artifactId>
<version>${flink-shaded-hadoop.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-exec</artifactId>
<version>${hive.version}</version>
</dependency>

另外,别忘了找到hdfs-site.xml和hive-site.xml,并将其加入项目。

创建执行环境

Flink 1.11的Table/SQL API中,FileSystem Connector是靠一个增强版StreamingFileSink组件实现,在源码中名为StreamingFileWriter。我们知道,只有在checkpoint成功时,StreamingFileSink写入的文件才会由pending状态变成finished状态,从而能够安全地被下游读取。所以,我们一定要打开checkpointing,并设定合理的间隔。

val streamEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
streamEnv.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
streamEnv.setParallelism(3)

val tableEnvSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
.useBlinkPlanner()
.inStreamingMode()
.build()
val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(streamEnv, tableEnvSettings)
tableEnv.getConfig.getConfiguration.set(ExecutionCheckpointingOptions.CHECKPOINTING_MODE, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)
tableEnv.getConfig.getConfiguration.set(ExecutionCheckpointingOptions.CHECKPOINTING_INTERVAL, Duration.ofSeconds(20))

注册HiveCatalog

val catalogName = "my_catalog"
val catalog = new HiveCatalog(
catalogName, // catalog name
"default", // default database
"/Users/lmagic/develop", // Hive config (hive-site.xml) directory
"1.1.0" // Hive version
)
tableEnv.registerCatalog(catalogName, catalog)
tableEnv.useCatalog(catalogName)

创建Kafka流表

Kafka topic中存储的是JSON格式的埋点日志,建表时用计算列生成事件时间与水印。1.11版本SQL Kafka Connector的参数相比1.10版本有一定简化。

tableEnv.executeSql("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS stream_tmp")
tableEnv.executeSql("DROP TABLE IF EXISTS stream_tmp.analytics_access_log_kafka")

tableEnv.executeSql(
"""
|CREATE TABLE stream_tmp.analytics_access_log_kafka (
| ts BIGINT,
| userId BIGINT,
| eventType STRING,
| fromType STRING,
| columnType STRING,
| siteId BIGINT,
| grouponId BIGINT,
| partnerId BIGINT,
| merchandiseId BIGINT,
| procTime AS PROCTIME(),
| eventTime AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(ts / 1000,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')),
| WATERMARK FOR eventTime AS eventTime - INTERVAL '15' SECOND
|) WITH (
| 'connector' = 'kafka',
| 'topic' = 'ods_analytics_access_log',
| 'properties.bootstrap.servers' = 'kafka110:9092,kafka111:9092,kafka112:9092'
| 'properties.group.id' = 'flink_hive_integration_exp_1',
| 'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
| 'format' = 'json',
| 'json.fail-on-missing-field' = 'false',
| 'json.ignore-parse-errors' = 'true'
|)
"""
.stripMargin
)

前面已经注册了HiveCatalog,故在Hive中可以观察到创建的Kafka流表的元数据(注意该表并没有事实上的列)。

hive> DESCRIBE FORMATTED stream_tmp.analytics_access_log_kafka;
OK
# col_name data_type comment


# Detailed Table Information
Database: stream_tmp
Owner: null
CreateTime: Wed Jul 15 18:25:09 CST 2020
LastAccessTime: UNKNOWN
Protect Mode: None
Retention: 0
Location: hdfs://sht-bdmq-cls/user/hive/warehouse/stream_tmp.db/analytics_access_log_kafka
Table Type: MANAGED_TABLE
Table Parameters:
flink.connector kafka
flink.format json
flink.json.fail-on-missing-field false
flink.json.ignore-parse-errors true
flink.properties.bootstrap.servers kafka110:9092,kafka111:9092,kafka112:9092
flink.properties.group.id flink_hive_integration_exp_1
flink.scan.startup.mode latest-offset
flink.schema.0.data-type BIGINT
flink.schema.0.name ts
flink.schema.1.data-type BIGINT
flink.schema.1.name userId
flink.schema.10.data-type TIMESTAMP(3)
flink.schema.10.expr TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(`ts` / 1000, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'))
flink.schema.10.name eventTime
flink.schema.2.data-type VARCHAR(2147483647)
flink.schema.2.name eventType
# 略......
flink.schema.9.data-type TIMESTAMP(3) NOT NULL
flink.schema.9.expr PROCTIME()
flink.schema.9.name procTime
flink.schema.watermark.0.rowtime eventTime
flink.schema.watermark.0.strategy.data-type TIMESTAMP(3)
flink.schema.watermark.0.strategy.expr `eventTime` - INTERVAL '15' SECOND
flink.topic ods_analytics_access_log
is_generic true
transient_lastDdlTime 1594808709

# Storage Information
SerDe Library: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
InputFormat: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
OutputFormat: org.apache.hadoop.hive.ql.io.IgnoreKeyTextOutputFormat
Compressed: No
Num Buckets: -1
Bucket Columns: []
Sort Columns: []
Storage Desc Params:
serialization.format 1
Time taken: 1.797 seconds, Fetched: 61 row(s)

创建Hive表

Flink SQL提供了兼容HiveQL风格的DDL,指定SqlDialect.HIVE即可(DML兼容还在开发中)。

为了方便观察结果,以下的表采用了天/小时/分钟的三级分区,实际应用中可以不用这样细的粒度(10分钟甚至1小时的分区可能更合适)。

tableEnv.getConfig.setSqlDialect(SqlDialect.HIVE)

tableEnv.executeSql("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS hive_tmp")
tableEnv.executeSql("DROP TABLE IF EXISTS hive_tmp.analytics_access_log_hive")

tableEnv.executeSql(
"""
|CREATE TABLE hive_tmp.analytics_access_log_hive (
| ts BIGINT,
| user_id BIGINT,
| event_type STRING,
| from_type STRING,
| column_type STRING,
| site_id BIGINT,
| groupon_id BIGINT,
| partner_id BIGINT,
| merchandise_id BIGINT
|) PARTITIONED BY (
| ts_date STRING,
| ts_hour STRING,
| ts_minute STRING
|) STORED AS PARQUET
|TBLPROPERTIES (
| 'sink.partition-commit.trigger' = 'partition-time',
| 'sink.partition-commit.delay' = '1 min',
| 'sink.partition-commit.policy.kind' = 'metastore,success-file',
| 'partition.time-extractor.timestamp-pattern' = '$ts_date $ts_hour:$ts_minute:00'
|)
"""
.stripMargin
)

Hive表的参数复用了SQL FileSystem Connector的相关参数,与分区提交(partition commit)密切相关。仅就上面出现的4个参数简单解释一下。

  • sink.partition-commit.trigger:触发分区提交的时间特征。默认为processing-time,即处理时间,很显然在有延迟的情况下,可能会造成数据分区错乱。所以这里使用partition-time,即按照分区时间戳(即分区内数据对应的事件时间)来提交。

  • partition.time-extractor.timestamp-pattern:分区时间戳的抽取格式。需要写成yyyy-MM-dd HH:mm:ss的形式,并用Hive表中相应的分区字段做占位符替换。显然,Hive表的分区字段值来自流表中定义好的事件时间,后面会看到。

  • sink.partition-commit.delay:触发分区提交的延迟。在时间特征设为partition-time的情况下,当水印时间戳大于分区创建时间加上此延迟时,分区才会真正提交。此值最好与分区粒度相同,例如若Hive表按1小时分区,此参数可设为1 h,若按10分钟分区,可设为10 min

  • sink.partition-commit.policy.kind:分区提交策略,可以理解为使分区对下游可见的附加操作。metastore表示更新Hive Metastore中的表元数据,success-file则表示在分区内创建_SUCCESS标记文件。

当然,SQL FileSystem Connector的功能并不限于此,还有很大自定义的空间(如可以自定义分区提交策略以合并小文件等)。具体可参见官方文档

流式写入Hive

注意将流表中的事件时间转化为Hive的分区。

tableEnv.getConfig.setSqlDialect(SqlDialect.DEFAULT)
tableEnv.executeSql(
"""
|INSERT INTO hive_tmp.analytics_access_log_hive
|SELECT
| ts,userId,eventType,fromType,columnType,siteId,grouponId,partnerId,merchandiseId,
| DATE_FORMAT(eventTime,'yyyy-MM-dd'),
| DATE_FORMAT(eventTime,'HH'),
| DATE_FORMAT(eventTime,'mm')
|FROM stream_tmp.analytics_access_log_kafka
|WHERE merchandiseId > 0
"""
.stripMargin
)

来观察一下流式Sink的结果吧。

上文设定的checkpoint interval是20秒,可以看到,上图中的数据文件恰好是以20秒的间隔写入的。由于并行度为3,所以每次写入会生成3个文件。分区内所有数据写入完毕后,会同时生成_SUCCESS文件。如果是正在写入的分区,则会看到.inprogress文件。

通过Hive查询一下,确定数据的时间无误。

hive> SELECT from_unixtime(min(cast(ts / 1000 AS BIGINT))),from_unixtime(max(cast(ts / 1000 AS BIGINT)))
> FROM hive_tmp.analytics_access_log_hive
> WHERE ts_date = '2020-07-15' AND ts_hour = '23' AND ts_minute = '23';
OK
2020-07-15 23:23:00 2020-07-15 23:23:59
Time taken: 1.115 seconds, Fetched: 1 row(s)

流式读取Hive

要将Hive表作为流式Source,需要启用dynamic table options,并通过table hints来指定Hive数据流的参数。以下是简单地通过Hive计算商品PV的例子。

tableEnv.getConfig.getConfiguration.setBoolean(TableConfigOptions.TABLE_DYNAMIC_TABLE_OPTIONS_ENABLED, true)

val result = tableEnv.sqlQuery(
"""
|SELECT merchandise_id,count(1) AS pv
|FROM hive_tmp.analytics_access_log_hive
|/*+ OPTIONS(
| 'streaming-source.enable' = 'true',
| 'streaming-source.monitor-interval' = '1 min',
| 'streaming-source.consume-start-offset' = '2020-07-15 23:30:00'
|) */
|WHERE event_type = 'shtOpenGoodsDetail'
|AND ts_date >= '2020-07-15'
|GROUP BY merchandise_id
|ORDER BY pv DESC LIMIT 10
"""
.stripMargin
)

result.toRetractStream[Row].print().setParallelism(1)
streamEnv.execute()

三个table hint参数的含义解释如下。

  • streaming-source.enable:设为true,表示该Hive表可以作为Source。

  • streaming-source.monitor-interval:感知Hive表新增数据的周期,以上设为1分钟。对于分区表而言,则是监控新分区的生成,以增量读取数据。

  • streaming-source.consume-start-offset:开始消费的时间戳,同样需要写成yyyy-MM-dd HH:mm:ss的形式。

更加具体的说明仍然可参见官方文档(吐槽一句,这份文档的Chinglish味道真的太重了=。=

最后,由于SQL语句中有ORDER BY和LIMIT逻辑,所以需要调用toRetractStream()方法转化为回撤流,即可输出结果。

Flink 1.11的Hive Streaming功能大大提高了Hive数仓的实时性,对ETL作业非常有利,同时还能够满足流式持续查询的需求,具有一定的灵活性。

版权声明:

本文为大数据技术与架构整理,原作者独家授权。未经原作者允许转载追究侵权责任。编辑|冷眼丶微信公众号|import_bigdata


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