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Flink 从 0 到 1 学习之(15)Flink读取kafka数据并写入HDFS

时间:2020-09-17 17:38:24      阅读:37      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:hash   行操作   object c   hive   训练   对象   ctime   created   conf   

1.概述

最近有同学留言咨询,Flink消费Kafka的一些问题,今天笔者将用一个小案例来为大家介绍如何将Kafka中的数据,通过Flink任务来消费并存储到HDFS上。

2.内容

这里举个消费Kafka的数据的场景。比如,电商平台、游戏平台产生的用户数据,入库到Kafka中的Topic进行存储,然后采用Flink去实时消费积累到HDFS上,积累后的数据可以构建数据仓库(如Hive)做数据分析,或是用于数据训练(算法模型)。如下图所示:

技术图片

 

2.1 环境依赖

整个流程,需要依赖的组件有Kafka、Flink、Hadoop。由于Flink提交需要依赖Hadoop的计算资源和存储资源,所以Hadoop的YARN和HDFS均需要启动。各个组件版本如下:

组件 版本
Kafka 2.4.0
Flink 1.10.0
Hadoop 2.10.0

 

2.2 代码实现

Flink消费Kafka集群中的数据,需要依赖Flink包,依赖如下:

技术图片
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-filesystem_2.12</artifactId>
    <version>${flink.connector.version}</version>
 </dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka-0.11_2.12</artifactId>
    <version>${flink.kafka.version}</version>
 </dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
    <version>${flink.streaming.version}</version>
 </dependency>
技术图片

编写消费Topic的Flink代码,这里不对Topic中的数据做逻辑处理,直接消费并存储到HDFS上。代码如下:

技术图片
/**
 * Flink consumer topic data and store into hdfs.
 * 
 * @author smartloli.
 *
 *         Created by Mar 15, 2020
 */
public class Kafka2Hdfs {

    private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(Kafka2Hdfs.class);

    public static void main(String[] args) {
        if (args.length != 3) {
            LOG.error("kafka(server01:9092), hdfs(hdfs://cluster01/data/), flink(parallelism=2) must be exist.");
            return;
        }
        String bootStrapServer = args[0];
        String hdfsPath = args[1];
        int parallelism = Integer.parseInt(args[2]);

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.enableCheckpointing(5000);
        env.setParallelism(parallelism);
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

        DataStream<String> transction = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer010<>("test_bll_data", new SimpleStringSchema(), configByKafkaServer(bootStrapServer)));

        // Storage into hdfs
        BucketingSink<String> sink = new BucketingSink<>(hdfsPath);

        sink.setBucketer(new DateTimeBucketer<String>("yyyy-MM-dd"));

        sink.setBatchSize(1024 * 1024 * 1024); // this is 1GB
        sink.setBatchRolloverInterval(1000 * 60 * 60); // one hour producer a file into hdfs
        transction.addSink(sink);

        env.execute("Kafka2Hdfs");
    }

    private static Object configByKafkaServer(String bootStrapServer) {
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", bootStrapServer);
        props.setProperty("group.id", "test_bll_group");
        props.put("enable.auto.commit", "true");
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        return props;
    }

}
技术图片

2.3 注意事项

  • 存储到HDFS时,不用添加其他HDFS依赖,只需要Flink采用yarn-cluster模式提交即可;
  • 采用FSDataOutputStream写入时,会先写入缓冲区,放在内存中;
  • Flink每次做Checkpoint的时候,会Flush缓冲区的数据,以及将Pending(已经完成的文件,但为被Checkpoint记录,可以通过sink.setPendingSuffix("xxx")来设置)结尾的文件记录下来
  • Flink每60秒(可以通过sink.setInactiveBucketCheckInterval(60 * 1000)来进行设置)检测,如果一个文件的FSDataOutputStream在60秒内(可以通过sink.setInactiveBucketThreshold(60 * 1000)来设置),都还没有接收到数据,Flink就会认为该文件是不活跃的Bucket,那么就会被Flush后关闭该文件;
  • 我们再深入一点查看代码,实际上只是在processingTimeService中注册了当前的时间(currentProcessingTime)+ 60秒不写入的时间(inactiveBucketCheckInterval)。接着通过onProcessIngTime方法去不停的判断是否满足60秒不写入,同时也会判断是否到了滚动时间。代码如下:
public void onProcessingTime(long timestamp) throws Exception {
        long currentProcessingTime = processingTimeService.getCurrentProcessingTime(); 
        closePartFilesByTime(currentProcessingTime);
        processingTimeService.registerTimer(currentProcessingTime + inactiveBucketCheckInterval, this);
}        
  • 在Flink内部封装了一个集合Map<String, BucketState<T>> bucketStates = new HashMap<>();用来记录当前正在使用的文件,key是文件的路径,BucketState内部封装了该文件的所有信息,包括创建时间,最后一次写入时间(这里的写入指的是写入缓存区的时间,不是Flush的时间)。当前文件是打开还是关闭,写缓冲区的方法。都在这里。每次Flink要对文件进行操作的时候,都会从这里拿到文件的封装对象;
  • 当程序被取消的时候,当前正在操作的文件,会被Flush,然后关闭。然后将文件的后缀名从in-progress改为pending。这个前后缀都是可以设置,但如果没有什么特殊需求,默认即可。这里拿文件,用的就是上面说的bucketStates这个map。它在close方法中,会去遍历这个map,去做上述的操作;代码如下:
技术图片
public void close() throws Exception {
        if (state != null) {
            for (Map.Entry<String, BucketState<T>> entry : state.bucketStates.entrySet()) {
                closeCurrentPartFile(entry.getValue());
            }
        }
}
技术图片
  • 每次写入的时候,都是会bucketStates这个map中获取对应的对象,如果没有,就会new一个该对象。然后先判断是否需要滚动(通过当前文件大小和滚动时间去判断),然后才将数据写入缓冲区,更新最后写入时间,代码如下:
技术图片
public void invoke(T value) throws Exception {
        Path bucketPath = bucketer.getBucketPath(clock, new Path(basePath), value);
 
        long currentProcessingTime = processingTimeService.getCurrentProcessingTime();
 
        BucketState<T> bucketState = state.getBucketState(bucketPath);
        if (bucketState == null) {
            bucketState = new BucketState<>(currentProcessingTime);
            state.addBucketState(bucketPath, bucketState);
        }
 
        if (shouldRoll(bucketState, currentProcessingTime)) {
            openNewPartFile(bucketPath, bucketState);
        }
 
        bucketState.writer.write(value);
        bucketState.lastWrittenToTime = currentProcessingTime;
}
技术图片
  • 写入和关闭HDFS是通过异步的方式的,异步的超时时间默认是60秒,可以通过 sink.setAsyncTimeout(60 * 1000)去设置

3.总结

Flink消费Kafka数据并写到HDFS的代码实现是比较简短了,没有太多复杂的逻辑。实现的时候,注意Kafka的地址、反序列化需要在属性中配置、以及Flink任务提交的时候,设置yarn-cluster模式、设置好内存和CPU、HDFS存储路径等信息

Flink 从 0 到 1 学习之(15)Flink读取kafka数据并写入HDFS

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原文地址:https://www.cnblogs.com/huanghanyu/p/13628356.html

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