Flink 通过批量和CDC两种方式读取MySQL数据入Iceberg

简介

Flink JDBC 连接器允许使用 JDBC 驱动程序从任何关系数据库读取数据并将数据写入其中。本文档介绍如何设置 JDBC 连接器以针对关系数据库运行 SQL 查询。

Flink 读写MySQL 可以参考：Flink 读写MySQL数据（DataStream和Table API）_wank1259162的博客-CSDN博客Flink提供了基于JDBC的方式，可以将读取到的数据写入到MySQL中；本文通过两种方式将数据下入到MySQL数据库，其他的基于JDBC的数据库类似，另外，Table API方式的Catalog指定为Hive Catalog方式，持久化DDL操作。Maven依赖，包含了Hive Catalog的相关依赖 DataStream方式读写MySQL数据Table API的方式读写MySQL，其中Flink的Catalog使用Hive Catalog的方式MySQL中的数据..........https://blog.csdn.net/wank1259162/article/details/125442030?spm=1001.2014.3001.5502

Flink-MySQL-CDC连接器允许实时同步MySQL数据。

如果在 DDL 上定义了主键，则 JDBC sink 以 upsert 模式与外部系统交换 UPDATE/DELETE 消息，否则，它以 append 模式运行，不支持消费 UPDATE/DELETE 消息。

Apache Iceberg是一种表格式（table format）。我们可以简单理解为它是基于计算层（flink、spark）和存储层（orc、parquet）的一个中间层，我们可以把它定义成一种“数据组织格式”，Iceberg将其称之为“表格式”也是表达类似的含义。

它与底层的存储格式（比如ORC、Parquet之类的列式存储格式）最大的区别是，它并不定义数据存储方式，而是定义了数据、元数据的组织方式，向上提供统一的“表”的语义。它构建在数据存储格式之上，其底层的数据存储仍然使用Parquet、ORC等进行存储。在hive建立一个iceberg格式的表。用flink或者spark写入iceberg，然后再通过其他方式来读取这个表，比如spark、flink、presto等。

Iceberg 优势
增量读取处理能力：Iceberg支持通过流式方式读取增量数据，支持Structured Streaming以及Flink table Source；
支持事务（ACID），上游数据写入即可见，不影响当前数据处理任务，简化ETL；提供upsert和merge into能力，可以极大地缩小数据入库延迟；
可扩展的元数据，快照隔离以及对于文件列表的所有修改都是原子操作；
同时支持流批处理、支持多种存储格式和灵活的文件组织：提供了基于流式的增量计算模型和基于批处理的全量表计算模型。批处理和流任务可以使用相同的存储模型，数据不再孤立；Iceberg支持隐藏分区和分区进化，方便业务进行数据分区策略更新。支持Parquet、Avro以及ORC等存储格式。
支持多种计算引擎，优秀的内核抽象使之不绑定特定的计算引擎，目前Iceberg支持的计算引擎有Spark、Flink、Presto以及Hive。

代码依赖

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <flink.version>1.14.4</flink.version>
        <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
        <hadoop.version>3.1.2</hadoop.version>
        <hive.version>3.1.2</hive.version>
    </properties>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.iceberg/iceberg-flink-runtime -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.iceberg</groupId>
            <artifactId>iceberg-flink-runtime</artifactId>
            <version>0.12.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>8.0.21</version>
        </dependency>

测试代码

批量方式

/**
 * MySQL数据导入iceberg
 */
public class JDBC2IcebergTable {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // create environments of both APIs
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS EventTable (\n" +
                "`user` STRING,\n" +
                "url STRING,\n" +
                "`timestamp` BIGINT\n" +
                ") WITH (\n" +
                "'connector' = 'jdbc',\n" +
                "'url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/flink',\n" +
                "'table-name' = 'events',\n" +
                "'username'='root',\n" +
                "'password'='00000'\n" +
                ")");

        Table eventTable = tableEnv.from("EventTable");

        // Table aliceTable = tableEnv.sqlQuery("select * from EventTable ");

        //创建CATALOG
        tableEnv.executeSql("CREATE CATALOG hadoop_catalog WITH (\n" +
                "  'type'='iceberg',\n" +
                "  'catalog-type'='hadoop',\n" +
                "  'warehouse'='file:///tmp/warehouse/iceberg',\n" +
                "  'property-version'='1'\n" +
                ")");

        tableEnv.executeSql("USE CATALOG hadoop_catalog");

        //创建表
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS eve (\n" +
                "    `user` STRING,\n" +
                "     url STRING,\n" +
                "    `timestamp` BIGINT  \n" +
                ")");

        Configuration configuration = new Configuration();
        TableSchema schema = eventTable.getSchema();
        DataStream<Row> input = tableEnv.toDataStream(eventTable);
        // input.print();

        TableLoader tableLoader = TableLoader.fromHadoopTable("file:///tmp/warehouse/iceberg/default/eve", configuration);
        DataStreamSink<RowData> dataDataStreamSink = FlinkSink.forRow(input, schema)
                .tableLoader(tableLoader)
                .build();

  //读数据

        DataStream<RowData> batch = FlinkSource.forRowData()
                .env(env)
                .tableLoader(tableLoader)
                .streaming(false)
                .build();

        batch.map(x -> x.getString(0)).print();
        //batch.print();

        env.execute("Test Iceberg Batch Read");

    }
}

代码说明

1、hadoop catalog创建

创建脚本，warehouse的路径，它会自动创建HDFS路径里面 ns是命名空间，但namenode的使用ip:port代替。

        //创建CATALOG
        tableEnv.executeSql("CREATE CATALOG hadoop_catalog WITH (\n" +
                "  'type'='iceberg',\n" +
                "  'catalog-type'='hadoop',\n" +
                "  'warehouse'='file:///tmp/warehouse/iceberg',\n" +
                "  'property-version'='1'\n" +
                ")");

2.建表

在刚才构建的Catalog下面创建数据表

        tableEnv.executeSql("USE CATALOG hadoop_catalog");

        //创建表
        //创建表
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS eve (\n" +
                "    `user` STRING,\n" +
                "     url STRING,\n" +
                "    `timestamp` BIGINT  \n" +
                ")");

3.查看目录

新创建的表数据和元数据。

4.读数据

        DataStream<RowData> batch = FlinkSource.forRowData()
                .env(env)
                .tableLoader(tableLoader)
                .streaming(false)
                .build();
batch.print();

Idea的输出

MySQL CDC 方式实时写入Iceberg

Flink SQL和Table API两种方式都可以。

public class MysqlCDC2Iceberg {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // create environments of both APIs
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointInterval(1000);
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

//        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE order_info (\n" +
//                "    `id` BIGINT NOT NULL,\n" +
//                "    consignee STRING,\n" +
//                "    order_status STRING,\n" +
//                "    order_comment STRING,\n" +
//                "    payment_way STRING,\n" +
//                "    PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED\n" +
//                "  ) WITH (\n" +
//                "    'connector' = 'mysql-cdc',\n" +
//                "    'hostname' = '127.0.0.1',\n" +
//                "    'port' = '3306',\n" +
//                "    'username' = 'root',\n" +
//                "    'password' = 'xxxx',\n" +
//                "    'database-name' = 'gmall2021',\n" +
//                "    'table-name' = 'order_info'\n" +
//                "  )");

      //连接器为Mysql CDC

        TableDescriptor tableDesc = TableDescriptor.forConnector("mysql-cdc")
                .option("hostname", "127.0.0.1")
                .option("port", "3306")
                .option("username", "root")
                .option("password", "xxxx")
                .option("database-name", "gmall2021")
                .option("table-name", "order_info")
                .schema(
                        Schema.newBuilder()
                                .column("id", "BIGINT NOT NULL")
                                .column("consignee", DataTypes.STRING())
                                .column("order_status", DataTypes.STRING())
                                .column("order_comment", DataTypes.STRING())
                                .column("payment_way", DataTypes.STRING())
                                .primaryKey("id")
                                .build())
                .build();

        tableEnv.createTemporaryTable("order_info", tableDesc);

        Table user_source = tableEnv.from("order_info");
        DataStream<Row> input = tableEnv.toChangelogStream(user_source);
       // input.print();

        //创建CATALOG
        tableEnv.executeSql("CREATE CATALOG hadoop_catalog WITH (\n" +
                "  'type'='iceberg',\n" +
                "  'catalog-type'='hadoop',\n" +
                "  'warehouse'='file:///tmp/warehouse/iceberg',\n" +
                "  'property-version'='1'\n" +
                ")");

        tableEnv.executeSql("USE CATALOG hadoop_catalog");

        //创建表
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS all_order_sink (" +
                "    `id` BIGINT NOT NULL,\n" +
                "    consignee STRING,\n" +
                "    order_status STRING,\n" +
                "    order_comment STRING,\n" +
                "    payment_way STRING,\n" +
                "    PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED )\n");

        Configuration configuration = new Configuration();
        TableSchema schema = user_source.getSchema();
        TableLoader tableLoader = TableLoader.fromHadoopTable("file:///tmp/warehouse/iceberg/default/all_order_sink", configuration);
        DataStreamSink<RowData> dataDataStreamSink = FlinkSink.forRow(input, schema)
                .tableLoader(tableLoader)
                .overwrite(true)
                .build();

        env.execute();
    }
}

标签：大数据 flink 数据库

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