Dinky 实践系列之 Flink Catalog 元数据管理

文末丶

发布于 2023-02-26 14:18:34

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发布于 2023-02-26 14:18:34

文章被收录于专栏：DataLink数据中台

摘要：本文介绍了韩非老师带来的 Dinky 实践系列之 Flink Catalog 元数据管理的分享。内容包括：

前言
环境要求
所需依赖
脚本准备
功能实践
总结

Tips：历史传送门～

《Dinky实践系列之FlinkCDC整库实时入仓入湖》

《Dinky FlinkCDC 整库入仓 StarRocks》

《打造 Flink + StarRocks+ Dinky 的极速统一分析平台》

《Dinky 构建 Flink CDC 整库入仓入湖》

GitHub 地址

https://github.com/DataLinkDC/dlink

https://gitee.com/DataLinkDC/Dinky

欢迎大家关注 Dinky 的发展~

一、前言

Flink Catalog 持久化是 Dinky 实践系列的第二篇，通过阅读本文，您将会熟悉 Dinky MySQL Catalog 持久化的用法。这个系列中，我们以 MySQL 做为 Source 端，StarRocks 做为 Sink 端做为演示。

在 Dinky 0.6.5 之前，在编写 FlinkSQL 作业时，FlinkSQL 的 DDL 语句可以采用 FlinkSQLEnv 环境引入。但这种方式对大量表结构进行初始化管理时存在局限性，为提供统一的 Flink 元数据管理能力，Dinky 在 0.6.6 实现了 Flink MySQL Catalog 功能，此功能与 Hive Catalog 相似，相比之前大大降低了表结构的维护成本。

二、环境要求

软件	版本
CDH	6.2.0
Hadoop	3.0.0-cdh6.2.0
Flink	1.13.6
Flink CDC	2.2.1
StarRocks	2.2.0
Dinky	0.6.6
MYSQL	5.7

三、所需依赖

依赖

Mysql Catalog 持久化需要在 Flink下加载周围组件所需要的 Flink connector 即可。依赖如下：

# hadoop依赖
flink-shaded-hadoop-2-uber-3.0.0-cdh6.3.0-7.0.jar
# Flink Starrrocks依赖
flink-connector-starrocks-1.2.2_flink-1.13_2.12.jar
# Dinky hadoop依赖
flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.1.7.2.8.0-224-9.0.jar
# Dinky mysql catalog依赖
dlink-catalog-mysql-1.13-0.6.6.jar
# flink cdc依赖包
flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2.1.jar
# mysql 驱动依赖
mysql-connector-java-8.0.21.jar

说明

1.hadoop 依赖包放置 $FLINK_HOME/lib下

2.Flink StarRocks 依赖包放置 FLINK_HOME/lib 和 DINKY_HOME/plugins 下

3.Dinky hadoop 依赖包放置 $DINKY_HOME/plugins 下(网盘或者群公告下载)

4.Dinky MySQL Catalog 依赖放置 $FLINK_HOME/lib 下

5.Flink cdc 依赖包放置 FLINK_HOME/lib 和 DINKY_HOME/plugins 下

6.MySQL 驱动依赖放置 FLINK_HOME/lib 和 DINKY_HOME/plugins 下

四、脚本准备

MySQL 建表

如下 sql 脚本采用 Flink CDC 官网。

# mysql建表语句(同步到Starocks)
CREATE TABLE bigdata.products (
  id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  description VARCHAR(512)
);
ALTER TABLE bigdata.products AUTO_INCREMENT = 101;
INSERT INTO bigdata.products
VALUES (default,"scooter","Small 2-wheel scooter"),
       (default,"car battery","12V car battery"),
       (default,"12-pack drill bits","12-pack of drill bits with sizes ranging from #40 to #3"),
       (default,"hammer","12oz carpenter's hammer"),
       (default,"hammer","14oz carpenter's hammer"),
       (default,"hammer","16oz carpenter's hammer"),
       (default,"rocks","box of assorted rocks"),
       (default,"jacket","water resistent black wind breaker"),
       (default,"spare tire","24 inch spare tire");
       
CREATE TABLE bigdata.orders (
  order_id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  order_date DATETIME NOT NULL,
  customer_name VARCHAR(255) NOT NULL,
  price DECIMAL(10, 5) NOT NULL,
  product_id INTEGER NOT NULL,
  order_status BOOLEAN NOT NULL -- Whether order has been placed
) AUTO_INCREMENT = 10001;

INSERT INTO bigdata.orders
VALUES (default, '2020-07-30 10:08:22', 'Jark', 50.50, 102, false),
       (default, '2020-07-30 10:11:09', 'Sally', 15.00, 105, false),
       (default, '2020-07-30 12:00:30', 'Edward', 25.25, 106, false);

表解析

MySQL Catalog 持久化目前默认的 catalog 为 my_catalog，默认的 FlinkSQLEnv 为 DefaultCatalog。目前存储 MySQL Catalog 元数据的表结构如下:

元数据表	表含义
metadata_database	元数据 schema 信息
metadata_table	元数据table信息
metadata_database_property	schema 属性信息
metadata_table_property	table 属性信息
metadata_column	数据列信息
metadata_function	UDF 信息

五、功能实践

作业脚本准备

DROP  TABLE IF EXISTS ods_orders_src;
CREATE  TABLE IF NOT EXISTS ods_orders_src (
    `order_id` int COMMENT ''
    , `order_date` timestamp(3) COMMENT ''
    , `customer_name` string COMMENT ''
    , `price` decimal(12,2) COMMENT ''
    , `product_id` int COMMENT ''
    , `order_status` tinyint COMMENT ''
    ,PRIMARY KEY(order_id) NOT ENFORCED
) COMMENT ''
WITH (
     'connector' = 'mysql-cdc'
    ,'hostname' = '192.168.0.40'
    ,'port' = '4406'
    ,'username' = 'root'
    ,'password' = 'Percona@020*'
    ,'server-time-zone' = 'Asia/Shanghai'
    ,'scan.incremental.snapshot.enabled' = 'true'
    ,'scan.startup.mode'='initial' 
    ,'scan.incremental.snapshot.chunk.size' = '20000'   
    ,'heartbeat.interval' = '120s' 
    ,'database-name' = 'bigdata'
    ,'table-name' = 'orders'
    );
DROP  TABLE IF EXISTS ods_orders_sink;
CREATE  TABLE IF NOT EXISTS ods_orders_sink (
     `order_id` int COMMENT ''
    , `order_date` timestamp(3) COMMENT ''
    , `customer_name` string COMMENT ''
    , `price` decimal(12,2) COMMENT ''
    , `product_id` int COMMENT ''
    , `order_status` tinyint COMMENT ''
    ,PRIMARY KEY(order_id) NOT ENFORCED  
) COMMENT ''
WITH (    
   'jdbc-url' = 'jdbc:mysql://192.168.0.5:19035',
   'connector' = 'starrocks',
   'database-name' = 'qhc_ods',
   'table-name' = 'ods_orders',
   'password' = '123456',
   'load-url' = '192.168.0.5:18035',
   'username' = 'devuser',
   'sink.properties.format' = 'json',
   'sink.properties.strip_outer_array' = 'true',
   'sink.max-retries' = '10',
   'sink.buffer-flush.interval-ms' = '15000',
   'sink.parallelism' = '1'
   );

DROP  TABLE IF EXISTS ods_products_src;
CREATE  TABLE IF NOT EXISTS ods_products_src (
     `id` int COMMENT ''
    , `name` string COMMENT ''
    , `description` string COMMENT ''
    ,PRIMARY KEY(id ) NOT ENFORCED
) COMMENT ''
WITH (
     'connector' = 'mysql-cdc'
    ,'hostname' = '192.168.0.4'
    ,'port' = '3306'
    ,'username' = 'root'
    ,'password' = '123456'
    ,'server-time-zone' = 'Asia/Shanghai'
    ,'scan.incremental.snapshot.enabled' = 'true'
    ,'scan.startup.mode'='initial' 
    ,'scan.incremental.snapshot.chunk.size' = '20000'   
    ,'heartbeat.interval' = '120s' 
    ,'database-name' = 'bigdata'
    ,'table-name' = 'products'
    );
DROP  TABLE IF EXISTS ods_products_sink;
CREATE  TABLE IF NOT EXISTS ods_products_sink (
     `id` int COMMENT ''
    , `name` string COMMENT ''
    , `description` string COMMENT ''
    ,PRIMARY KEY(id ) NOT ENFORCED  
) COMMENT ''
WITH (    
   'jdbc-url' = 'jdbc:mysql://192.168.0.5:19035',
   'connector' = 'starrocks',
   'database-name' = 'qhc_ods',
   'table-name' = 'ods_products',
   'password' = '123456',
   'load-url' = '192.168.0.5:18035',
   'username' = 'devuser',
   'sink.properties.format' = 'json',
   'sink.properties.strip_outer_array' = 'true',
   'sink.max-retries' = '10',
   'sink.buffer-flush.interval-ms' = '15000',
   'sink.parallelism' = '1'
   );

创建初始化脚本作业

创建一个 ddl_init 作业，通过 yarn session模式提交，FlinkSQLEnv采用DefaultCatalog，作业如下：

执行作业后，在 dinky 元数据库查询是否表已经存在。

查看元数据表

每执行一次初始化DDL，将会覆盖之前的元数据。

说明: 对于所创建的表元信息不能清空，否则会报错如下：

查询 Source 的数据

新建一个作业 ods_order_src。

select * from ods_orders_src;

由此可以看到，对于所创建的表其实已经存在与 DefaultCatalog，即保存与 Mysql 元数据中。此时，可以通过创建任意作业去使用DefaultCatalog 中的表。

首先清空 StarRocks 数据。

插入 Sink 表

还是在 ods_order_src 作业中，使用 insert 语句。将数据写入 StarRocks 中。

INSERT INTO ods_orders_sink
select * from ods_orders_src;

提交 Flink 作业

查看 StarRocks 数据

说明

对于 MySQL Catalog 除上面用默认的 DefaultCatalog，那么也可以通过 create 创建 catalog，然后在对应数据库下执行 dlinkmysqlcatalog.sql。语法如下：

create catalog my_catalog with(
   'type' = 'dlink_mysql', 
   'username' = 'dlink', 
   'password' = 'dlink', 
   'url' = 'jdbc:mysql://192.168.0.4:3306/dlink2?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true' 
   );

use catalog my_catalog;

六、总结

随着 Dinky 的不断扩大以及在业界的影响力。为方便大家的学习和使用，此次系列文章作为 Dinky 系列文章的第二篇，后期系列文章尽请期待。

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原始发表：2022-08-02，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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