Flink实战之Flink CDC + Hudi + Hive + Presto 构建实时数据湖
问题导读：
1、怎样搭建集群服务器基础环境？
2、怎样编译Hudi环境配置？
3、怎样配置Flink环境？
一、测试过程环境版本说明
Flink 1.13.1
Scala 2.11
CDH 6.2.0
Hadoop 3.0.0
Hive 2.1.1
Hudi 0.10(master)
PrestoDB 0.256
Mysql 5.7
二、集群服务器基础环境
2.1 Maven 和 JDK 环境版本
2.2 Hadoop 集群环境版本
2.3 HADOOP环境变量配置
export HADOOP_HOME=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop
export HADOOP_CALSSPATH=`$HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath`
三、Hudi 编译环境配置
3.1 Maven Home settings.xml 配置修改
说明：指定 aliyun maven 地址 (支持 CDH cloudera 依赖) mirror 库
<mirrors>
<mirror>
<id>alimaven</id>
<mirrorOf>central,!cloudera</mirrorOf>
<name>aliyun maven</name>
<url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
</mirror>
</mirrors>
3.2 下载 Hudi 源码包
git clone https://github.com/apache/hudi.git
Hudi 社区建议版本适配
[*]Hudi0.9 适配 Flink 1.12.2
[*]Hudi0.10(master) 适配 Flink 1.13.X (说明 master 分支上版本还未 release)
3.3 Hudi 客户端命令行
3.4 修改 Hudi 集成 Flink 和 Hive 编译依赖版本配置
hudi-master/packaging/hudi-flink-bundle
pom.xml 文件 (笔者环境 CDH 6.2.0，Hive 2.1.1)
<profile>
<id>flink-bundle-shade-hive2</id>
<properties>
<hive.version>2.1.1-cdh6.2.0</hive.version>
<flink.bundle.hive.scope>compile</flink.bundle.hive.scope>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>${hive.groupid}</groupId>
<artifactId>hive-service-rpc</artifactId>
<version>${hive.version}</version>
<scope>${flink.bundle.hive.scope}</scope>
</dependency>
</dependencies>
</profile>
3.5 编译 Hudi 指定 Hadoop 和 Hive 版本信息
mvn clean install -DskipTests -Drat.skip=true -Dscala-2.11 -Dhadoop.version=3.0.0 -Pflink-bundle-shade-hive2
(可加 –e –X 参数查看编译 ERROR 异常和 DEBUG 信息)
说明：默认 Scala 2.11、默认不包含 Hive 依赖
首次编译耗时较长 笔者首次编译大概花费 50min+ (也和服务器网络有关)
后续编译会快一些 大约 15min 左右
3.6 Hudi 编译异常
修改 Hudi master pom.xml 增加 CDH repository 地址
3.7 Hudi 重新编译
3.8 Hudi 编译结果说明
hudi-master/packaging/hudi-flink-bundle/target
hudi-flink-bundle_2.11-0.10.0-SNAPSHOT.jar
说明：hudi-flink-bundle jar 是 Flink 用来写入和读取数据
hudi-master/packaging/hudi-hadoop-mr-bundle/target
hudi-hadoop-mr-bundle-0.10.0-SNAPSHOT.jar
说明：hudi-mr-bundle jar 是 Hive 需要用来读 Hudi 数据
四、Flink 环境配置
版本说明：Flink 1.13.1，Scala 2.11 版本
4.1 FLINK_HOME 下 sql-client-defaults.yaml 配置
4.2 flink-conf.yaml 配置修改
# state.backend: filesystem
state.backend: rocksdb
# 开启增量checkpoint
state.backend.incremental: true
# state.checkpoints.dir: hdfs://namenode-host:port/flink-checkpoints
state.checkpoints.dir: hdfs://nameservice/flink/flink-checkpoints
classloader.check-leaked-classloader: false
classloader.resolve-order: parent-first
4.3 FLINK_HOME lib下添加依赖
flink-sql-connector-mysql-cdc-1.4.0.jar
flink-sql-connector-oracle-cdc-2.1-SNAPSHOT.jar.BAK – oracle cdc 依赖
flink-format-changelog-json-1.4.0.jar
flink-sql-connector-kafka_2.11-1.13.1.jar
--- Hadoop home lib下copy过来
hadoop-mapreduce-client-common-3.0.0-cdh6.2.0.jar
hadoop-mapreduce-client-core-3.0.0-cdh6.2.0.jar
hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.0.0-cdh6.2.0.jar
--- hudi编译jar copy过来
hudi-flink-bundle_2.11-0.10.0-SNAPSHOT.jar
说明：目前 oracle cdc jar 和 mysql cdc jar 一起在 lib 下发现有冲突异常
五、启动 Flink Yarn Session 服务
5.1 FLINK_HOME shell 命令
$FLINK_HOME/bin/yarn-session.sh -s 2-jm 2048-tm 2048-nm ys-hudi01 -d
5.2 Yarn Web UI
5.3 Flinksql Client 启动命令
$FLINK_HOME/bin/sql-client.sh embedded -j ./lib/hudi-flink-bundle_2.11-0.10.0-SNAPSHOT.jar shell
说明：-j 指定 hudi-flink 依赖 jar
Show table / show catalogs
六、MySQL binlog 开启配置
6.1 创建 binlog 日志存储路径
mkdir logs
6.2 修改目录属主和 group
chown -R mysql:mysql /mysqldata/logs
6.3 修改 mysql 配置信息
vim /etc/my.cnf
server-id=2
log-bin= /mysqldata/logs/mysql-bin
binlog_format=row
expire_logs_days=15
binlog_row_image=full
6.4 修改完，重启 mysql server
service mysqld restart
6.5 客户端查看 binlog 日志情况
show master logs;
Mysql 版本：5.7.30
6.6 创建 mysql sources 表 DDL
create table users_cdc(
id bigint auto_increment primary key,
name varchar(20) null,
birthday timestamp default CURRENT_TIMESTAMP notnull,
ts timestamp default CURRENT_TIMESTAMP notnull
);
七、Flink CDC sink Hudi 测试代码过程
7.1 Flink sql cdc DDL 语句：(具体参数说明可参考 Flink 官网)
CREATE TABLE mysql_users (
id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED ,
name STRING,
birthday TIMESTAMP(3),
ts TIMESTAMP(3)
) WITH (
'connector'= 'mysql-cdc',
'hostname'= '127.0.0.1',
'port'= '3306',
'username'= '',
'password'=’’,
'server-time-zone'= 'Asia/Shanghai',
'debezium.snapshot.mode'='initial',
'database-name'= 'luo',
'table-name'= 'users_cdc'
);
7.2 查询 mysql cdc 表
Flink SQL> select * from mysql_users;
由于目前 MySQL users_cdc 表是空，所以 flinksql 查询没有数据 只有表结构；
Flink web UI：
7.3 创建一个临时视图，增加分区列方便后续同步 Hive 分区表
Flink SQL> create view mycdc_v AS SELECT *, DATE_FORMAT(birthday, 'yyyyMMdd') as partition FROM mysql_users;
说明：partition 关键字需要 `` 引起来
查询视图数据也是空结构，但增加了分区字段：
Flink SQL> select * from mycdc_v;
Flink web UI：
7.4 设置 checkpoint 间隔时间，存储路径已在 flink-conf 配置设置全局路径
建议:测试环境 可设置秒级别（不能太小），生产环境可设置分钟级别。
Flink SQL> set execution.checkpointing.interval=30sec;
7.5 Flinksql 创建 cdc sink hudi 文件，并自动同步 Hive 分区表 DDL 语句
CREATE TABLE mysqlcdc_sync_hive01(
id bigint ,
name string,
birthday TIMESTAMP(3),
ts TIMESTAMP(3),
`partition` VARCHAR(20),
primary key(id) not enforced --必须指定uuid 主键
)
PARTITIONED BY (`partition`)
with(
'connector'='hudi',
'path'= 'hdfs://nameservice /luo/hudi/mysqlcdc_sync_hive01'
, 'hoodie.datasource.write.recordkey.field'= 'id'-- 主键
, 'write.precombine.field'= 'ts'-- 自动precombine的字段
, 'write.tasks'= '1'
, 'compaction.tasks'= '1'
, 'write.rate.limit'= '2000'-- 限速
, 'table.type'= 'MERGE_ON_READ'-- 默认COPY_ON_WRITE,可选MERGE_ON_READ
, 'compaction.async.enabled'= 'true'-- 是否开启异步压缩
, 'compaction.trigger.strategy'= 'num_commits'-- 按次数压缩
, 'compaction.delta_commits'= '1'-- 默认为5
, 'changelog.enabled'= 'true'-- 开启changelog变更
, 'read.streaming.enabled'= 'true'-- 开启流读
, 'read.streaming.check-interval'= '3'-- 检查间隔，默认60s
, 'hive_sync.enable'= 'true'-- 开启自动同步hive
, 'hive_sync.mode'= 'hms'-- 自动同步hive模式，默认jdbc模式
, 'hive_sync.metastore.uris'= 'thrift://hadoop:9083'-- hive metastore地址
-- , 'hive_sync.jdbc_url'= 'jdbc:hive2://hadoop:10000'-- hiveServer地址
, 'hive_sync.table'= 'mysqlcdc_sync_hive01'-- hive 新建表名
, 'hive_sync.db'= 'luo'-- hive 新建数据库名
, 'hive_sync.username'= ''-- HMS 用户名
, 'hive_sync.password'= ''-- HMS 密码
, 'hive_sync.support_timestamp'= 'true'-- 兼容hive timestamp类型
);
说明：Hudi 目前支持 MOR 和 COW 两种模式
[*]Copy on Write：使用列式存储来存储数据 (例如：parquet),通过在写入期间执行同步合并来简单地更新和重现文件
[*]Merge on Read：使用列式存储 (parquet) + 行式文件 (arvo) 组合存储数据。更新记录到增量文件中，然后进行同步或异步压缩来生成新版本的列式文件。
COW：Copy on Write (写时复制)，快照查询 + 增量查询
MOR：Merge on Read (读时合并)，快照查询 + 增量查询 + 读取优化查询 (近实时)
使用场景上：
[*]COW 适用写少读多的场景 ，MOR 适用写多读少的场景；
[*]MOR 适合 CDC 场景，更新延迟要求较低，COW 目前不支持 changelog mode 不适合处理 cdc 场景；
Flink web UI
7.6 Flink sql mysql cdc 数据写入 Hudi 文件数据
Flink SQL> insert into mysqlcdc_sync_hive01 select id,name,birthday,ts,`partition` from mycdc_v;
Flink web UI DAG 图：
7.7 HDFS 上 Hudi 文件目录情况
说明：目前还没写入测试数据，Hudi 目录只生成一些状态标记文件，还未生成分区目录以及 .log 和 .parquet 数据文件，具体含义可见 Hudi 官方文档。
7.8 Mysql 数据源写入测试数据
insert into users_cdc (name) values ('cdc01');
7.9 Flinksql 查询 mysql cdc insert 数据
Flink SQL> set execution.result-mode=tableau;
The specified key 'execution.result-mode' is deprecated. Please use 'sql-client.execution.result-mode' instead.
Session property has been set.
Flink SQL> select * from mysql_users; -- 查询到一条insert数据
7.10 Flink web UI 页面可以看到 DAG 各个环节产生一条测试数据
7.11 Flinksql 查询 sink 的 Hudi 表数据
Flink SQL> select * from mysqlcdc_sync_hive01; --已查询到一条insert数据
7.12 Hdfs 上 Hudi 文件目录变化情况
7.13 Hive 分区表和数据自动同步情况
7.14 查看自动创建 Hive 表结构
hive> show create table mysqlcdc_sync_hive01_ro;
hive> show create table mysqlcdc_sync_hive01_rt;
7.15 查看自动生成的表分区信息
hive> show partitions mysqlcdc_sync_hive01_ro;
hive> show partitions mysqlcdc_sync_hive01_rt;
说明：已自动生产 Hudi MOR 模式的
mysqlcdc_sync_hive01_ro
mysqlcdc_sync_hive01_rt
ro 表和 rt 表区别：
[*]ro 表全称 read oprimized table，对于 MOR 表同步的 xxx_ro 表，只暴露压缩后的 parquet。其查询方式和 COW 表类似。设置完 hiveInputFormat 之后和普通的 Hive 表一样查询即可；
[*]rt 表示增量视图，主要针对增量查询的 rt 表；
ro 表只能查 parquet 文件数据；rt 表 parquet 文件数据和 log 文件数据都可查。
7.16 Hive 访问 Hudi 数据
说明：需要引入 hudi-hadoop-mr-bundle-0.10.0-SNAPSHOT.jar
引入 Hudi 依赖 jar 方式：
[*]引入到 $HIVE_HOME/lib 下；
[*]引入到 $HIVE_HOME/auxlib 自定义第三方依赖 修改 hive-site.xml 配置文件；
[*]Hive shell 命令行引入 Session 级别有效；
其中（1）和（3）配置完后需要重启 hive-server 服务;
查询 Hive 分区表数据：
hive> select * from mysqlcdc_sync_hive01_ro; --已查询到mysq insert的一条数据
hive> select * from mysqlcdc_sync_hive01_rt; --已查询到mysq insert的一条数据
Hive 条件查询：
hive> select name,ts from mysqlcdc_sync_hive01_ro where partition='20211109';
Hive ro 表 count 查询
hive> select count(1) from mysqlcdc_sync_hive01_ro;
Hive Count 异常解决：
引入 hudi-hadoop-mr-bundle-0.10.0-SNAPSHOT.jar 依赖
hive> add jar hdfs://nameservice /luo/hudi-hadoop-mr-bundle-0.10.0-SNAPSHOT.jar;
hive> set hive.input.format = org.apache.hudi.hadoop.hive.HoodieCombineHiveInputFormat;
hive> select count(1) from mysqlcdc_sync_hive01_ro; --可正常count
Hive rt 表 count 查询
hive> select count(1) from mysqlcdc_sync_hive01_rt;
说明：rt 表 count 还是异常，和 Hudi 社区人员沟通 Hudi master 目前还没 release 这块存在 bug 正在修复中
具体见：https://issues.apache.org/jira/browse/HUDI-2649
7.17 Mysql 数据源写入多条测试数据
insert into users_cdc (name) values ('cdc02');
insert into users_cdc (name) values ('cdc03');
insert into users_cdc (name) values ('cdc04');
insert into users_cdc (name) values ('cdc05');
insert into users_cdc (name) values ('cdc06');
Flink web UI DAG 中数据链路情况：
7.18 Flinksql 中新写入数据查询情况
Yarn web UI application_1626256835287_40351 资源使用情况
Hdfs 上 Hudi 文件目录变化情况
Hudi 状态文件说明：
[*]requested：表示一个动作已被安排，但尚未启动
[*]inflight：表示当前正在执行操作
completed：表示在时间线上完成了操作
Flink jobmanager log sync hive过程详细日志
7.19 Mysql 数据源更新数据
update users_cdc set name = 'cdc05-bj'where id = 5;
7.20 Flinksql 查询 cdc update 数据产生两条 binlog 数据
说明：Flinksql 查询最终只有一条 +I 有效数据，且数据已更新
Flink web UI DAG 接受到两条 binlog 数据，但最终 compact 和 sink 只有一条有效数据
7.21 MySQL 数据源 delete 一条数据
deletefrom users_cdc where id = 3;
Flink Web UI job DAG 中捕获一条新数据：
Flinksql changlog delete 数据变化查询
HDFS 上 Hudi 数据文件生成情况
Hudi 文件类型说明：
[*]commits：表示将一批数据原子性写入表中；
[*]cleans：清除表中不在需要的旧版本文件的后台活动；
[*]delta_commit：增量提交是指将一批数据原子性写入 MergeOnRead 类型的表中，其中部分或者所有数据可以写入增量日志中；
[*]compaction：协调 Hudi 中差异数据结构的后台活动，例如：将更新从基于行的日志文件变成列格式。在内部，压缩的表现为时间轴上的特殊提交；
[*]rollback：表示提交操作不成功且已经回滚，会删除在写入过程中产生的数据。
说明：Hudi 分区文件以及 .log 和 .parquet 文件都已生成
两种文件区别：Hudi 会在 DFS 分布式文件系统上的 basepath 基本路径下组织成目录结构。每张对应的表都会成多个分区，这些分区是包含该分区的数据文件的文件夹，与 Hive 的目录结构非常相似。在每个分区内，文件被组织成文件组，文件 id 为唯一标识。每个文件组包含多个切片，其中每个切片包含在某个提交 / 压缩即时时间生成的基本列文件 (parquet 文件)，以及自生成基本文件以来对基本文件的插入 / 更新的一组日志文件 (*.log)。Hudi 采用 MVCC 设计,其中压缩操作会将日志和基本文件合并成新的文件片，清理操作会将未使用/较旧的文件片删除来回收 DFS 上的空间。
Flink 任务 checkpoint 情况：
设置 30s 一次
7.22 Hive shell 查询数据 update 和 delete 变化情况
hive> select * from mysqlcdc_sync_hive01_ro;
hive> select * from mysqlcdc_sync_hive01_rt;
7.23 Hudi Client 端操作 Hudi 表
进入 Hudi 客户端命令行
hudi-master/hudi-cli/hudi-cli.sh
连接 Hudi 表，查看表信息
hudi->connect --path hdfs://nameservice1/tmp/luo/hudi/mysqlcdc_sync_hive01
查看 Hudi commit 信息
hudi:mysqlcdc_sync_hive01->commits show --sortBy "CommitTime"
查看 Hudi compactions 计划
hudi:mysqlcdc_sync_hive01->compactions show all
7.24 PrestoDB 查询 Hive 表 Hudi 数据
版本说明：PrestoDB 0.256 DBeaver7.0.4
PrestoDB 集群配置和 Hive 集成参考 PrestoDB 官网
presto-server-***/etc/catalog/hive.properties 配置 hive catalog
可通过 presto-cli 连接 hive metastore 开启查询，presto-cli 的设置参考 presto官方配置；
DBeaver 客户端查询 Hive ro 表数据：
Hive ro 表 count 正常：
查询 Hive rt 表数据查询异常：
Hive rt 表 count 异常：
Presto Web UI:
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作者：Apache Flink
来源：weixin
原文：Flink CDC + Hudi + Hive + Presto 构建实时数据湖最佳实践
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