Nebula Flink Connector 在实时 ETL 的实践
作者介绍
祝亚运，新奥新智研发，专注实时数据处理、OLAP 集群维护工作。在 NebulaGraph nMeetup 上海站作为讲师分享了 NebulaGraph Flink Connector 在 ETL 过程中的高效应用，本文从理论到实践，超详细讲解 NebulaGraph Flink Connector 使用思路。
Nebula Flink Connector 简介
NebulaGraph Flink Connector
NebulaGraph Flink Connector 是一款帮助 Flink 用户快速访问 NebulaGraph 的连接器，支持从 NebulaGraph 中读取数据，或者将其他外部数据源读取的数据写入 NebulaGraph.
适用于以下场景：
读取 NebulaGraph 数据进行分析计算；
分析计算完的数据写入 NebulaGraph；
迁移数据。
Apache Flink
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。
从上图中我们能发现 Flink 能从不同的第三方存储引擎中读取数据，并进行处理，再写入另外的存储引擎中。
那 Flink 又是如何读取外部系统的数据呢，其实是通过 Flink Connector，它的作用就相当于一个连接器，连接 Flink 计算引擎跟外界存储系统。
流计算中经常需要与外部存储系统交互，比如需要关联 MySQL 中的某个表，都需要通过连接器来读取外部系统的数据。Nebula Flink Connector 采用类似 Flink 提供的 Flink Connector 形式，支持 Flink 读写 NebulaGraph.
Nebula Flink Connector 中的 Source
Nebula Flink Connector 的 Source 即 NebulaGraph.通过轮训的方式来不断读取 NebulaGraph 中的数据，直至数据读取完毕。
Flink 提供了丰富的 Connector 组件允许用户自定义数据源来连接外部数据存储系统。Nebula Flink Connector 是基于 Flink 老版本的 API SourceFunction 实现的，我们知道一个完整的 Flink程序包含至少包含 Source、Sink .
那 Source 就是由下面的方式添加的：
StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)
ExecutionEnvironment.createInput(inputFormat)
本文从 SourceFunction 开始介绍。
首先，让我们更详细地介绍 Source 组件中类的关系图，其中核心类或者接口包含下面 5 个：
NebulaSource 接口
NebulaSource 是一个定义了获取 NebulaGraph 数据的接口。这个接口在 Source 组件中扮演着核心的角色，因为它定义了如何从 NebulaGraph 获取数据的基本方法。
该接口有两个实现类：NebulaVertexSource 和 NebulaEdgeSource .这两个类分别负责从 NebulaGraph 中获取顶点（Vertex）数据和边（Edge）数据。
2NebulaVertexSource 和 NebulaEdgeSource：
这两个类实现了 NebulaSource 接口，并提供了获取点或边数据的具体实现。
例如，NebulaVertexSource 会包含特定于顶点的逻辑，而 NebulaEdgeSource 则包含特定于边的逻辑。
3RichParallelSourceFunction 抽象类：
它继承自 Flink 的 RichParallelSourceFunction 类，并实现了 ParallelSourceFunction 接口。
这个类提供了并行数据源的功能，并且可以在 Flink 任务中并行运行。它定义了一些基本的方法，如 open 和 close，这些方法可以在源的生命周期中进行初始化和清理。
4NebulaSourceFunction 类
它继承了 RichParallelSourceFunction 类，并重写了关键的方法，包括 open 、 run 和 cancel .
open 方法用于初始化资源，例如连接 NebulaGraph 的客户端。
run 方法是核心，在 run 方法中创建了 NebulaSource 对象，这个对象主要用来读取 NebulaGraph 中的数据。
在 Nebula Flink Connector 的 Source 组件中，最核心的逻辑是 NebulaSourceFunction 的 run 方法，在此方法中不断读取NebulaGraph 中的数据。那会有不少看官疑惑这个 run 方法在什么时候运行呢，下面就来一一道来。
熟悉 Flink 的都知道，Flink 中的任务是执行的基本单元。它是执行 operator 的每个并行实例的地方。那 StreamTask 是 Flink 流处理引擎中所有不同任务子类型的基础。因为任务是执行 operator 并行实例的实体，它的生命周期与 operator 的生命周期紧密集成。因此，我们将浅浅的讨论 operator 生命周期的基本方法。
以下是按每个方法被调用的顺序列出的方法。
鉴于 operator 可以有用户定义函数（UDF），在每个 operator 方法下，我们还提供它调用的 UDF 生命周期中的方法。这些方法在您的 operator 扩展了 AbstractUdfStreamOperator 时可用，它是执行 UDF 的所有 operator 的基本类。
// initialization phase
OPERATOR::setup
UDF::setRuntimeContext
OPERATOR::initializeState
OPERATOR::open
UDF::open
// processing phase (called on every element/watermark)
OPERATOR::processElement
UDF::run
OPERATOR::processWatermark
// checkpointing phase (called asynchronously on every checkpoint)
OPERATOR::snapshotState
// notify the operator about the end of processing records
OPERATOR::finish
// termination phase
OPERATOR::close
UDF::close本文介绍几个对于我们理解 Nebula Flink Connector 的方法。
open() 方法，open() 方法执行任何 operator 特定的初始化，例如在 AbstractUdfStreamOperator 的情况下打开用户定义的函数。其实会执行到我们自定义的 NebulaSourceFunction 中的 open() 方法。在 open() 方法中我们主要是初始化 storageClient 和 metaClient 等。
run() 方法，然后会调用到 NebulaSourceFunction 中的 run() 方法，在这个方法中创建了 NebulaSource 这个对象，这个对象负责读取 NebulaGraph 中的数据，以轮训的方式获取数据。
小结
Flink 是以 StreamTask 形式运行在 TaskManager 上，通过 StreamTask 的生命周期得知最终会先运行 operator 的 open() 方法和 run() 方法。
在 NebulaSourceFunction 中 open() 做了初始化赋值，只会运行一次（不考虑重视的情况下）。然后就会运行 run() 方法来读取 NebulaGraph 中的数据，在 run() 方法中创建了 NebulaSource 这个对象，这个对象负责读取 NebulaGraph 中的数据，以轮训的方式获取数据。
StreamTask 的执行流程图如下图，我们这里省略的 open() 方法。
Nebula Flink Connector 中的 Sink
Nebula Flink Connector 的 Sink 组件负责将 Flink 中 Source 组件获取的数据写入到 NebulaGraph 数据库中。以下是对该组件的详细介绍，包括其核心类和接口的作用与关系。在 Nebula Flink Connector 中，Sink 组件的作用是关键的一环，它确保了数据从 Flink 环境流向 NebulaGraph.
以下是内容的重组和详细说明。我们的 Nebula Flink Connector 是基于 Flink 的老版本 API SinkFunction 实现的。
在使用时，通过调用 Flink 算子的 addSink() 方法来添加一个 Sink 函数。
例如：operator.addSink(sinkFunction)
Nebula Flink Connector 中 Sink 组件的核心类关系图如上图，以下是三个核心的类和接口的详细介绍：
1NebulaSinkFunction 类：
这是一个继承了 RichSinkFunction 抽象类的实现类。它重写了父类的方法，并在其内部包含了一个 NebulaBatchOutputFormat 属性。
在构造 NebulaSinkFunction 时，会对 NebulaBatchOutputFormat 对象进行赋值。
该类有两个重要方法：open() 和 invoke()
open() 用于初始化参数，调用 NebulaBatchOutputFormat 对象的 open() 方法。
invoke() 负责调用 outputFormat.writeRecord(value) 将数据写入 NebulaGraph.
2NebulaBatchOutputFormat 抽象类：
NebulaBatchOutputFormat 继承自 RichOutputFormat 类，主要用于获取 RuntimeContext 对象。
它有四个实现类：
NebulaEdgeBatchOutputFormat
NebulaEdgeBatchTableOutputFormat
NebulaVertexBatchOutputFormat
NebulaVertexBatchTableOutputFormat
分别处理边和点的数据。
该类包含两个核心方法：
open() 方法：初始化了 Nebula 的 Session 对象，并创建了一个定时任务，用于执行 commit() 方法。commit() 方法通过调用 nebulaBatchExecutor.executeBatch(session) 将数据写入 NebulaGraph。
writeRecord(Trow) 方法：将数据添加到批处理中，最终通过 executeBatch 方法写入数据库。
3NebulaBatchExecutor 抽象类
NebulaBatchExecutor 是一个抽象类，有三个实现类：
NebulaEdgeBatchExecutor
NebulaTableBufferReducedExecutor
NebulaVertexBatchExecutor
分别负责将边和点的数据写入 NebulaGraph
该类有两个核心方法：
addToBatch(Row record) 方法：将数据缓存到内存中。
executeBatch(Session session) 方法：将缓存中的数据实际写入数据库。
当我们观察 Flink 中的数据如何写入到 NebulaGraph 时，可以概括为以下几个关键步骤：
数据流入与处理：
StreamTask 在 TaskManager 上运行，一旦有数据流入，它将触发 operator 的 invoke() 方法。这个调用链最终会传导至 NebulaSinkFunction 的 invoke() 方法内部。
在 NebulaSinkFunction 的 invoke() 方法中，数据通过调用 outputFormat.writeRecord(value) 方法被处理，这是数据写入流程的起点。
批处理与条件触发：
随后， numPendingRow （待处理记录数）会进行累加。当累加的记录数达到配置的批量大小（即 executionOptions.getBatchSize() > 0 ）而且达到批处理的最大容量时，将触发 nebulaBatchExecutor.executeBatch(session) 方法的调用。
执行批量写入：
NebulaBatchExecutor 中的 executeBatch(Session session) 方法是一个抽象方法，具体的实现由其子类提供。
在子类的实现中，会将缓存在内存中的数据封装成可执行的 SQL 批量语句，然后通过调用自身的 executeStatement() 方法执行这些语句。
实际上， executeStatement() 方法内部是通过 session.execute(statement) 调用，将缓存的数据批量写入到 NebulaGraph 数据库中。
通过这个过程，可看到 Nebula Flink Connector 的 Sink 组件如何将数据从 Flink 转到 NebulaGraph. 这一流程的每个环节都由特定的类和方法负责，确保了数据传输的高效和可靠。
为了更直观地理解这一流程，可以参考下图所示的流程图，它形象地展示了数据写入到 NebulaGraph.
Nebula Flink Connector 的实践
Nebula Flink Connector 是一款基于 Apache Flink API 开发的连接器，旨在为 Flink 提供与 NebulaGraph 数据库的集成方案。该连接器使得数据可以在 Flink 和 NebulaGraph 之间无缝流动，支持实时的数据处理和分析，具有下面 3 个特性。1.数据读取：Nebula Flink Connector 提供了 Source 连接器，允许 Flink 程序从 NebulaGraph 中读取数据。
2.数据写入：同时，它也提供了 Sink 连接器，用于将 Flink 处理后的数据写入到 NebulaGraph.
3.独立性：作为一个独立的 jar 包，Nebula Flink Connector 本身不包含 Flink 运行时环境，因此无法独立运行。
为了使用 Nebula Flink Connector 需要和 Flink 进行集成，我们需要遵循以下步骤：
1、构建 Flink 程序：
需要利用 Flink 的 API 编写一个 Flink 程序，确保程序中至少包含 Source 和 Sink 组件。
在程序中， Source 组件可以从 NebulaGraph 读取数据，而 Sink 组件则负责将数据写入NebulaGraph.
2、配置 Nebula Flink Connector：
在构建 Flink 程序时，需要将 Nebula Flink Connector 的 jar 包添加到项目的依赖中。
根据需要配置连接 NebulaGraph 的参数，如数据库地址、认证信息、数据模型等。
3、提交 Flink 程序：
开发完成后，使用 Flink 客户端将 Flink 程序打包并提交到资源调度系统上执行。支持的资源调度系统包括但不限于 YARN（Yet Another Resource Negotiator）和 K8S（Kubernetes）
提交过程中，可以指定资源需求、并行度等运行时参数，以确保程序的高效执行。
Nebula Flink Connector 为 Apache Flink 和 NebulaGraph 之间的数据交互提供了一种简洁而高效的解决方案。通过将此连接器集成到 Flink 程序中，我们可以轻松地构建出能够实时处理和分析 NebulaGraph 数据的应用，进一步拓宽了大数据处理和分析的应用场景。下面我们分别看下 Source 和 Sink 的案例。
NebulaGraph Source 应用实践
// 构造 NebulaGraph 客户端连接需要的参数
NebulaClientOptions nebulaClientOptions = new NebulaClientOptions
.NebulaClientOptionsBuilder()
.setAddress("127.0.0.1:45500")
.build();
// 创建 connectionProvider
NebulaConnectionProvider metaConnectionProvider = new
NebulaMetaConnectionProvider(nebulaClientOptions);
// 构造 NebulaGraph 数据读取需要的参数
List<String> cols = Arrays.asList("name", "age");
VertexExecutionOptions sourceExecutionOptions = new
VertexExecutionOptions.ExecutionOptionBuilder()
.setGraphSpace("flinkSource")
.setTag(tag)
.setFields(cols)
.setLimit(100)
.builder();
// 构造 NebulaInputFormat
NebulaInputFormat inputFormat = new NebulaInputFormat(metaConnectionProvider)
.setExecutionOptions(sourceExecutionOptions);
// 方式 1 使用 createInput 方式注册 NebulaGraph 数据源
DataSource<Row> dataSource1 = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
.createInput(inputFormat);
// 方式 2 使用 addSource 方式注册 NebulaGraph 数据源
NebulaSourceFunction sourceFunction = new
NebulaSourceFunction(metaConnectionProvider)
.setExecutionOptions(sourceExecutionOptions);
DataStreamSource<Row> dataSource2 =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
.addSource(sourceFunction);NebulaGraph Sink 应用实践
/// 构造 NebulaGraphd 客户端连接需要的参数
NebulaClientOptions nebulaClientOptions = new NebulaClientOptions
.NebulaClientOptionsBuilder()
.setAddress("127.0.0.1:3699")
.build();
NebulaConnectionProvider graphConnectionProvider = new
NebulaGraphConnectionProvider(nebulaClientOptions);
// 构造 NebulaGraph 写入操作参数
List<String> cols = Arrays.asList("name", "age")
ExecutionOptions sinkExecutionOptions = new
VertexExecutionOptions.ExecutionOptionBuilder()
.setGraphSpace("flinkSink")
.setTag(tag)
.setFields(cols)
.setIdIndex(0)
.setBatch(20)
.builder();
// 写入 NebulaGraph
dataSource.addSink(nebulaSinkFunction);遇到的问题
通过 FlinkSQL 将数据写入到 Nebula 的边和点的问题
我们是用 Nebula Flink Connector 写 FlinkSQL 将数据写入到 NebulaGraph 中会出现下面两个问题。
1、写入到 NebulaGraph 的边中，创建表的时候，源点索引和目标点索引必须在第一位和第二位
CREATE TABLE `friend` (
sid BIGINT,-- 第一位必须是源点的id
did BIGINT,-- 第二位必须是目标点的id
rid BIGINT,
col1 STRING,
col2 STRING
) WITH (
'connector' = 'nebula',
'meta-address' = '127.0.0.1:9559',
'graph-address' = '127.0.0.1:9669',
'username' = 'root',
'password' = 'nebula',
'graph-space' = 'flink_test',
'label-name' = 'friend',
'data-type'='edge',
'src-id-index'='0',
'dst-id-index'='1',
'rank-id-index'='2'
)
我们看到上面的SQL， src-id-index 是源点的索引位置对应的是 sid ， dst-id-index 是目标点的索引位置对应的是 did ,这俩值必须是 0 和 1 .
我们去代码中发现，在获取属性列表时发现这里的下面从 2 开始，也就是把 0 和 1 作为源点和目标点。
for (int i = 2; i < columns.size(); i++) {
if (config.get(RANK_ID_INDEX) != i) {
positions.add(i);
fields.add(columns.get(i).getName());
}
}我们进行了下面的改造就支持了 src-id-index 和 dst-id-index 可以放在任意位置。
for (int i = 2; i < columns.size(); i++) {
if (config.get(RANK_ID_INDEX) != i) {
if(i == srcIndex || i == dstIndex){
continue;
}
positions.add(i);
fields.add(columns.get(i).getName());
}
}2、写入到 NebulaGraph 的点中，创建表的时候，点 id 必须放在首位
CREATE TABLE `person` (
vid BIGINT,-- 这个必须放在首位
col1 STRING,
col2 STRING,
col3 BIGNT
) WITH ("
'connector' = 'nebula',
'meta-address' = '127.0.0.1:9559',
'graph-address' = '127.0.0.1:9669',
'username' = 'root',
'password' = 'nebula',
'data-type' = 'vertex',
'graph-space' = 'flink_test',
'label-name' = 'person'
);
我们从上面的 SQL 中发现，这个源点 id 是 vid 必须放在首位。我们在代码中发现，这个封装属性时下标是从 1 开始，默认把首位作为源 id。
if (config.get(DATA_TYPE).isVertex()) {
for (int i = 1; i < columns.size(); i++) {
positions.add(i);
fields.add(columns.get(i).getName());
}
}那我们改造成下面的方式，这样就支持源 id 放到任意位置了。
if (config.get(DATA_TYPE).isVertex()) {
for (int i = 1; i < columns.size(); i++) {
if(idIndex == i){
continue;
}
positions.add(i);
fields.add(columns.get(i).getName());
}
}
接入FlinkCDC的Source时，无法处理删除的数据
我们知道通过 FlinkCDC 采集到的数据流入 Flink，通过 Nebula Flink Connector 写入到 NebulaGraph 中，我们知道 FlinkCDC 集到的数据的 RowKind 有可能是 DELETE .
然而在构建 NebulaVertexBatchOutputFormat 对象时传入 executionOptions 对象，在构建 executionOptions 对象时，我们设置了 WriteMode , 这时 WriteMode 已经固定了，也就是说 NebulaVertexBatchOutputFormat 对象只能处理一种流。
基于上面的问题我们采用 Flink 的侧输出来解决此问题，我们把采集到的数据流通过 Side Output Tag 来进行分流。
final int DELETE_FLAG = 0;
final int INSERT_FLAG = 1;
GraphConfig graphConfig = buildGraphConfig();
SinkFunction sinkFunction = SinkFunctionLoader.load(graphConfig);
NebulaSinkFunction<Row> deleteFunction =
sinkFunction.getSinkFunction(DELETE_FLAG);
NebulaSinkFunction<Row> insertFunction =
sinkFunction.getSinkFunction(INSERT_FLAG);
SingleOutputStreamOperator<Row> changeOperator = dataStream.process(new
OutputProcessFunction());
DataStream<Row> deleteOperator =
changeOperator.getSideOutput(Descriptors.DELETE_TAG);
deleteOperator.addSink(deleteFunction);
changeOperator.addSink(insertFunction);侧输出流函数的内容如下：
@Override
public void processElement(Row record,
ProcessFunction<Row, Row>.Context ctx, Collector<Row>
out) throws Exception {
if (record.getKind() == RowKind.DELETE) {
log.info("NebulaGraph's sink received deleted data, the data is:{}",
record);
ctx.output(delegateOutputTag, record);
} else {
out.collect(record);
}
}
这样就解决了上面说的问题了。
最新经典文章，欢迎关注公众号http://www.aboutyun.com/data/attachment/forum/201903/18/215536lzpn7n3u7m7u90vm.jpg
社区创作者介绍
2013年创办About云社区，成为大数据垂直领域NO1。2017年最早提出并发起系统帮助IT人面试和就业，帮助1万+Learner拿到offer，积累了大量的行业经验和资料。
2020年成立北京梭伦科技有限公司。2023年上线中文本Chat GPT智能星。通过智能星+面试提高我们面试、职场竞争力。
个人微信：w3aboutyun
页:
[1]