- 基于开源的flink，对其实时sql进行扩展
- 自定义create table 语法（包括源表,输出表,维表）
- 自定义create view 语法
- 自定义create function 语法
- 实现了流与维表的join
- 支持原生FLinkSQL所有的语法
- 扩展了输入和输出的性能指标到promethus
- 源表：kafka 0.9，1.x版本,serverSocket
- 维表：mysql，SQlServer,oracle,hbase，mongo，redis,cassandra
- 结果表：mysql，SQlServer,oracle,hbase，elasticsearch5.x，mongo，redis,cassandra,console
- 增加SQL支持CEP
- 维表快照
- sql优化（谓词下移等）
- kafka avro格式
- topN
- 单机模式：对应Flink集群的单机模式
- standalone模式：对应Flink集群的分布式模式
- yarn模式：对应Flink集群的yarn模式
- Java: JDK8及以上
- Flink集群: 1.4,1.5（单机模式不需要安装Flink集群）
- 操作系统：理论上不限
进入项目根目录，使用maven打包：
mvn clean package -Dmaven.test.skip
打包结束后，项目根目录下会产生plugins目录，plugins目录下存放编译好的数据同步插件包,在lib目下存放job提交的包
sh submit.sh -sql D:\sideSql.txt -name xctest -remoteSqlPluginPath /opt/dtstack/150_flinkplugin/sqlplugin -localSqlPluginPath D:\gitspace\flinkStreamSQL\plugins -addjar \["udf.jar\"\] -mode yarn -flinkconf D:\flink_home\kudu150etc -yarnconf D:\hadoop\etc\hadoopkudu -confProp \{\"time.characteristic\":\"EventTime\",\"sql.checkpoint.interval\":10000\}
或
sh submit.sh /user/home/xxx.json
-
mode
- 描述：执行模式，也就是flink集群的工作模式
- local: 本地模式
- standalone: 提交到独立部署模式的flink集群
- yarn: 提交到yarn模式的flink集群(即提交到已有flink集群)
- yarnPer: yarn per_job模式提交(即创建新flink application)
- 必选：否
- 默认值：local
- 描述：执行模式，也就是flink集群的工作模式
-
name
- 描述：flink 任务对应名称。
- 必选：是
- 默认值：无
-
sql
- 描述：执行flink sql 的主体语句。
- 必选：是
- 默认值：无
-
localSqlPluginPath
- 描述：本地插件根目录地址，也就是打包后产生的plugins目录。
- 必选：是
- 默认值：无
-
remoteSqlPluginPath
- 描述：flink执行集群上的插件根目录地址（将打包好的插件存放到各个flink节点上,如果是yarn集群需要存放到所有的nodemanager上）。
- 必选：否
- 默认值：无
-
addjar
- 描述：扩展jar路径,当前主要是UDF定义的jar；
- 格式：json
- 必选：否
- 默认值：无
-
confProp
- 描述：一些参数设置
- 格式: json
- 必选：是 （如无参数填写空json即可）
- 默认值：无
- 可选参数:
- sql.env.parallelism: 默认并行度设置
- sql.max.env.parallelism: 最大并行度设置
- time.characteristic: 可选值[ProcessingTime|IngestionTime|EventTime]
- sql.checkpoint.interval: 设置了该参数表明开启checkpoint(ms)
- sql.checkpoint.mode: 可选值[EXACTLY_ONCE|AT_LEAST_ONCE]
- sql.checkpoint.timeout: 生成checkpoint的超时时间(ms)
- sql.max.concurrent.checkpoints: 最大并发生成checkpoint数
- sql.checkpoint.cleanup.mode: 默认是不会将checkpoint存储到外部存储,[true(任务cancel之后会删除外部存储)|false(外部存储需要手动删除)]
- flinkCheckpointDataURI: 设置checkpoint的外部存储路径,根据实际的需求设定文件路径,hdfs://, file://
- jobmanager.memory.mb: per_job模式下指定jobmanager的内存大小(单位MB, 默认值:768)
- taskmanager.memory.mb: per_job模式下指定taskmanager的内存大小(单位MB, 默认值:768)
- taskmanager.num: per_job模式下指定taskmanager的实例数(默认1)
- taskmanager.slots：per_job模式下指定每个taskmanager对应的slot数量(默认1)
- prometheus 相关参数 per_job可指定metric写入到外部监控组件,以prometheus pushgateway举例
-
flinkconf
- 描述：flink配置文件所在的目录（单机模式下不需要），如/hadoop/flink-1.4.0/conf
- 必选：否
- 默认值：无
-
yarnconf
- 描述：Hadoop配置文件（包括hdfs和yarn）所在的目录（单机模式下不需要），如/hadoop/etc/hadoop
- 必选：否
- 默认值：无
-
savePointPath
- 描述：任务恢复点的路径
- 必选：否
- 默认值：无
-
allowNonRestoredState
- 描述：指示保存点是否允许非还原状态的标志
- 必选：否
- 默认值：false
-
flinkJarPath
- 描述：per_job 模式提交需要指定本地的flink jar存放路径
- 必选：否
- 默认值：false
-
queue
- 描述：per_job 模式下指定的yarn queue
- 必选：否
- 默认值：false
-
业务延迟： flink_taskmanager_job_task_operator_dtEventDelay(单位s)
数据本身的时间和进入flink的当前时间的差值. -
各个输入源的脏数据：flink_taskmanager_job_task_operator_dtDirtyData
从kafka获取的数据解析失败的视为脏数据 -
各Source的数据输入TPS: flink_taskmanager_job_task_operator_dtNumRecordsInRate
kafka接受的记录数(未解析前)/s -
各Source的数据输入RPS: flink_taskmanager_job_task_operator_dtNumRecordsInResolveRate
kafka接受的记录数(解析后)/s -
各Source的数据输入BPS: flink_taskmanager_job_task_operator_dtNumBytesInRate
kafka接受的字节数/s -
Kafka作为输入源的各个分区的延迟数: flink_taskmanager_job_task_operator_topic_partition_dtTopicPartitionLag
当前kafka10,kafka11有采集该指标 -
各个输出源RPS: flink_taskmanager_job_task_operator_dtNumRecordsOutRate
写入的外部记录数/s
CREATE (scala|table) FUNCTION CHARACTER_LENGTH WITH com.dtstack.Kun;
CREATE TABLE MyTable(
name varchar,
channel varchar,
pv int,
xctime bigint,
CHARACTER_LENGTH(channel) AS timeLeng //自定义的函数
)WITH(
type ='kafka09',
bootstrapServers ='172.16.8.198:9092',
zookeeperQuorum ='172.16.8.198:2181/kafka',
offsetReset ='latest',
topic ='nbTest1',
parallelism ='1'
);
CREATE TABLE MyResult(
channel varchar,
pv varchar
)WITH(
type ='mysql',
url ='jdbc:mysql://172.16.8.104:3306/test?charset=utf8',
userName ='dtstack',
password ='abc123',
tableName ='pv2',
parallelism ='1'
);
CREATE TABLE workerinfo(
cast(logtime as TIMESTAMP) AS rtime,
cast(logtime) AS rtime
)WITH(
type ='hbase',
zookeeperQuorum ='rdos1:2181',
tableName ='workerinfo',
rowKey ='ce,de',
parallelism ='1',
zookeeperParent ='/hbase'
);
CREATE TABLE sideTable(
cf:name varchar as name,
cf:info varchar as info,
PRIMARY KEY(name),
PERIOD FOR SYSTEM_TIME //维表标识
)WITH(
type ='hbase',
zookeeperQuorum ='rdos1:2181',
zookeeperParent ='/hbase',
tableName ='workerinfo',
cache ='LRU',
cacheSize ='10000',
cacheTTLMs ='60000',
parallelism ='1'
);
insert
into
MyResult
select
d.channel,
d.info
from
( select
a.*,b.info
from
MyTable a
join
sideTable b
on a.channel=b.name
where
a.channel = 'xc2'
and a.pv=10 ) as d
1.大数据平台开发工程师，想了解岗位详细信息可以添加本人微信号ysqwhiletrue,注明招聘，如有意者发送简历至[email protected]。