Flink 实践 | Flink CDC + Hudi + Hive + Presto 构建实时数据湖最佳实践

1. 测试过程环境版本说明

Flink1.13.1

Scala2.11

CDH6.2.0

Hadoop3.0.0

Hive2.1.1

Hudi0.10(master)

PrestoDB0.256

Mysql5.7

2. 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/hadoopexport HADOOP_CALSSPATH=`$HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath`  

3. 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

alimavencentral,!clouderaaliyun mavenhttp://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/

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 flink1.12.2

hudi0.10(master) 适配 flink1.13.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CDH6.2.0 hive2.1.1)

flink-bundle-shade-hive22.1.1-cdh6.2.0compile${hive.groupid}hive-service-rpc${hive.version}${flink.bundle.hive.scope}

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scala2.11、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

4. Flink环境配置

版本说明：Flink 1.13.1 scala2.11版本

4.1 FLINK_HOME 下 sql-client-defaults.yaml 配置

4.2 flink-conf.yaml配置修改

# state.backend: filesystemstate.backend: rocksdb# 开启增量checkpointstate.backend.incremental: true# state.checkpoints.dir: hdfs://namenode-host:port/flink-checkpointsstate.checkpoints.dir: hdfs://nameservice/flink/flink-checkpointsclassloader.check-leaked-classloader: falseclassloader.resolve-order: parent-first

4.3 FLINK_HOME lib下添加依赖

flink-sql-connector-mysql-cdc-1.4.0.jarflink-sql-connector-oracle-cdc-2.1-SNAPSHOT.jar.BAK – oracle cdc 依赖 flink-format-changelog-json-1.4.0.jarflink-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.jarhadoop-mapreduce-client-core-3.0.0-cdh6.2.0.jarhadoop-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

5 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

6. 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.cnfserver-id=2log-bin= /mysqldata/logs/mysql-binbinlog_format=rowexpire_logs_days=15binlog_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

5.6 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);

7. FlinkCDC 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

（1） 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

（2） 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：

（1）COW适用写少读多的场景 ，MOR 适用写多读少的场景；

（2）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;

[WARNING] The specified key 'execution.result-mode' is deprecated. Please use 'sql-client.execution.result-mode' instead.

[INFO] 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:

(1) 引入到 $HIVE_HOME/lib下；

(2) 引入到$HIVE_HOME/auxlib 自定义第三方依赖 修改 hive-site.xml配置文件；

(3) 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^[1]资源使用情况

Hdfs上Hudi文件目录变化情况

Hudi状态文件说明：

（1）requested:表示一个动作已被安排，但尚未启动

（2）inflight:表示当前正在执行操作

（3）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：

（1）commits: 表示将一批数据原子性写入表中

（2）cleans: 清除表中不在需要的旧版本文件的后台活动

（3）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

（4）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

（5）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"

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:

推荐阅读

超详细步骤！整合Apache Hudi + Flink + CDH

Apache Kyuubi + Hudi在 T3 出行的深度实践

Apache Hudi PMC畅谈Hudi未来演进之路

顺丰科技 Hudi on Flink 实时数仓实践

一文彻底弄懂Apache Hudi不同表类型