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Flink DataStream 写入 Iceberg 表 - 技术博客创作专家揭秘

后端

1. 引言

在数据驱动的时代,企业需要高效可靠的解决方案来处理和存储大量数据。数据湖凭借其可扩展性和低成本的优势,成为企业存储和处理数据的主流选择。Apache Iceberg 是一个开源的表格式,专门为数据湖而设计,它提供了对数据湖的结构化访问。

Apache Flink 是一个开源的分布式流处理引擎,它以其高吞吐量和低延迟而著称。Flink 可以与 Apache Kafka 等流数据源无缝集成,并可以将数据写入 Apache Iceberg 表中。

2. 环境准备

在开始之前,您需要确保已经安装了以下软件:

  • Apache Flink
  • Apache Iceberg
  • Apache Trino
  • Apache Kafka
  • Hadoop(推荐使用 Cloudera CDH 或 Hortonworks HDP)

您还需要有一个 Kubernetes 集群,用于运行 Flink 作业。

3. 创建 Iceberg 表

首先,我们需要创建一个 Iceberg 表来存储数据。您可以使用 Trino 命令行工具来创建 Iceberg 表。

trino> CREATE TABLE my_table (
    id BIGINT,
    name VARCHAR(100),
    value DOUBLE
)
USING iceberg
PARTITIONED BY (dt STRING)
LOCATION 'hdfs:///user/hive/warehouse/my_table';

4. 开发 Flink 作业

接下来,我们需要开发一个 Flink 作业来将数据从 Kafka 流中写入 Iceberg 表。您可以使用 Flink 的 DataStream API 来编写作业。

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

import java.util.Properties;

public class FlinkIcebergJob {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 设置 Kafka 消费者属性
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "flink-iceberg-job");

        // 创建 Kafka 消费者
        FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), properties);

        // 从 Kafka 流中读取数据
        DataStream<String> inputStream = env.addSource(consumer);

        // 将数据写入 Iceberg 表
        inputStream.addSink(new IcebergSink("hdfs:///user/hive/warehouse/my_table"));

        // 执行作业
        env.execute();
    }
}

5. 提交 Flink 作业

最后,我们需要将 Flink 作业提交到 Kubernetes 集群。您可以使用 FlinkOperator 来提交作业。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: flink-iceberg-job
spec:
  containers:
    - name: flink-iceberg-job
      image: flink:1.13.3
      command: ["flink", "run", "-c", "FlinkIcebergJob", "/opt/flink/examples/streaming/IcebergSink.jar"]
      volumeMounts:
        - name: flink-config
          mountPath: /opt/flink/conf
  volumes:
    - name: flink-config
      configMap:
        name: flink-config

6. 验证数据

作业完成后,您可以使用 Trino 命令行工具来验证数据是否已写入 Iceberg 表。

trino> SELECT * FROM my_table;

7. 结论

恭喜您!您已经成功地使用 Flink 将数据从 Kafka 流中写入 Iceberg 表。您还可以使用 FlinkOperator 将 Flink 作业提交到 Kubernetes 集群。希望本文对您有所帮助。