返回
Flink DataStream 写入 Iceberg 表 - 技术博客创作专家揭秘
后端
2024-01-14 13:14:03
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。