关于大数据:RocketMQ-Flink-Catalog-设计与实践

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摘要：本文为 RocketMQ Flink Catalog 使用指南。次要内容包含：

Flink 和 Flink Catalog

RocketMQ Flink Connector

RocketMQ Flink Catalog

作者：李晓双，Apache RocketMQ Contributor

Mentor：蒋晓峰，Apache RocketMQ Committer

Flink 是一个分布式计算引擎，目前曾经实现批流一体，能够实现对有界数据和无界数据的解决。须要无效调配和治理计算资源能力执行流式应用程序。

目前 Flink API 共形象为四个局部：

最顶层的形象为 SQL。SQL 形象与 Table API 形象之间的关联是十分严密的，并且 SQL 查问语句能够在 Table API 中定义的表上执行。
第二层形象为 Table API。Table API 是以表（Table）为核心的申明式编程（DSL）API，例如在流式数据场景下，它能够示意一张正在动静扭转的表。
第三层形象是 Core APIs。 许多程序可能应用不到最底层的 API ，而是能够应用 Core APIs 进行编程：其中蕴含 DataStream API（利用于有界 / 无界数据流场景）和 DataSet API（利用于有界数据集场景）两局部。
第四层形象为有状态的实时流解决。

Flink Catalog 提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其余内部零碎中存储的函数和信息。Flink 对于元数据的治理分为长期的、长久化的两种。内置的 GenericInMemoryCatalog 是基于内存实现的 Catalog，所有元数据只在 session 的生命周期内可用。JdbcCatalog 和 HiveCatalog 就是能够长久化元数据的 Catalog。

Flink Catalog 是扩大的，反对用户自定义。为了在 Flink SQL 中应用自定义 Catalog，用户须要通过实现 CatalogFactory 接口来实现对应的 Catalog 工厂。该工厂是应用 Java 的服务提供者接口 (SPI) 发现的。能够将实现此接口的类增加到 META_INF/services/org.apache.flink.table.factories.FactoryJAR 文件中。

RocketMQ 连接器为 Flink 提供从 RocketMQ Topic 中生产和写入数据的能力。Flink 的 Table API & SQL 程序能够连贯到其余内部零碎，用于读取和写入批处理和流式表。Source 提供对存储在内部零碎（例如数据库、键值存储、音讯队列或文件系统）中的数据的拜访。Sink 将数据发送到内部存储系统。

该项目标 Github 仓库是：https://github.com/apache/roc…

实现一个 RocketMqCatalogFactory 基于字符串属性创立已配置 Catalog 实例的工厂。将此实现类增加到 META_INF/services/org.apache.flink.table.factories.Factory 中。
继承 AbstractCatalog 实现 RocketMqCatalog，通过实现 Catalog 接口中的办法，实现对数据库、表、分区等信息的查问操作。

类图如下：

RocketMQ Flink Catalog 的底层存储应用的是 RocketMQ Schema Registry。Flink 调用 Catalog 的时候，在 AbstractCatalog 的实现类中通过 RocketMQ Schema Registry 的客户端和 RocketMQ Schema Registry 服务端进行交互。

Database : 返回默认的 default。
Table : 从 RocketMQ Schema Registry 获取对应的 Schema，而后解析 IDL 转换成 DataType。
Partition : 通过 DefaultMQAdminExt 从 RocketMQ 中获取到 Partition 相干信息。

RocketMQ Schema Registry 是一个 Topic Schema 的管理中心。它为 Topic（RocketMQ Topic）的注册、删除、更新、获取和援用模式提供了一个 RESTful 接口。New RocketMQ 客户端通过将 Schema 与 Subject 关联起来，能够间接发送结构化数据。用户不再须要关怀序列化和反序列化的细节。

目前 RocketMQ Flink Catalog 反对对 Database、Table、Partition 的查问和判断是否存在的操作，不反对创立、批改、删除。所以在应用之前须要通过 RocketMQ Schema Registry 来创立好对应的 Schema。

表环境（TableEnvironment）是 Flink 中集成 Table API & SQL 的外围概念。它负责:

在外部的 Catalog 中注册 Table。
注册内部的 Catalog。
加载可插拔模块。
执行 SQL 查问。
注册自定义函数（scalar、table 或 aggregation）。
将 DataStream 或 DataSet 转换成 Table。
持有对 ExecutionEnvironment 或 StreamExecutionEnvironment 的援用。

Table API：

RocketMQCatalog rocketMqCatalog = new RocketMQCatalog("rocketmq_catalog", "default", "http://localhost:9876", "http://localhost:8080");
tableEnvironment.registerCatalog("rocketmq_catalog", rocketMqCatalog);

SQL：

TableResult tableResult = tableEnvironment.executeSql(
                "CREATE CATALOG rocketmq_catalog WITH (" +
                        "'type'='rocketmq_catalog',"+"'nameserver.address'='http://localhost:9876'," +
                        "'schema.registry.base.url'='http://localhost:8088');");

Table API：

tableEnvironment.useCatalog("rocketmq_catalog");

SQL：

tableEnvironment.executeSql("USE CATALOG rocketmq_catalog");

Table API：

String[] catalogs = tableEnvironment.listCatalogs();

SQL：

TableResult tableResult = tableEnvironment.executeSql("show catalogs");

Table API：

String[] databases = tableEnvironment.listDatabases();

SQL：

TableResult tableResult = tableEnvironment.executeSql("show databases");

Table API：

String[] tables = tableEnvironment.listTables();

SQL：

TableResult tableResult = tableEnvironment.executeSql("show tables");

须要提前准备可用的 RocketMQ、RocketMQ Schema Registry：

RocketMQ 部署：https://rocketmq.apache.org/docs/ 介绍 /02quickstart
RocketMQ Schema Registry 部署：https://github.com/apache/roc…

创立两个 Topic，rocketmq_source 和 rocketmq_sink。

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"schemaIdl":"{"type":"record","name":"rocketmq_source_schema","namespace":"namespace","fields":[{"name":"name","type":"string"}]}"}' \
http://localhost:8088/schema-registry/v1/subject/rocketmq_source/schema/rocketmq_source_schema

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"schemaIdl":"{"type":"record","name":"rocketmq_sink_schema","namespace":"namespace","fields":[{"name":"name","type":"string"}]}"}' \
http://localhost:8088/schema-registry/v1/subject/rocketmq_sink/schema/rocketmq_sink_schema

创立一个工作我的项目，增加 rocketmq-flink 的依赖 :

<dependency>
    <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
    <artifactId>rocketmq-flink</artifactId>
    <version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>

目前 RocketMQ Schema Registry 还没有公布正式的版本，只有快照版，如果发现 jar 找不到，能够尝试以下办法：

<repositories>
    <repository>
        <id>snapshot-repos</id>
        <name>Apache Snapshot Repository</name>
        <url>https://repository.apache.org/snapshots/</url>
        <snapshots>
            <enabled>true</enabled>
        </snapshots>
        <layout>default</layout>
    </repository>
</repositories>

/**
 * @author lixiaoshuang
 */
public class RocketMqCatalog {public static void main(String[] args) {
        // 初始化表环境参数
        EnvironmentSettings environmentSettings = EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode().build();
        // 创立 table 环境
        TableEnvironment tableEnvironment = TableEnvironment.create(environmentSettings);


        // 注册 rocketmq catalog
        tableEnvironment.executeSql(
                "CREATE CATALOG rocketmq_catalog WITH (" +
                        "'type'='rocketmq_catalog',"+"'nameserver.address'='http://localhost:9876'," +
                        "'schema.registry.base.url'='http://localhost:8088');");
        tableEnvironment.executeSql("USE CATALOG rocketmq_catalog");

        // 从 rocketmq_source 中获取数据写入到 rocketmq_sink 中
        TableResult tableResult = tableEnvironment.executeSql("INSERT INTO rocketmq_sink /*+ OPTIONS" +
                "('producerGroup'='topic_producer_group') */ select * from rocketmq_source /*+ OPTIONS" +
                "('consumerGroup'='topic_consumer_group') */");
    }
}

启动工作并运行当前，关上 RocketMQ 控制台，往 rocketmq_source 这个 Topic 发送一条音讯。

而后再查看 rocketmq_sink 的状态，就会发现音讯曾经通过写入到 rocketmq_sink 中了。

点击查看更多技术内容

正文完

大数据

发表至：大数据

2022-10-25

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关于大数据:RocketMQ-Flink-Catalog-设计与实践

一、Flink 和 Flink Catalog

二、RocketMQ Flink Connector

三、RocketMQ Flink Catalog

3.1 设计与实现

3.1.1 RocketMQ Flink Catalog 的设计次要分为两步

3.1.2 RocketMQ Flink Catalog 的存储

3.1.3 RocketMQ Flink Catalog 反对的 API

3.2 使用指南

3.2.1 创立并注册 Catalog

3.2.2 批改以后的 Catalog

3.2.3 列出可用的 Catalog

3.2.4 列出可用的 Database

3.2.5 列出可用的 Table

3.3 Quick Start

3.3.1 创立 Topic

3.3.2 注册 Source Schema

3.3.3 注册 Sink Schema

3.3.4 增加依赖

3.3.5 创立工作

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关于大数据:RocketMQ-Flink-Catalog-设计与实践

一、Flink 和 Flink Catalog

二、RocketMQ Flink Connector

三、RocketMQ Flink Catalog

3.1 设计与实现

3.1.1 RocketMQ Flink Catalog 的设计次要分为两步

3.1.2 RocketMQ Flink Catalog 的存储

3.1.3 RocketMQ Flink Catalog 反对的 API

3.2 使用指南

3.2.1 创立并注册 Catalog

3.2.2 批改以后的 Catalog

3.2.3 列出可用的 Catalog

3.2.4 列出可用的 Database

3.2.5 列出可用的 Table

3.3 Quick Start

3.3.1 创立 Topic

3.3.2 注册 Source Schema

3.3.3 注册 Sink Schema

3.3.4 增加依赖

3.3.5 创立工作

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