訊息推送平臺的實時數倉?!flink消費kafka訊息入到hive

Java3y發表於2023-05-10

大家好,3y啊。好些天沒更新了,並沒有偷懶,只不過一直在安裝環境,差點都想放棄了。

上一次比較大的更新是做了austin的預覽地址,把企業微信的應用和機器人訊息各種的訊息型別和功能給完善了。上一篇文章也提到了,austin常規的功能已經更新得差不多了,剩下的就是各種細節的完善。

不知道大家還記不記得我當時規劃austin時,所畫出的架構圖:

現在就剩下austin-datahouse這個模組沒有實現了,也有挺多同學在看程式碼的時候問過我這個模組在哪...其實就是還沒實現,先規劃,牛逼先吹出去(網際網路人必備技能)

訊息推送平臺?推送下發【郵件】【簡訊】【微信服務號】【微信小程式】【企業微信】【釘釘】等訊息型別

至於這個模組吧,我預想它的功能就是把austin相關的實時資料寫到資料倉儲裡。一方面是做資料備份,另一方面是大多數的報表很多都得依賴資料倉儲去做。實際上,生產環境也會把相關的資料寫到數倉中。

而在公司裡,要把資料寫到資料倉儲,這事對開發來說一般很簡單。因為有數倉這個東西,那大多數都會有相關的基礎建設了。對於開發而言,可能就是把日誌資料寫到Kafka,在相關的後臺配置下這個topic,就能將這個topic的資料同步到資料倉儲裡咯。如果是資料庫的話,那應該大資料平臺有同步資料的功能,對普通開發來說也就配置下表名就能同步到資料倉儲裡咯。

反正使用起來很簡單就是了。不過,我其實不知道具體是怎麼做的。

但是不要緊啊,反正開源專案對於時間這塊還是很充裕得啊:沒有deadline,沒有產品在隔壁催我寫,沒有相關的技術要跟我對接。那我不懂可以學,於是也花了幾天看了下數倉這塊內容。

在看數倉的同時,我之前在公司經常會聽到資料湖這個詞。我剛畢業的時候是沒聽過的,但這幾年好像這個概念就火起來了。跟大資料那邊聊點事的時候,經常會聽到:資料入湖

那既然看都看了,順便了解資料湖是個什麼東西吧?對著瀏覽器一輪檢索之後,我發現這個詞還是挺抽象的,一直沒找到讓我耳目一新的答案,這個資料湖也不知道怎麼就火起來了。我瀏覽了一遍之後,我大概可以總結出什麼是資料湖,跟資料倉儲有啥區別:

1、資料倉儲是儲存結構化的資料,而資料湖是什麼資料都能存(非結構化的資料也能存)。結構化資料可以理解為我們的二維表JSON資料,非結構化的資料可以理解為影像檔案之類的。

資料倉儲在寫入的時候,就要定義好schema了,而資料湖在寫入的時候不需要定schema,可以等用到的時候再查出來。強調這點,說明資料湖對資料的schema約束更加靈活。

2、資料倉儲和資料湖並不是替代關係。資料是先進資料湖,將資料加工(ETL)之後,一部分資料會到資料倉儲中。

3、我們知道現有的資料倉儲一般基於Hadoop體系的HDFS分散式檔案系統去搭建的,而資料湖也得儲存資料的嘛,一般也是依賴HDFS。

4、開源的資料湖技術比較出名的有hudiicebergDelta Lake

看完上面的描述,是不是覺得有點空泛。看似學到了很多,但是實際還是不知道資料湖有啥牛逼之處。嗯,我也是這麼想的。總體下來,感覺資料湖就相當於資料倉儲的ODS,圍繞著這些資料定義了對應的meta資訊,做後設資料的管理。

說到ODS這個詞了,就簡單聊下資料倉儲的分層結構吧。這個行業通用的,一般分為以下:

1、ODS(Operate Data Store),原始資料層,未經過任何加工的。

2、DIM(Dictionary Data Layer),維度資料層,比如儲存地域、使用者客戶端這些維度的資料。

3、DWD(Data Warehouse Detail),資料明細層,把原始資料經過簡單的加工(去除髒資料,空資料之後就得到明細資料)。

4、DWS(Data Warehouse Service),資料維度彙總層,比如將資料明細根據使用者維度做彙總得到的彙總之後的資料。

5、ADS(Application Data Store),資料應用層,這部分資料能給到後端以介面的方式給到前端做視覺化使用了。

至於為什麼要分層,跟當初我們理解DAO/Service/Controller的思想差不多,大概就是複用便於後續修改變動

扯了那麼多吧,聊會ausitn專案吧,我是打算怎麼做的呢?因為我的實時計算austin-stream模組是採用Flink去做的,我打算austin-datahouse也是採用flink去做。

這幾年在大資料領域湖倉一體流批一體這些概念都非常火,而對於austin來說,第一版迭代還不用走得這麼急。我目前的想法是利用flinktableapi去對接Hive,透過SupersetMetabaseDataEase 其中一個開源的大資料視覺化工具Hive的資料給讀取出來,那第一版就差不多完成了。

現狀

自從我決定開始寫austin-data-house資料倉儲模組,已經過了兩週有多了。這兩週多我都在被部署安裝環境折磨,中途有很多次就想放棄了。

我初學程式設計,到現在工作了幾年,我還是沒變,一如既往地討厭安裝環境

花了這麼長時間除錯安裝部署環境,實現的功能其實很簡單:消費Kafka的訊息,寫入hive。(我在寫全鏈路追蹤功能實時引擎用的是flink,為了技術架構統一,我還是希望透過flink來實現。)

flink1.9開始支援hive。到目前為止,flink穩定的版本在1.16.0flink支援hive也就這兩年的事。

austin所依賴的元件有很多(正常線上環境都會有這些元件,只是不用我們自己搭建而已)。各種元件的環境問題被我一一征服了,但有很大程度上的功勞是在docker-compose上。

說到資料倉儲,第一時間肯定是想到hive。雖然我沒裝過hadoop/hive/hdfs大資料相關的元件,但稍微想想這都是複雜的。那安裝hive自然就會想到有沒有docker映象,一鍵安裝可多爽啊。

之前接入的flink也是跑在docker上的,把hive也找個映象,兩者融合融合不就行了嘛?

想法很好,我就開幹了。

基礎知識

flinkhive融合,實際上是藉助hive catalog來打通hivehive catalog對接著hive metastore(hive儲存後設資料的地方)。

當我們使用flink建立出的後設資料,會經由hive catalog 最終持久化到hive metastore,同時我們會利用hive catalog提供的介面對hive進行寫入和讀取。

來源:https://blog.51cto.com/u_15105906/5849229

安裝hive環境

那時候簡單搜了下,還真被我找到了hive的映象,沒想到這麼幸運,還是支援docker-compose的,一鍵安裝,美滋滋。

https://github.com/big-data-europe/docker-hive

我就簡單複述下過程吧,比較簡單:

1、把倉庫拉到自己的伺服器上

git clone git@github.com:big-data-europe/docker-hive.git

2、進入到專案的資料夾裡

cd docker-hive

3、啟動專案

docker-compose up -d

一頓下載之後,可以發現就啟動成功了,透過docker ps 命令就看到執行幾個映象了。

沒錯,這就安裝好hive了,是不是非常簡單。具體啟動了什麼,我們可以簡單看下docker-compose.yml檔案的內容。

最後,我們可以連上hive的客戶端,感受下快速安裝好hive的成功感。

# 進入bash
docker-compose exec hive-server bash

# 使用beeline客戶端連線
/opt/hive/bin/beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000

深陷迷霧

hive安裝好了之後,我就馬不停蹄地想知道怎麼跟flink進行融合了。我就搜了幾篇部落格看個大概,後來發現大多數部落格的內容其實就是翻譯了flink官網的內容。

不過,翻部落格的過程中讓我大致瞭解了一點:如果我要使用flink連線hive,那我要手動flink連線hivejar包匯入到flink/lib目錄下。

說實話,這還是比較麻煩的。我還以為只需要在我的工程裡匯入相關的依賴就好了,沒想到還得自己手動把jar包下來下來,然後傳入到flink的安裝目錄下。

我吭哧吭哧地做了,但把我寫好的工程jar包傳上去提交給jobmanager不是缺這就是少那依賴。我相信我能搞掂,反正就是版本依賴的問題嘛,我在行的。

後面又發現在flink工程專案裡用maven引入hadoop依賴是不夠的,flink新版本里預設打的映象是沒有hadoop的,要手動在flink環境目錄下引入hadoop。這個也是麻煩的,但只要我在映象裡下載些環境,也不是不能幹。

1、安裝vim

apt-get update

apt-get install vim

2、安裝hadoop

2.1、下載hadoop

wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.4/hadoop-2.7.4.tar.gz

2.2、解壓hadoop

tar -zxf hadoop-2.7.4.tar.gz

2.3、配置環境變數

vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.4
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`
source /etc/profile

2.4、在flink的docker容器裡還得把.bashrc也得改了才生效

過於樂觀的我,搞了10天左右吧,終於頂不住了,下定決心:我一定要統一版本,不能修修補補了,該什麼版本就走什麼版本,推倒從來吧。我就按著flink官網來走,一步一步走下來不可能錯的吧!

flink最新的版本是v1.17-SNAPSHOT,那我就挑上一個穩定的版本就行了!順便一看,我之前寫全鏈路追蹤austin接入flink的時候,程式碼的還是14.3版本。但管不了這麼多了,就用1.16.0版本吧。

首先,我發現我的flink映象拉取的是最新的版本image: flink:latest。那我得找1.16.0版本的docker-compose來部署,版本就得統一,後面的事才好搞。這個好找,在官網很快就找到了:image: flink:1.16.0-scala_2.12

新的映象搞下來了以後,我又吭哧地把相關的jar都手動地匯入到flink容器裡。另外,我發現官網寫的pom依賴,壓根就下載不下來的,這不對勁啊

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.12</artifactId>
  <version>1.16.0</version>
  <scope>provided</scope>
</dependency>

我開始以為是我的maven倉庫配置問題,找遍了倉庫在那個artifactId下,最大的也就只有1.14.x的版本。去找了下flinkissue,發現有人跟我一樣的問題。

https://github.com/apache/flink/pull/21553

繼續嘗試提交我自己寫好的flink.jar。毫無意外地,又報錯了,有些是之前的報錯,我很快地就能解決掉。

我一想,意識到是哪裡沒做好了:hive的版本,hadoop的版本,flink的版本這三者也要約束。那我轉頭一看,發現之前我從映象里拉下來hive版本是2.3.2,裡面裝的hadoop版本是2.7.4。於是,我又統一了這三者的版本。信心很足,感覺一定能成。

再次提交,還是有問題,瘋狂Google但就是一直找不到解決方案。能查出來的資料,網上的全都是“原始”安裝部署的,就沒有透過flink docker映象跟hive融合的,而且也不是跨機器的(給出來的案例都是在同一臺機器上,我是hive部署一臺機器上,flink部署在另一臺機器上)。

花了幾天除錯還是解決不掉,怎麼搞呢?放棄又不甘心。咋整?繼續推倒重來唄

在使用flink容器除錯的過程中我已經發現了:

1、拉下來的docker映象裡的內容,跟官網所描述的jar包是有出入的,有的是要我手動去下載的。但當時我覺得既然版本已經限定了,那應該問題也不大。

2、hadoop環境變數在flink docker 容器下很難除錯。每次重新推倒從來的時候,我都得手動配置一次,步驟也繁瑣。即便我掛載了相關的jar包和整個目錄

3、flink容器內重啟和啟動叢集環境不可控,老是出現奇奇怪怪的問題。

那這一次,我就不用docker-compose部署flink了,直接在centos安裝部署flink,繼續整。

隨著我每一次推倒重來,我就覺得我離成功越來越近越來越近。從環境變數報錯缺失CALSS_PATH的問題,已經到了sql的語法的問題,從sql語法的問題到找不到遠端地址namenode can't found的問題,從遠端地址的問題,到HDFS呼叫不通的問題。最後,終於除錯成功了。

下面就記錄我能除錯成功的安裝過程,各種坑錯誤異常就不記錄了(篇幅問題),這裡也吐槽夠了。

安裝flink環境

1、下載flink壓縮包

wget https://dlcdn.apache.org/flink/flink-1.16.0/flink-1.16.0-bin-scala_2.12.tgz

2、解壓flink

tar -zxf flink-1.16.0-bin-scala_2.12.tgz

3、修改該目錄下的conf下的flink-conf.yaml檔案中rest.bind-address配置,不然遠端訪問不到8081埠,將其改為0.0.0.0

rest.bind-address: 0.0.0.0

4、將flink官網提到連線hive所需要的jar包下載到flinklib目錄下(一共4個)

wget https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-hive-2.3.9_2.12/1.16.0/flink-sql-connector-hive-2.3.9_2.12-1.16.0.jar

wget https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/hive/hive-exec/2.3.4/hive-exec-2.3.4.jar

wget https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-connector-hive_2.12/1.16.0/flink-connector-hive_2.12-1.16.0.jar 

wget https://repo.maven.apache.org/maven2/org/antlr/antlr-runtime/3.5.2/antlr-runtime-3.5.2.jar

5、按照官網指示把flink-table-planner_2.12-1.16.0.jarflink-table-planner-loader-1.16.0.jar 這倆個jar包移動其目錄;

mv $FLINK_HOME/opt/flink-table-planner_2.12-1.16.0.jar $FLINK_HOME/lib/flink-table-planner_2.12-1.16.0.jar
mv $FLINK_HOME/lib/flink-table-planner-loader-1.16.0.jar $FLINK_HOME/opt/flink-table-planner-loader-1.16.0.jar

6、把後續kafka所需要的依賴也下載到lib目錄下

wget https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-connector-kafka/1.16.0/flink-connector-kafka-1.16.0.jar

wget https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/kafka/kafka-clients/3.3.1/kafka-clients-3.3.1.jar

安裝hadoop環境

由於hive的映象已經鎖死了hadoop的版本為2.7.4,所以我這邊flink所以來的hadoop也是下載2.7.4版本

1、下載hadoop壓縮包

wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.4/hadoop-2.7.4.tar.gz

2、解壓hadoop

tar -zxf hadoop-2.7.4.tar.gz

安裝jdk11

由於高版本的flink需要jdk 11,所以這邊安裝下該版本的jdk

yum install java-11-openjdk.x86_64
yum install java-11-openjdk-devel.x86_64

配置jdk、hadoop的環境變數

這一步為了能讓flink在啟動的時候,載入到jdkhadoop的環境。

1、編輯/etc/profile檔案

vim /etc/profile

2、檔案內容最底下增加以下配置:

JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-11.0.17.0.8-2.el7_9.x86_64
JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
CLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
export JAVA_HOME JRE_HOME CLASS_PATH PATH
export HADOOP_HOME=/root/hadoop-2.7.4
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`

3、讓配置檔案生效

source /etc/profile

austin資料倉儲工程程式碼

直接上austin倉庫地址,文章篇幅就不貼程式碼了,該寫的註釋我都寫了。

http://gitee.com/zhongfucheng/austin

這個工程程式碼量非常少,一共就4個核心檔案pom.xml/hive-site.xml/AustinHiveBootStrap.java,要使用的時候注意該兩處地方即可:

1、com.java3y.austin.datahouse.constants.DataHouseConstant#KAFKA_IP_PORT將這裡改成自己的kafkaipport

2、hive-site.xml檔案全域性替換掉hive_ip為自己的hive地址,一共兩處

部署工程程式碼到Flink

我們把jar包上傳到伺服器,然後使用命令提交jar包給flink執行。也可以開啟flink的管理後臺,在頁面上提交jar包並啟動。我這裡就選擇使用命令的方式來提交,主要因為在外網透出flink的埠,很容器被攻擊(我已經重灌系統幾次了。。)

(flink命令在$FLINK_HOME/bin下)

./start-cluster.sh
./flink run austin-data-house-0.0.1-SNAPSHOT.jar

啟動Kafka生產者寫入測試資料

啟動消費者的命令(將ipport改為自己伺服器所部署的Kafka資訊):

$KAFKA_HOME/bin/kafka-console-producer.sh --topic austinTraceLog  --broker-list ip:port

輸入測試資料:

{"state":"1","businessId":"2","ids":[1,2,3],"logTimestamp":"123123"}

即將成功

到這一步,離勝利就非常近了,但還是有通訊的問題:flink無法識別namenode/namenodedatanode之間的通訊問題等等。於是我們需要做以下措施:

1、hive在部署的時候,增加datanode/namenode的通訊埠,部署hive使用這個docker-compose檔案的內容:

version: "3"

services:
  namenode:
    image: bde2020/hadoop-namenode:2.0.0-hadoop2.7.4-java8
    volumes:
      - namenode:/hadoop/dfs/name
    environment:
      - CLUSTER_NAME=test
    env_file:
      - ./hadoop-hive.env
    ports:
      - "50070:50070"
      - "9000:9000"
      - "8020:8020"
  datanode:
    image: bde2020/hadoop-datanode:2.0.0-hadoop2.7.4-java8
    volumes:
      - datanode:/hadoop/dfs/data
    env_file:
      - ./hadoop-hive.env
    environment:
      SERVICE_PRECONDITION: "namenode:50070"
    ports:
      - "50075:50075"
      - "50010:50010"
      - "50020:50020"
  hive-server:
    image: bde2020/hive:2.3.2-postgresql-metastore
    env_file:
      - ./hadoop-hive.env
    environment:
      HIVE_CORE_CONF_javax_jdo_option_ConnectionURL: "jdbc:postgresql://hive-metastore/metastore"
      SERVICE_PRECONDITION: "hive-metastore:9083"
    ports:
      - "10000:10000"
  hive-metastore:
    image: bde2020/hive:2.3.2-postgresql-metastore
    env_file:
      - ./hadoop-hive.env
    command: /opt/hive/bin/hive --service metastore
    environment:
      SERVICE_PRECONDITION: "namenode:50070 datanode:50075 hive-metastore-postgresql:5432"
    ports:
      - "9083:9083"
  hive-metastore-postgresql:
    image: bde2020/hive-metastore-postgresql:2.3.0
    ports:
      - "5432:5432"
  presto-coordinator:
    image: shawnzhu/prestodb:0.181
    ports:
      - "8080:8080"
volumes:
  namenode:
  datanode:

2、在部署flink伺服器上增加hosts,有以下(ip為部署hive的地址):

127.0.0.1 namenode
127.0.0.1 datanode
127.0.0.1 b2a0f0310722

其中 b2a0f0310722datanode的主機名,該主機名會隨著hivedocker而變更,我們可以登入namenode的後臺地址找到其主機名。而方法則是在部署hive的地址輸入:

http://localhost:50070/dfshealth.html#tab-datanode

3、把工程下的hive-site.xml檔案複製到$FLINK_HOME/conf

4、hadoop的配置檔案hdfs-site.xml增加以下內容(我的目錄在/root/hadoop-2.7.4/etc/hadoop

<property>
    <name>dfs.client.use.datanode.hostname</name>
    <value>true</value>
    <description>only cofig in clients</description>
</property>

5、啟動flink-sql的客戶端:

./sql-client.sh

6、在sql客戶端下執行以下指令碼命令,注:hive-conf-dir要放在$FLINK_HOME/conf

CREATE CATALOG my_hive WITH (
    'type' = 'hive',
    'hive-conf-dir' = '/root/flink-1.16.0/conf'
);
use catalog my_hive;
create database austin;

7、重啟flink叢集

./stop-cluster.sh
./start-cluster.sh

8、重新提交執行flink任務

./flink run austin-data-house-0.0.1-SNAPSHOT.jar

資料視覺化

到上面為止,我們已經把資料寫入到hive表了,我們是不可能每一次都在命令列視窗裡查詢hive的資料。一般在公司裡都會有視覺化平臺供我們開發/數倉/資料分析師/運營 去查詢hive的資料。

我簡單看了幾個開源的視覺化平臺:Superset/Metabase/DataEase。最後選擇了Metabase,無他,看著順眼一些。

部署Metabase很簡單,也是使用docker進行安裝部署,就兩行命令(後續我會將其加入到docker-compose裡面)。

docker pull metabase/metabase:latest
docker run -d -p 5001:3000 --name metabase metabase/metabase

完了之後,我們就可以開啟5001埠到Metabase的後臺了。

我們可以在Metabase的後臺新增presto進而連線hive去查詢記錄。

這個presto服務我們在搭建hive的時候已經一起啟動了,所以這裡直接使用就好了。

到這一步,我們就可以透過在頁面上寫sql把訊息推送過程中埋點的明細資料查詢出來

最後

這資料倉儲整個安裝環境和除錯過程確實折騰人,多次推倒重來(甚至不惜重灌系統重來)。還好最後輸入Kafka一條訊息,在hive表裡能看到一條記錄,能看到結果之後,折騰或許是值得的。

如果想學Java專案的,強烈推薦我的開源專案訊息推送平臺Austin(8K stars) ,可以用作畢業設計,可以用作校招,可以看看生產環境是怎麼推送訊息的。開源專案訊息推送平臺austin倉庫地址:

訊息推送平臺?推送下發【郵件】【簡訊】【微信服務號】【微信小程式】【企業微信】【釘釘】等訊息型別

參考資料:

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