Flink SQL自定义TableSource读取Kudu数据

本文基于Flink1.9，之前文章基于Flink1.6。在Flink的官方文档中提供了很多connector用于连接外部系统数据源。如果提供的connector不能满足需要，还可以通过自定义方式定义读取外部数据源的逻辑。本文的背景就是使用SQL查询批量数据，但是批量数据存储在kudu中，由于没有提供connector所以需要自定义读取数据逻辑。

官方文档中给出了自定义批量数据读取的实现方式：

然而实际API却显示该类已经不推荐使用了：

于是使用InputFormatTableSource抽象类来实现此功能，我们继承该类

package com.xxx.bigdata;

import org.apache.flink.api.common.io.InputFormat;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.TableSchema;
import org.apache.flink.table.sources.InputFormatTableSource;
import org.apache.flink.table.types.DataType;

public class KuduTableSource extends InputFormatTableSource {


    @Override
    public InputFormat getInputFormat() {
        return new KuduInputFormat();
    }

    @Override
    public TableSchema getTableSchema() {
        String[] names = {"info"};
        DataType[] dataTypes = {DataTypes.STRING()};
        TableSchema tableSchema = TableSchema.builder().fields(names, dataTypes).build();
        return tableSchema;
    }

    @Override
    public DataType getProducedDataType() {
        return getTableSchema().getFieldDataTypes()[0];
    }
}

上面的代码中，getTableSchema是定义Table的schema描述，getProducedDataType定义数据输出类型，而父类InputFormatTableSource里面的一个核心抽象方法是：

public abstract InputFormat getInputFormat();

该方法的功能就是读数的逻辑，我们需要重写此方法。

package com.xxx.bigdata;

import org.apache.flink.api.common.io.GenericInputFormat;
import org.apache.flink.core.io.GenericInputSplit;
import org.apache.kudu.client.*;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.StringJoiner;

public class KuduInputFormat extends GenericInputFormat {
    private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(KuduInputFormat.class);

    private KuduClient client;
    private KuduTable table;
    private KuduScanner scanner;
    private static final String IMPALA_TABLE_PREFIX = "impala::";
    private static final String KUDU_MASTER_ADDRESS = "192.168.1.1:7051";
    private String tableName = "class";
    List columnsList = new ArrayList<>();
    private RowResultIterator iterator;

    @Override
    public void open(GenericInputSplit split) throws IOException {
        super.open(split);
        client = new KuduClient.KuduClientBuilder(KUDU_MASTER_ADDRESS).build();
        table = client.openTable(IMPALA_TABLE_PREFIX + tableName);
        columnsList.add("id");
        columnsList.add("teacher_id");
        scanner = client.newScannerBuilder(table).setProjectedColumnNames(columnsList).build();
        iterator = scanner.nextRows();
    }

    @Override
    public boolean reachedEnd() {
        return iterator.hasNext() == false;
    }

    @Override
    public String nextRecord(String reuse) {
        StringJoiner joiner = new StringJoiner(":");
        RowResult rowResult = iterator.next();
        String id = String.valueOf(rowResult.getLong("id"));
        String teacher_id = String.valueOf(rowResult.getLong("teacher_id"));
        joiner.add(id).add(teacher_id);
        return joiner.toString();
    }

    @Override
    public GenericInputSplit[] createInputSplits(int numSplits) {
        GenericInputSplit[] splits = new GenericInputSplit[1];
        splits[0] = new GenericInputSplit(0, 1);
        return splits;
    }

    @Override
    public void close() throws IOException {
        scanner.close();
        client.close();
    }
}

1.open用于打开一些连接，如数据库，文件系统等，reachedEnd判断数据是否已经读完，nextRecord用于读取下条数据并返回处理结果数据，createInputSplits方法是创建数据输入分片，这里不重写，默认调用父类的同名方法，产生8个分片，即8个并行度。close里进行一些资源的释放。

2.这里继承的是GenericInputFormat类，其实还有其他的类可以使用：

所有這些类都有一个共有的顶层接口InputFormat：

不同的InputFormat都是基于不同的功能实现不同的方法，有兴趣的可以打开看一下。那么这些方法之间的调用链是怎样的呢？如下所示：

每次读取下一条记录之前都会判断记录是否读完，如果读完直接执行close方法，否则读取下一条记录。这里重点说一下createInputSplits创建输入分片，其实在Kudu(类似HBase)的scan读取中，我们要做到并行读取，在open方法构建scanner时，应该每一个scanner对应一段范围内的rowkey，这样才能并行读取，不重复读取。因此，基于此，需要重写createInputSplits和getInputSplitAssigner，创建scanner的时候也需要做相应的改动，这里不做详细说明，程序入口如下：

package com.xxx.bigdata;

import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.java.BatchTableEnvironment;

public class BatchEngine {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        BatchTableEnvironment batchEnv = BatchTableEnvironment.create(env);
        batchEnv.registerTableSource("class", new KuduTableSource());
        Table result = batchEnv.sqlQuery("select * from class_room");
        batchEnv.toDataSet(result, String.class).print();
        batchEnv.execute("kudu job");
    }
}

本地测试：

由于程序里没有定义sink，我们只是print了一下，因此会报上述错误，无关紧要。