FLinkSQL+FlinkCDC

流程:
FlinkCDC读取MysqlBinLog,增删改同步写入Mysql表。
集群模式为Flink的Standalone模式，不安装Hadoop

一个非常好的博客

部署阶段

基础配置

1. 每台机器防火墙关闭
2. 配置静态ip地址
3. 两台机器能互相免密登录
4. 配置hosts实现主机名映射ip地址
5. 实现Xshell连接两台机器
6. 配置xsync分发文件脚本
7. Mysql需要开启BinLog

核心模块版本选择

安装解压步骤省略，自行解决
Jdk11:因为Flink1.15.3在官网要求最低需要java11
Flink-1.15.3:稳定版
zookeeper-3.7.1:稳定版

不要忘记配置环境变量

配置nfs（简单代替hdfs）

详细介绍以及如何配置请点击此处

配置文件中描述：
  nfs用于flink集群高可用模式中checkpoint和savepoint存储metadata的路径，还有zookeeper的相关信息存储

Must be a durable file system that is accessible from all nodes(like HDFS, S3, Ceph, nfs, …)

high-availability.storageDir: file:///nfs/HA
state.checkpoints.dir: file:///nfs/checkPoint
state.savepoints.dir: file:///nfs/savePoint

nfs服务器端配置

# 安装rpcbind nfs-utils
[root@localhost] yum install -y rpcbind nfs-utils  # 三台主机安装nfs服务
[root@localhost] mkdir /nfs     # 创建共享文件
[root@localhost] chmod -R 775 /nfs   # 设置共享文件权限
[root@localhost] vim /etc/exports  # 编辑
文件路径 ip地址(rw,sync,no_root_squash)  # rw表示共享的主机只有读写权限，sync表示数据会同步写入到内存和  硬盘中，no_root_squash非root可用 配置文件格式：共享目录 共享主机
[root@localhost] exportfs -a  # 刷新
[root@localhost] systemctl start nfs rpcbind    # 启动服务
[root@localhost] systemctl enable nfs rpcbind    # 设置开机自启

nfs客服端配置

[root@localhost home] yum -y install rpcbind nfs-utils # 安装共享服务
[root@localhost home] mkdir 文件夹   # 创建共享文件
[root@localhost home] systemctl start nfs    # 启动服务
[root@localhost home] systemctl enable nfs    # 设置开机自启
Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/nfs-server.service to /usr/lib/systemd/system/nfs-server.service.
[root@localhost home] systemctl status nfs   # 查看状态
[root@localhost home] mount -t nfs ip:共享文件路径 #挂载文件夹

注意点:

1. /etc/export路径不起作用，则使用/etc/exports
2. 每次重启可能需要重新挂载mount -t nfs 192.168..:/nfs /nfs
3. 查看服务器的共享文件夹：showmount -e 服务器ip

如何开机自动挂载nfs目录（解决注意点：2）

CentOS7如何设置开机自启动程序、开机自启动脚本？

配置Flink

lib中的jar包

有些可能在部署过程中不起作用，但是没有移除出去

commons-cli-1.5.0.jar             flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.1.7.2.9.0-173-9.0.jar  hadoop-hdfs-3.2.1.jar
flink-cep-1.15.3.jar              flink-shaded-zookeeper-3.5.9.jar                      log4j-1.2-api-2.17.1.jar
flink-connector-files-1.15.3.jar  flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar               log4j-api-2.17.1.jar
flink-connector-jdbc-1.15.2.jar   flink-table-api-java-uber-1.15.3.jar                  log4j-core-2.17.1.jar
flink-csv-1.15.3.jar              flink-table-planner-loader-1.15.3.jar                 log4j-slf4j-impl-2.17.1.jar
flink-dist-1.15.3.jar             flink-table-runtime-1.15.3.jar                        mysql-connector-java-5.1.49.jar
flink-json-1.15.3.jar             hadoop-client-3.2.1.jar
flink-scala_2.12-1.15.3.jar       hadoop-common-3.2.1.jar

为什么需要上面列出的jar包？

因为以下问题：

1. FlinkSql无法访问CDC/JDBC

导入以下jar包到${flink_home}/lib下
flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar
flink-connector-jdbc-1.15.2.jar

2. flinksql如下报错

[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason:
org.apache.calcite.runtime.CalciteException: Non-query expression encountered in illegal context

导入以下jar包到${flink_home}/lib下
hadoop-client-3.2.1.jar(重要)
hadoop-hdfs-3.2.1.jar(这个貌似没有用,没测试过)
flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.1.7.2.9.0-173-9.0.jar(重要)
hadoop-common-3.2.1.jar(重要)

3. Exception in thread “main” java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.commons.cli.Option.builder(Ljava/lang/String;)Lorg/apache/commons/cli/Option$Builder;

集群启动失败
  需要导入commons-cli-1.5.0.jar(https://mvnrepository.com/artifact/commons-cli/commons-cli/1.5.0)

flink-conf.yaml

配置参考

#==============================================================================
# Common
#==============================================================================
jobmanager.rpc.address: 机器ip(一定不要localhost)
jobmanager.rpc.port: ****
jobmanager.bind-host: 0.0.0.0
jobmanager.memory.process.size: 1600m
taskmanager.bind-host: 0.0.0.0
taskmanager.memory.process.size: 1728m
taskmanager.numberOfTaskSlots: 3
parallelism.default: 1
#==============================================================================
# High Availability
#==============================================================================
high-availability: zookeeper
high-availability.storageDir: file:///nfs/HA
high-availability.zookeeper.quorum: node1:2181,node2:2181
#==============================================================================
# Fault tolerance and checkpointing
#==============================================================================
execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention: RETAIN_ON_CANCELLATION
state.checkpoints.dir: file:///nfs/checkPoint
state.savepoints.dir: file:///nfs/savePoint
jobmanager.execution.failover-strategy: region
#==============================================================================
# Rest & web frontend
#==============================================================================
rest.address: localhost
rest.bind-address: 0.0.0.0
#==============================================================================
# Advanced
#==============================================================================
classloader.resolve-order: parent-first

问题:

1. 为何有些设置项要改为 0.0.0.0 ?

配置文件中描述：To enable this, set the bind-host address to one that has access to an outside facing network interface, such as 0.0.0.0.

许多设置项默认是localhost，Standalone模式下设置为不启用，如果需要启用则改为 0.0.0.0

以下是设置项具体关联内容(在flink Standalone模式下必须设置)：

• rest-bind-address: 0.0.0.0 启用WebUI界面，启动集群后可以在主节点的UI端口访问UI界面
• taskmanager.bind-host: 0.0.0.0 启用此功能，将绑定主机地址设置为可以访问面向外部的网络的地址
• jobmanager.bind-host: 0.0.0.0 启用此功能，webUI界面才可显示可用的资源都正常，否则可用资源都显示为0

2. 出现这种错误案例(详细信息请点击此处)怎么办?
The program finished with the following exception:
org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: The main method caused an error: Unable to instantiate java compiler

  能启动flinksql客户端，但是flinksql insert等操作无法执行问题
配置文件中配置 classloader.resolve-order: parent-first即可解决

3.出现下面这个问题，怎么解决？
Association with remote system[akka.tcp://flink@node1:41351] has failed, address is now gated for [50] ms. Reason: [Association failed with[akka.tcp://flink@node1:41351]] Caused by: [java.net.ConnectException: Connection refused:node1/(node1):41351]

  问题情境：kill节点1的JobManager，节点2变为主节点，启动节点1的JobManager，再次kill当前节点2的JobManager，然后节点1变为主节点，但是节点2的taskManager及其资源都无法访问，查看日志出现上述报错，
  原因在于节点2通信的地址出现问题，节点2以为端口号在自己的ip上，实际上通信端口已经回到节点1了，所以出现上述报错。更改jobmanager.rpc.address: 机器ip(一定不要使用默认的localhost)即可解决

workers

192.168.***.***
192.168.***.***

如果配置了hosts可以写成以下形式

node1
node2
(node3)...

masters

  具备高可用需要多台master，同时只有一个JobManager工作，如果JobManager所在机器宕机，集群会启动备用节点，测试时大概需要30秒左右，高可用相关的路径必须是所有集群都能访问到的路径，否则配置无效

192.168.***.***:端口号
192.168.***.***:端口号

配置Zookeeper

根据需要按照官网参考配置

为了方便，需要配置一个启动脚本方便使用

#!/bin/bash

case $1 in
"start"){
        for i in node1 node2
        do
             echo ----------zookeeper $i 启动----------
             ssh $i "/opt/module/zookeeper/bin/zkServer.sh start"
        done
}
;;
"stop"){
        for i in node1 node2
        do
             echo ----------zookeeper $i 停止----------
             ssh $i "/opt/module/zookeeper/bin/zkServer.sh stop"
        done
}
;;
"status"){
        for i in node1 node2
        do
             echo ----------zookeeper $i 状态----------
             ssh $i "/opt/module/zookeeper/bin/zkServer.sh status"
        done
}
;;
esac

注意点：

1. 需要把zookeeper的zoo.cfg文件复制到${flink_home}/conf下

其它问题汇总

解决flink启动后无法正常关闭

原因：默认配置bin/config.sh中，pid保存在linux /tmp文件夹下，导致运行较长时间后/tmp文件夹被清理，从而找不到pid文件，进而无法使用stop-cluster关闭集群
解决stop-cluster命令无法关闭集群

运行阶段

流程采用FlinkSQL执行任务

sql-client.sh

官网语法参考

官网sql客户端使用参考

FlinkSql表主键

有效性检查
  SQL 标准主键限制可以有两种模式：ENFORCED 或者 NOT ENFORCED。 它申明了是否输入/出数据会做合法性检查（是否唯一）。Flink 不存储数据因此只支持 NOT ENFORCED 模式，即不做检查，用户需要自己保证唯一性。
  Flink 假设声明了主键的列都是不包含 Null 值的，Connector 在处理数据时需要自己保证语义正确。
  Notes: 在 CREATE TABLE 语句中，创建主键会修改列的 nullable 属性，主键声明的列默认都是非 Nullable 的。

执行sql脚本，使用下面这个命令

sql-client.sh embedded -f [filename]

简要cdc -> jdbc流程

--设置作业名,更改在WebUI界面JobName显示,方便区分
SET 'pipeline.name' = 'test-01';

CREATE TABLE testpk_target(
  id int,
  ts timestamp(3),
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
)WITH(
  'connector' = 'jdbc',
   'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/数据库名',
   'table-name' = '表名',
   'username' = '******',
   'password' = '******'
);

CREATE TABLE testpk(
  id int,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
)WITH(
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'hostname' = '192.168.***.***',
  'port' = '****',
  'username' = '******',
  'password' = '******',
  'database-name' = '数据库名',
  'table-name' = '表名',
  'debezium.snapshot.mode' = 'initial'
);

insert into testpk_target
select id,now() as ts from testpk;

状态与容错 savepoint/checkpoint 的使用

问题：

1. 如何从checkpoint/savepoint恢复 ?

首先需要在sql-client界面启用checkpoint，或者配置文件中设置checkpoint生成时间间隔

SET execution.checkpointing.interval = 60s;

在insert等操作执行前设置如下设置

SET execution.savepoint.path = '/opt/module/flink/checkPoint/c318946573f2a1f64824782aeb8af4b4/chk-1';

一旦设置检查点路径,后续sql语句都会启用
需要重置检查点路径,使得后续的sql语句不在从检查点恢复

RESET execution.savepoint.path;

2. 如何使用savepoint ？

savepoint介绍及其使用方法

3. flink cancel -s与flink stop -p区别

flink cancel -s:取消任务并生成savepoint,保留checkpoint
flink stop -p:停止任务并生成savepoint,不保留checkpoint

网页端显示任务结束状态不同：
cancel显示为cancelled
stop显示finish

Watermark在FlinkSql中的使用

官网Watermark使用参考

  DataStream Api是选中一个实体类的某个属性作为Watermark的标记
FlinkSql也类似，并且提供以下三种 watermark 策略：

• 严格递增时间戳： WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column

  严格递增时间戳：发出到目前为止已观察到的最大时间戳的 watermark ，时间戳大于最大时间戳的行被认为没有迟到,假设10:00来了2条数据，时间戳都为10:00，第二条数据认为迟到，所以不太合理，下面这个递增时间戳稍微合理一点

• 递增时间戳： WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL ‘0.001’ SECOND

  递增时间戳：发出到目前为止已观察到的最大时间戳减 1 的 watermark ，时间戳大于或等于最大时间戳的行被认为没有迟到。

• 有界乱序时间戳（符合生产环境数据的乱序特点）： WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL ‘string’ timeUnit

  有界乱序时间戳： 发出到目前为止已观察到的最大时间戳减去指定延迟的 watermark ，例如， WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL ‘5’ SECOND 是一个 5 秒延迟的 watermark 策略。

CREATE TABLE Orders (
    `user` BIGINT,
    product STRING,
    order_time TIMESTAMP(3),
    WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH ( . . . );

  Watermark 根据配置文件中 pipeline.auto-watermark-interval 中所配置的间隔发出。 若 watermark 的间隔是 0ms ，那么每条记录都会产生一个 watermark，且 watermark 会在不为空并大于上一个发出的 watermark 时发出。

窗口函数

Apache Flink 提供了几个窗口表值函数 （TVF） 来将表的元素划分为窗口

  当前版本为Flink1.15.3, 官网窗口函数参考

• Tumble Windows 滚动窗口（翻滚式窗户）

  滚动窗口（TUMBLE）将每个元素分配到一个指定大小的窗口中。通常，滚动窗口有一个固定的大小，并且不会出现重叠。例如，如果指定了一个5分钟大小的滚动窗口，无限流的数据会根据时间划分为[0:00, 0:05)、[0:05, 0:10)、[0:10, 0:15)等窗口。

  TUMBLE函数采用三个必需参数，一个可选参数：
TUMBLE(TABLE data, DESCRIPTOR(timecol), size [, offset ])

1. data：表参数，可以是与时间属性列的任何关系。
2. timecol：是一个列描述符，将数据的时间属性列映射到翻转窗口。
3. size：窗口宽度。
4. offset：可选参数，指定窗口开始偏移量。

• Hop Windows 滑动窗口

  滑动窗口（HOP），也被称作Sliding Window。不同于滚动窗口，滑动窗口的窗口可以重叠。

HOP(TABLE data, DESCRIPTOR(timecol), slide, size [, offset ])

1. data：表参数，可以是与时间属性列的任何关系。
2. timecol：是一个列描述符，将数据的时间属性列映射到跳跃窗口。
3. slide：是指定顺序跳跃窗口开始之间的持续时间的持续时间
4. size：是指定跳跃窗口宽度的持续时间。
5. offset：是一个可选参数，用于指定窗口开始偏移的偏移量。

• Cumulate Windows 聚合窗口

  累积窗口在某些情况下非常有用，例如在固定的窗口间隔内提前触发翻转窗口。例如，每日仪表板从 00：00 到每分钟绘制累积 UV，10：00 的 UV 表示从 00：00 到 10：00 的 UV 总数。通过累积窗口轻松实现。

  例如，您可以有一个 1 小时步长和 1 天最大大小的累积窗口，您将获得每天的窗口：[00:00, 01:00),[00:00, 02:00),[00:00, 03:00),[00:00, 24:00)

CUMULATE(TABLE data, DESCRIPTOR(timecol), step, size)

1. data：表参数，可以是与时间属性列的任何关系。
2. timecol：列描述符，将数据的时间属性列映射到累积窗口。
3. step：指定顺序累积窗口结束之间增加的窗口大小的持续时间。
4. size：指定累积窗口宽度,必须整数倍step
5. offset：可选参数，指定窗口开始偏移量。

• Session Windows 会话窗口（即将支持）

  会话窗口（SESSION）通过SESSION活动来对元素进行分组。会话窗口与滚动窗口和滑动窗口相比，没有窗口重叠，没有固定窗口大小。相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素，即会话断开时，该窗口就会关闭。

FlinkSQL常见问题（版本：1.15.3）坑非常多

1. 数据类型不匹配，varchar(2) -> varchar(5) 需要CAST（）强制类型转换，不如直接用string，还有类似int -> bigint等都需要CAST转换
2. null空值，如果cdc表给空值到sink表非空字段，那么就需要ifnull(字段)进行处理
3. checkpoint 和 savepoint存在区别，目前版本checkpoint是不能移动文件的，原因是其中包含绝对路径，savepoint可以移动到不同文件夹下
4. flinkSQL可以将cdc和jdbc进行关联查询
5. 前端表 -> 数仓表 -> 后端表的实时数据同步需要四张表,两个insert语句:前端表cdc->数仓表jdbc 和 数仓表cdc -> 后端表jdbcl
6. 测试的sql记得设置checkpoint文件路径,以区分生产job和测试job
7. 多个业务时，不要忘记with配置项中更改表名
8. 这是作业名时候，最好带上序号