java sql 写入万条数据_Flink教程-flink 1.11 使用sql将流式数据写入文件系统

滚动策略分区提交完整示例

flink提供了一个file system connector，可以使用DDL创建一个table，然后使用sql的方法写入数据，支持的写入格式包括json、csv、avro、parquet、orc。

一个最简单的DDL如下：

CREATE TABLE fs_table (  user_id STRING,  order_amount DOUBLE,  dt STRING,  h string,  m string   ) PARTITIONED BY (dt,h,m) WITH (    'connector'='filesystem',    'path'='file:///tmp/abc',    'format'='orc'  );

下面我们简单的介绍一下相关的概念和如何使用。

滚动策略

Key Default Type Description sink.rolling-policy.file-size 128MB MemorySize 分区文件的最大值，超过这个大小，将会启动一个新文件。 sink.rolling-policy.rollover-interval 30 m Duration 分区文件滚动的最大时间间隔，超过这个时间，将会新启动一个文件 sink.rolling-policy.check-interval 1 m Duration 一个时间间隔，定期去检查上面那个配置指定的策略下，文件是否应该滚动生成新文件.

• 在写入列格式(比如parquet、orc)的时候，上述的配置和checkpoint的间隔一起来控制滚动策略，也就是说sink.rolling-policy.file-size、sink.rolling-policy.rollover-interval、checkpoint间隔，这三个选项，只要有一个条件达到了，然后就会触发分区文件的滚动，结束上一个文件的写入，生成新文件。
• 对于写入行格式的数据，比如json、csv，主要是靠sink.rolling-policy.file-size、sink.rolling-policy.rollover-interval，也就是文件的大小和时间来控制写入数据的滚动策略.

分区提交

在往一个分区写完了数据之后，我们希望做一些工作来通知下游。比如在分区目录写一个SUCCESS文件，或者是对于hive来说，去更新metastore的数据，自动刷新一下分区等等。 分区的提交主要依赖于触发器和提交的策略：

• 触发器：即什么时候触发分区的提交，
• 提交策略：也就是分区写完之后我们做什么，目前系统提供了两种内置策略：1.往分区目录写一个空SUCCESS文件；2.更新元数据.

分区提交触发器

key default type 解释 sink.partition-commit.trigger process-time String 触发器的类型，目前系统提供了两种：process-time 和 partition-time，如果选择了process-time，则当系统时间大于processtime的时候触发提交，如果选择了partition-time，则需要先从分区字段里面抽取分区时间的开始时间，然后当水印大于这个分区时间的时候触发分区的提交. sink.partition-commit.delay 0 s Duration 提交分区的延迟时间

1. process-time. 这种提交方式依赖于系统的时间，一旦遇到数据延迟等情况，会造成分区和分区的数据不一致。
2. partition-time ：这种情况需要从分区字段里抽取出来相应的pattern，具体可参考下一个段落分区的抽取。
3. sink.partition-commit.delay：一旦这个数值设置不为0，则在process-time情况下，当系统时间大于分区创建时间加上delay延迟，会触发分区提交； 如果是在partition-time 情况下，则需要水印大于分区创建时间加上delay时间，会触发分区提交.

第一个参数process-time、partition-time，我们不用做过多的解释，就类似于flink中的processtime和eventtime。

第二个参数sink.partition-commit.delay我们用实际案例解释下： 比如我们配置的是分区是/yyyy-MM-dd/HH/,写入的是ORC列格式，checkpoint配置的间隔是一分钟，也就是默认情况下会每分钟生成一个orc文件，最终会在每个分区(/yyyy-MM-dd/HH/)下面生成60个orc文件。

比如当前系统正在写入/day=2020-07-06/h=10/分区的数据，那么这个分区的创建时间是2020-07-06 10:00:00，如果这个delay配置采用的是默认值，也就是0s，这个时候当写完了一个ORC文件，也就是2020-07-06 10:01:00分钟的时候，就会触发分区提交，比如更新hive的元数据，这个时候我们去查询hive就能查到刚刚写入的文件；如果我们想/day=2020-07-06/h=10/这个分区的60个文件都写完了再更新分区，那么我们可以将这个delay设置成 1h，也就是等到2020-07-06 11:00:00的时候才会触发分区提交，我们才会看到/2020-07-06/10/分区下面的所有数据

分区时间的抽取

从分区值里抽取分区时间，我们可以理解为上面触发器参数配置为partition-time的时候，分区的创建时间，当水印大于这个时间+delay的时候触发分区的提交.

Key Default Type 解释 partition.time-extractor.kind default String 抽取分区的方式，目前有default和custom两种，如果是default，需要配置partition.time-extractor.timestamp-pattern，如果是custom，需要配置自定义class partition.time-extractor.class null String 自定义class partition.time-extractor.timestamp-pattern null String 从分区值中抽取时间戳的模式，需要组织成yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式，比如 对于上面我们提到的分区/yyyy-MM-dd/HH/，其中两个分区字段对应的字段名分为是dt和hour，那么我们这个timestamp-pattern 可以配置成'hour:00:00'

自定义抽取分区时间的话，需要实现PartitionTimeExtractor接口：

public interface PartitionTimeExtractor extends Serializable { String DEFAULT = "default"; String CUSTOM = "custom"; /**  * Extract time from partition keys and values.  */ LocalDateTime extract(List partitionKeys, List partitionValues);    ...................}

分区提交策略

定义了分区提交的策略，也就是写完分区数据之后做什么事情，目前系统提供了以下行为：

• metastore，只支持hive table，也就是写完数据之后，更新hive的元数据.
• success file: 写完数据，往分区文件写一个success file.
• 自定义

key Default Type 描述 sink.partition-commit.policy.kind null string 可选：metastore,success-file,custom，这个可以写一个或者多个，比如可以这样，'metastore,success-file' sink.partition-commit.policy.class null string 如果上述选择custom的话，这里指定相应的class sink.partition-commit.success-file.name null string 如果上述选择的是success-file，这里可以指定写入的文件名，默认是 _SUCCESS

完整示例

定义实体类

 public static class UserInfo implements java.io.Serializable{  private String userId;  private Double amount;  private Timestamp ts;  public String getUserId(){   return userId;  }  public void setUserId(String userId){   this.userId = userId;  }  public Double getAmount(){   return amount;  }  public void setAmount(Double amount){   this.amount = amount;  }  public Timestamp getTs(){   return ts;  }  public void setTs(Timestamp ts){   this.ts = ts;  } }

自定义source

 public static class MySource implements SourceFunction{  String userids[] = {    "4760858d-2bec-483c-a535-291de04b2247", "67088699-d4f4-43f2-913c-481bff8a2dc5",    "72f7b6a8-e1a9-49b4-9a0b-770c41e01bfb", "dfa27cb6-bd94-4bc0-a90b-f7beeb9faa8b",    "aabbaa50-72f4-495c-b3a1-70383ee9d6a4", "3218bbb9-5874-4d37-a82d-3e35e52d1702",    "3ebfb9602ac07779||3ebfe9612a007979", "aec20d52-c2eb-4436-b121-c29ad4097f6c",    "e7e896cd939685d7||e7e8e6c1930689d7", "a4b1e1db-55ef-4d9d-b9d2-18393c5f59ee"  };  @Override  public void run(SourceContext sourceContext) throws Exception{   while (true){    String userid = userids[(int) (Math.random() * (userids.length - 1))];    UserInfo userInfo = new UserInfo();    userInfo.setUserId(userid);    userInfo.setAmount(Math.random() * 100);    userInfo.setTs(new Timestamp(new Date().getTime()));    sourceContext.collect(userInfo);    Thread.sleep(100);   }  }  @Override  public void cancel(){  } }

写入file

通过sql的ddl创建一个最简单的基于process time的table，然后写入数据.

在这个实例中，我们开启了checkpoint的时间间隔是10s，所以会每隔10s写入一个orc文件.

  StreamExecutionEnvironment bsEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();  bsEnv.enableCheckpointing(10000);  StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(bsEnv);  DataStream dataStream = bsEnv.addSource(new MySource());  String sql = "CREATE TABLE fs_table (" +               "  user_id STRING," +               "  order_amount DOUBLE," +               "  dt STRING," +               "  h string," +               "  m string  " +               ") PARTITIONED BY (dt,h,m) WITH (" +               "  'connector'='filesystem'," +               "  'path'='file:///tmp/abc'," +               "  'format'='orc'" +               ")";  tEnv.executeSql(sql);  tEnv.createTemporaryView("users", dataStream);  String insertSql = "insert into  fs_table SELECT userId, amount, " +                     " DATE_FORMAT(ts, 'yyyy-MM-dd'), DATE_FORMAT(ts, 'HH'), DATE_FORMAT(ts, 'mm') FROM users";  tEnv.executeSql(insertSql);

完整的代码请参考 https://github.com/zhangjun0x01/bigdata-examples/blob/master/flink/src/main/java/connectors/sql/StreamingWriteFile.java

更多精彩内容，欢迎关注我的公众号【大数据技术与应用实战】