详解 Flink Catalog 在 ChunJun 中的实践之路

种地 · 2023-4-7 23:27:27

我们知道 Flink 有Table（表）、View（视图）、Function（函数/算子）、Database（数据库）的概念，相对于这些耳熟能详的概念，Flink 里还有一个 Catalog（目录）的概念。
本文将为大家带来 Flink Catalog 的介绍以及 Flink Catalog 在 ChunJun 中的实践之路。
Flink Catalog 简介

Catalog 提供元数据，如数据库、表、分区、视图，以及访问存储在数据库或其他外部系统中的数据所需的函数和信息。
Flink Catalog 作用

数据处理中最关键的一个方面是管理元数据：
· 可能是暂时性的元数据，如临时表，或针对表环境注册的 UDFs；
· 或者是永久性的元数据，比如 Hive 元存储中的元数据。
Catalog 提供了一个统一的 API 来管理元数据，并使其可以从表 API 和 SQL 查询语句中来访问。
Catalog 使用户能够引用他们数据系统中的现有元数据，并自动将它们映射到 Flink 的相应元数据。例如，Flink 可以将 JDBC 表自动映射到 Flink 表，用户不必在 Flink 中手动重写 DDL。Catalog 大大简化了用户现有系统开始使用 Flink 所需的步骤，并增强了用户体验。
Flink Catalog 的结构

● Flink Catalog 原生结构
• GenericInMemoryCatalog：基于内存实现的 Catalog
• Jdbc Catalog：可以将 Flink 通过 JDBC 协议连接到关系数据库，目前 Flink 在1.12和1.13中有不同的实现，包括 MySql Catalog 和 Postgres Catalog
• Hive Catalog：作为原生 Flink 元数据的持久化存储，以及作为读写现有 Hive 元数据的接口
● Flink Iceberg Catalog
● Flink Hudi Catalog
HoodieCatalog、HoodieHiveCatalog

Flink Catalog 详解

GenericInMemoryCatalog

final CatalogManager catalogManager =
CatalogManager.newBuilder()
.classLoader(userClassLoader)
.config(tableConfig)
.defaultCatalog(
settings.getBuiltInCatalogName(),
new GenericInMemoryCatalog(
settings.getBuiltInCatalogName(),
settings.getBuiltInDatabaseName()))
.build();
defaultCatalog =
new GenericInMemoryCatalog(
defaultCatalogName, settings.getBuiltInDatabaseName());
CatalogManager catalogManager =
builder.defaultCatalog(defaultCatalogName, defaultCatalog).build();

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GenericInMemoryCatalog 所有的数据都保存在 HashMap 里面，无法持久化。
JDBC Catalog

CREATE CATALOG my_catalog WITH(
'type' = 'jdbc',
'default-database' = '...',
'username' = '...',
'password' = '...',
'base-url' = '...'
);
USE CATALOG my_catalog;

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如果创建并使用 Postgres Catalog 或 MySQL Catalog，请配置 JDBC 连接器和相应的驱动。
JDBC Catalog 支持以下参数:
• name：必填，Catalog 的名称
• default-database：必填，默认要连接的数据库
• username：必填，Postgres/MySQL 账户的用户名
• password：必填，账户的密码
• base-url：必填，（不应该包含数据库名）
对于 Postgres Catalog base-url 应为 "jdbc:postgresql://:" 的格式
对于 MySQL Catalog base-url 应为 "jdbc:mysql://:" 的格式
Hive Catalog

CREATE CATALOG myhive WITH (
'type' = 'hive',
'default-database' = 'mydatabase',
'hive-conf-dir' = '/opt/hive-conf'
);
-- set the HiveCatalog as the current catalog of the session
USE CATALOG myhive;

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Iceberg Catalog

● Hive Catalog 管理 Iceberg 表

(Flink) default_database.flink_table ->
(Iceberg) default_database.flink_table
CREATE TABLE flink_table (
id BIGINT,
data STRING
) WITH (
'connector'='iceberg',
'catalog-name'='hive_prod',
'uri'='thrift://localhost:9083',
'warehouse'='hdfs://nn:8020/path/to/warehouse'
);
(Flink)default_database.flink_table ->
(Iceberg) hive_db.hive_iceberg_table
CREATE TABLE flink_table (
id BIGINT,
data STRING
) WITH (
'connector'='iceberg',
'catalog-name'='hive_prod',
'catalog-database'='hive_db',
'catalog-table'='hive_iceberg_table',
'uri'='thrift://localhost:9083',
'warehouse'='hdfs://nn:8020/path/to/warehouse'
);

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● Hadoop Catalog 管理 Iceberg 表

CREATE TABLE flink_table (
id BIGINT,
data STRING
) WITH (
'connector'='iceberg',
'catalog-name'='hadoop_prod',
'catalog-type'='hadoop',
'warehouse'='hdfs://nn:8020/path/to/warehouse'
);

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● 自定义 Catalog 管理 Iceberg 表

CREATE TABLE flink_table (
id BIGINT,
data STRING
) WITH (
'connector'='iceberg',
'catalog-name'='custom_prod',
'catalog-impl'='com.my.custom.CatalogImpl',
-- More table properties for the customized catalog
'my-additional-catalog-config'='my-value',
...
);

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• connector：iceberg
• catalog-name：用户指定的目录名称，这是必须的，因为连接器没有任何默认值
• catalog-type：内置目录的 hive 或 hadoop（默认为hive），或者对于使用 catalog-impl 的自定义目录实现，不做设置
• catalog-impl：自定义目录实现的全限定类名，如果 catalog-type 没有被设置，则必须被设置，更多细节请参见自定义目录
• catalog-database：后台目录中的 iceberg 数据库名称，默认使用当前的 Flink 数据库名称
• catalog-table：后台目录中的冰山表名，默认使用 Flink CREATE TABLE 句子中的表名
Hudi Catalog

create catalog hudi with(
'type' = 'hudi',
'mode' = 'hms',
'hive.conf.dir'='/etc/hive/conf'
);
--- 创建数据库供hudi使用
create database hudi.hudidb;
--- order表
CREATE TABLE hudi.hudidb.orders_hudi(
uuid INT,
ts INT,
num INT,
PRIMARY KEY(uuid) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'hudi',
'table.type' = 'MERGE_ON_READ'
);
select * from hudi.hudidb.orders_hudi;

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Flink Catalog 在 ChunJun 中的实践

下面将为大家介绍本文的重头戏，Flink Catalog 在 ChunJun 中的实践之路。
直接引入开源 Catalog

ChunJun 目前的所有 Catalog 为以下四种：

● Hive Catalog 需要的依赖

● Iceberg Catalog 需要的依赖

● JDBC Catalog
JDBC 因为 Flink 1.12 和 1.13 API 有变化，因此需要涉及源码的改动，改动一些 API 后，从源码引入。
● DT Catalog
结合内部业务，自定义的一种 Catalog ，下文将会进行详细介绍。
DT Catalog -存储元数据表设计

● 创建 mysql 元数据表 database_info

-- 创建表的 sql
create table database_info
(
`id` bigint PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '项目ID',-- database id
`catalog_name` varchar(255) COMMENT 'catalog 名字',
`database_name` varchar(255) COMMENT 'database 名字',
`catalog_type` varchar(30) COMMENT 'catalog 类型, eg: mysql,oracle...',
`project_id` int(11) NOT NULL COMMENT '项目ID',
`tenant_id` int(11) NOT NULL COMMENT '租户ID'
) ENGINE = InnoDB
DEFAULT CHARSET = utf8;
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_catalog_name_database_name_project_id_tenant_id ON database_info (`catalog_name`, `database_name`, `project_id`, `tenant_id`);

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● 创建 mysql 元数据表 table_info

-- 创建表的 sql
create table table_info
(
`id` bigint PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`database_id` bigint COMMENT 'database_info 表的 id',
`table_name` varchar(255) COMMENT '表名',
`project_id` int(11) NOT NULL COMMENT '项目ID',
`tenant_id` int(11) NOT NULL COMMENT '租户ID'
) ENGINE = InnoDB
DEFAULT CHARSET = utf8;
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_catalog_id_project_id_tenant_id ON table_info (`database_id`, `project_id`, `tenant_id`);
CREATE INDEX idx_database_id_table_name_project_id_tenant_id ON table_info (`database_id`, `table_name`, `project_id`, `tenant_id`);

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● 创建 mysql 元数据表 properties_info

create table properties_info
(
`id` bigint PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`table_id` bigint(20) COMMENT 'table_info 表的 id',
`key` varchar(255) COMMENT '表的属性 key',
`value` varchar(255) COMMENT '表的属性 value'
) ENGINE = InnoDB
DEFAULT CHARSET = utf8;
CREATE INDEX idx_table_id ON properties_info (table_id);

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● properties_info 里面存了什么?

schema.0.name=id,
schema.0.data-type=INT NOT NULL,
schema.1.name=name,
schema.1.data-type=VARCHAR(2147483647)
schema.2.name=age,
schema.2.data-type=BIGINT,
schema.primary-key.name=PK_3386,
schema.primary-key.columns=id,
connector=jdbc,
url=jdbc:mysql: //172.16.83.218:3306/wujuan?useSSL=false,
username=drpeco,
password=DT@Stack#123,
comment=,
scan.auto-commit=true,
lookup.cache.max-rows=20000,
scan.fetch-size=10,
lookup.cache.ttl=700000
table-name=t2,

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使用 DT Catalog

● 创建 DT Catalog

CREATE CATALOG catalog1
WITH (
'type' = 'dt',
'default-database' = 'default_database',
'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver',
'url' = 'jdbc:mysql://xxx:3306/catalog_default',
'username' = 'drpeco',
'password' = 'DT@Stack#123',
'project-id' = '1',
'tenant-id' = '1'
);

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● 创建 Database

DROP DATABASE [IF EXISTS] [catalog_name.]db_name [ (RESTRICT | CASCADE) ]
Drop a database with the given database name. If the database to drop does not exist, an exception is thrown.
IF EXISTS
If the database does not exist, nothing happens.
RESTRICT
Dropping a non-empty database triggers an exception. Enabled by default.
CASCADE
Dropping a non-empty database also drops all associated tables and functions.
create database if not exists catalog1.database1
drop database if exists catalog1.database1
-- 删除非空数据库，连通数据库中的所有表也一起删除
drop database if exists catalog1.database1 CASCADE

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● 创建 Table
1）Rename Table

ALTER TABLE [catalog_name.][db_name.]table_name RENAME TO new_table_name
Rename the given table name to another new table name

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2）Set or Alter Table Properties

ALTER TABLE [catalog_name.][db_name.]table_name SET (key1=val1, key2=val2, ...)
Set one or more properties in the specified table. If a particular property is already set in the table, override the old value with the new one.

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-- 创建表
CREATE TABLE if not exists catalog1.default_database.table1
(
id int,
name string,
age bigint,
primary key ( id) not enforced
) with (
'connector' = 'jdbc',
'url' = 'jdbc:mysql://172.16.83.218:3306/wujuan?useSSL=false',
'table-name' = 't2',
'username' = 'drpeco',
'password' = 'DT@Stack#123'
);

复制代码

-- 删除表
drop table if exists mysql_catalog2.wujuan_database2.wujuan_table
-- 重命名表名
ALTER TABLE catalog1.default_database.table1 RENAME TO table2;
-- 设置表属性
ALTER TABLE catalog1.default_database.table1
SET (
'tablename'='t2',
'url'='dbc:mysql://172.16.83.218:3306/wujuan?useSSL=false'
)

复制代码

使用 DTCatalog 的具体场景和实现原理

● 全部是 DDL，只有 Catalog 的创建

CREATE CATALOG catalog1
WITH (
'type' = 'DT',
'default-database' = 'default_database',
'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver',
'url' = 'jdbc:mysql://172.16.100.186:3306/catalog_default?autoReconnect=true&failOverReadOnly=false',
'username' = 'drpeco',
'password' = 'DT@Stack#123',
'project-id' = '1',
'tenant-id' = '1'
);
```
· 可以执行，但是没有意义，ChunJun 不会存储 Catalog 信息，只有平台存储；
· 不支持语法校验。
● 全部是 DDL，包含 Catalog、Database、Table 的创建

复制代码

-- 初始化 Catalog
CREATE CATALOG catalog1
WITH (
'type' = 'dt',
'default-database' = 'default_database',
'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver',
'url' = 'jdbc:mysql://172.16.100.186:3306/catalog_default',
'username' = 'drpeco',
'password' = 'DT@Stack#123',
'project-id' = '1',
'tenant-id' = '1'
);
-- 创建数据库
create database if not exists database1
-- 创建表
CREATE TABLE if not exists catalog1.default_database.table1
(
id int,
name string,
age bigint,
primary key ( id) not enforced
) with (
'connector' = 'jdbc',
'url' = 'jdbc:mysql://172.16.83.218:3306/wujuan?useSSL=false',
'table-name' = 't2',
'username' = 'drpeco',
'password' = 'DT@Stack#123'
);

· 无论创建数据库、表，删除数据库、表，必须包含 create catalog 语句；
· 可以执行，可以创建数据库和表；
· 不支持语法校验。

复制代码

// 抛出异常的逻辑
StatementSet statementSet = SqlParser.parseSql(job, jarUrlList, tEnv);
TableResult execute = statementSet.execute();    -->
tableEnvironment.executeInternal(operations);       -->
Pipeline pipeline = execEnv.createPipeline(transformations, tableConfig, jobName);    -->
StreamGraph streamGraph = ExecutorUtils.generateStreamGraph(getExecutionEnvironment(), transformations); -->

// 抛出异常的方法
public static StreamGraph generateStreamGraph(StreamExecutionEnvironment execEnv, List

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