基于docker安装flink

天津储鑫盛钢材现货供应商  金牌会员 | 2024-8-19 12:59:51 | 显示全部楼层 | 阅读模式
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环境准备

Flink

docker-compose方式

  1. version: "3"
  2. services:
  3.   jobmanager:
  4.     image: flink:latest
  5.     expose:
  6.       - "6123"
  7.     ports:
  8.       - "8081:8081"
  9.     command: jobmanager
  10.     environment:
  11.       - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager
  13.   taskmanager:
  14.     image: flink:latest
  15.     expose:
  16.       - "6121"
  17.       - "6122"
  18.     depends_on:
  19.       - jobmanager
  20.     command: taskmanager
  21.     links:
  22.       - "jobmanager:jobmanager"
  23.     environment:
  24.       - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager
复制代码
前端访问地点： http://192.168.56.112:8081/#/overview
二进制部署

  1. wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.13.3/flink-1.13.3-bin-scala_2.11.tgz
  3. vim conf/flink-conf.yaml
  5. jobmanager.rpc.address: 192.168.56.112 # 修改为本机ip
  7. ./bin/start-cluster.sh
复制代码
Kafka

  1. version: '2'
  2. services:
  3.   zookeeper:
  4.     image: wurstmeister/zookeeper   ## 镜像
  5.     ports:
  6.       - "2181:2181"                 ## 对外暴露的端口号
  7.   kafka:
  8.     image: wurstmeister/kafka       ## 镜像
  9.     volumes:
  10.         - /etc/localtime:/etc/localtime ## 挂载位置（kafka镜像和宿主机器之间时间保持一直）
  11.     ports:
  12.       - "9092:9092"
  13.     environment:
  14.       KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 192.168.56.112    ## 修改:宿主机IP
  15.       KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: 192.168.56.112:2181       ## 卡夫卡运行是基于zookeeper的
  16.   kafka-manager:
  17.     image: sheepkiller/kafka-manager                ## 镜像：开源的web管理kafka集群的界面
  18.     environment:
  19.         ZK_HOSTS:                    ## 修改:宿主机IP
  20.     ports:
  21.       - "9000:9000"
复制代码
Mysql

  1. docker run -d -p3306:3306 --name=mysql57 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=111111 mysql:5.7
复制代码

Flink 实行 SQL下令

进入SQL客户端CLI

  1. docker exec  -it flink_jobmanager_1  /bin/bash
  3. ./bin/sql-client.sh
复制代码

实行SQL查询

  1. SELECT 'Hello World';
复制代码

表格模式

表格模式（table mode）在内存中物化结果，并将结果用规则的分页表格的形式可视化展示出来。实行如下下令启用：
  1. SET sql-client.execution.result-mode = table;
复制代码
可以使用如下查询语句检察差异模式的的运行结果：
  1. SELECT name, COUNT(*) AS cnt FROM (VALUES ('Bob'), ('Alice'), ('Greg'), ('Bob')) AS NameTable(name) GROUP BY name;
复制代码

变更日记模式

变更日记模式（changelog mode）不会物化结果。可视化展示由插入（+）和撤销（-）构成的持续查询结果流。
  1. SET sql-client.execution.result-mode = changelog;
复制代码

Tableau模式

Tableau模式（tableau mode）更靠近传统的数据库，会将实行的结果以制表的形式直接打在屏幕之上。具体显示的内容取决于作业实行模式(execution.type)：
  1. SET sql-client.execution.result-mode = tableau;
复制代码

   注意：当你在流式查询上使用这种模式时，Flink 会将结果持续的打印在当前的控制台上。如果流式查询的输入是有限数据集，那么 Flink 在处理惩罚完全部的输入数据之后，作业会自动停止，同时控制台上的打印也会自动停止。如果你想提前竣事这个查询，那么可以直接使用 CTRL-C 按键，这个会停止作业同时停止在控制台上的打印。
  窗口计算

TUMBLE(time_attr, interval) 界说一个滚动窗口。滚动窗口把行分配到有固定持续时间（ interval ）的不重叠的连续窗口。比如，5 分钟的滚动窗口以 5 分钟为隔断对行举行分组。滚动窗口可以界说在事件时间（批处理惩罚、流处理惩罚）或处理惩罚时间（流处理惩罚）上。
窗口计算

TUMBLE(time_attr, interval) 界说一个滚动窗口。滚动窗口把行分配到有固定持续时间（ interval ）的不重叠的连续窗口。比如，5 分钟的滚动窗口以 5 分钟为隔断对行举行分组。滚动窗口可以界说在事件时间（批处理惩罚、流处理惩罚）或处理惩罚时间（流处理惩罚）上。
滚动窗口demo

根据订单信息使用kafka作为数据源表，JDBC作为数据结果表统计用户在5秒内的订单数目，并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键，将结果及时统计到JDBC中：

  • 在MySQL的flink数据库下创建表order_count，创建语句如下：
  1. CREATE TABLE `flink`.`order_count` (
  2.         `user_id` VARCHAR(32) NOT NULL,
  3.         `window_start` TIMESTAMP NOT NULL,
  4.         `window_end` TIMESTAMP NULL,
  5.         `total_num` BIGINT UNSIGNED NULL,
  6.         PRIMARY KEY (`user_id`, `window_start`)
  7. )        ENGINE = InnoDB
  8.         DEFAULT CHARACTER SET = utf8mb4
  9.         COLLATE = utf8mb4_general_ci;
复制代码

  • 创建flink opensource sql作业，并提交运行作业
  1. CREATE TABLE orders (
  2.   order_id string,
  3.   order_channel string,
  4.   order_time timestamp(3),
  5.   pay_amount double,
  6.   real_pay double,
  7.   pay_time string,
  8.   user_id string,
  9.   user_name string,
  10.   area_id string,
  11.   watermark for order_time as order_time - INTERVAL '3' SECOND
  12. ) WITH (
  13.   'connector' = 'kafka',
  14.   'topic' = 'order_topic',
  15.   'properties.bootstrap.servers' = '192.168.56.112:9092',
  16.   'properties.group.id' = 'order_group',
  17.   'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
  18.   'format' = 'json'
  19. );
  21. CREATE TABLE jdbcSink (
  22.   user_id string,
  23.   window_start timestamp(3),
  24.   window_end timestamp(3),
  25.   total_num BIGINT,
  26.   primary key (user_id, window_start) not enforced
  27. ) WITH (
  28.   'connector' = 'jdbc',
  29.   'url' = 'jdbc:mysql://192.168.56.112:3306/flink',
  30.   'table-name' = 'order_count',
  31.   'username' = 'root',
  32.   'password' = '111111',
  33.   'sink.buffer-flush.max-rows' = '1'
  34. );
  36. SELECT
  37.     'WINDOW',-- window_start,window_end,
  38.     group_key,record_num,create_time,
  39.     SUM(record_num) OVER w AS sum_amount
  40. FROM temp
  41. WINDOW w AS (
  42.   PARTITION BY group_key
  43.   ORDER BY rowtime
  44.   RANGE BETWEEN INTERVAL '10' SECOND PRECEDING AND CURRENT ROW)
  45.   
  46. select
  47.     user_id,
  48.     TUMBLE_START(order_time, INTERVAL '5' SECOND),
  49.     TUMBLE_END(order_time, INTERVAL '5' SECOND),
  50.     COUNT(*) from orders
  51.     GROUP BY user_id, TUMBLE(order_time, INTERVAL '5' SECOND) having count(*) > 3;
  52.    
  53. SELECT
  54.     'WINDOW',
  55.     user_id,order_id,real_pay,order_time
  56.     COUNT(*) OVER w AS sum_amount
  57. FROM orders
  58. WINDOW w AS (
  59.   PARTITION BY user_id
  60.   ORDER BY order_time
  61.   RANGE BETWEEN INTERVAL '60' SECOND PRECEDING AND CURRENT ROW)
  62.    
  64. insert into jdbcSink select
  65.     user_id,
  66.     TUMBLE_START(order_time, INTERVAL '5' SECOND),
  67.     TUMBLE_END(order_time, INTERVAL '5' SECOND),
  68.     COUNT(*) from orders
  69.     GROUP BY user_id, TUMBLE(order_time, INTERVAL '5' SECOND) having count(*) > 3;
复制代码

  • Kafka 相关操作
  1. bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.56.112:2181 --list
  3. bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.56.112:2181 --create --replication-factor 1 --partitions 1 --topic order_topic
  5. bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.56.112:9092 --topic order_topic
  7. bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.56.112:9092 --topic order_topic --from-beginning
  9. bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.56.112:2181 --describe --topic order_topic
  11. bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.56.112:2181 --delete --topic order_topic
复制代码
发送数据样例
  1. {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2023-09-26 15:20:11", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100.00", "pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}
  2. {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2023-08-10 17:28:10", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100.00", "pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}
  3. {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2023-08-10 17:29:10", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100.00", "pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}
  4. {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2023-08-10 17:29:10", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100.00", "pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}
  5. {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2023-08-10 17:29:10", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100.00", "pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}
  6. {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2023-08-10 17:30:10", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100.00", "pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}
  7. {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2023-08-10 17:30:10", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100.00", "pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}
复制代码
滑动窗口

  1. SELECT * FROM TABLE(
  2.     HOP(TABLE orders, DESCRIPTOR(order_time), INTERVAL '2' SECOND, INTERVAL '10' SECOND));
  4. SELECT * FROM TABLE(
  5.     HOP(
  6.       DATA => TABLE orders,
  7.       TIMECOL => DESCRIPTOR(order_time),
  8.       SLIDE => INTERVAL '5' MINUTES,
  9.       SIZE => INTERVAL '10' MINUTES));
  10.       
  11.       
  12. SELECT window_start, window_end, SUM(pay_amount)
  13.   FROM TABLE(
  14.     HOP(TABLE orders, DESCRIPTOR(order_time), INTERVAL '2' SECOND, INTERVAL '10' SECOND))
  15.   GROUP BY window_start, window_end;
复制代码
踩坑


  • Could not find any factory for identifier ‘kafka’ that implements ‘org.apache.flink.table.factories.DynamicTableFactory’ in the classpath.
检察flink version
flink-sql-connector-kafka-1.17.1.jar
https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-sql-connector-kafka/1.17.1
下载对应版本jar，放到lib目次下，重启

  • Could not find any factory for identifier ‘jdbc’ that implements 'org.apache.flink.table.factories.DynamicTableFactory
    flink-connector-jdbc-3.1.0-1.17.jar
    https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-connector-jdbc/3.1.0-1.17/flink-connector-jdbc-3.1.0-1.17.jar
  • Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.jdbc.Driver
https://mvnrepository.com/artifact/com.mysql/mysql-connector-j/8.0.31

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