博文推荐｜Flink 消费 Kafka 实时写入 Apache Doris（KFD）

1.概述

Apache Doris（原百度 Palo ）是一款基于大规模并行处理技术的分布式 SQL 数据仓库，由百度在 2017 年开源，2018 年 8 月进入 Apache 孵化器。

Apache Doris 是一个现代化的 MPP 分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris 的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持 10PB 以上的超大数据集。

Apache Doris 可以满足多种数据分析需求，例如固定历史报表，实时数据分析，交互式数据分析和探索式数据分析等。令您的数据分析工作更加简单高效！

2.场景介绍

这里我们介绍的是通过 Doris 提供的 Stream Load 结合 Flink 计算引擎怎么实现数据实时快速入库操作。

使用环境如下：

  mysql 5.x/8.x (主要是业务数据库)
  kafka 2.11 (消息队列)
  flink 1.10.1 （流式计算引擎）
  doris 0.14.7 （核心数仓）
  Canal （Mysql binlog数据采集工具）

3.实现方案

这里我们采用的历史数据离线处理+增量数据实时处理的架构

3.1 历史数据离线处理

历史数据离线处理方式，这里我们使用是 Doris ODBC 外表方式，将 MySQL 的表映射到 Doris 里，然后使用

  insert into <doris_table_name>  select * from <mysql_odbc_external_table>

3.1.1 外表创建方法

1. 首先 Apache Doris 0.13.x以上版本

2. 要在所有的 BE 节点安装对应数据的 ODBC 驱动

3. 创建外表

具体可以参考我的另外一篇文章，这里不多做介绍。

3.2 增量数据实时处理

增量数据的实时处理，这里我们是通过 Canal 监控 MySQL Binlog 解析并推送到指定的 Kafka 队列，然后通过 Flink 去实时消费 Kafka 队列的数据，然后你可以根据自己的需要对数据进行处理，算法等，最后将明细数据或者实时计算的中间结果保存到对应的 Doris 数据表中，这里使用的是 Stream Load，你可以使用 Flink Doris Connector 。

3.2.1 Doris Sink实现

这里我们首先实现一个 Flink Doris Sink

 import com.alibaba.fastjson.JSON;
 import org.apache.flink.configuration.Configuration;
 import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
 import org.slf4j.Logger;
 import org.slf4j.LoggerFactory;
 
 import java.util.ArrayList;
 import java.util.Arrays;
 import java.util.List;
 
 /**
  * 自定义flink doris sink
  */
 public class DorisSink extends RichSinkFunction<String> {
 
     private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(DorisSink.class);
 
     private final static List<String> DORIS_SUCCESS_STATUS = new ArrayList<>(Arrays.asList("Success", "Publish Timeout"));
 
     private DorisStreamLoad dorisStreamLoad;
 
     private String columns;
 
     private String jsonFormat;
 
     public DorisSink(DorisStreamLoad dorisStreamLoad, String columns, String jsonFormat) {
         this.dorisStreamLoad = dorisStreamLoad;
         this.columns = columns;
         this.jsonFormat = jsonFormat;
    }
 
     @Override
     public void open(Configuration parameters) throws Exception {
         super.open(parameters);
    }
 
 
     /**
      * 判断StreamLoad是否成功
      *
      * @param respContent streamload返回的响应信息（JSON格式）
      * @return
      */
     public static Boolean checkStreamLoadStatus(RespContent respContent) {
         if (DORIS_SUCCESS_STATUS.contains(respContent.getStatus())
                 && respContent.getNumberTotalRows() == respContent.getNumberLoadedRows()) {
             return true;
        } else {
             return false;
        }
    }
 
     @Override
     public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
         DorisStreamLoad.LoadResponse loadResponse = dorisStreamLoad.loadBatch(value, columns, jsonFormat);
         if (loadResponse != null && loadResponse.status == 200) {
             RespContent respContent = JSON.parseObject(loadResponse.respContent, RespContent.class);
             if (!checkStreamLoadStatus(respContent)) {
                 log.error("Stream Load fail{}:", loadResponse);
            }
        } else {
             log.error("Stream Load Request failed:{}", loadResponse);
        }
    }
 }

3.2.2 Stream Load 工具类

 import org.slf4j.Logger;
 import org.slf4j.LoggerFactory;
 
 
 import java.io.Serializable;
 import java.io.IOException;
 import java.io.BufferedOutputStream;
 import java.io.InputStream;
 import java.io.BufferedReader;
 import java.io.InputStreamReader;
 import java.net.HttpURLConnection;
 import java.net.URL;
 import java.nio.charset.StandardCharsets;
 import java.util.Base64;
 import java.util.Calendar;
 import java.util.UUID;
 
 
 /**
  * doris streamLoad
  */
 
 public class DorisStreamLoad implements Serializable {
 
     private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(DorisStreamLoad.class);
 //连接地址，这里使用的是连接FE
     private static String loadUrlPattern = "http://%s/api/%s/%s/_stream_load?";
     //fe ip地址
     private String hostPort;
     //数据库
     private String db;
     //要导入的数据表名
     private String tbl;
     //用户名
     private String user;
     //密码
     private String passwd;
     private String loadUrlStr;
     private String authEncoding;
 
 
     public DorisStreamLoad(String hostPort, String db, String tbl, String user, String passwd) {
         this.hostPort = hostPort;
         this.db = db;
         this.tbl = tbl;
         this.user = user;
         this.passwd = passwd;
         this.loadUrlStr = String.format(loadUrlPattern, hostPort, db, tbl);
         this.authEncoding = Base64.getEncoder().encodeToString(String.format("%s:%s", user, passwd).getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
    }
 //获取http连接信息
     private HttpURLConnection getConnection(String urlStr, String label, String columns, String jsonformat) throws IOException {
         URL url = new URL(urlStr);
         HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
         conn.setInstanceFollowRedirects(false);
         conn.setRequestMethod("PUT");
         conn.setRequestProperty("Authorization", "Basic " + authEncoding);
         conn.addRequestProperty("Expect", "100-continue");
         conn.addRequestProperty("Content-Type", "text/plain; charset=UTF-8");
         conn.addRequestProperty("label", label);
         conn.addRequestProperty("max_filter_ratio", "0");
         conn.addRequestProperty("strict_mode", "true");
         conn.addRequestProperty("columns", columns);
         conn.addRequestProperty("format", "json");
         conn.addRequestProperty("jsonpaths", jsonformat);
         conn.addRequestProperty("strip_outer_array", "true");
         conn.setDoOutput(true);
         conn.setDoInput(true);
 
         return conn;
    }
 
     public static class LoadResponse {
         public int status;
         public String respMsg;
         public String respContent;
 
         public LoadResponse(int status, String respMsg, String respContent) {
             this.status = status;
             this.respMsg = respMsg;
             this.respContent = respContent;
        }
 
         @Override
         public String toString() {
             StringBuilder sb = new StringBuilder();
             sb.append("status: ").append(status);
             sb.append(", resp msg: ").append(respMsg);
             sb.append(", resp content: ").append(respContent);
             return sb.toString();
        }
    }
 //执行数据导入
     public LoadResponse loadBatch(String data, String columns, String jsonformat) {
         Calendar calendar = Calendar.getInstance();
         //导入的lable，全局唯一
         String label = String.format("flink_import_%s%02d%02d_%02d%02d%02d_%s",
                 calendar.get(Calendar.YEAR), calendar.get(Calendar.MONTH) + 1, calendar.get(Calendar.DAY_OF_MONTH),
                 calendar.get(Calendar.HOUR_OF_DAY), calendar.get(Calendar.MINUTE), calendar.get(Calendar.SECOND),
                 UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-", ""));
 
         HttpURLConnection feConn = null;
         HttpURLConnection beConn = null;
         try {
             // build request and send to fe
             feConn = getConnection(loadUrlStr, label, columns, jsonformat);
             int status = feConn.getResponseCode();
             // fe send back http response code TEMPORARY_REDIRECT 307 and new be location
             if (status != 307) {
                 throw new Exception("status is not TEMPORARY_REDIRECT 307, status: " + status);
            }
             String location = feConn.getHeaderField("Location");
             if (location == null) {
                 throw new Exception("redirect location is null");
            }
             // build request and send to new be location
             beConn = getConnection(location, label, columns, jsonformat);
             // send data to be
             BufferedOutputStream bos = new BufferedOutputStream(beConn.getOutputStream());
             bos.write(data.getBytes());
             bos.close();
 
             // get respond
             status = beConn.getResponseCode();
             String respMsg = beConn.getResponseMessage();
             InputStream stream = (InputStream) beConn.getContent();
             BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(stream));
             StringBuilder response = new StringBuilder();
             String line;
             while ((line = br.readLine()) != null) {
                 response.append(line);
            }
             return new LoadResponse(status, respMsg, response.toString());
 
        } catch (Exception e) {
             e.printStackTrace();
             String err = "failed to load audit via AuditLoader plugin with label: " + label;
             log.warn(err, e);
             return new LoadResponse(-1, e.getMessage(), err);
        } finally {
             if (feConn != null) {
                 feConn.disconnect();
            }
             if (beConn != null) {
                 beConn.disconnect();
            }
        }
    }
 
 }

3.2.3 Flink Job

这个地方演示的是单表，如果是你通过 Canal 监听的多个表的数据，这里你需要根据表名进行区分，并和你 MySQL 表和 Doris 里的表建好对应关系，解析相应的数据即可

 import org.apache.doris.demo.flink.DorisSink;
 import org.apache.doris.demo.flink.DorisStreamLoad;
 import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
 import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
 import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig;
 import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
 import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
 
 import java.util.Properties;
 
 /**
  *
  * This example mainly demonstrates how to use flink to stream Kafka data.
  * And use the doris streamLoad method to write the data into the table specified by doris
  * <p>
  * Kafka data format is an array, For example: ["id":1,"name":"root"]
  */
 
 public class FlinkKafka2Doris {
     //kafka address
     private static final String bootstrapServer = "xxx:9092,xxx:9092,xxx:9092";
     //kafka groupName
     private static final String groupName = "test_flink_doris_group";
     //kafka topicName
     private static final String topicName = "test_flink_doris";
     //doris ip port
     private static final String hostPort = "xxx:8030";
     //doris dbName
     private static final String dbName = "db1";
     //doris tbName
     private static final String tbName = "tb1";
     //doris userName
     private static final String userName = "root";
     //doris password
     private static final String password = "";
     //doris columns
     private static final String columns = "name,age,price,sale";
     //json format
     private static final String jsonFormat = "[\"$.name\",\"$.age\",\"$.price\",\"$.sale\"]";
 
     public static void main(String[] args) throws Exception {
 
         Properties props = new Properties();
         props.put("bootstrap.servers", bootstrapServer);
         props.put("group.id", groupName);
         props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
         props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
         props.put("auto.offset.reset", "earliest");
         props.put("max.poll.records", "10000");
 
         StreamExecutionEnvironment blinkStreamEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
         blinkStreamEnv.enableCheckpointing(10000);
         blinkStreamEnv.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
 
         FlinkKafkaConsumer<String> flinkKafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(topicName,
                 new SimpleStringSchema(),
                 props);
 
         DataStreamSource<String> dataStreamSource = blinkStreamEnv.addSource(flinkKafkaConsumer);
 
         DorisStreamLoad dorisStreamLoad = new DorisStreamLoad(hostPort, dbName, tbName, userName, password);
 
         dataStreamSource.addSink(new DorisSink(dorisStreamLoad,columns,jsonFormat));
 
         blinkStreamEnv.execute("flink kafka to doris");
 
    }
 }

然后将 Flink Job 提交到集群上就可以运行了，数据就可以试试入库

这里其实是一个微批处理，你可以自己完善以下几部分：

1. 每个批次最大入库记录数，或者每个多少秒进行一次入库，如果你的实时数据量比较小，或者你的数据比较大，这两条件哪个先到执行哪个

2. 这里连接是 FE，你可以通过 FE 的 rest api 接口拿到所有的 BE 节点，直接连接 BE 进行入库，URL 地址只是将 FE 的 IP 和端口换成 BE 的 IP 及 HTTP 端口即可

3. 为了避免你连接这个 BE 或者 FE 的时候，正好这个节点挂了，你可以进行重试其他 FE 或者 BE

4. 为了避免单个节点压力，你可以进行轮询 BE 节点，不要每次都连接同一个 BE 节点

5. 设置最大重试次数，如果超过这个次数，可以将导入失败的数据推送到 Kafka 队列，以方便后续人工手动处理

4.总结

本文只是抛砖引玉的方式给大家一个使用 Stream Load 进行数据接入的使用方式及示例，Doris还有很多数据接入的方式等待大家去探索。