Flink 使用 SQL 读取 Kafka 写入到Doris表中

这次我们演示的是整合Flink Doris Connector 到 Flink 里使用，通过Flink Kafka Connector，通过SQL的方式流式实时消费Kafka数据，利用Doris Flink Connector将数据插入到Doris表中。

这里的演示我们是用过Flink SQL Client来进行的，

1. 准备条件

这里我们使用的环境是

1. Doris-0.14.7
2. doris-flink-1.0-SNAPSHOT.jar，这个可以自己去编译
3. Flink-1.12.5
4. flink-connector-kafka_2.11-1.12.1.jar
5. kafka-clients-2.2.2.jar
6. kafka-2.2.2

2. Kafka数据准备

1. 首先我们在kafka下创建一个topic：

bin/kafka-topics.sh --create --topic user_behavior --replication-factor 1 --partitions 1 --zookeeper 10.220.147.155:2181,10.220.147.156:2181,10.220.147.157:2181 

1. 向user_behavior topic队列中添加数据

   bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 10.220.147.155:9092,10.220.147.156:9092,10.220.147.157:9092 --topic user_behavior
   

   示例数据如下：

   {"user_id": "54346222", "item_id":"1715", "category_id": "1464116", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-26T01:00:00Z"}
   {"user_id": "662863337", "item_id":"2244074", "category_id": "1575622", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-26T01:00:00Z"}
   

   这里是演示，你可以将这个示例数据中的数据进行复制修改

3. doris 数据库建表

这里我们采用的是唯一主键模型

CREATE TABLE user_log (
    user_id VARCHAr(20),
    item_id VARCHAr(30),
    category_id VARCHAr(30),
    behavior VARCHAr(30),
    ts varchar(20)
) ENGINE=OLAP
UNIQUE KEY(`user_id`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
   "replication_num" = "1",
   "in_memory" = "false",
    "storage_format" = "V2"
);

4.实战演示

4.1 Flink 安装部署

这里我们使用的是单机模式

因为Doris Flink Connector 要求Scala 2.12.x版本，这里我们下载是Flink 适配 scala 2.12的版本

下载Flink ： https://dlcdn.apache.org/flink/flink-1.12.5/flink-1.12.5-bin-scala_2.12.tgz

解压Flink到指定目录，然后将下面依赖的 JAR 包拷贝到 Flink lib 目录下：

1. doris-flink-1.0-SNAPSHOT.jar
2. flink-connector-kafka_2.12-1.12.1.jar
3. kafka-clients-2.2.2.jar

4.2 启动Flink

bin/start-cluster.sh

启动以后我们在浏览器里访问：http://IP:8081 可以看到Flink的界面

4.3 启动 Flink SQL Client

./bin/sql-client.sh embedded

1. 首先我们通过Flink SQL 创建Kafka表

      
   CREATE TABLE user_log (
       user_id VARCHAR,
       item_id VARCHAR,
       category_id VARCHAR,
       behavior VARCHAR,
       ts varchar
   ) WITH (
       'connector.type' = 'kafka', 
       'connector.version' = 'universal',  
       'connector.topic' = 'user_behavior', 
       'connector.startup-mode' = 'earliest-offset', 
       'connector.properties.0.key' = 'zookeeper.connect', 
       'connector.properties.0.value' = '10.220.147.155:2181,10.220.147.156:2181,10.220.147.157:2181', 
       'connector.properties.1.key' = 'bootstrap.servers',
       'connector.properties.1.value' = '10.220.147.155:9092,10.220.147.156:9092,10.220.147.157:9092', 
       'update-mode' = 'append',
       'format.type' = 'json', 
       'format.derive-schema' = 'true' 
   );
   

   执行查询验证是否正常

   select * from user_log;
   

   执行以后我们可以看到下面的界面，显示正常

2. 利用 Doris Flink Connector 创建 Doris 映射表

   CREATE TABLE doris_test_sink_1 (
       user_id VARCHAR,
       item_id VARCHAR,
       category_id VARCHAR,
       behavior VARCHAR,
       ts varchar
   ) 
   WITH (
     'connector' = 'doris',
     'fenodes' = '10.220.146.10:8030',
     'table.identifier' = 'test_2.user_log',
     'sink.batch.size' = '2',
     'username' = 'root',
     'password' = ''
   )
   

   执行下面SQL 查询Doris数据库表里的数据，验证是否正常

   select * from doris_test_sink_1;
   

   执行以后可以看到下面的界面，显示有四条数据，是正常的

3. 提交 插入语句，从Kafka表中读取数据插入到Doris中

   insert into doris_test_sink_1 select * from user_log;
   

   显示任务已经提交到Flink 集群上运行

   在Flink 集群的web界面我们也可以看到这个Job

4. 然后我们朝Kafka topic中推送两条数据，看看是否在Doris表中能查询到

{"user_id": "123456", "item_id":"123", "category_id": "1464116", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-26T01:00:00Z"}
{"user_id": "1765543", "item_id":"456", "category_id": "1575622", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-26T01:00:00Z"}

1. 验证结果

   我们在Flink SQL Client界面查询可以看到红色标识出来额的两条数据已经插入进去，说明是正常的。

5.总结

我们到这里整个的演示就结束了，使用Doris flink connector可以很容易的通过Flink SQL方式整合各种异构数据源，导入到Doris数仓中，非常的方便