FileSystem

文件系统连接器支持流式的写，可以按行编码如json，也可按块编码如parquet

FLINK-1.12/FLINK-1.14

DDL写法

create table hdfs_test1 (
    user_id string,
    action string,
    appver string
)
partitioned by (user_id)
with (
    'connector'='filesystem',
    'path'='hdfs://bdms-test/user/sloth/lyb_0901',
    'is.related.mammunt' = 'false',
    'hdfs-site' = 'hdfs-site.xml',
    'core-site' = 'core-site.xml',
    'krb.conf' = 'krb5.conf',
    'krb.keytab' = 'sloth.keytab',
    'krb.principal' = 'sloth/dev@BDMS.163.COM',
    'format' = 'parquet',
    'sink.rolling-policy.file-size' = '1MB',
    'sink.rolling-policy.rollover-interval' = '100min',
    'sink.rolling-policy.check-interval' = '1min'
    ,'is.file.name.encrypt' = 'true'
    ,'auth.method' = 'kerberos'
);

Metahub写法

SET 'hdfs_test1.path' = 'hdfs://bdms-test/user/sloth/lyb_meta_0830';
SET 'hdfs_test1.is.related.mammunt' = 'false';

SET 'hdfs_test1.krb.principal' = 'sloth/dev@BDMS.163.COM';
set 'hdfs_test1.auth.method' = 'kerberos';

set 'hdfs_test1.is.file.name.encrypt' = 'true';
SET 'hdfs_test1.krb.keytab' = 'sloth.keytab';
set 'hdfs_test1.krb.conf' = 'krb5.conf';
set 'hdfs_test1.hdfs-site' = 'hdfs-site.xml';
set 'hdfs_test1.core-site' = 'core-site.xml';
SET 'hdfs_test1.part.prefix' = 'begin';
SET 'hdfs_test1.part.suffix' = 'end';

set 'hdfs_test1.partition.default-name' = '_DEFAULT_PART_';
set 'hdfs_test1.connector' = 'filesystem';

SET 'hdfs_test1.format' = 'parquet';
set 'hdfs_test1.compression' = 'snappy';

set 'hdfs_test1.partition.keys' = 'ts_str';
set 'hdfs_test1.sink.parallelism' = '2';

--compaction
set 'hdfs_test1.auto-compaction' = 'true';
set 'hdfs_test1.compaction.file-size' = '1500b';
--partition commit trigger
set 'hdfs_test1.sink.partition-commit.trigger' = 'process-time';
set 'hdfs_test1.sink.partition-commit.delay' = '1h';
set 'hdfs_test1.sink.partition-commit.policy.kind' = 'success-file';
--partition time extractor
set 'hdfs_test1.partition.time-extractor.kind' = 'default';
set 'hdfs_test1.partition.time-extractor.timestamp-pattern' = '$ts_str 01:00:00';
--roll over
set 'hdfs_test1.sink.rolling-policy.file-size' = '3000b';
set 'hdfs_test1.sink.rolling-policy.rollover-interval' = '1000s';
set 'hdfs_test1.sink.rolling-policy.check-interval' = '300s';

属性

1、滚动策略

分区目录下的数据被分割到分区文件中。每个分区对应的sink的每个接受到了数据的子任务都至少会为该分区生成一个分区文件。 根据可配置的滚动策略，当前正在写入的分区文件会被关闭，新的分区文件也会被生成。 该策略基于大小，和指定的文件可被打开的最大 timeout 时长，来滚动分区文件。

2、文件合并

file sink 支持文件合并，以允许应用程序可以使用较小的检查点间隔而不产生大量文件。

3、分区提交

分区数据写完毕后，经常需要通知下游应用。比如，在 Hive metastore 中新增分区或者在目录下新增 _SUCCESS 文件。 分区提交策略是可定制的，具体的分区提交行为是基于 triggers 和 policies 的组合.

• Trigger: 分区提交的时机，可以基于从分区中提取的时间对应的水印，或者基于处理时间。
• Policy: 分区提交策略，内置的策略包括提交 _SUCCESS 文件和 hive metastore， 也可以自己定制提交策略, 比如触发 hive 生成统计信息，合并小文件等。

注意: 分区提交只有在动态分区插入模式下才有效。

（1）分区提交触发器

通过配置分区提交的触发策略，来配置何时提交分区:

有两种类型的触发器:

• 第一种是根据分区的处理时间。 该触发器不需要分区时间提取，也不需要生成水印。通过分区创建时间和当前系统时间来触发分区提交。该触发器更通用但不是很精确。比如，数据的延迟或故障转移都会导致分区的提前提交。
• 第二种是根据从分区字段提取的时间以及水印。这需要你的作业支持生成水印，分区是根据时间来切割的，比如按小时或按天分区。

如果想让下游系统尽快感知到分区，而不管分区数据是否完整:

• 'sink.partition-commit.trigger'='process-time' (默认值)
• 'sink.partition-commit.delay'='0s' (默认值) 一旦分区中有数据，分区立马就会被提交。注意：分区可能会被提交多次。

如果想让下游系统只有在分区数据完整时才感知到分区，且你的作业有水印生成的逻辑，也能从分区字段的值中提取到时间:

• 'sink.partition-commit.trigger'='partition-time'
• 'sink.partition-commit.delay'='1h' (根据分区类型指定，如果是按小时的分区可配置为 '1h') 该方式是最精确的提交分区的方式，该方式尽力确保提交的分区包含尽量完整的数据。

如果想让下游系统只有在数据完整时才感知到分区，但是没有水印，或者无法从分区字段的值中提取时间:

• 'sink.partition-commit.trigger'='process-time' (默认值)
• 'sink.partition-commit.delay'='1h' (根据分区类型指定，如果是按小时的分区可配置为 '1h') 该方式尽量精确地提交分区，但是数据延迟或故障转移会导致分区的提前提交。

延迟数据的处理：延迟的记录会被写入到已经提交的对应分区中，且会再次触发该分区的提交。

（2）分区时间提取器

时间提取器定义了如何从分区字段值中提取时间.

默认的提取器是基于由分区字段组合而成的时间戳模式。你也可以指定一个实现了 PartitionTimeExtractor 接口的自定义的提取器。

public class HourPartTimeExtractor implements PartitionTimeExtractor {
    @Override
    public LocalDateTime extract(List<String> keys, List<String> values) {
        String dt = values.get(0);
        String hour = values.get(1);
        return Timestamp.valueOf(dt + " " + hour + ":00:00").toLocalDateTime();
    }
}

（3）分区提交策略

分区提交策略指定了提交分区时的具体操作.

• 第一种是 metastore, 只有 hive 表支持该策略, 该策略下文件系统通过目录层次结构来管理分区.
• 第二种是 success 文件, 该策略下会在分区对应的目录下写入一个名为 _SUCCESS 的空文件.

你也可以实现自己的提交策略,如：

public class AnalysisCommitPolicy implements PartitionCommitPolicy {
    private HiveShell hiveShell;

    @Override
    public void commit(Context context) throws Exception {
        if (hiveShell == null) {
            hiveShell = createHiveShell(context.catalogName());
        }

        hiveShell.execute(String.format(
            "ALTER TABLE %s ADD IF NOT EXISTS PARTITION (%s = '%s') location '%s'",
            context.tableName(),
            context.partitionKeys().get(0),
            context.partitionValues().get(0),
            context.partitionPath()));
        hiveShell.execute(String.format(
            "ANALYZE TABLE %s PARTITION (%s = '%s') COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS",
            context.tableName(),
            context.partitionKeys().get(0),
            context.partitionValues().get(0)));
    }
}

4、Sink 并行度

向外部文件系统（包括 hive) 写文件时的并行度，在流处理模式和批处理模式下，都可以通过对应的 table 选项指定。默认情况下，该并行度跟上一个上游的 chained operator 的并行度一样。当配置了跟上一个上游的 chained operator 不一样的并行度时，写文件的算子和合并文件的算子（如果使用了的话）会使用指定的并行度。

注意: 当前，只有在上游的 changelog 模式是 INSERT-ONLY 时，才支持设置 sink 的并行度。否则的话，会抛出异常。

5、认证

6、压缩

jar任务

1. 引入依赖

flink.verion目前可指定为3.8.0-1.1.0

<dependency>
    <groupId>com.netease.sloth</groupId>
    <artifactId>flink-connector-filesystem-1.12</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

1. 调用EasyStreamingFileSink向带krb认证的hdfs流式写入

将hdfs、krb相关文件放到resources资源目录，打包后会加到jar包里

        TableMetaStore tableMetaStore = TableMetaStore.builder()
                .withKrbAuth(
                        getResource(HdfsSinkTest.class, "conf" + File.separator + "sloth.keytab"),
                        getResource(HdfsSinkTest.class, "conf" + File.separator + "krb5.conf"),
                        "sloth/dev@BDMS.163.COM"
                )
                .withHdfsSite(getResource(HdfsSinkTest.class, "conf" + File.separator + "hdfs-site.xml"))
                .withCoreSite(getResource(HdfsSinkTest.class, "conf" + File.separator + "core-site.xml"))
                .build();

        EasyStreamingFileSink sink = EasyStreamingFileSink
                .forRowFormat(new Path("hdfs://bdms-test/user/sloth/lyb/krb_sink"), new SimpleStringEncoder<>("UTF-8"))
                .withTableMetaStore(tableMetaStore)
                .withBucketCheckInterval(200)
                .withRollingPolicy(
                        DefaultRollingPolicy.builder()
                                .withRolloverInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(15))
                                .withInactivityInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(5))
                                .withMaxPartSize(20)
                                .build())
                .build();

FLINK-1.10

示例

SQL案例1: 关联猛犸认证文件 & format=parquet：

CREATE TABLE hdfs_sink (
  v_part string,
  v_string STRING,
  v_varchar VARCHAR,
  v_boolean boolean,
  v_byte TINYINT,
  v_short SMALLINT,
  v_int int,
  v_long BIGINT,
  v_float FLOAT,
  v_double DOUBLE
) WITH(
  'connector.type' = 'filesystem',
  'connector.property-version' = '1',
  'path' = 'hdfs://bdms-test/user/sloth/test_file_sink',
  'update-mode' = 'append',
  'hdfs-site' = 'mammut-hdfs-site.xml',
  'core-site' = 'mammut-core-site.xml',
  'is.related.mammunt' = 'true',
  'format' = 'parquet',
  'compression'='none',
  'row.group.size'='1024',
  'part.prefix' = 'newpart',
  'part.suffix' = '_success',
  'partition.keys' = 'v_part',
  'partition.default-name' = '_DEFAULT_PART_'
);

With 参数