6.Flink实时项目之业务数据分流

在上一篇文章中，我们已经获取到了业务数据的输出流，分别是dim层维度数据的输出流，及dwd层事实数据的输出流，接下来我们要做的就是把这些输出流分别再流向对应的数据介质中，dim层流向hbase中，dwd层依旧回写到kafka中。

1.分流维度表sink到hbase

上一篇的结果是维度数据在侧输出流hbaseDs，事实数据在主流filterDs中，如下：

//5.动态分流，事实表写会kafka，维度表写入hbase
OutputTag<JSONObject> hbaseTag = new OutputTag<JSONObject>(TableProcess.SINK_TYPE_HBASE){};
//创建自定义mapFunction函数
SingleOutputStreamOperator<JSONObject> kafkaTag = filterDs.process(new TableProcessFunction(hbaseTag));
DataStream<JSONObject> hbaseDs = kafkaTag.getSideOutput(hbaseTag);
kafkaTag.print("主流数据（事实）DS --->>");

处理流程如下：

自定义RickSinkFunction类：DimSink.java

• 初始化phoenix连接

• 保存数据

1.1 配置

在BaseDbTask任务中，我们已经获取到hbase的输出流，然后就可以开始hbase的一系列操作了。

添加phoenix依赖包

<!-- phoenix -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.phoenix</groupId>
    <artifactId>phoenix-spark</artifactId>
    <version>5.0.0-HBase-2.0</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.glassfish</groupId>
            <artifactId>javax.el</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

修改hbase-site.xml，因为要用单独的 schema，所以在 项目中也要加入 hbase-site.xml，用于加载配置信息。

为了开启 hbase 的 namespace 和 phoenix 的 schema 的映射，在程序中需要加这个配置文件，另外在 linux 服务器上，也需要在 hbase 以及 phoenix 的 hbase-site.xml 配置文件中，加上以上两个配置，并使用 xsync 进行同步。

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>hdfs://hadoop101:9000/hbase</value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value>hadoop101,hadoop102,hadoop103</value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.table.sanity.checks</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>phoenix.schema.mapSystemTablesToNamespace</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

1.2 创建命名空间

在phoenix中执行

create schema GMALL_REALTIME;

1.3 DimSink.java

自定义addSink类

package com.zhangbao.gmall.realtime.app.func;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.google.common.base.Strings;
import com.zhangbao.gmall.realtime.common.GmallConfig;
import lombok.extern.log4j.Log4j2;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
/**
 * @author: zhangbao
 * @date: 2021/9/4 12:23
 * @desc: 将维度表写入hbase中
 **/
@Log4j2
public class DimSink extends RichSinkFunction<JSONObject> {
    private Connection conn = null;
​
    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        log.info("建立 phoenix 连接...");
        Class.forName("org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver");
        conn = DriverManager.getConnection(GmallConfig.PHOENIX_SERVER);
        log.info("phoenix 连接成功！");
    }
​
    @Override
    public void invoke(JSONObject jsonObject, Context context) throws Exception {
        String sinkTable = jsonObject.getString("sink_table");
        JSONObject data = jsonObject.getJSONObject("data");
        PreparedStatement ps = null;
        if(data!=null && data.size()>0){
            try {
                //生成phoenix的upsert语句，这个包含insert和update操作
                String sql = generateUpsert(data,sinkTable.toUpperCase());
                log.info("开始执行 phoenix sql -->{}",sql);
                ps = conn.prepareStatement(sql);
                ps.executeUpdate();
                conn.commit();
                log.info("执行 phoenix sql 成功");
            } catch (SQLException throwables) {
                throwables.printStackTrace();
                throw new RuntimeException("执行 phoenix sql 失败！");
            }finally {
                if(ps!=null){
                    ps.close();
                }
            }
        }
    }
​
    //生成 upsert sql
    private String generateUpsert(JSONObject data, String sinkTable) {
        StringBuilder sql = new StringBuilder();
        //upsert into scheme.table(id,name) values('11','22')
        sql.append("upsert into "+GmallConfig.HBASE_SCHEMA+"."+sinkTable+"(");
        //拼接列名
        sql.append(StringUtils.join(data.keySet(),",")).append(")");
        //填充值
        sql.append("values('"+ StringUtils.join(data.values(),"','")+"')");
        return sql.toString();
    }
}

然后在主程序中加入

//6. 将维度表写入hbase中
hbaseDs.addSink(new DimSink());

1.4 测试

• 需要启动的服务

  hdfs、zk、kafka、Maxwell、hbase，BaseDbTask.java

• 修改配置数据：gmall2021_realtime.table_process

  INSERT INTO `gmall2021_realtime`.`table_process` (`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('base_trademark', 'insert', 'hbase', 'dim_base_trademark', 'id,tm_name', 'id', NULL);

  此条配置数据代表，如果表base_trademark有插入数据，就把数据同步到hbase中，自动建表，作为维度数据。

• 修改业务库中表数据：gmall2021.base_trademark

  INSERT INTO `gmall2021`.`base_trademark` (`id`, `tm_name`, `logo_url`) VALUES ('15', '55', '55');

• 查看phoenix数据：select * from GMALL_REALTIME.BASE_TRADEMARK;

  

数据已经实时同步到hbase中。

2.分流事实表sink到kafka

2.1 MyKafkaUtil定义新方法

在MyKafkaUtil中定义新的生产者方法，可动态指定topic，如果不指定则生产到默认topic：default_data

/**
     * 动态生产到不同的topic，如果不传topic，则自动生产到默认的topic
     * @param T  序列化后的数据，可指定topic
     */
    public static <T> FlinkKafkaProducer<T> getKafkaBySchema(KafkaSerializationSchema<T> T){
        Properties pros = new Properties();
        pros.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,KAFKA_HOST);
        return new FlinkKafkaProducer<T>(DEFAULT_TOPIC,T,pros,FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE);
    }

在主任务BaseDbTask中使用

//7. 将事实数据写回到kafka
FlinkKafkaProducer<JSONObject> kafkaBySchema = MyKafkaUtil.getKafkaBySchema(new KafkaSerializationSchema<JSONObject>() {
    @Override
    public void open(SerializationSchema.InitializationContext context) throws Exception {
        System.out.println("kafka serialize open");
    }
    @Override
    public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(JSONObject jsonObject, @Nullable Long aLong) {
        String sinkTopic = jsonObject.getString("sink_table");
        return new ProducerRecord<>(sinkTopic, jsonObject.getJSONObject("data").toString().getBytes());
    }
});
kafkaTag.addSink(kafkaBySchema);

2.2 测试

• 需要启动的服务

  hdfs、zk、kafka、Maxwell、hbase，BaseDbTask.java

• 修改配置信息：gmall2021_realtime.table_process

  INSERT INTO `gmall2021_realtime`.`table_process` (`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('order_info', 'insert', 'kafka', 'dwd_order_info', 'id,consignee,consignee_tel,total_amount,order_status,user_id,payment_way,delivery_address,order_comment,out_trade_no,trade_body,create_time,operate_time,expire_time,process_status,tracking_no,parent_order_id,img_url,province_id,activity_reduce_amount,coupon_reduce_amount,original_total_amount,feight_fee,feight_fee_reduce,refundable_time', 'id', NULL);

  表示表order_info有插入数据，就会同步到kafka中，topic为dwd_order_info。

• 启动kafka消费者，查看是否有数据进来

  [zhangbao@hadoop101 root]$ cd /opt/module/kafka/bin/

  [zhangbao@hadoop101 bin]$ ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop101:9092,hadoop102:9092,hadoop103:9092 --topic dwd_order_info

• 最后启动业务数据生成服务：mock-db-0.0.1-SNAPSHOT.jar

  记得先修改配置文件的生成日期：2021-09-12

最后查看kafka消费者可以看到有数据产生，说明流程已经走通。

3.算子选择简介

function	可转换结构	可过滤数据	侧输出	open	可以使用状态	输出至
MapFunction	Yes					下游算子
FilterFunction		Yes				下游算子
RichMapFunction	Yes			Yes	Yes	下游算子
RichFilterFunction		Yes		Yes	Yes	下游算子
ProcessFunction	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	下游算子
SinkFunction	Yes	Yes				外部
RichSinkFunction	Yes	Yes		Yes	Yes	外部