Flink消费Kafka到HDFS实现及详解

1.概述

最近有同学留言咨询，Flink消费Kafka的一些问题，今天笔者将用一个小案例来为大家介绍如何将Kafka中的数据，通过Flink任务来消费并存储到HDFS上。

2.内容

这里举个消费Kafka的数据的场景。比如，电商平台、游戏平台产生的用户数据，入库到Kafka中的Topic进行存储，然后采用Flink去实时消费积累到HDFS上，积累后的数据可以构建数据仓库（如Hive）做数据分析，或是用于数据训练（算法模型）。如下图所示：

2.1 环境依赖

整个流程，需要依赖的组件有Kafka、Flink、Hadoop。由于Flink提交需要依赖Hadoop的计算资源和存储资源，所以Hadoop的YARN和HDFS均需要启动。各个组件版本如下：

2.2 代码实现

Flink消费Kafka集群中的数据，需要依赖Flink包，依赖如下：

    org.apache.flink
    flink-connector-filesystem_2.12
    ${flink.connector.version}
 

    org.apache.flink
    flink-connector-kafka-0.11_2.12
    ${flink.kafka.version}
 

    org.apache.flink
    flink-streaming-java_2.12
    ${flink.streaming.version}
 

编写消费Topic的Flink代码，这里不对Topic中的数据做逻辑处理，直接消费并存储到HDFS上。代码如下：

/**
 * Flink consumer topic data and store into hdfs.
 * 
 * @author smartloli.
 *
 *         Created by Mar 15, 2020
 */
public class Kafka2Hdfs {

    private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(Kafka2Hdfs.class);

    public static void main(String[] args) {
        if (args.length != 3) {
            LOG.error("kafka(server01:9092), hdfs(hdfs://cluster01/data/), flink(parallelism=2) must be exist.");
            return;
        }
        String bootStrapServer = args[0];
        String hdfsPath = args[1];
        int parallelism = Integer.parseInt(args[2]);

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.enableCheckpointing(5000);
        env.setParallelism(parallelism);
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

        DataStream transction = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer010("test_bll_data", new SimpleStringSchema(), configByKafkaServer(bootStrapServer)));

        // Storage into hdfs
        BucketingSink sink = new BucketingSink(hdfsPath);

        sink.setBucketer(new DateTimeBucketer("yyyy-MM-dd"));

        sink.setBatchSize(1024 * 1024 * 1024); // this is 1GB
        sink.setBatchRolloverInterval(1000 * 60 * 60); // one hour producer a file into hdfs
        transction.addSink(sink);

        env.execute("Kafka2Hdfs");
    }

    private static Object configByKafkaServer(String bootStrapServer) {
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", bootStrapServer);
        props.setProperty("group.id", "test_bll_group");
        props.put("enable.auto.commit", "true");
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        return props;
    }

}

2.3 注意事项

• 存储到HDFS时，不用添加其他HDFS依赖，只需要Flink采用yarn-cluster模式提交即可；
• 采用FSDataOutputStream写入时，会先写入缓冲区，放在内存中；
• Flink每次做Checkpoint的时候，会Flush缓冲区的数据，以及将Pending（已经完成的文件，但为被Checkpoint记录，可以通过sink.setPendingSuffix(“xxx”)来设置）结尾的文件记录下来
• Flink每60秒（可以通过sink.setInactiveBucketCheckInterval(60 * 1000)来进行设置）检测，如果一个文件的FSDataOutputStream在60秒内（可以通过sink.setInactiveBucketThreshold(60 * 1000)来设置），都还没有接收到数据，Flink就会认为该文件是不活跃的Bucket，那么就会被Flush后关闭该文件；
• 我们再深入一点查看代码，实际上只是在processingTimeService中注册了当前的时间（currentProcessingTime）+ 60秒不写入的时间（inactiveBucketCheckInterval）。接着通过onProcessIngTime方法去不停的判断是否满足60秒不写入，同时也会判断是否到了滚动时间。代码如下：

public void onProcessingTime(long timestamp) throws Exception {
        long currentProcessingTime = processingTimeService.getCurrentProcessingTime(); 
        closePartFilesByTime(currentProcessingTime);
        processingTimeService.registerTimer(currentProcessingTime + inactiveBucketCheckInterval, this);
}        

• 在Flink内部封装了一个集合Map<String, BucketState> bucketStates = new HashMap();用来记录当前正在使用的文件，key是文件的路径，BucketState内部封装了该文件的所有信息，包括创建时间，最后一次写入时间(这里的写入指的是写入缓存区的时间，不是Flush的时间)。当前文件是打开还是关闭，写缓冲区的方法。都在这里。每次Flink要对文件进行操作的时候，都会从这里拿到文件的封装对象；
• 当程序被取消的时候，当前正在操作的文件，会被Flush，然后关闭。然后将文件的后缀名从in-progress改为pending。这个前后缀都是可以设置，但如果没有什么特殊需求，默认即可。这里拿文件，用的就是上面说的bucketStates这个map。它在close方法中，会去遍历这个map，去做上述的操作；代码如下：

public void close() throws Exception {
        if (state != null) {
            for (Map.Entry<String, BucketState> entry : state.bucketStates.entrySet()) {
                closeCurrentPartFile(entry.getValue());
            }
        }
}

• 每次写入的时候，都是会bucketStates这个map中获取对应的对象，如果没有，就会new一个该对象。然后先判断是否需要滚动（通过当前文件大小和滚动时间去判断），然后才将数据写入缓冲区，更新最后写入时间，代码如下：

public void invoke(T value) throws Exception {
        Path bucketPath = bucketer.getBucketPath(clock, new Path(basePath), value);
 
        long currentProcessingTime = processingTimeService.getCurrentProcessingTime();
 
        BucketState bucketState = state.getBucketState(bucketPath);
        if (bucketState == null) {
            bucketState = new BucketState(currentProcessingTime);
            state.addBucketState(bucketPath, bucketState);
        }
 
        if (shouldRoll(bucketState, currentProcessingTime)) {
            openNewPartFile(bucketPath, bucketState);
        }
 
        bucketState.writer.write(value);
        bucketState.lastWrittenToTime = currentProcessingTime;
}

• 写入和关闭HDFS是通过异步的方式的，异步的超时时间默认是60秒，可以通过 sink.setAsyncTimeout(60 * 1000)去设置

3.总结

Flink消费Kafka数据并写到HDFS的代码实现是比较简短了，没有太多复杂的逻辑。实现的时候，注意Kafka的地址、反序列化需要在属性中配置、以及Flink任务提交的时候，设置yarn-cluster模式、设置好内存和CPU、HDFS存储路径等信息。

4.结束语

这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！

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