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版本: 1.1

Dinky 与 Flink 集成

说明

本文档介绍 Dinky 与 Flink 集成的使用方法,

如果您是 Dinky 的新用户, 请先阅读 本文档, 以便更好的搭建 Dinky 环境

如果您已经熟悉 Dinky 并已经部署了 Dinky, 请跳过本文档的前置要求部分, 直接阅读 Dinky 与 Flink 集成部分

注意: 本文档基于 Dinky 1.0.0+ 版本编写, 请确保 Dinky 版本 >= 1.0.0

前置要求​

  • JDK 1.8/11
  • Dinky 1.0.0+
  • MySQL 5.7+
  • Flink 1.14+(Dinky v1.0.0 支持 Flink 1.14+ 及以上版本)

本案例以 Flink 1.18.0 模式采用 Standalone 模式为例, 请根据实际情况自行选择部署模式,各个模式的部署方案自行参考 Flink 官方文档/百度/谷歌/必应...


wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.18.0/flink-1.18.0-bin-scala_2.12.tgz

tar -zxvf flink-1.18.0-bin-scala_2.12.tgz

mv flink-1.18.0 flink

配置环境变量​



vim ~/.bashrc

# 末尾加入以下内容
export FLINK_HOME=/opt/flink
export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin

# 使环境变量生效
source ~/.bashrc


cd flink

./bin/start-cluster.sh

验证​

页面访问: http://ip:8081

Dinky 环境准备​

下载 Dinky​


wget https://github.com/DataLinkDC/dinky/releases/download/v1.0.0-rc2/dinky-release-1.0.0-rc2.tar.gz


解压 Dinky​


tar -zxvf dinky-release-1.0.0-rc2.tar.gz

mv dinky-release-1.0.0-rc2 dinky

配置数据库​

本案例以 MySQL 为例, 支持 MySQL 5.7+, PostgreSQL , 或者直接使用内置 H2 数据库,请根据实际情况自行选择数据库,各个数据库的部署方案自行参考官方文档/百度/谷歌/必应...

如果选择使用 H2 数据库, 请跳过本节 ,MySQL 安装步骤在这里不再赘述, 请自行百度/谷歌/必应...

安装完成之后 创建 dinky 数据库, 并设置账户密码,也可使用默认账户密码, 创建完成数据库之后需要执行初始化 sql 脚本, 脚本路径为 dinky/sql/dinky-mysql.sql

修改 conf/application-mysql.yml 文件, 修改数据库连接信息

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://${MYSQL_ADDR:127.0.0.1:3306}/${MYSQL_DATABASE:dinky}?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
    username: ${MYSQL_USERNAME:dinky}
    password: ${MYSQL_PASSWORD:dinky}
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

修改 conf/application.yml 文件, 修改数据库连接使用方式


spring:
  # Dinky application name
  application:
    name: Dinky
  profiles:
    # The h2 database is used by default. If you need to use other databases, please set the configuration active to: mysql, currently supports [mysql, pgsql, h2]
    # If you use mysql database, please configure mysql database connection information in application-mysql.yml
    # If you use pgsql database, please configure pgsql database connection information in application-pgsql.yml
    # If you use the h2 database, please configure the h2 database connection information in application-h2.yml,
    # note: the h2 database is only for experience use, and the related data that has been created cannot be migrated, please use it with caution
    active: mysql #[h2,mysql,pgsql]  修改此处,默认为 h2, 修改为 mysql
    include: jmx
注意

修改完数据库连接配置不要着急启动,接下来 Dinky 与 Flink 集成

  1. 将 Flink 的 lib 目录下的 所有 jar 包复制到 Dinky 的 extends 目录下
cp -r /opt/flink/lib/* /opt/dinky/extends/
  1. 添加/修改一些额外的依赖
cd /opt/dinky/extends/
# 添加 common-cli 依赖, 否则会出现异常
wget https://repo1.maven.org/maven2/commons-cli/commons-cli/1.6.0/commons-cli-1.6.0.jar

# 为什么要下载这个 jar 包, 因为内部有些冲突的已经被删除掉了, 
# 注意: 如果无需 hadoop 环境, 可以不下载这个 jar 包, 但是如果需要 hadoop 环境, 必须下载这个 jar 包
# 下载 Dinky 群公告 内的 flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.1.7.2.1.0-327-9.0.jar

# 将 flink-table-planner-loader 包换成 flink-table-planner 包
# 先删除 flink-table-planner-loader 包
rm -rf /opt/dinky/extends/flink-table-planner-loader-1.18.0.jar
rm -rf /opt/flink/lib/flink-table-planner-loader-1.18.0.jar
# 将 flink-table-planner 包复制到 extends 目录下和 flink lib 目录下
cp /opt/flink/opt/flink-table-planner_2.12-1.18.0.jar /opt/flink/lib/
cp /opt/flink/opt/flink-table-planner_2.12-1.18.0.jar /opt/dinky/extends/

注意

以上依赖修改完成之后, 需要重启 Flink

启动 Dinky​

注意

当你阅读到这里的时候, 请确保你已经完成了上述的所有步骤, Flink 已经启动, 并可以正常访问. 请先不要添加其他连接器依赖

下述的命令中 1.18 代表 Flink 版本, 请根据实际情况修改 支持 1.14 , 1.15, 1.16 , 1.17 , 1.18,

通过指定版本使 Dinky 加载对应版本的 Flink 依赖, 以便 Dinky 能够正常与 Flink 集成。


cd dinky
# 1.18 代表 Flink 版本, 请根据实际情况修改 支持 1.14 , 1.15, 1.16 , 1.17 , 1.18, 
./auto.sh start 1.18

验证​

页面访问: http://ip:8888 正常访问至登录页面, 证明 Dinky 已经启动成功, 请使用默认账户密码登录, 默认账户密码为 admin/admin

Datagen 任务 Demo​

创建 Datagen 任务​

  1. 进入 数据开发 -> 项目 -> 新建根目录 名称自行定义
  2. 右键 新建作业 -> 类型选择FlinkSQL -> 输入名称 -> 输入描述(可选) 点击完成
  3. 在编辑器中输入如下代码
# checkpoint 配置 自行根据实际情况修改, 以下为示例
set execution.checkpointing.checkpoints-after-tasks-finish.enabled=true;
SET pipeline.operator-chaining=false;
set state.backend.type=rocksdb;
set execution.checkpointing.interval=8000;
set state.checkpoints.num-retained=10;
set cluster.evenly-spread-out-slots=true;

DROP TABLE IF EXISTS source_table3;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS
  source_table3 (
    `order_id` BIGINT,
    `product` BIGINT,
    `amount` BIGINT,
    `order_time` as CAST(CURRENT_TIMESTAMP AS TIMESTAMP(3)), 
    WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '2' SECOND
  )
WITH
  (
    'connector' = 'datagen',
    'rows-per-second' = '1',
    'fields.order_id.min' = '1',
    'fields.order_id.max' = '2',
    'fields.amount.min' = '1',
    'fields.amount.max' = '10',
    'fields.product.min' = '1',
    'fields.product.max' = '2'
  );

DROP TABLE IF EXISTS sink_table5;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS
  sink_table5 (
    `product` BIGINT,
    `amount` BIGINT,
    `order_time` TIMESTAMP(3),
    `one_minute_sum` BIGINT
  )
WITH
  ('connector' = 'print');

INSERT INTO
  sink_table5
SELECT
  product,
  amount,
  order_time,
  SUM(amount) OVER (
    PARTITION BY
      product
    ORDER BY
      order_time
      RANGE BETWEEN INTERVAL '1' MINUTE PRECEDING
      AND CURRENT ROW
  ) as one_minute_sum
FROM
  source_table3;

  1. 配置右侧 任务配置 ,请根据实际情况填写,如对参数不了解, 请鼠标悬浮至表单的每项 label 右侧的 ? 查看帮助信息
  2. 点击保存按钮/ctrl+s 保存任务
  3. 可自行点击 DAG/检查 等按钮查看任务的 DAG 图和检查该作业的语法是否正确
  4. 以上完成之后,点击运行按钮, 等待任务运行完成, 可以在 运维中心 中查看任务的运行状态/直接点击运行按钮左侧的运维按钮,即可跳转至运维中心该任务的详情页面查看运行状态,如下图: job_detail_info

其他连接器集成​

以下连接器集成方式与上述 Datagen 任务集成方式一致, 请自行参考

MYSQLCDC 同步到 Doris

MYSQLCDC 同步到 StarRocks

MYSQLCDC 同步到 Hudi

MYSQLCDC 同步到 Paimon