Flink DataStream之Kafka数据写入HDFS，并分区到Hive

亦凉 2021-12-12 04:33 437阅读 0赞

## Flink DataStream之Kafka数据写入HDFS，并分区到Hive ##

因业务要求，我们需要从Kafka中读取数据，变换后最终Sink到业务的消息队列中，为保证数据的可靠性，我们同时对Sink的结果数据，进行保存。最终选择将流数据Sink到HDFS上，在Flink中，同时也提供了HDFS Connector。下面就介绍如何将流式数据写入HDFS，同时将数据load到Hive表中。

#### 一、pom.xml文件配置 ####

<dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-connector-filesystem_2.11</artifactId>
      <version>1.8.0</version>
    </dependency>

#### 二、Flink DataStream代码 ####

代码是将最后的结果数据，拼接成CSV格式，最后写入HDFS中。下面的逻辑在真实地业务中删除许多。仅保留有用对大家的代码。

public class RMQAndBucketFileConnectSink { 
        public static void main(String[] args) throws Exception { 
            StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            env.setParallelism(1);
    
    
            Properties p = new Properties();
            p.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
            SingleOutputStreamOperator<String> ds = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer010<String>("user", new SimpleStringSchema(), p))
                    .map(new MapFunction<String, User>() { 
                        @Override
                        public User map(String value) throws Exception { 
                            return new Gson().fromJson(value, User.class);
                        }
                    })
                    .assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<User>() { 
                        @Override
                        public long extractAscendingTimestamp(User element) { 
                            return element.createTime;
                        }
                    })
                    .map(new MapFunction<User, String>() { 
                        @Override
                        public String map(User value) throws Exception { 
                            return value.userId + "," + value.name + "," + value.age + "," + value.sex + "," + value.createTime + "," + value.updateTime;
                        }
                    });
    
    
            // 写入RabbitMQ
            RMQConnectionConfig rmqConnectionConfig = new RMQConnectionConfig.Builder()
                    .setHost("localhost")
                    .setVirtualHost("/")
                    .setPort(5672)
                    .setUserName("admin")
                    .setPassword("admin")
                    .build();
    
            // 写入RabbitMQ，如果队列是持久化的，需要重写RMQSink的 setupQueue方法
            RMQSink<String> rmqSink = new RMQSink<>(rmqConnectionConfig, "queue_name", new SimpleStringSchema());
            ds.addSink(rmqSink);
    
    
            // 写入HDFS
            BucketingSink<String> bucketingSink = new BucketingSink<>("/apps/hive/warehouse/users");
            // 设置以yyyyMMdd的格式进行切分目录，类似hive的日期分区
            bucketingSink.setBucketer(new DateTimeBucketer<>("yyyyMMdd", ZoneId.of("Asia/Shanghai")));
            // 设置文件块大小128M，超过128M会关闭当前文件，开启下一个文件
            bucketingSink.setBatchSize(1024 * 1024 * 128L);
            // 设置一小时翻滚一次
            bucketingSink.setBatchRolloverInterval(60 * 60 * 1000L);
            // 设置等待写入的文件前缀，默认是_
            bucketingSink.setPendingPrefix("");
            // 设置等待写入的文件后缀，默认是.pending
            bucketingSink.setPendingSuffix("");
            //设置正在处理的文件前缀，默认为_
            bucketingSink.setInProgressPrefix(".");
    
            ds.addSink(bucketingSink);
    
    
            env.execute("RMQAndBucketFileConnectSink");
        }
    }

写入的HDFS文件目录如下：

/apps/hive/warehouse/users/20190708
    /apps/hive/warehouse/users/20190709
    /apps/hive/warehouse/users/20190710
    ...

#### 三、Hive表的创建以及导入 ####

创建hive表

create external table default.users(
    	`userId` string,
    	`name` string,
    	`age` int,
    	`sex` int,
    	`ctime` string,
    	`utime` string,
    )
    partitioned by(dt string) 
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

创建定时任务，每天凌晨导入HDFS文件到Hive，导入Hive脚本。

`load_hive.sh`如下：

#!/usr/bin/env bash
    
    d=`date -d "-1 day" +%Y%m%d`
    
    # 每天HDFS的数据导入hive分区中
    /usr/hdp/2.6.3.0-235/hive/bin/hive -e "alter table default.users add partition (dt='${d}') location '/apps/hive/warehouse/users/${d}'"

使用`crontab`每天凌晨调度就行。