转载--Flink Sql on Zeppelin（3）——UDF&Redis维表

野性酷女 2022-12-05 15:21 210阅读 0赞

## UDF ##

### 概述 ###

*  UDF在我们的Sql开发中，是一个必不可少的帮手，通过Sql+UDF能够解决我们90%的问题
 *  Flink目前提供了大量的内置UDF供我们使用，详细可以参考[官方文档][Link 1]
 *  不过有些时候，内置的UDF并不满足我们的需求，那就需要自定义UDF
 *  下面我们就来看看如何在Zeppelin中使用自定义UDF

### 使用 ###

*  在Flink中，使用代码注册UDF有两种方式
    
     *  `tEnv.registerFunction("test",new TestScalarFunc());`
     *  `tEnv.sqlUpdate("CREATE FUNCTION IF NOT EXISTS test AS 'udf.TestScalarFunc'");`
 *  而在Zeppelin中，也有多种方式
    
     *  通过编写Scala代码，然后通过上面两种方式注入
     *  `flink.execution.jars`加载指定Jar加载进Flink集群中，之后通过上面两种方式注册UDF。使用起来很不爽，首先你得知道有哪些UDF，其次你得挨个注册，而且你还得知道每个UDF的全类名，很麻烦。那么有没有更好的方式呢？
     *  `flink.udf.jars`自动将Jar包中所有UDF注册，相当方便，下面演示一下
        
         *  先加一下配置参数
            
                %flink.conf
                flink.udf.jars /home/data/flink/lib_me/flink-udf-1.0-SNAPSHOT.jar
            
             *  1
             *  2
         *  输出一下，看看有哪些UDF
            
                %flink.ssql(type=update)
                show functions
            
             *  1
             *  2
            
            ![所有UDF][UDF]
         *  很完美，将我们所有的UDF都注册了进来，我们再来验证一下正确性
            
                %flink.ssql(type=update)
                -- 连from哪个表都没必要写，Zeppelin实在太方便了	
                select javaupper('a')
            
             *  1
             *  2
             *  3
            
            ![UDF结果][UDF 1]
         *  和我们预期的一样，将字符`a`转换成了`A`
     *  那么，UDF的使用介绍就到这里

## Redis维表 ##

### 概述 ###

*  之前在写Flink Sql系列的时候，给大家演示了如何写一个支持DDL方式的Redis维表
 *  不过只在idea中使用过，并没有在正式环境中跑过，所以，今天给大家演示一下如何在Zeppelin中使用Redis维表
 *  在开始之前，先说一下之前遇到的一个问题。我把我之前的包丢在服务器跑时，总是抛出异常  
    `org.apache.flink.table.api.NoMatchingTableFactoryException: Could not find a suitable table factory for 'org.apache.flink.table.factories.TableSourceFactory'`  
    出现这个异常一般有三种情况，少包或者包冲突或者DDL有问题；而我已经把我Connector的依赖打入了Jar包，并且没有指定`<scope>provided</scope>`；我也把冲突的包给排除了；我idea是正常能跑的，所以也排除DDL写的有问题。这就很奇怪了，后来想到Flink通过SPI机制来发现具体的实现类。于是我把Jar解压，找到  
    `org.apache.flink.table.factories.TableFactory`这个文件。果不其然，Kafka的工厂类不在里面，后来将所有涉及到的工厂类都丢到这个文件里面，就能够正常运行了。不过这种方式太不优雅，于是又找到了一个解决方法，[传送门][Link 2]  
    我已经将修改之后的pom文件push了，大家可以拉一下最新的代码
 *  另外，Flink连接Redis部分已经抽出来了，准备搞个新的工程，之后将会支持更多的功能，比如维表关联`HASH`类型数据，又比如支持将数据插入Redis中，这些都将通过DDL语句来建表，然后用纯Sql的方式进行关联或者写入
 *  好了，下面开始正式的介绍如何在Zeppelin中使用，我们自定义的Redis维表

### 使用 ###

*  先通过`flink.execution.jars`将我们的Jar引入
    
        %flink.conf
        flink.udf.jars /home/data/flink/lib_me/flink-udf-1.0-SNAPSHOT.jar
        flink.execution.jars /home/data/flink/lib_me/flink-redis-1.0-SNAPSHOT.jar
        flink.execution.packages	org.apache.flink:flink-connector-kafka_2.11:1.10.0,org.apache.flink:flink-connector-kafka-base_2.11:1.10.0,org.apache.flink:flink-json:1.10.0,org.apache.flink:flink-jdbc_2.11:1.10.0
 *  再建一下我们的数据源表和数据维表
    
        %flink.ssql
        
        -- Kafka Source DDL
        DROP TABLE IF EXISTS t3;
        CREATE TABLE t3(
            user_id BIGINT,
            item_id BIGINT,
            category_id BIGINT,
            behavior STRING,
            ts BIGINT,
            r_t AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(ts,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'),
            WATERMARK FOR r_t AS r_t - INTERVAL '5' SECOND,
            p AS proctime()
        )WITH (
            'update-mode' = 'append',
            'connector.type' = 'kafka', 
            'connector.version' = 'universal',  
            'connector.topic' = 'zeppelin_01_test',  
            'connector.properties.zookeeper.connect' = '127.0.0.1:2181',
            'connector.properties.bootstrap.servers' = '127.0.0.1:9092',
            'connector.properties.group.id' = 'zeppelin_01_test',
            'connector.startup-mode' = 'earliest-offset',
            'format.type'='json'
        
        )
    
        %flink.ssql
        
        -- Redis Dim DDl
        DROP TABLE IF EXISTS redis_dim;
        CREATE TABLE redis_dim (
        first String,
        name String
        ) WITH (
          'connector.type' = 'redis',  
          'connector.ip' = '127.0.0.1', 
          'connector.port' = '6379', 
          'connector.lookup.cache.max-rows' = '10', 
          'connector.lookup.cache.ttl' = '10000000', 
          'connector.version' = '2.6' 
        )
 *  再执行我们的Sql，并且用UDF将查出来的维表值转成大写
    
        %flink.ssql(type=update)
        
        
        select a.*,javaupper(b.name) from t3 a left join redis_dim FOR SYSTEM_TIME AS OF a.p AS b on a.behavior = b.first where b.name is not null and b.name <> ''
 *  看一下结果  
    ![结果][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NzQ4MjE5NA_size_16_color_FFFFFF_t_70]
 *  可以看出，我们成功关联上了Redis维表，并且成功用我们自己注册UDF，将值转为了大写，很成功！
 *  那么，Redis维表就说到这里

## 写在最后 ##

*  今天这一章和之前的一张可以说把Zeppelin三种引入Jar的方式都介绍了一下，下面给大家总结一下
    
     *  通过Zeppelin管理
        
         *  `flink.execution.packages`适合放我们在仓库中有的Jar包，会自动把Jar的依赖也下载下来，如`flink-connect-kafka`
         *  `flink.execution.jars` 适合放我们尚未部署到仓库中的包，比如一些Flink提供的example包
         *  `flink.udf.jars` 适合放我们的UDF，Zeppelin会自动注册
     *  放在`$FLINK_HOME/lib`中，不推荐，会影响整个Flink环境，很有可能因为你的Jar包导致Flink无法使用
 *  在测试Redis Dim的时候，发现个bug，每次任务关闭的时候，远端的Redis都会自动shutdown。后来观察redis的日志发现这么一句话`2005:M 13 Jun 14:19:39.459 # User requested shutdown...`，看到这里明白了，应该是客户端代码有个地方错误的关闭了服务端。于是翻看自己的代码，发现`asyncClient.shutdown(true);`这个代码的注释写着`Synchronously save the dataset to disk and then shut down the server.`。后来把这行去掉就一切正常了，之前之所以没发现这个问题，是因为在idea中执行的代码，每次停止任务的时候，根本走不到关闭连接的语句。还是因为自己偷懒没有写单元测试和去集群测试，牢记教训！

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最后，向大家宣传一下Flink on Zeppelin 的钉钉群，大家有问题可以在里面讨论，简锋大佬也在里面，有问题直接提问就好  
![钉钉群][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NzQ4MjE5NA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

[Link 1]: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/functions/systemFunctions.html
[UDF]: /images/20221123/51d50199c21743538a2a27fb5a785380.png
[UDF 1]: /images/20221123/4ba2817823d4487294607bb4fffb6a67.png
[Link 2]: https://stackoverflow.com/questions/52500048/flink-could-not-find-a-suitable-table-factory-for-org-apache-flink-table-facto
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NzQ4MjE5NA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221123/ee3053617c4a451294039275d634dd10.png
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