转载-实战：Flink 1.12 维表 Join Hive 最新分区功能体验

小灰灰 2022-12-29 14:11 169阅读 0赞

我们生产常有将实时数据流与 Hive 维表 join 来丰富数据的需求，其中 Hive 表是分区表，业务上需要关联上 Hive 最新分区的数据。上周 Flink 1.12 发布了，刚好支撑了这种业务场景，我也将 1.12 版本部署后做了一个线上需求并上线。对比之前生产环境中实现方案，最新分区直接作为时态表提升了很多开发效率，在这里做一些小的分享。

*  Flink 1.12 前关联 Hive 最新分区方案
 *  Flink 1.12 关联 Hive 最新分区表
 *  关联Hive最新分区 Demo
 *  Flink SQL 开发小技巧

**Flink 1.12 前关联 Hive 最新分区方案**

在分区时态表出来之前，为了定期关联出最新的分区数据，通常要写 DataStream 程序，在 map 算子中实现关联 Hive 最新分区表的逻辑，得到关联打宽后的 DataStream 对象，通过将该 DataStream 对象转换成 Table 对象后，再进行后续的 SQL 业务逻辑加工。

StreamTableEnvironment tblEnv = StreamTableEnvironment.create(env, streamSettings);  DataStream<Tuple2<MasterBean, HiveDayIndexBean>> indexBeanStream = masterDataStream.map(new IndexOrderJoin());

map 算子中的主要逻辑: 将 T+2 的维度数据与实时数据关联，返回 Tuple2<MasterBean, HiveDimBean> 数据，因为离线数仓出数一般在凌晨 3 点，有时候由于集群资源不稳定导致数据产出慢，业务对实时性要求也不高，所以这里用的是 T+2 的数据。

public class IndexOrderJoin extends RichMapFunction<MasterBean, Tuple2<MasterBean, HiveDimBean>> {        private Map<Integer, Map<String, HiveDimBean>> map = null;      Logger logger;        @Override      public void open(Configuration parameters) throws Exception {          logger = LoggerFactory.getLogger(Class.forName("com.hll.util.IndexOrderJoin"));          map = new HashMap<>();     }    public Tuple2<MasterBean, HiveDayIndexBean> map(MasterBean masterBean) {        if (map.get(masterBean.getReportDate() - 2) == null) {            //如果map里没有T+2的维表数据则查询一次Hive，并将结果存入线程级别map，所以保证Task维表数据是全的            logger.info("initial hive data : {}", masterBean.getReportDate());            map.put(masterBean.getReportDate() - 2, getHiveDayIndex(masterBean.getReportDate() - 2));        }        //将的kafka数据与hive join后返回打宽数据        return new Tuple2<>(masterBean, map.get(masterBean.getReportDate() - 2).get(masterBean.getGroupID()));    }

基于关联打宽后的 DataStream 创建视图，然后再做后续的 SQL 业务逻辑查询。

tblEnv.createTemporaryView("index_order_master", indexBeanStream); tblEnv.sqlUpdate("select group_id, group_name, sum(amt) from index_order_master  group by group_id, group_name"); tblEnv.execute("rt_aggr_master_flink");

可以看出，在没有支持 Hive 最新分区做时态表的时候，简单的一个 join 便涉及到DataStream、map 算子，程序的代码量和维护成本会是比较大的。

**Flink 1.12 关联 Hive 最新分区表**

Flink 1.12 支持了 Hive 最新的分区作为时态表的功能，可以通过 SQL 的方式直接关联 Hive 分区表的最新分区，并且会自动监听最新的 Hive 分区，当监控到新的分区后，会自动地做维表数据的全量替换。通过这种方式，用户无需编写 DataStream 程序即可完成 Kafka 流实时关联最新的 Hive 分区实现数据打宽。

![图片][3cff1e47d26c01fabd77e1f742569e48.png]

### 图片出自徐榜江（雪尽）在 FFA 2020 上的分享 ###

*  ### **参数解释** ###

**■ streaming-source.enable** 开启流式读取 Hive 数据。

**■ streaming-source.partition.include**

1.latest 属性: 只读取最新分区数据。

2.all: 读取全量分区数据 ，默认值为 all，表示读所有分区，latest 只能用在 temporal join 中，用于读取最新分区作为维表，不能直接读取最新分区数据。

**■ streaming-source.monitor-interval** 监听新分区生成的时间、不宜过短 、最短是1 个小时，因为目前的实现是每个 task 都会查询 metastore，高频的查可能会对metastore 产生过大的压力。需要注意的是，1.12.1 放开了这个限制，但仍建议按照实际业务不要配个太短的 interval。

**■ streaming-source.partition-order** 分区策略

主要有以下 3 种，其中最为推荐的是 **partition-name：**

1.partition-name 使用默认分区名称顺序加载最新分区

2.create-time 使用分区文件创建时间顺序

3.partition-time 使用分区时间顺序

## ##

*  ### **具体配置** ###

使用 Hive 最新分区作为 Tempmoral table 之前，需要设置必要的两个参数：

'streaming-source.enable' = 'true',  'streaming-source.partition.include' = 'latest'

我们可以再创建一张基于 Hive 表的新表，在 DDL 的 properties 里指定这两个参数，也可以使用 SQL Hint 功能，在使用时通过 SQL Hint 指定 query 中表的参数。以使用 SQL Hint 为例，我们需要用 /\* option \*/  指定表的属性参数，例如：

SELECT * FROM hive_table /*+ OPTIONS('streaming-source.enable'='true','streaming-source.partition.include' = 'latest') */;

我们需要显示地开启 SQL Hint 功能, 在 SQL Client 中可以用 set 命令设置：

set table.dynamic-table-options.enabled= true;

在程序代码中，可以通过 TableConfig 配置：

tblEnv.getConfig().getConfiguration().setString("table.dynamic-table-options.enabled", "true");

Flink 官网也给出了一个详细的例子，这里也简单说明下。

--将方言设置为hive以使用hive语法  SET table.sql-dialect=hive;      CREATE TABLE dimension_table (        product_id STRING,        product_name STRING,        unit_price DECIMAL(10, 4),        pv_count BIGINT,        like_count BIGINT,        comment_count BIGINT,        update_time TIMESTAMP(3),        update_user STRING,        ...      ) PARTITIONED BY (pt_year STRING, pt_month STRING, pt_day STRING) TBLPROPERTIES (        -- 在创建hive时态表时指定属性        'streaming-source.enable' = 'true',        'streaming-source.partition.include' = 'latest',        'streaming-source.monitor-interval' = '12 h',        'streaming-source.partition-order' = 'partition-name',  -- 监听partition-name最新分区数据    );      
    --将方言设置为default以使用flink语法  SET table.sql-dialect=default;      CREATE TABLE orders_table (        order_id STRING,        order_amount DOUBLE,        product_id STRING,        log_ts TIMESTAMP(3),        proctime as PROCTIME()      ) WITH (...);      
    
    --将流表与hive最新分区数据关联  SELECT * FROM orders_table AS order     JOIN dimension_table FOR SYSTEM_TIME AS OF o.proctime AS dim    ON order.product_id = dim.product_id;

**关联 Hive 最新分区 Demo**

*  **工程依赖**

将 Demo 工程中使用到的 connector 和 format 依赖贴到这里，方便大家本地测试时参考。

<dependencies>            <dependency>          <groupId>mysql</groupId>          <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>          <version>${mysql.version}</version>                </dependency>        <dependency>          <groupId>org.apache.flink</groupId>          <artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId>          <version>${flink.version}</version>      </dependency>       <dependency>          <groupId>org.apache.flink</groupId>          <artifactId>flink-sql-connector-kafka_2.11</artifactId>          <version>${flink.version}</version>          <scope>provided</scope>      </dependency>        <dependency>          <groupId>org.apache.flink</groupId>          <artifactId>flink-json</artifactId>          <version>${flink.version}</version>          <scope>provided</scope>      </dependency>        <dependency>          <groupId>org.apache.flink</groupId>          <artifactId>flink-connector-hive_${scala.binary.version}</artifactId>          <version>${flink.version}</version>          <scope>provided</scope>      </dependency>        <dependency>          <groupId>org.apache.hive</groupId>          <artifactId>hive-exec</artifactId>          <version>3.1.0</version>      </dependency>    </dependencies>

*  **在 Sql Client 中注册 HiveCatalog：**

vim conf/sql-client-defaults.yaml catalogs:   - name: hive_catalog     type: hive     hive-conf-dir: /disk0/soft/hive-conf/ #该目录需要包hive-site.xml文件

*  **创建 Kafka 表**

CREATE TABLE hive_catalog.flink_db.kfk_fact_bill_master_12 (      master Row<reportDate String, groupID int, shopID int, shopName String, action int, orderStatus int, orderKey String, actionTime bigint, areaName String, paidAmount double, foodAmount double, startTime String, person double, orderSubType int, checkoutTime String>,  proctime as PROCTIME()  -- PROCTIME用来和Hive时态表关联  ) WITH (   'connector' = 'kafka',   'topic' = 'topic_name',   'format' = 'json',   'properties.bootstrap.servers' = 'host:9092',   'properties.group.id' = 'flinkTestGroup',   'scan.startup.mode' = 'timestamp',   'scan.startup.timestamp-millis' = '1607844694000'  );

*  **Flink 事实表与 Hive 最新分区数据关联**

dim\_extend\_shop\_info 是 Hive 中已存在的表，所以我们下面用 table hint 动态地开启维表参数。

CREATE VIEW IF NOT EXISTS hive_catalog.flink_db.view_fact_bill_master as  SELECT * FROM   (select t1.*, t2.group_id, t2.shop_id, t2.group_name, t2.shop_name, t2.brand_id,        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY groupID, shopID, orderKey ORDER BY actionTime desc) rn      from hive_catalog.flink_db.kfk_fact_bill_master_12 t1         JOIN hive_catalog.flink_db.dim_extend_shop_info        /*+ OPTIONS('streaming-source.enable'='true',             'streaming-source.partition.include' = 'latest',      'streaming-source.monitor-interval' = '1 h',    'streaming-source.partition-order' = 'partition-name') */ FOR SYSTEM_TIME AS OF t1.proctime AS t2 --时态表  ON t1.groupID = t2.group_id and t1.shopID = t2.shop_id      where groupID in (202042)) t  where t.rn = 1

*  **结果数据 Sink 到 MySQL**

CREATE TABLE hive_catalog.flink_db_sink.rt_aggr_bill_food_unit_rollup_flk (        report_date String,        group_id int,        group_name String,        shop_id int,        shop_name String,        brand_id BIGINT,        brand_name String,        province_name String,        city_name String,        foodcategory_name String,        food_name String,        food_code String,        unit String,        rt_food_unit_cnt double,        rt_food_unit_amt double,        rt_food_unit_real_amt double,      PRIMARY KEY (report_date, group_id, shop_id, brand_id, foodcategory_name, food_name, food_code, unit) NOT ENFORCED) WITH (      'connector' = 'jdbc',       'url' = 'jdbc:mysql://host:4400/db_name?autoReconnect=true&useSSL=false',      'table-name' = 'table-name',       'username' = 'username',       'password' = 'password'  )  
    insert into hive_catalog.flink_db_sink.rt_aggr_bill_food_unit_rollup_flk  select reportDate, group_id, group_name, shop_id, shop_name, brand_id, brand_name, province_name, city_name    , SUM(foodNumber)  rt_food_cnt     , sum(paidAmount)  rt_food_amt     , sum(foodAmount)  rt_food_real_amt     from  hive_catalog.flink_db.view_fact_bill_master     group by reportDate, group_id, group_name, shop_id, shop_name, brand_id, brand_name, province_name, city_name;

*  **ORC format 的 BUG**

在读取 ORC format 的表时，无法读取数据，我也向社区提了一个 Jira:https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-20576，读取其他 format 的表不存在问题，本地测试了读取 parquet 和 csv 都是正常的。

总结下上面的代码，只需通过 Flink SQL 便能实现 Kafka 实时数据流关联最新的 Hive 分区。同时我们结合了 HiveCatalog，可以复用 hive 的表和已经创建过的 kafka source 表，MySql sink 表，使得程序只需要关心具体的业务逻辑，无需关注 source/sink 表的创建，提高了代码的复用性以及可读性。对比之前的方案，纯 SQL 的开发显然降低了开发维护成本和用户门槛。

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