Share via

Использование Flink/Delta Подключение or

  • Статья

Внимание

Эта функция в настоящее время доступна для предварительного ознакомления. Дополнительные условия использования для предварительных версий Microsoft Azure включают более юридические термины, применимые к функциям Azure, которые находятся в бета-версии, в предварительной версии или в противном случае еще не выпущены в общую доступность. Сведения об этой конкретной предварительной версии см. в статье Azure HDInsight в предварительной версии AKS. Для вопросов или предложений функций отправьте запрос на AskHDInsight с подробными сведениями и следуйте за нами для получения дополнительных обновлений в сообществе Azure HDInsight.

Используя Apache Flink и Delta Lake вместе, вы можете создать надежную и масштабируемую архитектуру озера данных. Flink/Delta Подключение or позволяет записывать данные в таблицы Delta с помощью транзакций ACID и точно после обработки. Это означает, что потоки данных согласованы и без ошибок, даже если перезапустить конвейер Flink из проверка точки. Flink/Delta Подключение or гарантирует, что данные не будут потеряны или дублируются, и что он соответствует семантике Flink.

Из этой статьи вы узнаете, как использовать соединитель Flink-Delta.

  • Чтение данных из разностной таблицы.
  • Запись данных в разностную таблицу.
  • Запросить его в Power BI.

Что такое соединитель Flink/Delta

Flink/Delta Подключение or — это библиотека JVM для чтения и записи данных из приложений Apache Flink в таблицы Delta, использующие библиотеку JVM Delta. Соединитель предоставляет точно один раз гарантии доставки.

Flink/Delta Подключение or включает:

DeltaSink для записи данных из Apache Flink в таблицу Delta. DeltaSource для чтения таблиц Delta с помощью Apache Flink.

Apache Flink-Delta Подключение or включает:

В зависимости от версии соединителя его можно использовать со следующими версиями Apache Flink:

Connector's version	    Flink's version
0.4.x (Sink Only)	    1.12.0 <= X <= 1.14.5
0.5.0	                1.13.0 <= X <= 1.13.6
0.6.0	                X >= 1.15.3 
0.7.0	                X >= 1.16.1         --- We use this in Flink 1.17.0

Дополнительные сведения см. в разделе Flink/Delta Подключение or.

Необходимые компоненты

  • Кластер HDInsight Flink 1.17.0 в AKS
  • Flink-Delta Подключение or 0.7.0
  • Использование MSI для доступа к ADLS 2-го поколения
  • IntelliJ для разработки

Чтение данных из разностной таблицы

Delta Source может работать в одном из двух режимов, описанных ниже.

  • Ограниченный режим подходит для пакетных заданий, где требуется считывать содержимое таблицы Delta только для конкретной версии таблицы. Создайте источник этого режима с помощью API DeltaSource.forBoundedRowData.

  • Непрерывный режим, подходящий для потоковых заданий, где мы хотим непрерывно проверка таблицу Delta для новых изменений и версий. Создайте источник этого режима с помощью API DeltaSource.forContinuousRowData.

Пример: создание источника для таблицы Delta для чтения всех столбцов в ограниченном режиме. Подходит для пакетных заданий. В этом примере загружается последняя версия таблицы.

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.data.RowData;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // Define the source Delta table path
        String deltaTablePath_source = "abfss://container@account_name.dfs.core.windows.net/data/testdelta";

        // Create a bounded Delta source for all columns
        DataStream<RowData> deltaStream = createBoundedDeltaSourceAllColumns(env, deltaTablePath_source);

    public static DataStream<RowData> createBoundedDeltaSourceAllColumns(
            StreamExecutionEnvironment env,
            String deltaTablePath) {

        DeltaSource<RowData> deltaSource = DeltaSource
                .forBoundedRowData(
                        new Path(deltaTablePath),
                        new Configuration())
                .build();

        return env.fromSource(deltaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "delta-source");
    }

Примеры других непрерывных моделей см. в разделе "Режимы источника данных".

Запись в приемник Delta

Delta Sink в настоящее время предоставляет следующие метрики Flink:

Снимок экрана: таблица для метрик Flink.

Создание приемника для непартийных таблиц

В этом примере показано, как создать DeltaSink и подключить его к существующему org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamобъекту.

import io.delta.flink.sink.DeltaSink;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.table.data.RowData;
import org.apache.flink.table.types.logical.RowType;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

        // Define the sink Delta table path
        String deltaTablePath_sink = "abfss://container@account_name.dfs.core.windows.net/data/testdelta_output";

        // Define the source Delta table path
        RowType rowType = RowType.of(
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // Date
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // Time
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // TargetTemp
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // ActualTemp
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // System
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // SystemAge
                DataTypes.STRING().getLogicalType()   // BuildingID
        );

       createDeltaSink(deltaStream, deltaTablePath_sink, rowType);

public static DataStream<RowData> createDeltaSink(
            DataStream<RowData> stream,
            String deltaTablePath,
            RowType rowType) {
        DeltaSink<RowData> deltaSink = DeltaSink
                .forRowData(
                        new Path(deltaTablePath),
                        new Configuration(),
                        rowType)
                .build();
        stream.sinkTo(deltaSink);
        return stream;
    }

Пример создания приемника см. в разделе "Метрики приемника данных".

Полный код

Чтение данных из разностной таблицы и приемника в другую разностную таблицу.

package contoso.example;

import io.delta.flink.sink.DeltaSink;
import io.delta.flink.source.DeltaSource;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.data.RowData;
import org.apache.flink.table.types.logical.RowType;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

public class DeltaSourceExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // Define the sink Delta table path
        String deltaTablePath_sink = "abfss://container@account_name.dfs.core.windows.net/data/testdelta_output";

        // Define the source Delta table path
        String deltaTablePath_source = "abfss://container@account_name.dfs.core.windows.net/data/testdelta";

        // Define the source Delta table path
        RowType rowType = RowType.of(
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // Date
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // Time
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // TargetTemp
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // ActualTemp
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // System
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // SystemAge
                DataTypes.STRING().getLogicalType()   // BuildingID
        );

        // Create a bounded Delta source for all columns
        DataStream<RowData> deltaStream = createBoundedDeltaSourceAllColumns(env, deltaTablePath_source);

        createDeltaSink(deltaStream, deltaTablePath_sink, rowType);

        // Execute the Flink job
        env.execute("Delta datasource and sink Example");
    }

    public static DataStream<RowData> createBoundedDeltaSourceAllColumns(
            StreamExecutionEnvironment env,
            String deltaTablePath) {

        DeltaSource<RowData> deltaSource = DeltaSource
                .forBoundedRowData(
                        new Path(deltaTablePath),
                        new Configuration())
                .build();

        return env.fromSource(deltaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "delta-source");
    }

    public static DataStream<RowData> createDeltaSink(
            DataStream<RowData> stream,
            String deltaTablePath,
            RowType rowType) {
        DeltaSink<RowData> deltaSink = DeltaSink
                .forRowData(
                        new Path(deltaTablePath),
                        new Configuration(),
                        rowType)
                .build();
        stream.sinkTo(deltaSink);
        return stream;
    }
}

Maven Pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>contoso.example</groupId>
    <artifactId>FlinkDeltaDemo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
        <flink.version>1.17.0</flink.version>
        <java.version>1.8</java.version>
        <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
        <hadoop-version>3.3.4</hadoop-version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-java -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-clients -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.delta</groupId>
            <artifactId>delta-standalone_2.12</artifactId>
            <version>3.0.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.delta</groupId>
            <artifactId>delta-flink</artifactId>
            <version>3.0.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-parquet</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop-version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-runtime</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.0.0</version>
                <configuration>
                    <appendAssemblyId>false</appendAssemblyId>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

  1. Отправьте jar-файл в ABFS. Снимок экрана: JAR-файлы в режиме приложения.

  2. Передайте jar-файл задания в кластере AppMode.

    Снимок экрана: конфигурация кластера.

    Примечание.

    Всегда включать hadoop.classpath.enable при чтении и записи в ADLS.

  3. Отправьте кластер, чтобы увидеть задание в пользовательском интерфейсе Flink.

    Снимок экрана: панель мониторинга Flink.

  4. Поиск результатов в ADLS.

    Снимок экрана: выходные данные.

Интеграция с Power BI

После того как данные будут в разностном приемнике, можно запустить запрос в Power BI Desktop и создать отчет.

  1. Откройте Power BI Desktop, чтобы получить данные с помощью соединителя ADLS 2-го поколения.

    Снимок экрана: Power BI Desktop.

    Снимок экрана: соединитель ADLSGen 2.

  2. URL-адрес учетной записи хранения.

    Снимок экрана: URL-адрес учетной записи хранения.

    Снимок экрана: сведения о ADLS 2-го поколения.

  3. Создайте M-запрос для источника и вызовите функцию, которая запрашивает данные из учетной записи хранения. См. соединители Delta Power BI.

  4. После доступности данных можно создавать отчеты.

    Снимок экрана: создание отчетов.

Ссылки