Flink的sink实战之三：cassandra3-原创手记-慕课网

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本篇概览

本文是《Flink的sink实战》系列的第三篇，主要内容是体验Flink官方的cassandra connector，整个实战如下图所示，我们先从kafka获取字符串，再执行wordcount操作，然后将结果同时打印和写入cassandra：
在这里插入图片描述

软件版本

本次实战的软件版本信息如下：

cassandra：3.11.6
kafka：2.4.0（scala：2.12）
jdk：1.8.0_191
flink：1.9.2
maven：3.6.0
flink所在操作系统：CentOS Linux release 7.7.1908
cassandra所在操作系统：CentOS Linux release 7.7.1908
IDEA：2018.3.5 (Ultimate Edition)

关于cassandra

本次用到的cassandra是三台集群部署的集群，搭建方式请参考[《ansible快速部署cassandra3集群》]

准备cassandra的keyspace和表

先创建keyspace和table：

cqlsh登录cassandra：

cqlsh 192.168.133.168

创建keyspace（3副本）：

CREATE KEYSPACE IF NOT EXISTS example
    WITH replication = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor': '3'};

建表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example.wordcount (
    word text,
    count bigint,
    PRIMARY KEY(word)
    );

准备kafka的topic

启动kafka服务；
创建名为test001的topic，参考命令如下：

./kafka-topics.sh \
--create \
--bootstrap-server 127.0.0.1:9092 \
--replication-factor 1 \
--partitions 1 \
--topic test001

进入发送消息的会话模式，参考命令如下：

./kafka-console-producer.sh \
--broker-list kafka:9092 \
--topic test001

在会话模式下，输入任意字符串然后回车，都会将字符串消息发送到broker；

源码下载

如果您不想写代码，整个系列的源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(github.com/zq2599/blog_demos)：

名称	链接	备注
项目主页	github.com/zq2599/blog_demos	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	github.com/zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，https协议
git仓库地址(ssh)	git@github.com:zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，ssh协议

这个git项目中有多个文件夹，本章的应用在flinksinkdemo文件夹下，如下图红框所示：
在这里插入图片描述

两种写入cassandra的方式

flink官方的connector支持两种方式写入cassandra：

Tuple类型写入：将Tuple对象的字段对齐到指定的SQL的参数中；
POJO类型写入：通过DataStax，将POJO对象对应到注解配置的表和字段中；

接下来分别使用这两种方式；

开发(Tuple写入)

[《Flink的sink实战之二：kafka》]中创建了flinksinkdemo工程，在此继续使用；
在pom.xml中增加casandra的connector依赖：

org.apache.flinkflink-connector-cassandra_2.111.10.0

另外还要添加flink-streaming-scala依赖，否则编译CassandraSink.addSink这段代码会失败：

org.apache.flinkflink-streaming-scala_${scala.binary.version}${flink.version}provided

新增CassandraTuple2Sink.java，这就是Job类，里面从kafka获取字符串消息，然后转成Tuple2类型的数据集写入cassandra，写入的关键点是Tuple内容和指定SQL中的参数的匹配：

package com.bolingcavalry.addsink;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.PrintSinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.connectors.cassandra.CassandraSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.util.Properties;


public class CassandraTuple2Sink {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //设置并行度
        env.setParallelism(1);

        //连接kafka用到的属性对象
        Properties properties = new Properties();
        //broker地址
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.50.43:9092");
        //zookeeper地址
        properties.setProperty("zookeeper.connect", "192.168.50.43:2181");
        //消费者的groupId
        properties.setProperty("group.id", "flink-connector");
        //实例化Consumer类
        FlinkKafkaConsumer flinkKafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer&lt;&gt;(
                "test001",
                new SimpleStringSchema(),
                properties
        );

        //指定从最新位置开始消费，相当于放弃历史消息
        flinkKafkaConsumer.setStartFromLatest();

        //通过addSource方法得到DataSource
        DataStream dataStream = env.addSource(flinkKafkaConsumer);

        DataStream&gt; result = dataStream
                .flatMap(new FlatMapFunction&gt;() {
                             @Override
                             public void flatMap(String value, Collector&gt; out) {
                                 String[] words = value.toLowerCase().split("\\s");

                                 for (String word : words) {
                                     //cassandra的表中，每个word都是主键，因此不能为空
                                     if (!word.isEmpty()) {
                                         out.collect(new Tuple2(word, 1L));
                                     }
                                 }
                             }
                         }
                )
                .keyBy(0)
                .timeWindow(Time.seconds(5))
                .sum(1);

        result.addSink(new PrintSinkFunction&lt;&gt;())
                .name("print Sink")
                .disableChaining();

        CassandraSink.addSink(result)
                .setQuery("INSERT INTO example.wordcount(word, count) values (?, ?);")
                .setHost("192.168.133.168")
                .build()
                .name("cassandra Sink")
                .disableChaining();

        env.execute("kafka-2.4 source, cassandra-3.11.6 sink, tuple2");
    }
}

上述代码中，从kafka取得数据，做了word count处理后写入到cassandra，注意addSink方法后的一连串API(包含了数据库连接的参数)，这是flink官方推荐的操作，另外为了在Flink web UI看清楚DAG情况，这里调用disableChaining方法取消了operator chain，生产环境中这一行可以去掉；
编码完成后，执行mvn clean package -U -DskipTests构建，在target目录得到文件flinksinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar；
在Flink的web UI上传flinksinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar，并指定执行类，如下图红框所示：
启动任务后DAG如下：
去前面创建的发送kafka消息的会话模式窗口，发送一个字符串"aaa bbb ccc aaa aaa aaa"；
查看cassandra数据，发现已经新增了三条记录，内容符合预期：
查看TaskManager控制台输出，里面有Tuple2数据集的打印结果，和cassandra的一致：
DAG上所有SubTask的记录数也符合预期：

开发(POJO写入)

接下来尝试POJO写入，即业务逻辑中的数据结构实例被写入cassandra，无需指定SQL：

实现POJO写入数据库，需要datastax库的支持，在pom.xml中增加以下依赖：

com.datastax.cassandracassandra-driver-core3.1.4shadedio.netty*

请注意上面配置的exclusions节点，依赖datastax的时候，按照官方指导对netty相关的间接依赖做排除，官方地址：docs.datastax.com/en/developer/java-driver/3.1/manual/shaded_jar/
创建带有数据库相关注解的实体类WordCount：

package com.bolingcavalry.addsink;

import com.datastax.driver.mapping.annotations.Column;
import com.datastax.driver.mapping.annotations.Table;

@Table(keyspace = "example", name = "wordcount")
public class WordCount {

    @Column(name = "word")
    private String word = "";

    @Column(name = "count")
    private long count = 0;

    public WordCount() {
    }

    public WordCount(String word, long count) {
        this.setWord(word);
        this.setCount(count);
    }

    public String getWord() {
        return word;
    }

    public void setWord(String word) {
        this.word = word;
    }

    public long getCount() {
        return count;
    }

    public void setCount(long count) {
        this.count = count;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return getWord() + " : " + getCount();
    }
}

然后创建任务类CassandraPojoSink：

package com.bolingcavalry.addsink;

import com.datastax.driver.mapping.Mapper;
import com.datastax.shaded.netty.util.Recycler;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.PrintSinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.connectors.cassandra.CassandraSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.Properties;

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

        //设置并行度
        env.setParallelism(1);

        //连接kafka用到的属性对象
        Properties properties = new Properties();
        //broker地址
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.50.43:9092");
        //zookeeper地址
        properties.setProperty("zookeeper.connect", "192.168.50.43:2181");
        //消费者的groupId
        properties.setProperty("group.id", "flink-connector");
        //实例化Consumer类
        FlinkKafkaConsumer flinkKafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer&lt;&gt;(
                "test001",
                new SimpleStringSchema(),
                properties
        );

        //指定从最新位置开始消费，相当于放弃历史消息
        flinkKafkaConsumer.setStartFromLatest();

        //通过addSource方法得到DataSource
        DataStream dataStream = env.addSource(flinkKafkaConsumer);

        DataStream result = dataStream
                .flatMap(new FlatMapFunction() {
                    @Override
                    public void flatMap(String s, Collector collector) throws Exception {
                        String[] words = s.toLowerCase().split("\\s");

                        for (String word : words) {
                            if (!word.isEmpty()) {
                                //cassandra的表中，每个word都是主键，因此不能为空
                                collector.collect(new WordCount(word, 1L));
                            }
                        }
                    }
                })
                .keyBy("word")
                .timeWindow(Time.seconds(5))
                .reduce(new ReduceFunction() {
                    @Override
                    public WordCount reduce(WordCount wordCount, WordCount t1) throws Exception {
                        return new WordCount(wordCount.getWord(), wordCount.getCount() + t1.getCount());
                    }
                });

        result.addSink(new PrintSinkFunction&lt;&gt;())
                .name("print Sink")
                .disableChaining();

        CassandraSink.addSink(result)
                .setHost("192.168.133.168")
                .setMapperOptions(() -&gt; new Mapper.Option[] { Mapper.Option.saveNullFields(true) })
                .build()
                .name("cassandra Sink")
                .disableChaining();

        env.execute("kafka-2.4 source, cassandra-3.11.6 sink, pojo");
    }

}

从上述代码可见，和前面的Tuple写入类型有很大差别，为了准备好POJO类型的数据集，除了flatMap的匿名类入参要改写，还要写好reduce方法的匿名类入参，并且还要调用setMapperOptions设置映射规则；
编译构建后，上传jar到flink，并且指定任务类为CassandraPojoSink：
清理之前的数据，在cassandra的cqlsh上执行TRUNCATE example.wordcount;
像之前那样发送字符串消息到kafka：
查看数据库，发现结果符合预期：

在这里插入图片描述
10. DAG和SubTask情况如下：

至此，flink的结果数据写入cassandra的实战就完成了，希望能给您一些参考；

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