Flink教程（23）- Flink高级特性（Streaming File Sink）

文章目录

• ​​01 引言​​
• ​​02 Streaming File Sink 概述​​

• ​​2.1 场景描述​​
• ​​2.2 Bucket和SubTask、PartFile​​

• ​​03 案例演示​​
• ​​04 配置详解​​

• ​​4.1 PartFile​​

• ​​4.1.1 PartFile生命周期​​
• ​​4.1.2 PartFile生成规则​​
• ​​4.1.3 PartFile命名配置​​

• ​​4.2 PartFile序列化编码​​

• ​​4.2.1 Row Encoding​​
• ​​4.2.2 Bulk Encoding​​

• ​​4.3 桶分配策略​​

• ​​4.3.1 DateTimeBucketAssigner​​
• ​​4.3.3 BasePathBucketAssigner​​

• ​​4.4 滚动策略 ​​

• ​​05 文末 ​​

01 引言

在前面的博客，我们学习了​​Flink​​​的​​End-to-End Exactly-Once​​了，有兴趣的同学可以参阅下：

• ​​《Flink教程（01）- Flink知识图谱》​​
• ​​《Flink教程（02）- Flink入门》​​
• ​​《Flink教程（03）- Flink环境搭建》​​
• ​​《Flink教程（04）- Flink入门案例》​​
• ​​《Flink教程（05）- Flink原理简单分析》​​
• ​​《Flink教程（06）- Flink批流一体API（Source示例）》​​
• ​​《Flink教程（07）- Flink批流一体API（Transformation示例）》​​
• ​​《Flink教程（08）- Flink批流一体API（Sink示例）》​​
• ​​《Flink教程（09）- Flink批流一体API（Connectors示例）》​​
• ​​《Flink教程（10）- Flink批流一体API（其它）》​​
• ​​《Flink教程（11）- Flink高级API（Window）》​​
• ​​《Flink教程（12）- Flink高级API（Time与Watermaker）》​​
• ​​《Flink教程（13）- Flink高级API（状态管理）》​​
• ​​《Flink教程（14）- Flink高级API（容错机制）》​​
• ​​《Flink教程（15）- Flink高级API（并行度）》​​
• ​​《Flink教程（16）- Flink Table与SQL》​​
• ​​《Flink教程（17）- Flink Table与SQL（案例与SQL算子）》​​
• ​​《Flink教程（18）- Flink阶段总结》​​
• ​​《Flink教程（19）- Flink高级特性（BroadcastState）》​​
• ​​《Flink教程（20）- Flink高级特性（双流Join）》​​
• ​​《Flink教程（21）- Flink高级特性（End-to-End Exactly-Once）》​​
• ​​《Flink教程（22）- Flink高级特性（异步IO）》​​

本文主要讲解​​Flink​​的高级特性其中之一的Streaming File Sink。

02 Streaming File Sink 概述

参考： ​​https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/connectors/streamfile_sink.html​​

2.1 场景描述

​​StreamingFileSink​​是Flink1.7中推出的新特性，是为了解决如下的问题：

• 大数据业务场景中，经常有一种场景：外部数据发送到​​kafka​​​中，​​flink​​​作为中间件消费​​kafka​​数据并进行业务处理；处理完成之后的数据可能还需要写入到数据库或者文件系统中，比如写入hdfs中。
• ​​StreamingFileSink​​​就可以用来将分区文件写入到支持​​Flink FileSystem​​​ 接口的文件系统中，支持​​Exactly-Once​​语义。
• 这种​​sink​​​实现的​​Exactly-Once​​​都是基于​​Flink checkpoint​​​来实现的两阶段提交模式来保证的，主要应用在实时数仓、​​topic​​拆分、基于小时分析处理等场景下。

2.2 Bucket和SubTask、PartFile

​Bucket：​ StreamingFileSink可向由Flink FileSystem抽象支持的文件系统写入分区文件（因为是流式写入，数据被视为无界）。该分区行为可配，默认按时间，具体来说每小时写入一个Bucket，该Bucket包括若干文件，内容是这一小时间隔内流中收到的所有record。

​PartFile：​ 每个Bukcket内部分为多个PartFile来存储输出数据，该Bucket生命周期内接收到数据的sink的每个子任务至少有一个PartFile。

而额外文件滚动由可配的滚动策略决定，默认策略是根据文件大小和打开超时（文件可以被打开的最大持续时间）以及文件最大不活动超时等决定是否滚动。

​Bucket和SubTask、PartFile关系如图所示：​

03 案例演示

​需求​：编写Flink程序，接收​​socket​​​的字符串数据，然后将接收到的数据流式方式存储到​​hdfs​​

​开发步骤​:

1．初始化流计算运行环境
2．设置Checkpoint（10s）周期性启动
3．指定并行度为1
4．接入socket数据源，获取数据
5．指定文件编码格式为行编码格式
6．设置桶分配策略
7．设置文件滚动策略
8．指定文件输出配置
9．将streamingfilesink对象添加到环境
10．执行任务

​实现代码:​

/**
 * StreamFileSink
 *
 * @author : YangLinWei
 * @createTime: 2022/3/9 9:00 上午
 */
public class StreamFileSinkDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.enableCheckpointing(TimeUnit.SECONDS.toMillis(10));
        env.setStateBackend(new FsStateBackend("file:///D:/ckp"));

        //2.source
        DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream("node1", 9999);

        //3.sink
        //设置sink的前缀和后缀
        //文件的头和文件扩展名
        //prefix-xxx-.txt
        OutputFileConfig config = OutputFileConfig
                .builder()
                .withPartPrefix("prefix")
                .withPartSuffix(".txt")
                .build();

        //设置sink的路径
        String outputPath = "hdfs://node1:8020/FlinkStreamFileSink/parquet";

        //创建StreamingFileSink
        final StreamingFileSink<String> sink = StreamingFileSink
                .forRowFormat(
                        new Path(outputPath),
                        new SimpleStringEncoder<String>("UTF-8"))
                /**
                 * 设置桶分配政策
                 * DateTimeBucketAssigner --默认的桶分配政策，默认基于时间的分配器，每小时产生一个桶，格式如下yyyy-MM-dd--HH
                 * BasePathBucketAssigner ：将所有部分文件（part file）存储在基本路径中的分配器（单个全局桶）
                 */
                .withBucketAssigner(new DateTimeBucketAssigner<>())
                /**
                 * 有三种滚动政策
                 *  CheckpointRollingPolicy
                 *  DefaultRollingPolicy
                 *  OnCheckpointRollingPolicy
                 */
                .withRollingPolicy(
                        /**
                         * 滚动策略决定了写出文件的状态变化过程
                         * 1. In-progress ：当前文件正在写入中
                         * 2. Pending ：当处于 In-progress 状态的文件关闭（closed）了，就变为 Pending 状态
                         * 3. Finished ：在成功的 Checkpoint 后，Pending 状态将变为 Finished 状态
                         *
                         * 观察到的现象
                         * 1.会根据本地时间和时区，先创建桶目录
                         * 2.文件名称规则：part-<subtaskIndex>-<partFileIndex>
                         * 3.在macos中默认不显示隐藏文件，需要显示隐藏文件才能看到处于In-progress和Pending状态的文件，因为文件是按照.开头命名的
                         *
                         */
                        DefaultRollingPolicy.builder()
                                .withRolloverInterval(TimeUnit.SECONDS.toMillis(2)) //设置滚动间隔
                                .withInactivityInterval(TimeUnit.SECONDS.toMillis(1)) //设置不活动时间间隔
                                .withMaxPartSize(1024 * 1024 * 1024) // 最大尺寸
                                .build())
                .withOutputFileConfig(config)
                .build();

        lines.addSink(sink).setParallelism(1);

        env.execute();
    }
}

04 配置详解

4.1 PartFile

前面提到过，每个Bukcket内部分为多个部分文件，该Bucket内接收到数据的sink的每个子任务至少有一个PartFile。而额外文件滚动由可配的滚动策略决定。

​关于顺序性：​

对于任何给定的Flink子任务，PartFile索引都严格增加（按创建顺序），但是，这些索引并不总是顺序的。当作业重新启动时，所有子任务的下一个PartFile索引将是max PartFile索引+ 1，其中max是指在所有子任务中对所有计算的索引最大值。

4.1.1 PartFile生命周期

输出文件的命名规则和生命周期。由上图可知，部分文件（part file）可以处于以下三种状态之一：

• In-progress ：当前文件正在写入中
• Pending ：当处于 In-progress 状态的文件关闭（closed）了，就变为 Pending 状态
• Finished ：在成功的 Checkpoint 后，Pending 状态将变为 Finished 状态,处于 Finished 状态的文件不会再被修改，可以被下游系统安全地读取。

注意： 使用 StreamingFileSink 时需要启用 Checkpoint ，每次做 Checkpoint 时写入完成。如果 Checkpoint 被禁用，部分文件（part file）将永远处于 ‘in-progress’ 或 ‘pending’ 状态，下游系统无法安全地读取。

4.1.2 PartFile生成规则

在每个活跃的Bucket期间，每个Writer的子任务在任何时候都只会有一个单独的In-progress PartFile，但可有多个Peding和Finished状态文件。

一个Sink的两个Subtask的PartFile分布情况实例如下:

初始状态，两个inprogress文件正在被两个subtask分别写入

└── 2020-03-25--12
    ├── part-0-0.inprogress.bd053eb0-5ecf-4c85-8433-9eff486ac334
    └── part-1-0.inprogress.ea65a428-a1d0-4a0b-bbc5-7a436a75e575

当part-1-0因文件大小超过阈值等原因发生滚动时，变为Pending状态等待完成，但此时不会被重命名。注意此时Sink会创建一个新的PartFile即part-1-1：

└── 2020-03-25--12
    ├── part-0-0.inprogress.bd053eb0-5ecf-4c85-8433-9eff486ac334
    ├── part-1-0.inprogress.ea65a428-a1d0-4a0b-bbc5-7a436a75e575
    └── part-1-1.inprogress.bc279efe-b16f-47d8-b828-00ef6e2fbd11

待下次checkpoint成功后，part-1-0完成变为Finished状态，被重命名：

└── 2020-03-25--12
    ├── part-0-0.inprogress.bd053eb0-5ecf-4c85-8433-9eff486ac334
    ├── part-1-0
    └── part-1-1.inprogress.bc279efe-b16f-47d8-b828-00ef6e2fbd11

下一个Bucket周期到了，创建新的Bucket目录，不影响之前Bucket内的的in-progress文件，依然要等待文件RollingPolicy以及checkpoint来改变状态：

└── 2020-03-25--12
    ├── part-0-0.inprogress.bd053eb0-5ecf-4c85-8433-9eff486ac334
    ├── part-1-0
    └── part-1-1.inprogress.bc279efe-b16f-47d8-b828-00ef6e2fbd11
└── 2020-03-25--13
    └── part-0-2.inprogress.2b475fec-1482-4dea-9946-eb4353b475f1

4.1.3 PartFile命名配置

默认，PartFile命名规则如下：

• In-progress / Pending
  part–.inprogress.uid
• Finished
  part–

比如part-1-20表示1号子任务已完成的20号文件。

可以使用OutputFileConfig来改变前缀和后缀，代码示例如下

OutputFileConfig config = OutputFileConfig
 .builder()
 .withPartPrefix("prefix")
 .withPartSuffix(".ext")
 .build()
            
StreamingFileSink sink = StreamingFileSink
 .forRowFormat(new Path(outputPath), new SimpleStringEncoder<String>("UTF-8"))
 .withBucketAssigner(new KeyBucketAssigner())
 .withRollingPolicy(OnCheckpointRollingPolicy.build())
 .withOutputFileConfig(config)
 .build()

得到的PartFile示例如下：

└── 2019-08-25--12
    ├── prefix-0-0.ext
    ├── prefix-0-1.ext.inprogress.bd053eb0-5ecf-4c85-8433-9eff486ac334
    ├── prefix-1-0.ext
    └── prefix-1-1.ext.inprogress.bc279efe-b16f-47d8-b828-00ef6e2fbd11

4.2 PartFile序列化编码

StreamingFileSink 支持行编码格式和批量编码格式，比如 Apache Parquet 。这两种变体可以使用以下静态方法创建：

​Row-encoded sink​:

• StreamingFileSink.forRowFormat(basePath, rowEncoder)

//行
StreamingFileSink.forRowFormat(new Path(path), new SimpleStringEncoder<T>())
        .withBucketAssigner(new PaulAssigner<>()) //分桶策略
        .withRollingPolicy(new PaulRollingPolicy<>()) //滚动策略
        .withBucketCheckInterval(CHECK_INTERVAL) //检查周期
        .build();

​Bulk-encoded sink​:

StreamingFileSink.forBulkFormat(basePath, bulkWriterFactory)

//列 parquet
StreamingFileSink.forBulkFormat(new Path(path), ParquetAvroWriters.forReflectRecord(clazz))
        .withBucketAssigner(new PaulBucketAssigner<>())
        .withBucketCheckInterval(CHECK_INTERVAL)
        .build();

创建行或批量编码的 Sink 时，我们需要指定存储桶的基本路径和数据的编码

这两种写入格式除了文件格式的不同，另外一个很重要的区别就是回滚策略的不同：

• forRowFormat行写可基于文件大小、滚动时间、不活跃时间进行滚动，
• forBulkFormat列写方式只能基于checkpoint机制进行文件滚动，即在执行snapshotState方法时滚动文件，如果基于大小或者时间滚动文件，那么在任务失败恢复时就必须对处于in-processing状态的文件按照指定的offset进行truncate，由于列式存储是无法针对文件offset进行truncate的，因此就必须在每次checkpoint使文件滚动，其使用的滚动策略实现是OnCheckpointRollingPolicy。

forBulkFormat只能和 ​​OnCheckpointRollingPolicy​​ 结合使用，每次做 checkpoint 时滚动文件。

4.2.1 Row Encoding

此时，StreamingFileSink会以每条记录为单位进行编码和序列化。

必须配置项：

• 输出数据的BasePath
• 序列化每行数据写入PartFile的Encoder

使用RowFormatBuilder可选配置项：

• 自定义RollingPolicy：默认使用DefaultRollingPolicy来滚动文件，可自定义
  bucketCheckInterval
• 默认1分钟。该值单位为毫秒，指定按时间滚动文件间隔时间

例子如下：

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder
import org.apache.flink.core.fs.Path
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.StreamingFileSink

// 1. 构建DataStream
DataStream input  = ...
// 2. 构建StreamingFileSink，指定BasePath、Encoder、RollingPolicy
StreamingFileSink sink  = StreamingFileSink
    .forRowFormat(new Path(outputPath), new SimpleStringEncoder[String]("UTF-8"))
    .withRollingPolicy(
        DefaultRollingPolicy.builder()
            .withRolloverInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(15))
            .withInactivityInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(5))
            .withMaxPartSize(1024 * 1024 * 1024)
            .build())
    .build()
// 3. 添加Sink到InputDataSteam即可
input.addSink(sink)

以上例子构建了一个简单的拥有默认Bucket构建行为（继承自BucketAssigner的DateTimeBucketAssigner）的StreamingFileSink，每小时构建一个Bucket，内部使用继承自RollingPolicy的DefaultRollingPolicy，以下三种情况任一发生会滚动PartFile：

• PartFile包含至少15分钟的数据
• 在过去5分钟内没有接收到新数据
• 在最后一条记录写入后，文件大小已经达到1GB

除了使用DefaultRollingPolicy，也可以自己实现RollingPolicy接口来实现自定义滚动策略。

4.2.2 Bulk Encoding

要使用批量编码，请将StreamingFileSink.forRowFormat()替换为StreamingFileSink.forBulkFormat()，注意此时必须指定一个BulkWriter.Factory而不是行模式的Encoder。BulkWriter在逻辑上定义了如何添加、fllush新记录以及如何最终确定记录的bulk以用于进一步编码。

需要注意的是，使用Bulk Encoding时，Filnk1.9版本的文件滚动就只能使用OnCheckpointRollingPolicy的策略，该策略在每次checkpoint时滚动part-file。

Flink有三个内嵌的BulkWriter：

• ParquetAvroWriters
  有一些静态方法来创建ParquetWriterFactory。
• SequenceFileWriterFactory
• CompressWriterFactory

Flink有内置方法可用于为Avro数据创建Parquet writer factory。

要使用ParquetBulkEncoder，需要添加以下Maven依赖：

<!-- streaming File Sink所需要的jar包-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-parquet_2.12</artifactId>
    <version>1.12.0</version>
</dependency>

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.avro/avro -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.avro</groupId>
    <artifactId>avro</artifactId>
    <version>1.12.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.parquet</groupId>
    <artifactId>parquet-avro</artifactId>
    <version>1.12.0</version>
</dependency>

4.3 桶分配策略

桶分配策略定义了将数据结构化后写入基本输出目录中的子目录，行格式和批量格式都需要使用。

具体来说，StreamingFileSink使用BucketAssigner来确定每条输入的数据应该被放入哪个Bucket，默认情况下，DateTimeBucketAssigner 基于系统默认时区每小时创建一个桶：

• 格式如下：yyyy-MM-dd–HH。日期格式（即桶的大小）和时区都可以手动配置。
• 我们可以在格式构建器上调用 .withBucketAssigner(assigner) 来自定义 BucketAssigner。

Flink 有两个内置的 BucketAssigners ：

• DateTimeBucketAssigner：默认基于时间的分配器
• BasePathBucketAssigner：将所有部分文件（part file）存储在基本路径中的分配器（单个全局桶）

4.3.1 DateTimeBucketAssigner

Row格式和Bulk格式编码都使用DateTimeBucketAssigner作为默认BucketAssigner。 默认情况下，DateTimeBucketAssigner 基于系统默认时区每小时以格式yyyy-MM-dd–HH来创建一个Bucket，Bucket路径为/{basePath}/{dateTimePath}/。

• basePath是指StreamingFileSink.forRowFormat(new Path(outputPath)时的路径
• dateTimePath中的日期格式和时区都可在初始化DateTimeBucketAssigner时配置

public class DateTimeBucketAssigner<IN> implements BucketAssigner<IN, String> {
private static final long serialVersionUID = 1L;

  // 默认的时间格式字符串
  private static final String DEFAULT_FORMAT_STRING = "yyyy-MM-dd--HH";

  // 时间格式字符串
  private final String formatString;

  // 时区
  private final ZoneId zoneId;
  
  // DateTimeFormatter被用来通过当前系统时间和DateTimeFormat来生成时间字符串
  private transient DateTimeFormatter dateTimeFormatter;

  /**
   * 使用默认的`yyyy-MM-dd--HH`和系统时区构建DateTimeBucketAssigner
   */
  public DateTimeBucketAssigner() {
    this(DEFAULT_FORMAT_STRING);
  }

  /**
   * 通过能被SimpleDateFormat解析的时间字符串和系统时区
   * 来构建DateTimeBucketAssigner
   */
  public DateTimeBucketAssigner(String formatString) {
    this(formatString, ZoneId.systemDefault());
  }

  /**
   * 通过默认的`yyyy-MM-dd--HH`和指定的时区
   * 来构建DateTimeBucketAssigner
   */
  public DateTimeBucketAssigner(ZoneId zoneId) {
    this(DEFAULT_FORMAT_STRING, zoneId);
  }

  /**
   * 通过能被SimpleDateFormat解析的时间字符串和指定的时区
   * 来构建DateTimeBucketAssigner
   */
  public DateTimeBucketAssigner(String formatString, ZoneId zoneId) {
    this.formatString = Preconditions.checkNotNull(formatString);
    this.zoneId = Preconditions.checkNotNull(zoneId);
  }

  /**
   * 使用指定的时间格式和时区来格式化当前ProcessingTime，以获取BucketId
   */
  @Override
  public String getBucketId(IN element, BucketAssigner.Context context) {
    if (dateTimeFormatter == null) {
      dateTimeFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern(formatString).withZone(zoneId);
    }
    return dateTimeFormatter.format(Instant.ofEpochMilli(context.currentProcessingTime()));
  }

  @Override
  public SimpleVersionedSerializer<String> getSerializer() {
    return SimpleVersionedStringSerializer.INSTANCE;
  }

  @Override
  public String toString() {
    return "DateTimeBucketAssigner{" +
      "formatString='" + formatString + '\'' +
      ", zoneId=" + zoneId +
      '}';
  }
}

4.3.3 BasePathBucketAssigner

将所有PartFile存储在BasePath中（此时只有单个全局Bucket）。

先看看BasePathBucketAssigner的源码，方便继续学习DateTimeBucketAssigner：

@PublicEvolving
public class BasePathBucketAssigner<T> implements BucketAssigner<T, String> {
  private static final long serialVersionUID = -6033643155550226022L;
  /**
   * BucketId永远为""，即Bucket全路径为用户指定的BasePath
   */
  @Override
  public String getBucketId(T element, BucketAssigner.Context context) {
    return "";
  }
  /**
   * 用SimpleVersionedStringSerializer来序列化BucketId
   */
  @Override
  public SimpleVersionedSerializer<String> getSerializer() {
    // in the future this could be optimized as it is the empty string.
    return SimpleVersionedStringSerializer.INSTANCE;
  }

  @Override
  public String toString() {
    return "BasePathBucketAssigner";
  }
}

4.4 滚动策略

滚动策略 RollingPolicy 定义了指定的文件在何时关闭（closed）并将其变为 Pending 状态，随后变为 Finished 状态。处于 Pending 状态的文件会在下一次 Checkpoint 时变为 Finished 状态，通过设置 Checkpoint 间隔时间，可以控制部分文件（part file）对下游读取者可用的速度、大小和数量。

Flink 有两个内置的滚动策略：

• DefaultRollingPolicy
• OnCheckpointRollingPolicy

需要注意的是，使用Bulk Encoding时，文件滚动就只能使用OnCheckpointRollingPolicy的策略，该策略在每次checkpoint时滚动part-file。

05 文末

本文主要讲解Flink的高级特性其中之一的Streaming File Sink，谢谢大家的阅读，本文完!