上一篇写了Spark如何通过structured streaming消费kafka的数据实时写Doris表，表面上看挺简单的一个逻辑，但是却经历了一波三折，好在，最后通过分析源码搞定了。
那么当我后续把spark换成flink之后，会不会要顺利一点呢？
事实证明并没有。
无论是官方文档给的样例，还是GitHub提供的demo，都没有办法直接解决当前我的问题，也还是只能不断试错，官网和源码满地找的方式，踉踉跄跄地把问题给解决了。
那么这篇文章，咱就来看看把spark换成flink之后，还是基于相同的业务场景，又会遇到哪些意想不到的坑呢？
0. 先看兼容性
Flink作为当下炙手可热的计算引擎之一，Doris自然会提供对其的兼容：
同样，官方文档也给出了对Flink不同版本的兼容情况：
而我当前软件工程里的Flink版本为1.15.2、Java版本也为1.8、对应的Doris版本为1.2.3，于是正好对应Doris的1.2.0版本的connector。
1. 环境准备
官方文档描述了一堆Flink写Doris前的准备工作，但是读完之后，在我看来，大部分其实是没有必要的(原因跟上一篇通过spark写Doris一样)。
因为我是通过idea开发的代码，对于开发环境来说，理论上我只需要额外引入对应的flink maven依赖，doris connector maven依赖就够了。
因为flink的环境我已经具备现成的了，那么暂时就只需要引入connector依赖就可以：
而至于集群运行环境，我有yarn，理论上也就够了，其他一切花里胡哨的配置全都不需要(当然，你最好要清楚为啥)。
2. SQL API第一次试错
从官方文档描述来看，Doris即支持Flink的Table API(SQL API)，也支持其普通的DataStream API，这个就有点类似spark的Dataset(DataFrame)和RDD。
由于SQL API的语法更加简洁和便利，于是，我决定先用这个API来试试，代码如下：
package com.anryg.doris
import java.time.Duration
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.table.api.bridge.scala.StreamTableEnvironment
/**
* @DESC: 通过SQL API读取kafka数据，写入到Doris
* @Auther: Anryg
* @Date: 2023/8/3 11:29
*/
object FlinkSQLFromKafka2Doris {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.getCheckpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs://192.168.211.106:8020/tmp/checkpoint/FlinkSQLFromKafka2Doris")
env.getCheckpointConfig.setAlignedCheckpointTimeout(Duration.ofMinutes(1L))
env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)
//env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH)
val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)
/**第一步：读取kafka数据源*/
tableEnv.executeSql(
"""
Create table dns_logs_from_kafka(
|client_ip STRING,
|domain STRING,
|`time` STRING,
|target_ip STRING,
|rcode STRING,
|query_type STRING,
|authority_record STRING,
|add_msg STRING,
|dns_ip STRING
|)
|with(
|'connector' = 'kafka',
|'topic' = 'test',
|'properties.bootstrap.servers' = '192.168.211.107:6667',
|'properties.group.id' = 'FlinkSQLFromKafka2Doris',
|'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
|'value.format'='csv', //确定数据源为文本格式
|'value.csv.field-delimiter'='|' //确定文本数据源的分隔符
|)
""".stripMargin)
//tableEnv.executeSql("select * from dns_logs_from_kafka").print()
/**第二步：创建Doris映射表*/
tableEnv.executeSql(
"""
|CREATE TABLE dns_logs_from_flink02 (
|`client_ip` STRING
|)
| WITH (
| 'connector' = 'doris',
| 'fenodes' = '192.168.221.173:8030',
| 'table.identifier' = 'example_db.dns_logs_from_flink02',
| 'username' = 'root',
| 'password' = '',
| 'sink.properties.format' = 'json',
| 'sink.properties.read_json_by_line' = 'true',
| 'sink.label-prefix' = 'doris_label'
|)
""".stripMargin)
/**第三步：数据写入到Doris表中*/
tableEnv.executeSql(
"""
|INSERT INTO dns_logs_from_flink02
|select
|client_ip
|from
|dns_logs_from_kafka
""".stripMargin)
}
}
首先，我这肯定是严格按照官方文档的要求写的，而且还变着花样，改了多处设置，甚至为了尽可能快速解决问题，我都委屈到把要写入到Doris表的数据，减少到了一个字段。
先后尝试了至少10次以上，日志debug的模式也打开了(需要额外配置log4j2.xml文件)，甚至在读取完kafka之后，我还专门把读取结果打印出来，确保了读取kafka这一步没有问题。
但是，即便这样，我还是没法定位出问题，这个奇葩的原因在于，即便我打开了日志的debug设置，程序依然没有任何报错提示，但数据就是写不进去。
再次查看官方文档，我看它提到了需要在FE上做这么一个设置，心想，莫非是因为这一步没做吗？
于是赶紧把我的3台FE都增加了这个配置，然后重启集群。
但，然并卵，依然写不进数据，也依然没有任何报错提示。
那我就没有办法了，现在就是想找出问题，都不知道从哪找起，就是这么气人(当然，也可能是因为我水平不行)。
既然这样，那咱就换一棵歪脖子树试试(不想折腾太久了)。
3. DataStream第二次试错
除了SQL API，官网还给出了DataStream API的样例，既然这样，那就试一下吧。
我根据这个官网样例，写出来这样的代码：
package com.anryg.doris
import java.util.Properties
import com.alibaba.fastjson.JSONObject
import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.doris.flink.cfg.DorisOptions
import org.apache.doris.flink.sink.DorisSink
import org.apache.doris.flink.cfg.DorisExecutionOptions
import org.apache.doris.flink.cfg.DorisReadOptions
import org.apache.doris.flink.sink.writer.{DorisRecordSerializer, SimpleStringSerializer}
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy
/**
* @DESC: 通过DataStream API读取kafka数据，写入到Doris
* @Auther: Anryg
* @Date: 2023/8/3 17:05
*/
object FlinkDSFromKafka2Doris {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//获取流任务的环境变量
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
.enableCheckpointing(10000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE) //打开checkpoint功能
env.getCheckpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs://192.168.211.106:8020/tmp/flink_checkpoint/FlinkDSFromKafka2Doris") //设置checkpoint的hdfs目录
env.getCheckpointConfig.setExternalizedCheckpointCleanup(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION) //设置checkpoint记录的保留策略
val kafkaSource = KafkaSource.builder() //获取kafka数据源
.setBootstrapServers("192.168.211.107:6667")
.setTopics("test")
.setGroupId("FlinkDSFromKafka2Doris")
.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.latest())
.setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
.build()
import org.apache.flink.streaming.api.scala._ //引入隐式转换函数,需要将从kafka读出来的数据做隐式转换
/**配置Doris相关参数*/
val dorisBuilder = DorisOptions.builder
dorisBuilder.setFenodes("192.168.221.173:8030")
.setTableIdentifier("example_db.dns_logs_from_flink01")
.setUsername("root")
.setPassword("")
/**确定数据写入到Doris的方式，即stream load方式*/
val executionBuilder = DorisExecutionOptions.builder
executionBuilder.setLabelPrefix("flink-doris-label03") //streamload label prefix
/**确定Doris的Sink数据方式*/
val builder = DorisSink.builder[String] //注意这个数据类型String 需要加上
builder.setDorisReadOptions(DorisReadOptions.builder.build) //确定数据读取策略
.setDorisExecutionOptions(executionBuilder.build) //确定数据执行策略
.setSerializer(new SimpleStringSerializer()) //确定数据数据序列化(写入)类型
.setDorisOptions(dorisBuilder.build) //添加Doris配置
/**读取数据源生成DataStream对象*/
val kafkaDS = env.fromSource[String](kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(),"kafka-data")
/**对读取的数据进行处理*/
val targetDS = kafkaDS.map(line => {
val array = line.split("\\|")
array
}).filter(_.length == 9)
.map(array => {
val json = new JSONObject() /**将数据封装为json对象*/
json.put("client_ip",array(0))
json.put("domain",array(1))
json.put("time",array(2))
json.put("target_ip",array(3))
json.put("rcode",array(4))
json.put("query_type",array(5))
json.put("authority_record",array(6))
json.put("add_msg",array(7))
json.put("dns_ip",array(8))
json.toJSONString /**转换为json string*/
})
targetDS.sinkTo(builder.build())
env.execute("FlinkDSFromKafka2Doris")
}
}
而且吸取了上次用spark写Doris的惨痛经历，我把数据格式都转成json string了。
按理说，应该没什么毛病才对，可是一运行呢，又报错了：
不过好消息是，它终于给我错误提示了，对比上面用SQL api时，没有任何报错的一脸懵逼要强多了。
通过给的这个错误连接，我顺利打开了其中的内容，是这样的：
告诉我说，现在这个数据处理格式(json string)还是不符合要求，这下又有点懵逼了。
心想，这个通过计算引擎写Doris的数据格式，还真有点让人捉摸不透，上一篇spark写Doris时，是必须要把数据转为json string格式的，但到了Flink这里，又不行了。
那咋办呢？又只能看源码了。
4. 查看源码，定位问题
既然要决定看源码，从哪开始看呢？
那就是找到它的数据写入逻辑，或者写入前配置，因为Flink写Doris的方式是Steam Load，那么就找到这个对应的类，而这个相关的类在这里：
怎么说呢，又是一个几乎0注释的源码。
通读这个类之后呢，发现了一个关键函数：
这里面清清楚楚的定义了数据的格式为json string类型，而且从函数命名来看，说它是一个默认的设置方式(函数名为defaults嘛)。
但是，奇葩的是，官网给的这个获取该执行对象的代码，却并没有读到这些所谓的默认配置：
看到这里，我似乎一下子就找到了原因。
5. 解决问题
原因既然找到了，是因为源码那个数据格式的设置没有生效。
那么咱就只能手动把这个设置给加上，怎么加呢，这样：
加完之后，整个代码逻辑就是这样的：
package com.anryg.doris
import java.util.Properties
import com.alibaba.fastjson.JSONObject
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.doris.flink.cfg.DorisOptions
import org.apache.doris.flink.sink.DorisSink
import org.apache.doris.flink.cfg.DorisExecutionOptions
import org.apache.doris.flink.cfg.DorisReadOptions
import org.apache.doris.flink.sink.writer.{DorisRecordSerializer, SimpleStringSerializer}
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy
/**
* @DESC: 通过DataStream API读取kafka数据，写入到Doris
* @Auther: Anryg
* @Date: 2023/8/3 17:05
*/
object FlinkDSFromKafka2Doris {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//获取流任务的环境变量
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
.enableCheckpointing(10000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE) //打开checkpoint功能
env.getCheckpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs://192.168.211.106:8020/tmp/flink_checkpoint/FlinkDSFromKafka2Doris") //设置checkpoint的hdfs目录
env.getCheckpointConfig.setExternalizedCheckpointCleanup(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION) //设置checkpoint记录的保留策略
val kafkaSource = KafkaSource.builder() //获取kafka数据源
.setBootstrapServers("192.168.211.107:6667")
.setTopics("test")
.setGroupId("FlinkDSFromKafka2Doris")
.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.latest())
.setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
.build()
import org.apache.flink.streaming.api.scala._ //引入隐式转换函数,需要将从kafka读出来的数据做隐式转换
/**配置Doris相关参数*/
val dorisBuilder = DorisOptions.builder
dorisBuilder.setFenodes("192.168.221.173:8030")
.setTableIdentifier("example_db.dns_logs_from_flink01")
.setUsername("root")
.setPassword("")
/**确定数据写入到Doris的方式，即stream load方式*/
val executionBuilder = DorisExecutionOptions.builder
executionBuilder.setLabelPrefix("flink-doris-label03") //streamload label prefix
/**添加额外的数据格式设置，否则写不进去*/
val properties = new Properties
properties.setProperty("format", "json")
properties.setProperty("read_json_by_line", "true")
executionBuilder.setStreamLoadProp(properties)
/**确定Doris的Sink数据方式*/
val builder = DorisSink.builder[String] //注意这个数据类型String 需要加上
builder.setDorisReadOptions(DorisReadOptions.builder.build) //确定数据读取策略
.setDorisExecutionOptions(executionBuilder.build) //确定数据执行策略
.setSerializer(new SimpleStringSerializer()) //确定数据数据序列化(写入)类型
.setDorisOptions(dorisBuilder.build) //添加Doris配置
/**读取数据源生成DataStream对象*/
val kafkaDS = env.fromSource[String](kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(),"kafka-data")
/**对读取的数据进行处理*/
val targetDS = kafkaDS.map(line => {
val array = line.split("\\|")
array
}).filter(_.length == 9)
.map(array => {
val json = new JSONObject() /**将数据封装为json对象*/
json.put("client_ip",array(0))
json.put("domain",array(1))
json.put("time",array(2))
json.put("target_ip",array(3))
json.put("rcode",array(4))
json.put("query_type",array(5))
json.put("authority_record",array(6))
json.put("add_msg",array(7))
json.put("dns_ip",array(8))
json.toJSONString /**转换为json string*/
})
targetDS.sinkTo(builder.build())
env.execute("FlinkDSFromKafka2Doris")
}
}
官网的例子给的是batch模式，我这里是流模式
再执行，之前一直显示数据量为0的表记录，一下子就蹭蹭往上涨了。
最后
跟上次用spark写Doris一样，这次用Flink写Doris，也一样不顺利，磕磕碰碰一路，好在汲取了上次的教训，最终解决问题的效率提高了不少。
这里我想表达一点的就是，官方文档的详尽、严谨程度，源码注释的详细程度，在很大程度上决定了使用者对一项新技术的学习成本。
其次就是，只要对出现的问题，框架能够抛出足够详细(一般详细也成)的错误提示，使用者通过对逻辑关系的梳理，也能找到问题的原因并解决。
但是，就怕那种虽然有问题，但是偏偏还不告诉你问题原因的(不报错，不提示)，这就让人很惆怅。
最后，希望这篇文章对你有用。
