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Paimon与Flink集成

更新时间:

E-MapReduce支持通过Flink SQL对Paimon进行读写操作。本文通过示例为您介绍如何通过Flink SQL对Paimon进行读写操作。

使用限制

EMR-3.46.0及后续版本、EMR-5.12.0及后续版本的集群,支持Flink SQL对Paimon进行读写操作。

操作步骤

步骤一:启动集群

本文以Session模式为例,其余模式请参见基础使用

执行以下命令,启动YARN Session。

yarn-session.sh --detached

步骤二:创建Catalog

Paimon将数据和元数据都保存在文件系统(例如,HDFS)或对象存储(例如,OSS)中,存储的根路径由warehouse参数指定。如果指定的warehouse路径不存在,将会自动创建该路径;如果指定的warehouse路径存在,您可以通过该Catalog访问路径中已有的表。

您还可以将元数据额外同步到Hive或DLF中,方便其它服务访问Paimon。

创建Filesystem Catalog

Filesystem Catalog仅将元数据保存在文件系统或对象存储中。

  1. 执行以下命令,启动Flink SQL。

    sql-client.sh -l /opt/apps/PAIMON/paimon-current/lib/flink/
  2. 执行以下Flink SQL语句,创建Filesystem Catalog。

    CREATE CATALOG test_catalog WITH (
        'type' = 'paimon',
        'metastore' = 'filesystem',
        'warehouse' = 'oss://<yourBucketName>/warehouse'
    );

创建Hive Catalog

Hive Catalog会同步元数据到Hive MetaStore中。在Hive Catalog中创建的表可以直接在Hive中查询。

Hive查询Paimon,详情请参见Paimon与Hive集成

  1. 执行以下命令,启动Flink SQL。

    sql-client.sh -l /opt/apps/PAIMON/paimon-current/lib/flink/ -l /opt/apps/FLINK/flink-current/opt/catalogs/hive-2.3.6/
    说明

    即使您使用的是Hive3,也无需修改启动命令。

  2. 执行以下Flink SQL语句,创建Hive Catalog。

    CREATE CATALOG test_catalog WITH (
        'type' = 'paimon',
        'metastore' = 'hive',
        'uri' = 'thrift://master-1-1:9083', -- uri参数指向Hive metastore service的地址。
        'warehouse' = 'oss://<yourBucketName>/warehouse'
    );

创建DLF Catalog

DLF Catalog会同步元数据到DLF中。

重要

创建集群时,元数据须为DLF统一元数据

  1. 执行以下命令,启动Flink SQL。

    sql-client.sh -l /opt/apps/PAIMON/paimon-current/lib/flink/ -l /opt/apps/PAIMON/paimon-current/lib/jackson/ -l /opt/apps/METASTORE/metastore-current/hive2/ -l /opt/apps/FLINK/flink-current/opt/catalogs/hive-2.3.6/
    说明

    即使您使用的是Hive3,也无需修改启动命令。

  2. 执行以下Flink SQL语句,创建DLF Catalog。

    CREATE CATALOG test_catalog WITH (
        'type' = 'paimon',
        'metastore' = 'dlf',
        'hive-conf-dir' = '/etc/taihao-apps/flink-conf',
        'warehouse' = 'oss://<yourBucketName>/warehouse'
    );

步骤三 :流作业读写Paimon

执行以下Flink SQL语句,在Catalog中创建一张表,并读写表中的数据。

-- 设置为流作业。
SET 'execution.runtime-mode' = 'streaming';

-- Paimon在流作业中需要设置checkpoint。
SET 'execution.checkpointing.interval' = '10s';

-- 使用之前创建的catalog。
USE CATALOG test_catalog;

-- 创建并使用一个测试database。
CREATE DATABASE test_db;
USE test_db;

-- 用datagen产生随机数据。
CREATE TEMPORARY TABLE datagen_source (
    uuid int,
    kind int,
    price int
) WITH (
    'connector' = 'datagen',
    'fields.kind.min' = '0',
    'fields.kind.max' = '9',
    'rows-per-second' = '10'
);

-- 创建Paimon表。
CREATE TABLE test_tbl (
    uuid int,
    kind int,
    price int,
    PRIMARY KEY (uuid) NOT ENFORCED
);

-- 向Paimon中写入数据。
INSERT INTO test_tbl SELECT * FROM datagen_source;

-- 读取表中的数据。
-- 流式查询作业运行的过程中,上面触发的流式写入作业仍在运行。
-- 您需要保证Flink集群有足够的资源(task slot)同时运行两个作业,否则无法查到数据。
SELECT kind, SUM(price) FROM test_tbl GROUP BY kind;

步骤四:OLAP查询Paimon

执行以下Flink SQL语句,对刚才创建的表进行OLAP查询。

-- 设置为批作业。
RESET 'execution.checkpointing.interval';
SET 'execution.runtime-mode' = 'batch';

-- 使用tableau展示模式,在命令行中直接打出结果。
SET 'sql-client.execution.result-mode' = 'tableau';

-- 对表中数据进行查询。
SELECT kind, SUM(price) FROM test_tbl GROUP BY kind;

步骤五:清理资源

重要

完成测试后,请手动停止流式写入Paimon的作业,防止资源泄漏。

停止作业后,执行以下Flink SQL语句,删除刚才创建的表。

DROP TABLE test_tbl;
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