E-MapReduce的Flink Table Store服务支持通过Flink SQL对Flink Table Store进行读写操作。本文通过示例为您介绍如何通过Flink SQL对Flink Table Store进行读写操作。
使用限制
仅EMR-3.45.0版本、EMR-5.11.0版本的集群,支持通过Flink SQL对Flink Table Store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
Flink Table Store将数据和元数据都保存在文件系统或对象存储中,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Flink Table Store。
创建Filesystem Catalog。
Filesystem Catalog仅将元数据保存在文件系统或对象存储中。
执行以下命令,启动Flink SQL。
sql-client.sh -l /opt/apps/FLINK-TABLE-STORE/flink-table-store-current/lib/flink/
执行以下Flink SQL语句,创建Filesystem Catalog。
CREATE CATALOG test_catalog WITH ( 'type' = 'table-store', 'metastore' = 'filesystem', 'warehouse' = 'oss://oss-bucket/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Flink Table Store,详情请参见Flink Table Store与Hive集成。
EMR-3.45.1及之后版本、EMR-5.11.1及之后版本
执行以下命令,启动Flink SQL。
sql-client.sh -l /opt/apps/FLINK-TABLE-STORE/flink-table-store-current/lib/flink/ -l /opt/apps/FLINK/flink-current/opt/catalogs/hive-2.3.6/
重要即使您使用的是Hive3,也无需修改启动命令。
执行以下Flink SQL语句,创建Hive Catalog。
CREATE CATALOG test_catalog WITH ( 'type' = 'table-store', 'metastore' = 'hive', 'uri' = 'thrift://master-1-1:9083', -- 指向Hive MetaStore Service的地址。 'warehouse' = 'oss://oss-bucket/warehouse' );
EMR-3.45.0、EMR-5.11.0
执行以下命令,启动Flink SQL。
sql-client.sh -l /opt/apps/FLINK-TABLE-STORE/flink-table-store-current/lib/flink/ -l /opt/apps/FLINK-TABLE-STORE/flink-table-store-current/lib/catalog/hive2/ -l /opt/apps/FLINK/flink-current/opt/catalogs/hive-2.3.6/
执行以下Flink SQL语句,创建Hive Catalog。
CREATE CATALOG test_catalog WITH ( 'type' = 'table-store', 'metastore' = 'hive', 'uri' = 'thrift://master-1-1:9083', -- 指向Hive MetaStore Service的地址。 'warehouse' = 'oss://oss-bucket/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。
EMR-3.45.1及之后版本、EMR-5.11.1及之后版本
执行以下命令,启动Flink SQL。
sql-client.sh -l /opt/apps/FLINK-TABLE-STORE/flink-table-store-current/lib/flink/ -l /opt/apps/FLINK/flink-current/opt/catalogs/hive-2.3.6/
执行以下Flink SQL语句,创建DLF Catalog。
CREATE CATALOG test_catalog WITH ( 'type' = 'table-store', 'metastore' = 'dlf', 'hive-conf-dir' = '/etc/taihao-apps/flink-conf', 'warehouse' = 'oss://oss-bucket/warehouse' );
EMR-3.45.0、EMR-5.11.0
执行以下命令,启动Flink SQL。
sql-client.sh -l /opt/apps/FLINK-TABLE-STORE/flink-table-store-current/lib/flink/ -l /opt/apps/FLINK-TABLE-STORE/flink-table-store-current/lib/catalog/dlf/
执行以下Flink SQL语句,创建DLF Catalog。
CREATE CATALOG test_catalog WITH ( 'type' = 'table-store', 'metastore' = 'dlf', 'hive-conf-dir' = '/etc/taihao-apps/flink-conf', 'warehouse' = 'oss://oss-bucket/warehouse' );
步骤三 :流作业读写Flink Table Store
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';
-- Flink Table Store在流作业中需要设置checkpoint。
SET 'execution.checkpointing.interval' = '10s';
-- 使用前一步骤中创建的Catalog。
USE CATALOG test_catalog;
-- 创建并使用一个测试DATABASE。
CREATE DATABASE test_db;
USE test_db;
-- 创建一个产生随机数据的datagen源表。
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Flink Table Store表。
CREATE TABLE test_tbl (
uuid int,
kind int,
price int,
PRIMARY KEY (uuid) NOT ENFORCED
);
-- 向Flink Table Store表中写入数据。
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Flink Table Store
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,在命令行中直接打印出结果。
SET 'sql-client.execution.result-mode' = 'tableau';
-- 查询表中数据。
SELECT kind, SUM(price) FROM test_tbl GROUP BY kind;
步骤五:清理资源
完成测试后,请手动停止流式写入Flink Table Store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;