1.FLINK 部署（阿里云）、监控 和 源码案例
2.Flink mysql-cdc connector 源码解析
3.详解flink中Look up维表的使用
4.Flink Collector Output 接口源码解析
5.Flink源码算子
6.Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析

FLINK 部署（阿里云）、监控 和 源码案例

       FLINK部署、监控与源码实例详解

       在实际部署FLINK至阿里云时，POM.xml配置是一个关键步骤。为了减小生产环境的源码程序在哪里包体积并提高效率，我们通常选择将某些依赖项设置为provided，确保在生产环境中这些jar包已预先存在。而在本地开发环境中，这些依赖需要被包含以支持测试。

       核心代码示例中，数据流API的运用尤其引人注目。通过Flink，我们实现了从Kafka到Hologres的高效数据流转。具体步骤如下：

Kafka配置：首先，确保Kafka作为数据源的配置正确无误，包括连接参数、主题等，这是整个流程的开端。

Flink处理：Flink的数据流API在此处发挥威力，它可以实时处理Kafka中的数据，执行各种复杂的数据处理操作。

目标存储：数据处理完成后，Flink将结果无缝地发送到Hologres，作为最终的数据存储和分析目的地。

Flink mysql-cdc connector 源码解析

       Flink 1. 引入了 CDC功能，用于实时同步数据库变更。Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器，支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据，如Debezium引擎通过日志抽取实现。以下是Flink CDC源码解析的关键部分：

       首先，MySQLTableSourceFactory是实现的核心，它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象，获取数据库和表的信息。MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法负责创建用于读取数据的运行实例，包括DeserializationSchema转换源记录为Flink的RowData类型，并处理update操作时的前后数据。

       DebeziumSourceFunction是底层实现，继承了RichSourceFunction和checkpoint接口，公式源码EMA代表什么确保了Exactly Once语义。open方法初始化单线程线程池以进行单线程读取，run方法中配置DebeziumEngine并监控任务状态。值得注意的是，目前只关注insert, update, delete操作，表结构变更暂不被捕捉。

       为了深入了解Flink SQL如何处理列转行、与HiveCatalog的结合、JSON数据解析、DDL属性动态修改以及WindowAssigner源码，可以查阅文章。你的支持是我写作的动力，如果文章对你有帮助，请给予点赞和关注。

       本文由文章同步助手协助完成。

详解flink中Look up维表的使用

       背景

       在流式计算领域，维表是一种常用概念，主要用于SQL的JOIN操作，以实现对流数据的补充。比如，我们的数据源stream是订单日志，日志中仅记录了订单商品的ID，缺乏其他信息。但在数据分析时，我们需要商品名称、价格等详细信息，这时可以通过查询维表对数据进行补充。

       维表通常存储在外部存储中，如MySQL、HBase、Redis等。本文以MySQL为例，介绍Flink中维表的使用。

       LookupableTableSource

       Flink提供LookupableTableSource接口，用于实现维表功能。通过特定的key列查询外部存储，获取相关信息，以补充stream数据。hal库配置串口源码

       LookupableTableSource有三个方法

       在Flink中，实现LookupableTableSource接口的主要有四个类：JdbcTableSource、HBaseTableSource、CsvTableSource和HiveTableSource。本文以JDBC为例，讲解如何进行维表查询。

       实例讲解

       以下是一个示例，首先定义stream source，使用Flink 1.提供的datagen生成数据。

       我们模拟生成用户数据，范围在1-之间。

       datagen具体的使用方法请参考：

       聊聊Flink 1.中的随机数据生成器-DataGen connector

       然后创建一个MySQL维表信息：

       该MySQL表中样例数据如下：

       最后执行SQL查询，流表关联维表：

       结果示例如下：

       对于维表中存在的数据，已关联出来，对于维表中不存在的数据，显示为null。

       完整代码请参考：github.com/zhangjun0x...

       源码解析JdbcTableSource

       以JDBC为例，看看Flink底层是如何实现的。

       JdbcTableSource#isAsyncEnabled方法返回false，即不支持异步查询，因此进入JdbcTableSource#getLookupFunction方法。

       最终构造一个JdbcLookupFunction对象。

       JdbcLookupFunction

       接下来看看JdbcLookupFunction类，它是TableFunction的子类，具体使用可参考以下文章：

       Flink实战教程-自定义函数之TableFunction

       TableFunction的核心是eval方法，在该方法中，主要工作是使用多个keys拼接成SQL查询数据，首先查询缓存，缓存有数据则直接返回，缓存无数据则查询数据库，并将查询结果返回并放入缓存。下次查询时，直接查询缓存。

       为什么要加缓存？默认情况下不开启缓存，每次查询都会向维表发送请求，如果数据量较大，会给存储维表的系统造成压力。因此，rs背离指标公式源码Flink提供了LRU缓存，查询维表时，先查询缓存，缓存无数据则查询外部系统。如果某个数据查询频率较高，一直被命中，则无法获取新数据。因此，缓存需要设置超时时间，超过这个时间则强制删除该数据，查询外部系统获取新数据。

       如何开启缓存？请参考JdbcLookupFunction#open方法：

       即cacheMaxSize和cacheExpireMs需要同时设置，构造缓存对象cache来缓存数据。这两个参数对应的DDL属性为lookup.cache.max-rows和lookup.cache.ttl。

       对于具体的缓存大小和超时时间的设置，用户需要根据自身情况自行定义，在数据准确性和系统吞吐量之间进行权衡。

Flink Collector Output 接口源码解析

       Flink Collector Output 接口源码解析

       Flink中的Collector接口和其扩展Output接口在数据传递中起关键作用。Output接口增加了Watermark功能，是数据传输的基石。本文将深入解析collect方法及相关重要实现类，帮助理解数据传递的逻辑和场景划分。

       Collector和Output接口

       Collector接口有2个核心方法，Output接口则增加了4个功能，WatermarkGaugeExposingOutput接口则专注于显示Watermark值。主要关注collect方法，它是数据发送的核心操作，Flink中有多个Output实现类，针对不同场景如数据传递、Metrics统计、广播和时间戳处理。

       Output实现类分类

       Output类可以归类为：同一operatorChain内的数据传递（如ChainingOutput和CopyingChainingOutput）、跨operatorChain间（RecordWriterOutput）、统计Metrics（CountingOutput）、广播（BroadcastingOutputCollector）和时间戳处理（TimestampedCollector）。

       示例应用与调用链路

       通过一个示例，我们了解了Kafka Source与Map算子之间的数据传递使用ChainingOutput，而Map到Process之间的免抠图源码下载传递则用RecordWriterOutput。在不同Output的选择中，objectReuse配置起着决定性作用，影响性能和安全性。

       总结来说，ChainingOutput用于operatorChain内部，RecordWriterOutput处理跨chain，CountingOutput负责Metrics，BroadcastingOutputCollector用于广播，TimestampedCollector则用于设置时间戳。开启objectReuse会影响选择的Output类型。

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Flink源码算子

       Flink应用程序的核心组件包括源(source)、转换(transformation)和目的地(sink)，它们共同构成有向图，数据流从源开始，流向sink结束。源算子如env.addSource的底层实现涉及监控函数和连续读取文件操作，如env.readTextFile()调用了一系列方法，最终通过add.source添加到流处理环境。

       转换算子种类繁多，如map和sum。map算子通过函数转换，经过层层调用，最终调用transformations.add方法，将算子添加到作业的血缘依赖列表中。print算子作为sink，通过addSink操作生成StreamSink operator，其SinkFunction负责数据处理，如PrintSinkFunction的打印操作。

       构建过程中，每次转换都会产生新的数据流，这些StreamTransformation会以隐式链表或图的形式组织起来，input属性记录上下游关系。执行阶段，会生成StreamGraph和JobGraph，然后提交到集群进行调度。

Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析

       大数据开发中，数据分析与报表制作是日常工作中最常遇到的任务。通常，我们通过读取Hive数据来进行计算，并将结果保存到数据库中，然后通过前端读取数据库来进行报表展示。然而，使用FlinkSQL可以简化这一过程，通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。

       在Flink中，读取Hive数据并将数据写入数据库是常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的过程，包括刷写数据库的机制和原理。

       以下是本文将讲解的几个部分，以解答在使用过程中可能产生的疑问：

       1. 表的定义

       2. 定义的表如何找到具体的实现类（如何自定义第三方sink）

       3. 写入数据的机制原理

       （本篇基于1..0源码整理而成）

       1. 表的定义

       Flink官网提供了SQL中定义表的示例，以下以oracle为例：

       定义好这样的表后，就可以使用insert into student执行插入操作了。接下来，我们将探讨其中的技术细节。

       2. 如何找到实现类

       实际上，这一过程涉及到之前分享过的SPI（服务提供者接口），即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时，会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation，例如insert into xxx中的xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息，从而得到Table对象。如果这个Table对象是CatalogTable，则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。

       寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类，加载到内存中。这个SPI的定义位于resources下面的META-INFO下，定义接口以及实现类。

       加载到内存后，首先判断是否是TableFactory的实现类，然后检查必要的参数是否满足（如果不满足会抛出异常，很多人在第一次使用Flink SQL注册表时，都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常，其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的）。

       找到对应的实现类后，调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。

       3. 工厂模式+创建者模式，创建TableSink

       JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂，它实现了stream的sinkfactory。在1..0版本中，它不能在batch模式下使用，但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式，其中createStreamTableSink负责创建真正的Table，基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。

       创建出TableSink之后，就可以使用Flink API，基于DataStream创建一个Sink，并配置对应的并行度。

       4. 消费数据写入数据库

       在消费数据的过程中，底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。

       控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''

       控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'

       这两个条件先到先触发，这两个参数都是可以通过with()属性配置的。

       JDBCUpsertFunction很简单，主要的工作是包装对应的Format，执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接，invoke方法负责消费每条数据提交。

       接下来，我们来看看关键的format.open()方法：

       接下来就是消费数据，执行提交了

       AppendWriter很简单，只是对PreparedStatement的封装而已

       5. 总结

       通过研究代码，我们应该了解了以下关键问题：

       1. JDBC Sink执行的机制，比如依赖哪些包？（flink-jdbc.jar，这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现）

       2. 如何找到对应的实现？基于SPI服务发现，扫描接口实现类，通过属性过滤，最终确定对应的实现类。

       3. 底层如何提交记录？目前只支持append模式，底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交

       4. 数据写入数据库的时机和机制？一方面定时任务定时刷新，另一方面数量超过限制也会触发刷新。

       更多Flink内容参考：

十二、flink源码解析-创建和启动TaskManager二

       深入探讨Flink源码中创建与启动TaskManager的过程，我们首先聚焦于内部启动onStart阶段。此阶段核心在于启动TaskExecutorServices服务，具体步骤包括与ResourceManager的连接、注册和资源分配。

       当TaskExecutor启动时，首先生成新的注册并创建未完成的future，随后等待注册成功并执行注册操作。这一过程由步骤1至步骤5组成，确保注册与资源连接的无缝集成。一旦注册成功，资源管理器会发送SlotReport报告至TaskExecutor，然后分配slot。

       TaskSlotTable开始分配slot，JobTable获取并提供slot至JobManager。这一流程确保资源的有效分配与任务的高效执行。与此同时，ResourceManager侧的TaskExecutor注册流程同样重要，包括连接与注册TaskExecutor。

       一旦完成注册与资源分配，ResourceManager会发送SlotReport报告至JobMaster，提供slot以供调度任务。这一步骤标志着slot的分配与JobManager的准备工作就绪，为后续任务部署打下基础。

       在ResourceManager侧，slot管理组件注册新的taskManager，根据规则更新slot状态、释放资源或继续执行注册。这一过程确保资源的高效管理与任务的顺利进行。

       在JobMaster侧，slot的分配与管理通过slotPool进行，确保待调度任务能够得到所需资源。这一阶段标志着任务调度与执行的准备就绪。

       流程的最后，回顾整个创建与启动TaskManager的过程，从资源连接与注册到slot分配与任务调度，各个环节紧密相连，确保Flink系统的高效运行与任务的顺利执行。

flink自定义trigger-实现窗口随意输出

       之前，我曾简要介绍过flink的窗口以及与Spark Streaming窗口的对比。

       关于flink的窗口操作，尤其是基于事件时间的窗口操作，以下三个关键知识点是大家需要掌握的：

       flink提供了多种内置的触发器，其中用于基于事件时间的窗口触发器被称为EventTimeTrigger。

       若要实现基于事件时间的窗口随意输出，例如每个元素触发一次输出，我们可以通过修改这个触发器来实现。

       可能你没有注意到之前提到的触发器的重要性，因为没有触发器的话，在允许事件滞后的情况下，输出时间会延迟较大。而我们需要尽早看到数据，这时就可以自定义窗口触发。

       自定义触发器

       可以通过修改基于处理时间的触发器来实现，以下是源码：

       主要实现逻辑是在onElement函数中，增加了每个元素触发一次计算结果输出的逻辑。

       主函数

       代码测试已通过。

       明天将在知识星球分享一篇干货和代码案例。

Flink源码编译

       1. 下载Flink稳定版1..2，可以从官方下载链接获取，将源码同步至远程机器，使用Jetbrains Gateway打开。

       2. 以Jetbrains Gateway打开源码，源码目录存放于远程机器，它会自动解析为Maven项目。

       3. 注意事项：在flink-runtime-web/pom.xml文件中，需将部分内容替换，具体如下：

       确保先安装npm，通过命令`yum install npm`。否则编译过程中可能会出现错误。

       为了编译时内存充足，需要调整Maven设置，增加JDK可用内存。在命令行中，可以在/etc/profile中配置，或在Maven配置中指定更大的内存。

       编译命令如下，对于Jetbrains Gateway，需在Run Configurations中新增配置，调整执行参数以执行mvn install或mvn clean。

       编译完成后，每个模块目标文件夹会生成相应的文件。

       4. 接下来进行运行。首先启动JobManager，查看flink-runtime下的StandaloneSessionClusterEntrypoint类，配置文件目录需指定，如`--configDir configpath`，并配置日志参数。

       主类缺失时，需在IDEA的项目结构模块中给flink-runtime添加依赖，从flink-dist/target目录下添加jar包。

       修改配置文件，将允许访问的IP设置为0.0.0.0，以便外部访问。然后映射web端口，启动JobManager后可通过外部IP访问。

       运行TaskManager的参数与JobManager类似，启动后自动注册到JobManager，外部访问验证成功。

       源码编译与启动完成后，其他机器无需重复编译，只需在相应环境中执行预编译的可执行文件，即可实现分布式环境的Flink使用。