Kafka实时数据即席查询应用与实践

本文主要是介绍Kafka实时数据即席查询应用与实践，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

作者：vivo 互联网搜索团队- Deng Jie

Kafka中的实时数据是以Topic的概念进行分类存储，而Topic的数据是有一定时效性的，比如保存24小时、36小时、48小时等。而在定位一些实时数据的Case时，如果没有对实时数据进行历史归档，在排查问题时，没有日志追述，会很难定位是哪个环节的问题。

一、背景

Kafka中的实时数据是以Topic的概念进行分类存储，而Topic的数据是有一定时效性的，比如保存24小时、36小时、48小时等。而在定位一些实时数据的Case时，如果没有对实时数据进行历史归档，在排查问题时，没有日志追述，会很难定位是哪个环节的问题。因此，我们需要对处理的这些实时数据进行记录归档并存储。

二、内容

2.1 案例分析

这里以i视频和vivo短视频实时数据为例，之前存在这样的协作问题：

数据上游内容方提供实时Topic（存放i视频和vivo短视频相关实时数据），数据侧对实时数据进行逻辑处理后，发送给下游工程去建库实时索引，当任务执行一段时间后，工程侧建索引偶尔会提出数据没有发送过去的Case，前期由于没有对数据做存储，在定位问题的时候会比较麻烦，经常需求查看实时日志，需要花费很长的时间来分析这些Case是出现在哪个环节。

为了解决这个问题，我们可以将实时Topic中的数据，在发送给其他Topic的时候，添加跟踪机制，进行数据分流，Sink到存储介质（比如HDFS、Hive等）。这里，我们选择使用Hive来进行存储，主要是查询方便，支持SQL来快速查询。如下图所示：

在实现优化后的方案时，有两种方式可以实现跟踪机制，它们分别是Flink SQL写Hive、Flink DataStream写Hive。接下来，分别对这两种实现方案进行介绍和实践。

2.2 方案一：Flink SQL写Hive

这种方式比较直接，可以在Flink任务里面直接操作实时Topic数据后，将消费后的数据进行分流跟踪，作为日志记录写入到Hive表中，具体实现步骤如下：

构造Hive Catalog；
创建Hive表；
写入实时数据到Hive表。

2.2.1 构造Hive Catalog

在构造Hive Catalog时，需要初始化Hive的相关信息，部分代码片段如下所示：

// 设置执行环境
 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().build();
 StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env,settings);
 
 // 构造 Hive Catalog 名称
 String name = "video-hive-catalog";
 // 初始化数据库名
 String defaultDatabase = "comsearch";
 // Hive 配置文件路径地址
 String hiveConfDir = "/appcom/hive/conf";
 // Hive 版本号
 String version = "3.1.2";
 
 // 实例化一个 HiveCatalog 对象
 HiveCatalog hive = new HiveCatalog(name, defaultDatabase, hiveConfDir, version);
 // 注册HiveCatalog
 tEnv.registerCatalog(name, hive);
 // 设定当前 HiveCatalog
 tEnv.useCatalog(name);
 // 设置执行SQL为Hive
 tEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.HIVE);
 // 使用数据库
 tEnv.useDatabase("db1");

在以上代码中，我们首先设置了 Flink 的执行环境和表环境，然后创建了一个 HiveCatalog，并将其注册到表环境中。

2.2.2 创建Hive表

如果Hive表不存在，可以通过在程序中执行建表语句，具体SQL见表语句代码如下所示：

-- 创建表语句 
tEnv.executeSql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS TABLE `xxx_table`(
  `content_id` string,
  `status` int)
PARTITIONED BY (
  `dt` string,
  `h` string,
  `m` string)
stored as ORC
TBLPROPERTIES (
  'auto-compaction'='true',
  'sink.partition-commit.policy.kind'='metastore,success-file',
  'partition.time-extractor.timestamp-pattern'='$dt $h:$m:00'
)")

在创建Hive表时我们使用了IF NOT EXISTS关键字，如果Hive中该表不存在会自动在Hive上创建，也可以提前在Hive中创建好该表，Flink SQL中就无需再执行建表SQL，因为用了Hive的Catalog，Flink SQL运行时会找到表。这里，我们设置了auto-compaction属性为true，用来使小文件自动合并，1.12版的新特性，解决了实时写Hive产生的小文件问题。同时，指定metastore值是专门用于写入Hive的，也需要指定success-file值，这样CheckPoint触发完数据写入磁盘后会创建_SUCCESS文件以及Hive metastore上创建元数据，这样Hive才能够对这些写入的数据可查。

2.2.3 写入实时数据到Hive表

在准备完成2.2.1和2.2.2中的步骤后，接下来就可以在Flink任务中通过SQL来对实时数据进行操作了，具体实现代码片段如下所示：

// 编写业务SQL
 String insertSql = "insert into  xxx_table SELECT content_id, status, " +
                    " DATE_FORMAT(ts, 'yyyy-MM-dd'), DATE_FORMAT(ts, 'HH'), DATE_FORMAT(ts, 'mm') FROM xxx_rt";
 // 执行 Hive SQL
 tEnv.executeSql(insertSql);
 // 执行任务
 env.execute();

将消费后的数据进行分类，编写业务SQL语句，将消费的数据作为日志记录，发送到Hive表进行存储，这样Kafka中的实时数据就存储到Hive了，方便使用Hive来对Kafka数据进行即席分析。

2.2.4 避坑技巧

使用这种方式在处理的过程中，如果配置使用的是EventTime，在程序中配置'sink.partition-commit.trigger'='partition-time'，最后会出现无法提交分区的情况。经过对源代码PartitionTimeCommitTigger的分析，找到了出现这种异常情况的原因。

我们可以通过看

org.apache.flink.table.filesystem.stream.PartitionTimeCommitTigger#committablePartitionsorg.apache.flink.table.filesystem.stream.PartitionTimeCommitTigger#committablePartitions

中的一个函数，来说明具体的问题，部分源代码片段如下：

// PartitionTimeCommitTigger源代码函数代码片段
@Override
public List<String> committablePartitions(long checkpointId) {
 if (!watermarks.containsKey(checkpointId)) {
  throw new IllegalArgumentException(String.format(
    "Checkpoint(%d) has not been snapshot. The watermark information is: %s.",
    checkpointId, watermarks));
 }
 
 long watermark = watermarks.get(checkpointId);
 watermarks.headMap(checkpointId, true).clear();
 
 List<String> needCommit = new ArrayList<>();
 Iterator<String> iter = pendingPartitions.iterator();
 while (iter.hasNext()) {
  String partition = iter.next();
  // 通过分区的值来获取分区的时间
  LocalDateTime partTime = extractor.extract(
    partitionKeys, extractPartitionValues(new Path(partition)));
  // 判断水印是否大于分区创建时间+延迟时间
  if (watermark > toMills(partTime) + commitDelay) {
   needCommit.add(partition);
   iter.remove();
  }
 }
 return needCommit;
}

通过分析上述代码片段，我们可以知道系统通过分区值来抽取相应的分区来创建时间，然后进行比对，比如我们设置的时间 pattern 是 '$dt $h:$m:00' , 某一时刻我们正在往 /2022-02-26/18/20/ 这个分区下写数据，那么程序根据分区值，得到的 pattern 将会是2022-02-26 18:20:00，这个值在SQL中是根据 DATA_FORMAT 函数获取的。

而这个值是带有时区的，比如我们的时区设置为东八区，2022-02-26 18:20:00这个时间是东八区的时间，换成标准 UTC 时间是减去8个小时，也就是2022-02-26 10:20:00，而在源代码中的 toMills 函数在处理这个东八区的时间时，并没有对时区进行处理，把这个其实应该是东八区的时间当做了 UTC 时间来处理，这样计算出来的值就比实际值大8小时，导致一直没有触发分区的提交。

如果我们在数据源中构造的分区是 UTC 时间，也就是不带分区的时间，那么这个逻辑就是没有问题的，但是这样又不符合我们的实际情况，比如对于分区2022-02-26 18:20:00，我希望我的分区肯定是东八区的时间，而不是比东八区小8个小时的UTC时间2022-02-26 10:20:00。

在明白了原因之后，我们就可以针对上述异常情况进行优化我们的实现方案，比如自定义一个分区类、或者修改缺省的时间分区类。比如，我们使用TimeZoneTableFunction类来实现一个自定义时区，部分参考代码片段如下：

public class CustomTimeZoneTableFunction implements TimeZoneTableFunction {
 
  private transient DateTimeFormatter formatter;
  private String timeZoneId;
 
  public CustomTimeZoneTableFunction(String timeZoneId) {
    this.timeZoneId = timeZoneId;
  }
 
  @Override
  public void open(FunctionContext context) throws Exception {
    // 初始化 DateTimeFormatter 对象
    formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:00");
    formatter = formatter.withZone(ZoneId.of(timeZoneId));
  }
 
  @Override
  public void eval(Long timestamp, Collector<TimestampWithTimeZone> out) {
    // 将时间戳转换为 LocalDateTime 对象
    LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.ofInstant(Instant.ofEpochMilli(timestamp), ZoneOffset.UTC);
    // 将 LocalDateTime 对象转换为指定时区下的 LocalDateTime 对象
    LocalDateTime targetDateTime = localDateTime.atZone(ZoneId.of(timeZoneId)).toLocalDateTime();
    // 将 LocalDateTime 对象转换为 TimestampWithTimeZone 对象，并输出到下游
    out.collect(TimestampWithTimeZone.fromLocalDateTime(targetDateTime, ZoneId.of(timeZoneId)));
  }
}

2.3 方案二：Flink DataStream写Hive

在一些特殊的场景下，Flink SQL如果无法实现我们复杂的业务需求，那么我们可以考虑使用Flink DataStream写Hive这种实现方案。比如如下业务场景，现在需要实现这样一个业务需求，内容方将实时数据写入到Kafka消息队列中，然后由数据侧通过Flink任务消费内容方提供的数据源，接着对消费的数据进行分流处理（这里的步骤和Flink SQL写Hive的步骤类似），每分钟进行存储到HDFS（MapReduce任务需要计算和重跑HDFS数据），然后通过MapReduce任务将HDFS上的这些日志数据生成Hive所需要格式，最后将这些Hive格式数据文件加载到Hive表中。实现Kafka数据到Hive的即席分析功能，具体实现流程细节如下图所示：

具体核心实现步骤如下：

消费内容方Topic实时数据；
生成数据预处理策略；
加载数据；
使用Hive SQL对Kafka数据进行即席分析。

2.3.1 消费内容方Topic实时数据

编写消费Topic的Flink代码，这里不对Topic中的数据做逻辑处理，在后面统一交给MapReduce来做数据预处理，直接消费并存储到HDFS上。具体实现代码如下所示：

public class Kafka2Hdfs {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 判断参数是否有效
        if (args.length != 3) {
            LOG.error("kafka(server01:9092), hdfs(hdfs://cluster01/data/), flink(parallelism=2) must be exist.");
            return;
        }
        // 初始化Kafka连接地址和HDFS存储地址以及Flink并行度
        String bootStrapServer = args[0];
        String hdfsPath = args[1];
        int parallelism = Integer.parseInt(args[2]);
 
        // 实例化一个Flink任务对象
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.enableCheckpointing(5000);
        env.setParallelism(parallelism);
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
 
        // Flink消费Topic中的数据
        DataStream<String> transction = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer010<>("test_bll_topic", new SimpleStringSchema(), configByKafkaServer(bootStrapServer)));
 
        // 实例化一个HDFS存储对象
        BucketingSink<String> sink = new BucketingSink<>(hdfsPath);
 
        // 自定义存储到HDFS上的文件名，用小时和分钟来命名，方便后面算策略
        sink.setBucketer(new DateTimeBucketer<String>("HH-mm"));
 
        // 设置存储HDFS的文件大小和存储文件时间频率
        sink.setBatchSize(1024 * 1024 * 4);
        sink.setBatchRolloverInterval(1000 * 30);
        transction.addSink(sink);
 
        env.execute("Kafka2Hdfs");
    }
 
    // 初始化Kafka对象连接信息
    private static Object configByKafkaServer(String bootStrapServer) {
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", bootStrapServer);
        props.setProperty("group.id", "test_bll_group");
        props.put("enable.auto.commit", "true");
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        return props;
    }
 
}

注意事项：

这里我们把时间窗口设置小一些，每30s做一次Checkpoint，如果该批次的时间窗口没有数据过来，就生成一个文件落地到HDFS上；
另外，我们重写了Bucketer为DateTimeBucketer，逻辑并不复杂，在原有的方法上加一个年-月-日/时-分的文件生成路径，例如在HDFS上的生成路径：xxxx/2022-02-26/00-00。

具体DateTimeBucketer实现代码如下所示：

public class DateMinuteBucketer implements Bucketer<String> {
    private SimpleDateFormat baseFormatDay = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
    private SimpleDateFormat baseFormatMin = new SimpleDateFormat("HH-mm");
 
    @Override
    public Path getBucketPath(Clock clock, Path basePath, String element) {
        return new Path(basePath + "/" + baseFormatDay.format(new Date()) + "/" + baseFormatMin.format(new Date()));
    }
}

2.3.2 生成数据预处理策略

这里，我们需要对落地到HDFS上的文件进行预处理，处理的逻辑是这样的。比如，现在是2022-02-26 14:00，那么我们需要将当天的13:55，13:56，13:57，13:58，13:59这最近5分钟的数据处理到一起，并加载到Hive的最近5分钟的一个分区里面去。那么，我们需要生成这样一个逻辑策略集合，用HH-mm作为key，与之最近的5个文件作为value，进行数据预处理合并。具体实现代码步骤如下：

步骤一：获取小时循环策略；
步骤二：获取分钟循环策略；
步骤三：判断是否为5分钟的倍数；
步骤四：对分钟级别小于10的数字做0补齐（比如9补齐后变成09）；
步骤五：对小时级别小于10的数字做0补齐（比如1补齐后变成01）；
步骤六：生成时间范围；
步骤七：输出结果。

其中，主要的逻辑是在生成时间范围的过程中，根据小时和分钟数的不同情况，生成不同的时间范围，并输出结果。在生成时间范围时，需要注意前导0的处理，以及特殊情况（如小时为0、分钟为0等）的处理。最后，将生成的时间范围输出即可。

根据上述步骤编写对应的实现代码，生成当天所有日期命名规则，预览部分结果如下：

需要注意的是，如果发生了第二天00:00，那么我们需要用到前一天的00-00=>23-59,23-58,23-57,23-56,23-55这5个文件中的数据来做预处理。

2.3.3 加载数据

在完成2.3.1和2.3.2里面的内容后，接下来，我们可以使用Hive的load命令直接加载HDFS上预处理后的文件，把数据加载到对应的Hive表中，具体实现命令如下：

-- 加载数据到Hive表
load data inpath '<hdfs_path_hfile>' overwrite into table xxx.table partition(day='2022-02-26',hour='14',min='05')

2.3.4 即席分析

之后，我们使用Hive SQL来对Kafka数据进行即席分析，示例SQL如下所示：

-- 查询某5分钟分区数据
select * from xxx.table where day='2022-02-26' and hour='14' and min='05'

2.4 Flink SQL与 Flink DataStream如何选择

Flink SQL 和 Flink DataStream 都是 Flink 中用于处理数据的核心组件，我们可以根据自己实际的业务场景来选择使用哪一种组件。

Flink SQL 是一种基于 SQL 语言的数据处理引擎，它可以将 SQL 查询语句转换为 Flink 的数据流处理程序。相比于 Flink DataStream，Flink SQL 更加易于使用和维护，同时具有更快的开发速度和更高的代码复用性。Flink SQL 适用于需要快速开发和部署数据处理任务的场景，比如数据仓库、实时报表、数据清洗等。

Flink DataStream API是Flink数据流处理标准API，SQL是Flink后期版本提供的新的数据处理操作接口。SQL的引入为提高了Flink使用的灵活性。可以认为Flink SQL是一种通过字符串来定义数据流处理逻辑的描述语言。

因此，在选择 Flink SQL 和 Flink DataStream 时，需要根据具体的业务需求和数据处理任务的特点来进行选择。如果需要快速开发和部署任务，可以选择使用 Flink SQL；如果需要进行更为深入和定制化的数据处理操作，可以选择使用 Flink DataStream。同时，也可以根据实际情况，结合使用 Flink SQL 和 Flink DataStream 来完成复杂的数据处理任务。

三、总结

在实际应用中，Kafka实时数据即席查询可以用于多种场景，如实时监控、实时报警、实时统计、实时分析等。具体应用和实践中，需要注意以下几点：

数据质量：Kafka实时数据即席查询需要保证数据质量，避免数据重复、丢失或错误等问题，需要进行数据质量监控和调优。
系统复杂性：Kafka实时数据即席查询需要涉及到多个系统和组件，包括Kafka、数据处理引擎（比如Flink）、查询引擎（比如Hive）等，需要对系统进行配置和管理，增加了系统的复杂性。
安全性：Kafka实时数据即席查询需要加强数据安全性保障，避免数据泄露或数据篡改等安全问题，做好Hive的权限管控。
性能优化：Kafka实时数据即席查询需要对系统进行性能优化，包括优化数据处理引擎、查询引擎等，提高系统的性能和效率。

参考：

https://github.com/apache/flink
https://flink.apache.org/

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