SeaTunnel 学习笔记

2023-05-16

第1章 Seatunnel概述

官网地址：https://seatunnel.apache.org/
文档地址：https://interestinglab.github.io/seatunnel-docs/#/

1.1 SeaTunnel是什么

SeaTunnel是一个简单易用，高性能，能够应对海量数据的数据处理产品。

SeaTunnel的前身是Waterdrop（中文名：水滴）自2021年10月12日更名为SeaTunnel。2021年12月9日，SeaTunnel正式通过Apache软件基金会的投票决议，以全票通过的优秀表现正式成为Apache孵化器项目。

1.2 SeaTunnel在做什么

本质上，SeaTunnel不是对Saprk和Flink的内部修改，而是在Spark和Flink的基础上做了一层包装。它主要运用了控制反转的设计模式，这也是SeaTunnel实现的基本思想。

SeaTunnel的日常使用，就是编辑配置文件。编辑好的配置文件由SeaTunnel转换为具体的Spark或Flink任务。如图所示。
在这里插入图片描述

1.3 SeaTunnel的应用场景

SeaTunnel适用于以下场景：
海量数据的同步
海量数据的集成
海量数据的ETL
海量数据聚合
多源数据处理

SeaTunnel的特点：
基于配置的低代码开发，易用性高，方便维护。
支持实时流式传输
离线多源数据分析
高性能、海量数据处理能力
模块化的插件架构，易于扩展
支持用SQL进行数据操作和数据聚合
支持Spark structured streaming
支持Spark 2.x

目前SeaTunnel的长板是他有丰富的连接器，又因为它以Spark和Flink为引擎。所以可以很好地进行分布式的海量数据同步。通常SeaTunnel会被用来做出仓入仓工具，或者被用来进行数据集成

1.4 SeaTunnel的工作流程

在这里插入图片描述

1.5 SeaTunnel目前的插件支持

1.5.1 Spark连接器插件(Source)

Spark连接器插件	数据库类型	Source	Sink
Batch	Fake	√
	ElasticSearch	√	√
	File	√	√
	Hive	√	√
	Hudi	√	√
	Jdbc	√	√
	MongoDB	√	√
	Neo4j	√
	Phoenix	√	√
	Redis	√	√
	Tidb	√	√
	Clickhouse		√
	Doris		√
	Email		√
	Hbase	√	√
	Kafka		√
	Console		√
	Kudu	√	√
	Redis	√	√
Stream	FakeStream	√
	KafkaStream	√
	SocketSTream	√

1.5.2 Flink 连接器插件(Source)

数据库类型	Source	Sink
Druid	√	√
Fake	√
File	√	√
InfluxDb	√	√
Jdbc	√	√
Kafka	√	√
Socket	√
Console		√
Doris		√
ElasticSearch		√

1.5.3 Spark & Flink 转换插件

转换插件	Spark	Flink
Add
CheckSum
Convert
Date
Drop
Grok
Json	√
Kv
Lowercase
Remove
Rename
Repartition
Replace
Sample
Split	√	√
Sql	√	√
Table
Truncate
Uppercase
Uuid

第2章 Seatunnel安装和使用

2.1 SeaTunnel的环境依赖

Java版本需要>=1.8
SeaTunnel支持Spark 2.x（尚不支持Spark 3.x）。支持Flink 1.9.0及其以上的版本。

2.2 SeaTunnel的下载和安装

去官网下载解压即可

2.3 SeaTunnel的依赖环境配置

在config/目录中有一个seatunnel-env.sh脚本
在这里插入图片描述
修改为自己的spark或者flink路径即可

2.4 示例1: SeaTunnel 快速开始

官方的flink案例
1.选择任意路径，创建一个文件。这里我们选择在SeaTunnel的config路径下创建一个example01.conf

vim example01.conf

2.在文件中编辑如下内容

# 配置Spark或Flink的参数
env {
  # You can set flink configuration here
  execution.parallelism = 1
  #execution.checkpoint.interval = 10000
  #execution.checkpoint.data-uri = "hdfs://node1:9092/checkpoint"
}
# 在source所属的块中配置数据源
source {
    SocketStream{
          host = node1
          result_table_name = "fake"
          field_name = "info"
    }
}
# 在transform的块中声明转换插件
transform {
  Split{
    separator = "#"
    fields = ["name","age"]
  }
  sql {
sql = "select info, split(info) as info_row from fake"
}
}
# 在sink块中声明要输出到哪
sink {
  ConsoleSink {}
}

3.开启flink集群

bin/start-cluster.sh

4.开启一个netcat服务来发送数据

nc -lk 9999

5.使用SeaTunnel来提交任务

bin/start-seatunnel-flink.sh --config config/example01.conf

6.在netcat上发送数据
在这里插入图片描述

7.在Flink webUI上查看输出结果
在这里插入图片描述

第3章 SeaTunnel基本原理

3.1 SeaTunnel的启动脚本

截至目前，SeaTunnel有两个启动脚本。
提交spark任务用start-seatunnel-spark.sh。
提交flink任务则用start-seatunnel-flink.sh。

start-seatunnle-flink.sh可以指定3个参数
分别是：
–config参数用来指定应用配置文件的路径

–variable参数可以向配置文件传值。配置文件内是支持声明变量的。然后我们可以通过命令行给配置中的变量赋值。
变量声明语法如下

sql {
    sql = "select * from (select info,split(info) from fake) where age > '"${age}"'"
  }

在配置文件的任何位置都可以声明变量。并用命令行参数–variable key=value的方式将变量值传进去，你也可以用它的短命令形式 -i key=value。传递参数时，key需要和配置文件中声明的变量名保持一致。

如果需要传递多个参数，那就在命令行里面传递多个-i或–variable key=value。

bin/start-seatunnel-flink.sh --config/xxx.sh -i age=18 -i sex=man

–check参数用来检查config语法是否合法(check功能还尚在开发中，因此–check参数是一个虚设)

3.2 SeaTunnel的配置文件

3.2.1 应用配置的4个基本组件

一个完整的SeaTunnel配置文件应包含四个配置组件。分别是：
env{} source{} --> transform{} --> sink{}
在这里插入图片描述
在Source和Sink数据同构时，如果业务上也不需要对数据进行转换，那么transform中的内容可以为空。具体需根据业务情况来定。

3.2.2 SeaTunnel中的核心数据结构Row

Row是SeaTunnel中数据传递的核心数据结构。对flink来说，source插件需要给下游的转换插件返回一个DataStream，转换插件接到上游的DataStream进行处理后需要再给下游返回一个DataStream。最后Sink插件将转换插件处理好的DataStream输出到外部的数据系统。
在这里插入图片描述
因为DataStream可以很方便地和Table进行互转，所以将Row当作核心数据结构可以让转换插件同时具有使用代码（命令式）和sql（声明式）处理数据的能力。

3.2.3 env块

env块中可以直接写spark或flink支持的配置项。比如并行度，检查点间隔时间。检查点hdfs路径等。在SeaTunnel源码的ConfigKeyName类中，声明了env块中所有可用的key。如图所示：
在这里插入图片描述

3.2.4 source块

source块是用来声明数据源的。source块中可以声明多个连接器。比如：

# 伪代码
env {
    ...
}

source {
  hdfs { ... }  
  elasticsearch { ... }
  jdbc {...}
}

transform {
    sql {
     sql = """
        select .... from hdfs_table 
        join es_table 
        on hdfs_table.uid = es_table.uid where ..."""
    }
}

sink {
    elasticsearch { ... }
}

需要注意的是，所有的source插件中都可以声明result_table_name。如果你声明了result_table_name。SeaTunnel会将source插件输出的DataStream转换为Table并注册在Table环境中。当你指定了result_table_name，那么你还可以指定field_name，在注册时，给Table重设字段名。

3.2.5 transform块

transform{}块中可以声明多个转换插件。所有的转换插件都可以使用source_table_name，和result_table_name。同样，如果我们声明了result_table_name，那么我们就能声明field_name。

目前可用的插件总共有两个，一个是Split，另一个是sql。
在这里插入图片描述
Split插件并没有对数据流进行任何的处理，而是将它直接return了。反之，它向表环境中注册了一个名为split的UDF（用户自定义函数）。而且，函数名是写死的。

指定soure_table_name对于sql插件的意义不大。因为sql插件可以通过from子句来决定从哪个表里抽取数据。

3.2.6 sink块

Sink块里可以声明多个sink插件，每个sink插件都可以指定source_table_name。不过因为不同Sink插件的配置差异较大，所以在实现时建议参考官方文档。

3.3 SeaTunnel的基本原理

在这里插入图片描述
1.程序会解析你的应用配置，并创建环境
2.配置里source{}，transform{}，sink{}三个块中的插件最终在程序中以List集合的方式存在。
3.由Excution对象来拼接各个插件，这涉及到选择source_table，注册result_table等流程，注册udf等流程。并最终触发执行

3.4 小结

用一张图将SeaTunnel中的重要概念串起来
在这里插入图片描述
如果你不指定source_table_name，插件会使用它在配置文件上最近的上一个插件的输出作为输入。

第4章应用案例

4.1 flink通过JDBC方式读取hive数据

这个已经在2.12版本里面启用，将hive-jdbc-3.1.2-standalone.jar放入flink的lib中

env {
  # You can set flink configuration here
  execution.parallelism = 1
  #execution.checkpoint.interval = 10000
  #execution.checkpoint.data-uri = "hdfs://node1:9092/checkpoint"
}
# 在source所属的块中配置数据源
source {
     JdbcSource {
         driver = org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
         url = "jdbc:hive2://node1:10000"
         username = hive
         query = "select * from yes.student"
     }
}
# 在transform的块中声明转换插件
transform {
}
# 在sink块中声明要输出到哪
sink {
  ConsoleSink {}
}

4.2 Kafka进Kafka出的简单ETL

对test_csv主题中的数据进行过滤，仅保留年龄在18岁以上的记录

env {
  # You can set flink configuration here
  execution.parallelism = 1
  #execution.checkpoint.interval = 10000
  #execution.checkpoint.data-uri = "hdfs://hadoop102:9092/checkpoint"
}

# 在source所属的块中配置数据源
source {
    KafkaTableStream {
        consumer.bootstrap.servers = "node1:9092"
        consumer.group.id = "seatunnel-learn"
        topics = test_csv
        result_table_name = test
        format.type = csv
        schema = "[{\"field\":\"name\",\"type\":\"string\"},{\"field\":\"age\", \"type\": \"int\"}]"
        format.field-delimiter = ";"
        format.allow-comments = "true"
        format.ignore-parse-errors = "true"
    }
}
# 在transform的块中声明转换插件
transform {

  sql {
    sql = "select name,age from test  where age > '"${age}"'"
  }
}
# 在sink块中声明要输出到哪
sink {
   kafkaTable {
    topics = "test_sink"
    producer.bootstrap.servers = "node1:9092"
        }
}

启动任务

bin/start-seatunnel-flink.sh --config config/example03.conf -i age=18

4.3 Kafka 输出到Doris进行指标统计

使用回话日志统计用户的总观看视频数，用户最常会话市场，用户最小会话时长，用户最后一次会话时间。

create database test_db;

CREATE TABLE `example_user_video` (
  `user_id` largeint(40) NOT NULL COMMENT "用户id",
  `city` varchar(20) NOT NULL COMMENT "用户所在城市",
  `age` smallint(6) NULL COMMENT "用户年龄",
  `video_sum` bigint(20) SUM NULL DEFAULT "0" COMMENT "总观看视频数",
  `max_duration_time` int(11) MAX NULL DEFAULT "0" COMMENT "用户最长会话时长",
  `min_duration_time` int(11) MIN NULL DEFAULT "999999999" COMMENT "用户最小会话时长",
  `last_session_date` datetime REPLACE NULL DEFAULT "1970-01-01 00:00:00" COMMENT "用户最后一次会话时间"
) ENGINE=OLAP
AGGREGATE KEY(`user_id`, `city`, `age`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 16
;

env {
	execution.parallelism = 1
}

source {
    KafkaTableStream {
	    consumer.bootstrap.servers = "node1:9092"
	    consumer.group.id = "seatunnel5"
	    topics = test
	    result_table_name = test
	    format.type = json
	    schema = "{\"session_id\":\"string\",\"video_count\":\"int\",\"duration_time\":\"long\",\"user_id\":\"string\",\"user_age\":\"int\",\"city\":\"string\",\"session_start_time\":\"datetime\",\"session_end_time\":\"datetime\"}"
	    format.ignore-parse-errors = "true"
	}
}

transform{
	sql {
		sql = "select user_id,city,user_age as age,video_count as video_sum,duration_time as max_duration_time,duration_time as min_duration_time,session_end_time as last_session_date from test"
		result_table_name = test2
	}
}

sink{
	DorisSink {
		source_table_name = test2
    	fenodes = "node1:8030"
    	database = test_db
    	table = example_user_video
    	user = atguigu
    	password = 123321
    	batch_size = 50
    	doris.column_separator="\t"
    	doris.columns="user_id,city,age,video_sum,max_duration_time,min_duration_time,last_session_date"
	}
}

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