我們都知道，離線計算有Hive,使用過的知道，需要先定義一個schema,比如針對HDFS這種存儲對標mysql定義一個schema，schema的本質是什麼？主要描述下面這些信息
1）當前存儲的物理位置的描述
2）數據格式的組成形式
然後Hive可以讓用戶定義一段sql，針對上面定義的schema進行，sql的本質是什麼，是業務邏輯的描述。然後Hive內部會將這段sql進行編譯轉化爲原生的底層MapReduce操作，通過這種方式，屏蔽底層技術原理，讓業務開發人員集中精力在schema和sql業務邏輯上，flink sql平臺也正是做同樣的事情。
一開始經過跟上海同事的討論，選擇Uber的Athenax作爲技術選型，通過翻閱源碼，發現還是有很多不完善的地方，比如配置文件採用yaml，如果做多集羣調度，平臺代碼優化，多存儲擴展機制，都沒有考慮得很清楚，所以代碼拿過來之後基本上可以說按照對yarn和flink的理解重新寫了一遍。
大致的工作流程如圖所示：
簡單解釋一下：
1)業務定義job
2)提交到web服務器,存到mysql中
3)flink平臺進程定時掃描mysql,探測到udf變化，按需實時編譯class,class常駐內存
4)同時打包推送到hdfs
5)flink平臺進程定時掃描mysql,探測到job定義，並從yarn集羣獲取當前運行狀態的job的report
比較時間戳，決定哪些任務要殺死，啓動
6)flink提交到yarn集羣的任務，yarn會從hdfs拉取job描述裏的jar包，啓動這個flink job
然後步驟3,4,5,6 重複執行
下面是平臺代碼的思路
1）通過springboot提供HTTP API，提供多集羣定義，存儲在mysql裏
一個集羣需要定義的信息點如下：
2）提供HTTP API讓業務進行Job定義
這裏的Job定義包含3個方面：job的輸出輸出的schema定義，job的業務邏輯定義（sql）,job需要的yarn資源定義，具體來說如下所示：
Job定義
文中的sql定義
SELECT SUM(nested.number) as nestedNumber,
hundredFunction(SUM(CAST(`value` AS DOUBLE))) as `sum`,
COUNT(`value`) as `count`,
AVG(CAST(`value` AS DOUBLE)) as `avg`,
MAX(CAST(`value` AS DOUBLE)) as `max`,
MIN(CAST(`value` AS DOUBLE)) as `min`,
TUMBLE_END(`time`, INTERVAL '3' SECOND) as `time`
FROM input.`ymm-appmetric-dev-self1`
WHERE metric IS NOT NULL AND `value` IS NOT NULL
and `time` IS NOT NULL
GROUP BY metric,TUMBLE(`time`, INTERVAL '3' SECOND)
輸入/輸出schema定義，以kafka爲例，輸入和輸出格式差不多
{
"brokerAddress":"略",
"topic":"dev-metric",
"schemas":[
{"key":"sum","type":"double"},
{"key":"count","type":"int"},
{"key":"avg","type":"double"},
{"key":"max","type":"double"},
{"key":"min","type":"double"},
{"key":"time","type":"timestamp"},
{"key":"nestedNumber","type":"int"}
]
}
對於業務來說，“打開IDE->瞭解flink語法寫java代碼->打包成jar->提交到yarn集羣”這一環節省去了，直接打開界面，點擊按鈕定義sql，寫一段業務邏輯sql,提交此業務到mysql，關閉瀏覽器即可.由平臺進行調度(秒級),永遠不用擔心這個任務某一天掛了怎麼辦，平臺會自動發現自動拉起.提交一次永遠不需要再人工干預，除非邏輯發生變化，在邏輯發生變化時也簡單，打開任務修改再提交，關閉瀏覽器，結束，平臺會發現job變化殺死老任務拉起新任務.
下面講一下平臺內部是如何實現的
3）集羣自動發現
如果平臺維護方想增加一個集羣，通過界面直接定義一個存在mysql即可，後臺線程會自動發現，爲每個集羣創建一個線程，多節點情況下，整個環境中某個特定集羣的多個線程通過ZK進行搶佔決定哪個線程當前爲這個集羣服務.
增加JVM關閉鉤子，在JVM退出時，主動關閉ZK客戶端，釋放ZK上的臨時節點.
4）UDF的支持&自動發現
平臺支持平臺級UDF的定義，由平臺人員進行維護，平臺人員編寫腳本，通過base64編碼存在mysql裏，歸屬到某個集羣，這個集羣的掃描線程發現有必要進行編譯時，實時編譯成class常駐內存，同時，打包成jar包上傳到遠程HDFS，後面會將此路徑放入到具體job的classpath路徑下. job就可以正確發現UDF.
當UDF沒有發生變化時，線程不會編譯，而是複用上一次的編譯結果.
5)程序可以任意部署，不依賴大數據環境
程序本身不依賴大數據環境的配置，具體是指不需要依賴當前宿主機.../etc/hadoop/*.xml文件
通過讀取cluster的配置，動態生成XML配置，再生成HDFS/YARN的客戶端client,這樣，平臺代碼可以任意部署到物理機/容器中，只要環境可以通過TCP連接到對應域名/ip即可.
6)如何做任務調度-任務的自動發現
這裏的任務調度是指:哪些任務需要下線，哪些任務需要第一次上線，哪些任務需要重新上線，
這裏的業務邏輯就是比較mysql裏job的時間戳和yarn集羣裏任務的時間戳
yarn集羣裏任務的時間戳是通過提交時打上Tag標記，就是爲了下一次比較用。
這裏有一個細節，就是Athenax的做法是先算出所有要殺死的任務，殺死，再拉起所有要拉起的任務，個人認爲這裏不妥，優化之後的做法是：按照任務級別，算出(killaction,startaction),對於單個job來說，二者至少存在1個action,然後以任務爲級別進行調度，不再是之前的大一統提交方式，這樣就算單個任務調度異常，也不影響其它任務，做到了任務之間做隔離.
通過時間戳的方式，就不難理解業務一旦修改任務，平臺發現時間戳有變化，就可以自動殺死老任務，拉起新任務，不需要人工操作.
7)拉起任務中的編譯工作
一個job需要拉起時，會實時結合(輸入schema,SQL業務邏輯，輸出schema)進行編譯，
正如hive會翻譯成原生的mapreduce操作，flink sql編譯工作會翻譯成原生的flink jobgraph
這部分是抽取了athenax裏的編譯工作做2開
代碼如下：
private JobCompilerResult compile(Map inputs, String originSql,
ExternalCatalog output, ResourceDTO resourceDTO,
ClusterDTO athenaxCluster,
Configuration flinkConf) throws Exception {
// 解析sql
LoggerUtil.info("to be compiled sql : [{}]", originSql);
SqlNodeList stmts = (SqlNodeList) new CalciteSqlParser().parse(originSql);
Validator validator = new Validator();
validator.validateQuery(stmts);
HashMap udfMap = validator.getUserDefinedFunctions();
String selectSql = validator.getStatement().toString();
List additionalResources = validator.getAdditionalResources();
LoggerUtil.info("succeed to parse sql,result is : [{}]", stmts);
LoggerUtil.info("udf {}", udfMap);
LoggerUtil.info("statement {}", selectSql);
LoggerUtil.info("additionalResources {}", additionalResources);
// 準備編譯,輸出Flink的JobGraph
LoggerUtil.info("begin to create execution environment");
StreamExecutionEnvironment localExecEnv = StreamExecutionEnvironment
.createLocalEnvironment();
//非常重要
setFeature(localExecEnv,
resourceDTO.getTaskManagerCount() * resourceDTO.getSlotPerTaskManager(), flinkConf);
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.getTableEnvironment(localExecEnv);
LoggerUtil.info("tableEnv : {} ", tableEnv);
// 註冊UDF,收歸到平臺了,也就是說,只支持平臺開發人員預定義,暫時不支持業務自定義
for (Map.Entry e : udfMap.entrySet()) {
final String name = e.getKey();
String clazzName = e.getValue();
LoggerUtil.info("used udf specified by business : {}", name);
}
registerSDF(athenaxCluster, tableEnv);
LoggerUtil.info("all udf registerd , bingo");
// 開始註冊所有的input相關的schema
for (Map.Entry e : inputs.entrySet()) {
LoggerUtil.info("Registering input catalog {}", e.getKey());
tableEnv.registerExternalCatalog(e.getKey(), e.getValue());
}
LoggerUtil.info("all input catalog registerd , bingo");
Table table = tableEnv.sqlQuery(selectSql);
LoggerUtil.info("succeed to execute tableEnv.sqlQuery(...)");
LoggerUtil.info("table {}", table);
LoggerUtil.info("bingo! input work done completely,let us handle output work now!!!");
// 開始註冊output
List outputTables = output.listTables();
for (String t : outputTables) {
table.writeToSink(getOutputTable(output.getTable(t)));
}
LoggerUtil.info("handle output ok");
// 生成JobGraph
StreamGraph streamGraph = localExecEnv.getStreamGraph();
JobGraph jobGraph = streamGraph.getJobGraph();
// this is required because the slots are allocated lazily
//如果爲true就會報錯,然後flink內部就是一直重啓,所以設置爲false
jobGraph.setAllowQueuedScheduling(false);
LoggerUtil.info("create flink job ok {}", jobGraph);
JobGraphTool.analyze(jobGraph);
// 生成返回結果
JobCompilerResult jobCompilerResult = new JobCompilerResult();
jobCompilerResult.setJobGraph(jobGraph);
ArrayList paths = new ArrayList();
Collection values = udfMap.values();
for (String value : values) {
paths.add(value);
}
jobCompilerResult.setAdditionalJars(paths);
return jobCompilerResult;
}
這部分工作要理解，需要對Calcite有基礎
8)多存儲的支持
平臺在一開始編寫的時候，就考慮到了多存儲支持，雖然很多任務是從kafka->計算->Kafka
但是平臺並不只滿足於這一點，因爲寫到kafka之後，可能還需要業務再去維護一段代碼取讀取kafka的消息進行消費，如果有的業務希望直接能把結果寫到mysql,這個時候就是需要對多存儲進行擴展
通過設計和擴展機制，平臺開發人員只需要定義儲存相關的類，針對schema定義的解析工作已經再父類中完成，所有存儲類共用，這樣可以靈活支持多存儲，平臺開發人員只需要把重點放在特定存儲性質的支撐即可.
PS:編寫此類存儲類需要對fink job內部的運行機制，否則會造成資源泄露和浪費.
平臺內部已經針對每種類型進行了定義
// 存儲類型 //排名不分先後 public static int STORAGE_REDIS = 1 << 0; //1 public static int STORAGE_MYSQL = 1 << 1; //2 public static int STORAGE_ROCKETMQ = 1 << 2; //4 public static int STORAGE_KAFKA = 1 << 3; //8 public static int STORAGE_PULSAR = 1 << 4; //16 public static int STORAGE_OTHER0 = 1 << 5; //32 public static int STORAGE_OTHER1 = 1 << 6; //64 public static int STORAGE_OTHER2 = 1 << 7; //128 public static int STORAGE_RABBITMQ = 1 << 8; //256 public static int STORAGE_HBASE = 1 << 9; //512 public static int STORAGE_ES = 1 << 10;//1024 public static int STORAGE_HDFS = 1 << 11;//2048
目前支持的情況如下：
輸入:Kafka
輸出:Kafka/Mysql
PS:輸出mysql是基於flink官方的提供類實現的第一版，經過分析源碼，mysql sink官方這部分代碼寫得太隨意，差評.
後續當業務有需求時，需要結合zebra做2次開發.畢竟運維不會提供生產環境的ip和端口等信息，只會提供一個數據源字符串標識.這樣更貼合公司內部的運行環境
9)任務提交
一旦生成flink原生的job,就可以準備提交工作
這部分需要對yarn的運行機制比較清楚，比如任務提交到RM上經過哪些狀態變化，ApplicationMaster如何申請資源啓動TaskManager, 具體的job是如何提交給JobManager的，平臺開發人員需要對此有基本的原理掌握，當初也是0基礎開始學習，通過快速翻閱源代碼掌握一些運行機制，方可安心進行平臺開發.
10)其它優化
針對yarn client的參數優化，保證可在一定時間內返回，否則可能一直卡死
針對flink job的平臺級優化，比如禁止緩存，讓信息立刻傳輸到下一個環節(默認100毫秒延遲)
定義flink job的重啓次數，當發生異常時可自行恢復等
11)壓測結果
輸入：本地啓動7個線程，發送速度
每秒發送到kafka 十幾萬條
接收topic描述
ymm-appmetric-dev-self1 開發環境 partitions 6 replication 1
flink任務描述
2個TaskManager進程 每個進程800M內存 每個進程3個線程，
並行度 2*3=6
flink計算任務所用sql
SELECT SUM(nested.number) as nestedNumber,
hundredFunction(SUM(CAST(`value` AS DOUBLE))) as `sum`,
COUNT(`value`) as `count`,
AVG(CAST(`value` AS DOUBLE)) as `avg`,
MAX(CAST(`value` AS DOUBLE)) as `max`,
MIN(CAST(`value` AS DOUBLE)) as `min`,
TUMBLE_END(`time`, INTERVAL '3' SECOND) as `time`
FROM input.`ymm-appmetric-dev-self1`
WHERE metric IS NOT NULL AND `value` IS NOT NULL and `time` IS NOT NULL
GROUP BY metric, TUMBLE(`time`, INTERVAL '3' SECOND)
輸出topic
ymm-appmetric-dev-result partitions 3
觀察flink consumer端的消費速度
每個線程的消費速度在24000上下浮動，併發度6，每秒可消費kafka消息14萬+，應該說目前不會碰到性能瓶頸.
其它
本次測試發送數據條數：4.3 億條
耗時：56分鐘
對於業務開發人員來說，我覺得好處就是
1)不需要懂flink語法(你真的想知道flink的玩法？好吧我承認你很好學)
2)不需要打開IDE寫java代碼(你真的想寫Java代碼？好吧我承認你對Java是真愛)
3)提交一次，不再需要人工介入(你真的想在假期/晚上/過節/過年 擔心任務掛掉？好吧我承認你很敬業)
只需要
1)界面點擊操作,定義你的schema
2)寫一段你所擅長的sql
3)點擊提交按鈕
4)關閉瀏覽器
5)關閉電腦
其它的就交給平臺吧!
後續：針對平臺來說，後續的主要工作是根據業務需求擴展多存儲
如果再長遠，那就是要深度閱讀flink源碼對平臺進行二次優化