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今天就跟大家聊聊有关如何理解flink 1.11 中的JDBC Catalog,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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1.11.0 之前,用户如果依赖 Flink 的 source/sink 读写关系型数据库或读取 changelog 时,必须要手动创建对应的 schema。但是这样会有一个问题,当数据库中的 schema 发生变化时,也需要手动更新对应的 Flink 任务以保持类型匹配,任何不匹配都会造成运行时报错使作业失败。这个操作冗余且繁琐,体验极差。
实际上对于任何和 Flink 连接的外部系统都可能有类似的上述问题,在 1.11.0 中重点解决了和关系型数据库对接的这个问题。提供了 JDBC catalog 的基础接口以及 Postgres catalog 的实现,这样方便后续实现与其它类型的关系型数据库的对接。
1.11.0 版本后,用户使用 Flink SQL 时可以自动获取表的 schema 而不再需要输入 DDL。除此之外,任何 schema 不匹配的错误都会在编译阶段提前进行检查报错,避免了之前运行时报错造成的作业失败。
目前对于jdbc catalog,flink仅提供了postgres catalog,我们基于postgres的catalog讲解一下如何使用flink的catalog ,
org.postgresql
postgresql
42.2.5
通过JdbcCatalogUtils.createCatalog构造PostgresCatalog时这五个参数都是必填项,其中baseUrl要求是不能带有数据库名的
String catalogName = "mycatalog";
String defaultDatabase = "postgres";
String username = "postgres";
String pwd = "postgres";
String baseUrl = "jdbc:postgresql://localhost:5432/";
PostgresCatalog postgresCatalog = (PostgresCatalog) JdbcCatalogUtils.createCatalog(
catalogName,
defaultDatabase,
username,
pwd,
baseUrl);
访问postgres 数据库指定表名的时候完整的路径名应该是以下格式:
..``
其中schema默认是public,如果是使用缺省值,public是可以省略的。比如下面的查询语句:
SELECT * FROM mypg.mydb.test_table;
SELECT * FROM mydb.test_table;
SELECT * FROM test_table;
如果非缺省schema,则不能被省略:
SELECT * FROM mypg.mydb.`custom_schema.test_table2`
SELECT * FROM mydb.`custom_schema.test_table2`;
SELECT * FROM `custom_schema.test_table2`;
我们PostgresCatalog将注册到StreamTableEnvironment 的变量tEnv中,然后就可以用tEnv进行一些操作了。
tEnv.registerCatalog(postgresCatalog.getName(), postgresCatalog);
tEnv.useCatalog(postgresCatalog.getName());
System.out.println("list databases :");
String[] databases = tEnv.listDatabases();
Stream.of(databases).forEach(System.out::println);
tEnv.useDatabase(defaultDatabase);
System.out.println("list tables :");
String[] tables = tEnv.listTables(); // 也可以使用 postgresCatalog.listTables(defaultDatabase);
Stream.of(tables).forEach(System.out::println);
System.out.println("list functions :");
String[] functions = tEnv.listFunctions();
Stream.of(functions).forEach(System.out::println);
CatalogBaseTable catalogBaseTable = postgresCatalog.getTable(new ObjectPath(
defaultDatabase,
"table1"));
TableSchema tableSchema = catalogBaseTable.getSchema();
System.out.println("tableSchema --------------------- :");
System.out.println(tableSchema);
List results = Lists.newArrayList(tEnv.sqlQuery("select * from table1")
.execute()
.collect());
results.stream().forEach(System.out::println);
tEnv.executeSql("insert into table1 values (3,'c')");
完整的代码请参考:
https://github.com/zhangjun0x01/bigdata-examples/blob/master/flink/src/main/java/catalog/PostgresCatalogTest.java
这个类主要是对jdbc catalog一些公共的操作做了抽象.目前实现了实际功能的只有一个方法:getPrimaryKey,其他方式主要是对于Catalog的一些其他实现类做了特殊处理,比如类似create table 或者 alter table是不支持的,listView只是返回一个空列表,因为我们使用jdbc catalog主要是来做一些DML操作。
@Override
public void alterTable(ObjectPath tablePath, CatalogBaseTable newTable, boolean ignoreIfNotExists) throws TableNotExistException, CatalogException {
throw new UnsupportedOperationException();
}
@Override
public List listViews(String databaseName) throws DatabaseNotExistException, CatalogException {
return Collections.emptyList();
}
在这里面,主要是实现了一些常用的操作数据库的方法,比如getTable、listTables、listDatabases等等,其实简单的来说就是从postgres元数据库里查询出来相应的信息,然后组装成flink的相关对象,返回给调用方。以一个简单的方法listDatabases为例:
从元数据表pg_database中查询所有的tablename,然后去掉内置的数据库,也就是template0和template1,然后封装到一个list对象里,返回。
@Override
public List listDatabases() throws CatalogException {
List pgDatabases = new ArrayList<>();
try (Connection conn = DriverManager.getConnection(defaultUrl, username, pwd)) {
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("SELECT datname FROM pg_database;");
ResultSet rs = ps.executeQuery();
while (rs.next()) {
String dbName = rs.getString(1);
if (!builtinDatabases.contains(dbName)) {
pgDatabases.add(rs.getString(1));
}
}
return pgDatabases;
} catch (Exception e) {
throw new CatalogException(
String.format("Failed listing database in catalog %s", getName()), e);
}
}
有不兼容的地方需要做一些转换,比如getTable方法,有些数据类型是不匹配的,要做一些类型的匹配,如postgres里面的serial和int4都会转成flink的int类型,具体的参考下PostgresCatalog#fromJDBCType方法。
private DataType fromJDBCType(ResultSetMetaData metadata, int colIndex) throws SQLException {
String pgType = metadata.getColumnTypeName(colIndex);
int precision = metadata.getPrecision(colIndex);
int scale = metadata.getScale(colIndex);
switch (pgType) {
case PG_BOOLEAN:
return DataTypes.BOOLEAN();
case PG_BOOLEAN_ARRAY:
return DataTypes.ARRAY(DataTypes.BOOLEAN());
case PG_BYTEA:
return DataTypes.BYTES();
.........................
看完上述内容,你们对如何理解flink 1.11 中的JDBC Catalog有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。