我们知道 Flink 有Table（表）、View（视图）、Function（函数/算子）、Database（数据库）的概念，相对于这些耳熟能详的概念，Flink 里还有一个 Catalog（目录） 的概念。
本文将为大家带来 Flink Catalog 的介绍以及 Flink Catalog 在 ChunJun 中的实践之路。
Flink Catalog 简介
Catalog 提供元数据，如数据库、表、分区、视图，以及访问存储在数据库或其他外部系统中的数据所需的函数和信息。
Flink Catalog 作用
数据处理中最关键的一个方面是管理元数据：
· 可能是暂时性的元数据，如临时表，或针对表环境注册的 UDFs；
· 或者是永久性的元数据，比如 Hive 元存储中的元数据。
Catalog 提供了一个统一的 API 来管理元数据，并使其可以从表 API 和 SQL 查询语句中来访问。
Catalog 使用户能够引用他们数据系统中的现有元数据，并自动将它们映射到 Flink 的相应元数据。例如，Flink 可以将 JDBC 表自动映射到 Flink 表，用户不必在 Flink 中手动重写 DDL。Catalog 大大简化了用户现有系统开始使用 Flink 所需的步骤，并增强了用户体验。
Flink Catalog 的结构
● Flink Catalog 原生结构
• GenericInMemoryCatalog：基于内存实现的 Catalog
• Jdbc Catalog：可以将 Flink 通过 JDBC 协议连接到关系数据库，目前 Flink 在1.12和1.13中有不同的实现，包括 MySql Catalog 和 Postgres Catalog
• Hive Catalog：作为原生 Flink 元数据的持久化存储，以及作为读写现有 Hive 元数据的接口
● Flink Iceberg Catalog
● Flink Hudi Catalog
HoodieCatalog、HoodieHiveCatalog
Flink Catalog 详解GenericInMemoryCatalog
final CatalogManager catalogManager = CatalogManager.newBuilder() .classLoader(userClassLoader) .config(tableConfig) .defaultCatalog( settings.getBuiltInCatalogName(), new GenericInMemoryCatalog( settings.getBuiltInCatalogName(), settings.getBuiltInDatabaseName())) .build(); defaultCatalog = new GenericInMemoryCatalog( defaultCatalogName, settings.getBuiltInDatabaseName());CatalogManager catalogManager = builder.defaultCatalog(defaultCatalogName, defaultCatalog).build();GenericInMemoryCatalog 所有的数据都保存在 HashMap 里面，无法持久化。
JDBC Catalog
CREATE CATALOG my_catalog WITH( 'type' = 'jdbc', 'default-database' = '...', 'username' = '...', 'password' = '...', 'base-url' = '...');USE CATALOG my_catalog;如果创建并使用 Postgres Catalog 或 MySQL Catalog，请配置 JDBC 连接器和相应的驱动。
JDBC Catalog 支持以下参数:
• name：必填，Catalog 的名称
• default-database：必填，默认要连接的数据库
• username：必填，Postgres/MySQL 账户的用户名
• password：必填，账户的密码
• base-url： 必填，（不应该包含数据库名）
对于 Postgres Catalog base-url 应为 “jdbc:postgresql://:” 的格式
对于 MySQL Catalog base-url 应为 “jdbc:mysql://:” 的格式
Hive Catalog
CREATE CATALOG myhive WITH ( 'type' = 'hive', 'default-database' = 'mydatabase', 'hive-conf-dir' = '/opt/hive-conf');-- set the HiveCatalog as the current catalog of the sessionUSE CATALOG myhive;
Iceberg Catalog
● Hive Catalog 管理 Iceberg 表
(Flink) default_database.flink_table -> (Iceberg) default_database.flink_tableCREATE TABLE flink_table ( id BIGINT, data STRING) WITH ( 'connector'='iceberg', 'catalog-name'='hive_prod', 'uri'='thrift://localhost:9083', 'warehouse'='hdfs://nn:8020/path/to/warehouse');(Flink)default_database.flink_table -> (Iceberg) hive_db.hive_iceberg_tableCREATE TABLE flink_table ( id BIGINT, data STRING) WITH ( 'connector'='iceberg', 'catalog-name'='hive_prod', 'catalog-database'='hive_db', 'catalog-table'='hive_iceberg_table', 'uri'='thrift://localhost:9083', 'warehouse'='hdfs://nn:8020/path/to/warehouse');● Hadoop Catalog 管理 Iceberg 表
CREATE TABLE flink_table ( id BIGINT, data STRING) WITH ( 'connector'='iceberg', 'catalog-name'='hadoop_prod', 'catalog-type'='hadoop', 'warehouse'='hdfs://nn:8020/path/to/warehouse');● 自定义 Catalog 管理 Iceberg 表
CREATE TABLE flink_table ( id BIGINT, data STRING) WITH ( 'connector'='iceberg', 'catalog-name'='custom_prod', 'catalog-impl'='com.my.custom.CatalogImpl', -- More table properties for the customized catalog 'my-additional-catalog-config'='my-value', ...);• connector：iceberg
• catalog-name：用户指定的目录名称，这是必须的，因为连接器没有任何默认值
• catalog-type：内置目录的 hive 或 hadoop（默认为hive），或者对于使用 catalog-impl 的自定义目录实现，不做设置
• catalog-impl：自定义目录实现的全限定类名，如果 catalog-type 没有被设置，则必须被设置，更多细节请参见自定义目录
• catalog-database： 后台目录中的 iceberg 数据库名称，默认使用当前的 Flink 数据库名称
• catalog-table： 后台目录中的冰山表名，默认使用 Flink CREATE TABLE 句子中的表名
Hudi Catalog
create catalog hudi with( 'type' = 'hudi', 'mode' = 'hms', 'hive.conf.dir'='/etc/hive/conf');--- 创建数据库供hudi使用create database hudi.hudidb;--- order表CREATE TABLE hudi.hudidb.orders_hudi( uuid INT, ts INT, num INT, PRIMARY KEY(uuid) NOT ENFORCED) WITH ( 'connector' = 'hudi', 'table.type' = 'MERGE_ON_READ');select * from hudi.hudidb.orders_hudi;
Flink Catalog 在 ChunJun 中的实践
下面将为大家介绍本文的重头戏，Flink Catalog 在 ChunJun 中的实践之路。
直接引入开源 Catalog
ChunJun 目前的所有 Catalog 为以下四种：
● Hive Catalog 需要的依赖
● Iceberg Catalog 需要的依赖
● JDBC Catalog
JDBC 因为 Flink 1.12 和 1.13 API 有变化，因此需要涉及源码的改动，改动一些 API 后，从源码引入。
● DT Catalog
结合内部业务，自定义的一种 Catalog ，下文将会进行详细介绍。
DT Catalog -存储元数据表设计
● 创建 mysql 元数据表 database_info
-- 创建表的 sqlcreate table database_info( `id` bigint PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '项目ID',-- database id `catalog_name` varchar(255) COMMENT 'catalog 名字', `database_name` varchar(255) COMMENT 'database 名字', `catalog_type` varchar(30) COMMENT 'catalog 类型, eg: mysql,oracle...', `project_id` int(11) NOT NULL COMMENT '项目ID', `tenant_id` int(11) NOT NULL COMMENT '租户ID') ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;-- 创建索引CREATE INDEX idx_catalog_name_database_name_project_id_tenant_id ON database_info (`catalog_name`, `database_name`, `project_id`, `tenant_id`);● 创建 mysql 元数据表 table_info
-- 创建表的 sqlcreate table table_info( `id` bigint PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT, `database_id` bigint COMMENT 'database_info 表的 id', `table_name` varchar(255) COMMENT '表名', `project_id` int(11) NOT NULL COMMENT '项目ID', `tenant_id` int(11) NOT NULL COMMENT '租户ID') ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;-- 创建索引CREATE INDEX idx_catalog_id_project_id_tenant_id ON table_info (`database_id`, `project_id`, `tenant_id`);CREATE INDEX idx_database_id_table_name_project_id_tenant_id ON table_info (`database_id`, `table_name`, `project_id`, `tenant_id`);● 创建 mysql 元数据表 properties_info
create table properties_info( `id` bigint PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT , `table_id` bigint(20) COMMENT 'table_info 表的 id', `key` varchar(255) COMMENT '表的属性 key', `value` varchar(255) COMMENT '表的属性 value') ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;CREATE INDEX idx_table_id ON properties_info (table_id);● properties_info 里面存了什么?
schema.0.name=id, schema.0.data-type=INT NOT NULL, schema.1.name=name, schema.1.data-type=VARCHAR(2147483647) schema.2.name=age, schema.2.data-type=BIGINT, schema.primary-key.name=PK_3386, schema.primary-key.columns=id, connector=jdbc, url=jdbc:mysql: //172.16.83.218:3306/wujuan?useSSL=false, username=drpeco, password=DT@Stack#123, comment=, scan.auto-commit=true, lookup.cache.max-rows=20000, scan.fetch-size=10, lookup.cache.ttl=700000 table-name=t2,使用 DT Catalog
● 创建 DT Catalog
CREATE CATALOG catalog1WITH ( 'type' = 'dt', 'default-database' = 'default_database', 'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver', 'url' = 'jdbc:mysql://xxx:3306/catalog_default', 'username' = 'drpeco', 'password' = 'DT@Stack#123', 'project-id' = '1', 'tenant-id' = '1' );
● 创建 Database
DROP DATABASE [IF EXISTS] [catalog_name.]db_name [ (RESTRICT | CASCADE) ]Drop a database with the given database name. If the database to drop does not exist, an exception is thrown.IF EXISTSIf the database does not exist, nothing happens.RESTRICTDropping a non-empty database triggers an exception. Enabled by default.CASCADEDropping a non-empty database also drops all associated tables and functions.create database if not exists catalog1.database1drop database if exists catalog1.database1 -- 删除非空数据库，连通数据库中的所有表也一起删除drop database if exists catalog1.database1 CASCADE● 创建 Table
1）Rename Table
ALTER TABLE [catalog_name.][db_name.]table_name RENAME TO new_table_nameRename the given table name to another new table name2）Set or Alter Table Properties
ALTER TABLE [catalog_name.][db_name.]table_name SET (key1=val1, key2=val2, ...) Set one or more properties in the specified table. If a particular property is already set in the table, override the old value with the new one.-- 创建表CREATE TABLE if not exists catalog1.default_database.table1( id int, name string, age bigint, primary key ( id) not enforced) with ( 'connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:mysql://172.16.83.218:3306/wujuan?useSSL=false', 'table-name' = 't2', 'username' = 'drpeco', 'password' = 'DT@Stack#123');-- 删除表drop table if exists mysql_catalog2.wujuan_database2.wujuan_table-- 重命名表名ALTER TABLE catalog1.default_database.table1 RENAME TO table2;-- 设置表属性ALTER TABLE catalog1.default_database.table1 SET ('tablename'='t2','url'='dbc:mysql://172.16.83.218:3306/wujuan?useSSL=false')使用 DTCatalog 的具体场景和实现原理
● 全部是 DDL，只有 Catalog 的创建
CREATE CATALOG catalog1WITH ( 'type' = 'DT', 'default-database' = 'default_database', 'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver', 'url' = 'jdbc:mysql://172.16.100.186:3306/catalog_default?autoReconnect=true&failOverReadOnly=false', 'username' = 'drpeco', 'password' = 'DT@Stack#123', 'project-id' = '1', 'tenant-id' = '1' );```· 可以执行，但是没有意义，ChunJun 不会存储 Catalog 信息，只有平台存储；· 不支持语法校验。● 全部是 DDL，包含 Catalog、Database、Table 的创建— 初始化 Catalog
CREATE CATALOG catalog1
WITH (
‘type’ = ‘dt’,
‘default-database’ = ‘default_database’,
‘driver’ = ‘com.mysql.cj.jdbc.Driver’,
‘url’ = ‘jdbc:mysql://172.16.100.186:3306/catalog_default’,
‘username’ = ‘drpeco’,
‘password’ = ‘DT@Stack#123’,
‘project-id’ = ‘1’,
‘tenant-id’ = ‘1’
);
— 创建数据库
create database if not exists database1
— 创建表
CREATE TABLE if not exists catalog1.default_database.table1
(
id int,
name string,
age bigint,
primary key ( id) not enforced
) with (
‘connector’ = ‘jdbc’,
‘url’ = ‘jdbc:mysql://172.16.83.218:3306/wujuan?useSSL=false’,
‘table-name’ = ‘t2’,
‘username’ = ‘drpeco’,
‘password’ = ‘DT@Stack#123’
);
· 无论创建数据库、表，删除数据库、表，必须包含 create catalog 语句；· 可以执行，可以创建数据库和表；· 不支持语法校验。// 抛出异常的逻辑
StatementSet statementSet = SqlParser.parseSql(job, jarUrlList, tEnv);
TableResult execute = statementSet.execute(); –>
tableEnvironment.executeInternal(operations); –>
Pipeline pipeline = execEnv.createPipeline(transformations, tableConfig, jobName); –>
StreamGraph streamGraph = ExecutorUtils.generateStreamGraph(getExecutionEnvironment(), transformations); –>
// 抛出异常的方法
public static StreamGraph generateStreamGraph(StreamExecutionEnvironment execEnv, List<Transformation> transformations){
if (transformations.size() <= 0) {
throw new IllegalStateException(
“No operators defined in streaming topology. Cannot generate StreamGraph.”);
}
…
return generator.generate();
}
// 如果没有 insert 语句的时候，无法生成 JobGraph，但是 DDL 是执行成功的。
// 因此捕获 FlinkX 抛出的特殊异常，此语句的异常 Message 是 FlinkX 里面处理的。
try {
PackagedProgramUtils.createJobGraph(program, flinkConfig, 1, false);
} catch (ProgramInvocationException e) {
// 仅执行 DDL FlinkX 抛出的异常
if (!e.getMessage().contains(“OnlyExecuteDDL”)) {
throw e;
}
}
● DDL + DML，包含 create + insert 语句1）初始化 CatalogCREATE CATALOG catalog1
WITH (
‘type’ = ‘dt’,
‘default-database’ = ‘default_database’,
‘driver’ = ‘com.mysql.cj.jdbc.Driver’,
‘url’ = ‘jdbc:mysql://172.16.100.186:3306/catalog_default’,
‘username’ = ‘drpeco’,
‘password’ = ‘DT@Stack#123’,
‘project-id’ = ‘1’,
‘tenant-id’ = ‘1’
);
2.1）创建数据库create database if not exists database1
2.2）创建源表CREATE TABLE if not exists catalog1.default_database.table1
(
id int,
name string,
age bigint,
primary key ( id) not enforced
) with (
‘connector’ = ‘jdbc’,
‘url’ = ‘jdbc:mysql://172.16.83.218:3306/wujuan?useSSL=false’,
‘table-name’ = ‘t2’,
‘username’ = ‘drpeco’,
‘password’ = ‘DT@Stack#123’
);
3.1）创建数据库create database if not exists catalog1.database2;
3.2）创建结果表CREATE TABLE if not exists catalog1.database2.table2
(
id int,
name string,
age bigint,
primary key ( id) not enforced
) with (
‘connector’ = ‘print’
);
4）执行任务insert into catalog1.database2.table2 select * from catalog1.database1.table1
· 不可以执行，可以提交；· 支持语法校验。● DML，只有 Insert 语句— 初始化 Catalog
CREATE CATALOG catalog1
WITH (
‘type’ = ‘dt’,
‘default-database’ = ‘default_database’,
‘driver’ = ‘com.mysql.cj.jdbc.Driver’,
‘url’ = ‘jdbc:mysql://172.16.100.186:3306/catalog_default’,
‘username’ = ‘drpeco’,
‘password’ = ‘DT@Stack#123’,
‘project-id’ = ‘1’,
‘tenant-id’ = ‘1’
);
— 执行任务
insert into catalog1.database2.table2 select * from catalog1.database1.table1
· 如果 Catalog 的 数据库和表都已经创建好了，那么直接写 insert 就可以提交任务；· 不可以执行，可以提交；· 支持语法校验。 《数据治理行业实践白皮书》下载地址：https://fs80.cn/380a4b想了解或咨询更多有关袋鼠云大数据产品、行业解决方案、客户案例的朋友，浏览袋鼠云官网：https://www.dtstack.com/?src=szbky同时，欢迎对大数据开源项目有兴趣的同学加入「袋鼠云开源框架钉钉技术qun」，交流最新开源技术信息，qun号码：30537511，项目地址：https://github.com/DTStack