Flink集成Iceberg简介

1. 概述

Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets. Iceberg adds tables to Presto and Spark that use a high-performance format that works just like a SQL table.

官方的定义，iceberg是一种表格式。我们可以简单理解为他是基于计算层（flink、spark）和存储层（orc、parqurt）的一个中间层，我们可以把它定义成一种“数据组织格式”，Iceberg将其称之为“表格式”也是表达类似的含义。他与底层的存储格式（比如ORC、Parquet之类的列式存储格式）最大的区别是，它并不定义数据存储方式，而是定义了数据、元数据的组织方式，向上提供统一的“表”的语义。它构建在数据存储格式之上，其底层的数据存储仍然使用Parquet、ORC等进行存储。在hive建立一个iceberg格式的表。用flink或者spark写入iceberg，然后再通过其他方式来读取这个表，比如spark、flink、presto等。

Iceberg的架构和实现并未绑定于某一特定引擎，它实现了通用的数据组织格式，利用此格式可以方便地与不同引擎（如Flink、Hive、Spark）对接。

2. Iceberg优势

增量读取处理能力：Iceberg支持通过流式方式读取增量数据，支持Structed Streaming以及Flink table Source；
支持事务（ACID），上游数据写入即可见，不影响当前数据处理任务，简化ETL；提供upsert和merge into能力，可以极大地缩小数据入库延迟；
可扩展的元数据，快照隔离以及对于文件列表的所有修改都是原子操作；
同时支持流批处理、支持多种存储格式和灵活的文件组织：提供了基于流式的增量计算模型和基于批处理的全量表计算模型。批处理和流任务可以使用相同的存储模型，数据不再孤立；Iceberg支持隐藏分区和分区进化，方便业务进行数据分区策略更新。支持Parquet、Avro以及ORC等存储格式。
支持多种计算引擎，优秀的内核抽象使之不绑定特定的计算引擎，目前Iceberg支持的计算引擎有Spark、Flink、Presto以及Hive。

3. Flink+ Iceberg搭建使用

Apache Iceberg支持Apache Flink的DataStream Api和Table Api写记录进iceberg表。当前，我们只集成Iceberg和apache flink 1.11.x。

3.1. 准备

为了在flink中创建iceberg表，我们要求使用flink SQL client，因为这对使用者们来说更容易去理解概念。

准备两个jar包：

从apache官方仓库下载flink-runtime.jar，https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/iceberg/iceberg-flink-runtime/
flink的hive connector jar包，https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-hive-2.3.6_2.11/1.11.0/flink-sql-connector-hive-2.3.6_2.11-1.11.0.jar

启动flink sql client，不带hive connector jar包，可以创建hadoop catalog如下：

./bin/sql-client.sh embedded \
    -j /data/flink-1.11.2/otherlib/iceberg-flink-runtime-0.10.0.jar \
    shell

启动flink sql client，带hive connector jar包，可以创建hadoop catalog和hive catalog如下：

./bin/sql-client.sh embedded \
    -j /data/flink-1.11.2/otherlib/iceberg-flink-runtime-0.10.0.jar \
    -j /data/flink-1.11.2/otherlib/flink-sql-connector-hive-2.2.0_2.11-1.11.2.jar \
    shell

　　注：

　　　　iceberg-flink-runtime-0.10.0.jar和flink-sql-connector-hive-2.2.0_2.11-1.11.2.jar不能放在flink安装目录的lib下，需要另外放置在别的目录

3.2. 创建catalogs和使用catalogs

Flink1.11支持通过flink sql创建catalogs。catalog是Iceberg对表进行管理（create、drop、rename等）的一个组件。目前Iceberg主要支持HiveCatalog和HadoopCatalog两种Catalog。其中HiveCatalog将当前表metadata文件路径存储在hive Metastore，这个表metadata文件是所有读写Iceberg表的入口，所以每次读写Iceberg表都需要先从hive Metastore中取出对应的表metadata文件路径，然后再解析这个Metadata文件进行接下来的操作。而HadoopCatalog将当前表metadata文件路径记录在一个文件目录下，因此不需要连接hive Metastore。

3.2.1 Hive catalog

创建一个名为hive_catalog的 iceberg catalog ，用来从 hive metastore 中加载表。

CREATE CATALOG hive_catalog WITH (
  'type'='iceberg',
  'catalog-type'='hive',
  'uri'='thrift://localhost:9083',
  'clients'='5',
  'property-version'='1',
  'warehouse'='hdfs://nn:8020/warehouse/path'
);

type: 只能使用iceberg,用于 iceberg 表格式。(必须)
catalog-type: Iceberg 当前支持hive或hadoopcatalog 类型。(必须)
uri: Hive metastore 的 thrift URI。 (必须)
clients: Hive metastore 客户端池大小，默认值为 2。 (可选)
property-version: 版本号来描述属性版本。此属性可用于在属性格式发生更改时进行向后兼容。当前的属性版本是 1。(可选)
warehouse: Hive 仓库位置, 如果既不将 hive-conf-dir 设置为指定包含 hive-site.xml 配置文件的位置，也不将正确的 hive-site.xml 添加到类路径，则用户应指定此路径。
hive-conf-dir: 包含 Hive-site.xml 配置文件的目录的路径，该配置文件将用于提供自定义的 Hive 配置值。如果在创建 iceberg catalog 时同时设置 hive-conf-dir 和 warehouse，那么将使用 warehouse 值覆盖 < hive-conf-dir >/hive-site.xml (或者 classpath 中的 hive 配置文件)中的 hive.metastore.warehouse.dir 的值。

3.2.2 Hadoop catalog

Iceberg 还支持 HDFS 中基于目录的 catalog ，可以使用’catalog-type’='hadoop’进行配置：

CREATE CATALOG hadoop_catalog WITH (
  'type'='iceberg',
  'catalog-type'='hadoop',
  'warehouse'='hdfs://nn:8020/warehouse/path',
  'property-version'='1'
);

warehouse：hdfs目录存储元数据文件和数据文件。（必须）

我们可以执行sql命令USE CATALOG hive_catalog来设置当前的catalog。

3.2.3 Custom catalog

Flink也支持通过指定catalog-impl属性来加载自定义的Iceberg catalog接口。当catalog-impl设置了，catalog-type的值可以忽略，这里有个例子：

CREATE CATALOG my_catalog WITH (
  'type'='iceberg',
  'catalog-impl'='com.my.custom.CatalogImpl',
  'my-additional-catalog-config'='my-value'
);

3.2.4 Create through YAML config

在启动SQL客户端之前，Catalogs可以通过在sql-client-defaults.yaml文件中注册。这里有个例子：

catalogs: 
  - name: my_catalog
    type: iceberg
    catalog-type: hadoop
    warehouse: hdfs://nn:8020/warehouse/path

3.2.5 Iceberg表的目录组织形式

1. HiveCatalog

hadoop@xxx:~$ hdfs dfs -ls /libis/hive-2.3.6/hive_iceberg.db/action_logs
Found 2 items
drwxrwxrwx   - hadoop supergroup          0 2020-06-08 12:20 /libis/hive-2.3.6/hive_iceberg.db/action_logs/data
drwxrwxrwx   - hadoop supergroup          0 2020-06-08 12:20 /libis/hive-2.3.6/hive_iceberg.db/action_logs/metadata

其中data目录下存储数据文件，metadata目录下存储元数据文件。

2. metadata目录

hadoop@xxx:~$ hdfs dfs -ls /libis/hive-2.3.6/hive_iceberg.db/action_logs/metadata
Found 4 items
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup       1448 2020-06-08 11:31 /libis/hive-2.3.6/hive_iceberg.db/action_logs/metadata/00000-e7c1e6ce-8eb9-4faf-a176-bd94dec3c0e4.metadata.json
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup       2217 2020-06-08 12:20 /libis/hive-2.3.6/hive_iceberg.db/action_logs/metadata/00001-62ade8ab-c1cf-40d3-bc21-fd5027bc3a55.metadata.json
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup       5040 2020-06-08 12:20 /libis/hive-2.3.6/hive_iceberg.db/action_logs/metadata/bb641961-162a-49a8-b567-885430d4e799-m0.avro
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup       2567 2020-06-08 12:20 /libis/hive-2.3.6/hive_iceberg.db/action_logs/metadata/snap-6771375506965563160-1-bb641961-162a-49a8-b567-885430d4e799.avro

其中00001-62ade8ab-c1cf-40d3-bc21-fd5027bc3a55.metadata.json中存储表的shcema、partition spec以及当前snapshot manifests文件路径。snap-6771375506965563160-1-bb641961-162a-49a8-b567-885430d4e799.avro存储manifest文件路径。bb641961-162a-49a8-b567-885430d4e799-m0.avro记录本次提交的文件以及文件级别元数据。

3. data目录

hadoop@xxx:~$ hdfs dfs -ls /libis/hive-2.3.6/hive_iceberg.db/action_logs/data/event_time_hour=2020-06-04-19/action=click
Found 1 items
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup       1425 2020-06-08 12:20 /libis/hive-2.3.6/hive_iceberg.db/action_logs/data/event_time_hour=2020-06-04-19/action=click/00015-47-a9f5ce8f-ee6f-4748-9f49-0f94761859bc-00000.parquet

4. HadoopCatalog

Hadoopcatalog与Hivecatalog的data目录完全相同，metadata目录下文件稍有不同，HadoopCatalog管理的metadata目录如下所示：

hadoop@xxx:~$ hdfs dfs -ls /libis/hive-2.3.6/hadoop_iceberg/action_logs/metadata
Found 5 items
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup       5064 2020-06-08 17:24 /libis/hive-2.3.6/hadoop_iceberg/action_logs/metadata/b222d277-2692-4e35-9327-3716dec9f070-m0.avro
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup       2591 2020-06-08 17:24 /libis/hive-2.3.6/hadoop_iceberg/action_logs/metadata/snap-3124052841098464551-1-b222d277-2692-4e35-9327-3716dec9f070.avro
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup       1476 2020-06-08 17:23 /libis/hive-2.3.6/hadoop_iceberg/action_logs/metadata/v1.metadata.json
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup       2261 2020-06-08 17:24 /libis/hive-2.3.6/hadoop_iceberg/action_logs/metadata/v2.metadata.json
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup          1 2020-06-08 17:24 /libis/hive-2.3.6/hadoop_iceberg/action_logs/metadata/version-hint.text
 其中文件version-hint.text中存储当前iceberg表的最新snapshot_id，如下所示：
hadoop@xxx:~$ hdfs dfs -cat /libis/hive-2.3.6/hadoop_iceberg/action_logs/metadata/version-hint.text 2

说明该表的最新snapshot_id是2，即对应的snapshot元数据文件是v2.metadata.json，解析v2.metadata.json可以获取到该表当前最新snapshot对应的scheme、partition spec、父snapshot以及该snapshot对应的manifestList文件路径等，因此version-hint.text是HadoopCatalog获取当前snapshot版本的入口。

HiveCatalog的metadata目录下并没有version-hint.text文件，那它获取当前snapshot版本的入口在哪里呢？它的入口在Metastore中的schema里面，可以在HiveCatalog建表schema中的TBPROPERTIES中有个key是“metadata_location”，对应的value就是当前最新的snapshot文件。因此，有两点需要说明：

HiveCatalog创建的表，每次提交写入文件生成新的snapshot后都需要更新Metastore中的metadata_location字段。
HiveCatalog和HadoopCatalog不能混用。即使用HiveCatalog创建的表，再使用HadoopCatalog是不能正常加载的，反之亦然。

3.2.6 为什么选择HadoopCatalog

上面说到Iceberg目前支持两种Catalog，而且两种Catalog相互不兼容。那这里有两个问题：

社区是出于什么考虑实现两种不兼容的Catalog？
因为两者不兼容，必须选择其一作为系统唯一的Catalog，那是选择HiveCatalog还是HadoopCatalog，为什么？

先回答第一个问题。社区是出于什么考虑实现两种不兼容的Catalog？

在回答这个问题之前，首先回顾一下上一篇文章中介绍到的基于HadoopCatalog，Iceberg实现数据写入提交的ACID机制，最终的结论是使用了乐观锁机制和HDFS rename的原子性一起保障写入提交的ACID。如果某些文件系统比如S3不支持rename的原子性呢？那就需要另外一种机制保障写入提交的ACID，HiveCatalog就是另一种不依赖文件系统支持，但是可以提供ACID支持的方案，它在每次提交的时候都更新MySQL中同一行记录，这样的更新MySQL本身是可以保证ACID的。这就是社区为什么会支持两种不兼容Catalog的本质原因。

再来回答第二个问题。HadoopCatalog依赖于HDFS提供的rename原子性语义，而HiveCatalog不依赖于任何文件系统的rename原子性语义支持，因此基于HiveCatalog的表不仅可以支持HDFS，而且可以支持s3、oss等其他文件系统。但是HadoopCatalog可以认为只支持HDFS表，比较难以迁移到其他文件系统。但是HadoopCatalog写入提交的过程只依赖HDFS，不和Metastore/MySQL交互，而HiveCatalog每次提交都需要和Metastore/MySQL交互，可以认为是强依赖于Metastore，如果Metastore有异常，基于HiveCatalog的Iceberg表的写入和查询会有问题。相反，HadoopCatalog并不依赖于Metastore，即使Metastore有异常，也不影响Iceberg表的写入和查询。

考虑到我们目前主要还是依赖HDFS，同时不想强依赖于Metastore，所以我们选择HadoopCatalog作为我们系统唯一的Catalog。即使有一天，想要把HDFS上的表迁移到S3上去，也是可以办到的，大家想想，无论是HadoopCatalog还是HiveCatalog，数据文件和元数据文件本身都是相同的，只是标记当前最新的snapshot的入口不一样，那只需要简单的手动变换一下入口就可以实现Catalog的切换，切换到HiveCatalog上之后，就可以摆脱HDFS的依赖，问题并不大。

3.3. DDL命令

创建数据库

默认的，iceberg将会在flink中使用default数据库。如果我们不想在default数据库下面创建表，可以使用下面的例子去创建别的数据库。

CREATE DATABASE iceberg_db;
USE iceberg_db;

创建表

CREATE TABLE hive_catalog.default.sample (
    id BIGINT COMMENT 'unique id',
    data STRING
);

注：default为数据库

表创建命令支持最常用的 flink create 子句，包括：

PARTITION BY (column1, column2, ...) 配置分区，apache flik 还不支持隐藏分区。

COMMENT 'table document'设置一个表描述。

WITH ('key'='value', ...)设置将存储在 apache iceberg 表属性中的表配置。

目前，它不支持计算列、主键和水印定义等。

PARTITIONED BY 分区

要创建分区表，使用 PARTITIONED BY:

CREATE TABLE hive_catalog.default.sample (
    id BIGINT COMMENT 'unique id',
    data STRING
) PARTITIONED BY (data);

Apache Iceberg支持隐藏分区但apache flink不支持在列上按照函数分区，因此我们现在没有途径在flink DDL上支持隐藏分区，我们在未来将会改善flink DDL。

CREATE TABLE LIKE

为了创建和另一张表具有相同结构、分区和表属性的一张表，使用CREATE TAABLE LIKE。

CREATE TABLE hive_catalog.default.sample (
    id BIGINT COMMENT 'unique id',
    data STRING
);

CREATE TABLE  hive_catalog.default.sample_like LIKE hive_catalog.default.sample;

为了更详细，可以查看Flink CREATE TABLE documentation。

ALTER TABLE 更改表

Iceberg 现在只支持在 flink 1.11中修改表属性。

ALTER TABLE hive_catalog.default.sample SET ('write.format.default'='avro')

ALTER TABLE .. RENAME TO

ALTER TABLE hive_catalog.default.sample RENAME TO hive_catalog.default.new_sample;

DROP TABLE 删除表

DROP TABLE hive_catalog.default.sample;

3.4. sql读写

3.4.1. Sql查询

Iceberg现在支持flink流式读和批量读。我们可以执行下面sql命令去把执行类型流式模式切换为批处理模式，如下：

-- Execute the flink job in streaming mode for current session context
SET execution.type = streaming

-- Execute the flink job in batch mode for current session context
SET execution.type = batch

3.4.1.1. Flink批量读

如果在提交flink批处理作业时想要检查iceberg表中所有的记录，你可以执行下面的句子：

-- Execute the flink job in streaming mode for current session context
SET execution.type = batch ;
SELECT * FROM sample;

3.4.1.2. Flink流式读

Iceberg支持处理flink流式作业中的增量数据，该数据从历史快照ID开始：

-- Submit the flink job in streaming mode for current session.
SET execution.type = streaming ;

-- Enable this switch because streaming read SQL will provide few job options in flink SQL hint options.
SET table.dynamic-table-options.enabled=true;

-- Read all the records from the iceberg current snapshot, and then read incremental data starting from that snapshot.
SELECT * FROM sample /*+ OPTIONS('streaming'='true', 'monitor-interval'='1s')*/ ;

-- Read all incremental data starting from the snapshot-id '3821550127947089987' (records from this snapshot will be excluded).
SELECT * FROM sample /*+ OPTIONS('streaming'='true', 'monitor-interval'='1s', 'start-snapshot-id'='3821550127947089987')*/ ;

这些是可以在flink SQL提示选项中为流作业设置的选项：

monitor-interval：连续监视新提交的数据文件的时间间隔（默认值：1s）
start-snapshot-id：流式作业开始的快照id

3.4.2. Sql写入

现在Iceberg支持在flink1.11中使用insert into和insert overwrite。

INSERT INTO

flink 流作业将新数据追加到表中，使用 INSERT INTO:

INSERT INTO hive_catalog.default.sample VALUES (1, 'a');
INSERT INTO hive_catalog.default.sample SELECT id, data from other_kafka_table;

INSERT OVERWRITE

要使用查询结果替换表中的数据，请在批作业中使用 INSERT OVERWRITE (flink 流作业不支持 INSERT OVERWRITE)。覆盖是 Iceberg 表的原子操作。

具有由 SELECT 查询生成的行的分区将被替换，例如:

INSERT OVERWRITE sample VALUES (1, 'a');

Iceberg 还支持通过 select 值覆盖给定的分区:

INSERT OVERWRITE hive_catalog.default.sample PARTITION(data='a') SELECT 6;

对于分区的Iceberg表，当在PARTITION子句中为所有分区设置值时，它将插入到静态分区中；否则，如果在PARTITON子句中将部分分区列（所有分区列的前缀部分）设置为值，则将查询结果写入动态分区。对于未分区的Iceberg表，其数据将被INSERT OVERWRITE完全覆盖。

3.5. DataStream读写数据（Java API）

3.5.1. DataStream读数据

Iceberg现在支持使用Java API流式或者批量读取。

3.5.1.1. 批量读

这个例子从Iceberg表读取所有记录，然后在flink批处理作业中打印到stdout控制台。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();
TableLoader tableLoader = TableLoader.fromHadooptable("hdfs://nn:8020/warehouse/path");
DataStream<RowData> batch = FlinkSource.forRowData()
     .env(env)
     .tableLoader(loader)
     .streaming(false)
     .build();

// Print all records to stdout.
batch.print();

// Submit and execute this batch read job.
env.execute("Test Iceberg Batch Read");

3.5.1.2. 流式读

这个例子将会读取从快照id‘3821550127947089987’开始的增量记录，然后在flink流式作业中打印到stdout控制台中。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();
TableLoader tableLoader = TableLoader.fromHadooptable("hdfs://nn:8020/warehouse/path");
DataStream<RowData> stream = FlinkSource.forRowData()
     .env(env)
     .tableLoader(loader)
     .streaming(true)
     .startSnapshotId(3821550127947089987)
     .build();

// Print all records to stdout.
stream.print();

// Submit and execute this streaming read job.
env.execute("Test Iceberg streaming Read");

还有其他选项可以通过Java Api设置，详情请看FlinkSource#Builder.

3.5.2. DataStream写数据

Iceberg 支持从不同的 DataStream 输入写入 Iceberg 表。

Appending data 追加数据

我们支持在本地编写 DataStream < rowdata > 和 DataStream < Row> 到 sink iceberg 表。

StreamExecutionEnvironment env = ...;
DataStream<RowData> input = ... ;
Configuration hadoopConf = new Configuration();
TableLoader tableLoader = TableLoader.fromHadooptable("hdfs://nn:8020/warehouse/path");
FlinkSink.forRowData(input)
    .tableLoader(tableLoader)
    .hadoopConf(hadoopConf)
    .build();
env.execute("Test Iceberg DataStream");

Overwrite data 重写数据

为了动态覆盖现有 Iceberg 表中的数据，我们可以在FlinkSink构建器中设置overwrite标志。

StreamExecutionEnvironment env = ...;
DataStream<RowData> input = ... ;
Configuration hadoopConf = new Configuration();
TableLoader tableLoader = TableLoader.fromHadooptable("hdfs://nn:8020/warehouse/path");
FlinkSink.forRowData(input)
    .tableLoader(tableLoader)
    .overwrite(true)
    .hadoopConf(hadoopConf)
    .build();
env.execute("Test Iceberg DataStream");

3.6. 检查表

现在Iceberg不支持在flink Sql中检查表，我们需要使用 iceberg’s Java API 去读取Iceberg来得到这些表信息。

3.7. 重写文件操作

Iceberg可以通过提交flink批作业去提供API重写小文件变为大文件。flink操作表现与spark的rewriteDataFiles.一样。

import org.apache.iceberg.flink.actions.Actions;

TableLoader tableLoader = TableLoader.fromHadooptable("hdfs://nn:8020/warehouse/path");
Table table = tableLoader.loadTable();
RewriteDataFilesActionResult result = Actions.forTable(table)
        .rewriteDataFiles()
        .execute();

更多的重写文件操作选项文档，请看RewriteDataFilesAction

3.8. 将来提升

当前flink iceberg整合工作还有下面的特性不支持：

不支持创建带有隐藏分区的Iceberg表；
不支持创建带有计算列的Iceberg表；
不支持创建带有水印的Iceberg表；
不支持添加列，删除列，重命名列，修改列；

4. Iceberg实例

4.1. 使用编程SQL方式读写Iceberg表

4.1.1. 添加依赖

<dependency>
            <groupId>org.apache.iceberg</groupId>
            <artifactId>iceberg-flink-runtime</artifactId>
            <version>0.10.0</version>
</dependency>

4.1.2. 部分代码实现

// 使用table api 创建 hadoop catalog
 TableResult tableResult = tenv.executeSql("CREATE CATALOG hadoop_catalog WITH (\n" +
                "  'type'='iceberg',\n" +
                "  'catalog-type'='hadoop',\n" +
                "  'warehouse'='hdfs://nameservice1/tmp',\n" +
                "  'property-version'='1'\n" +
                ")");
 
        // 使用catalog
        tenv.useCatalog("hadoop_catalog");
        // 创建库
        tenv.executeSql("CREATE DATABASE if not exists iceberg_hadoop_db");
        tenv.useDatabase("iceberg_hadoop_db");
 
     
        // 创建iceberg 结果表
        tenv.executeSql("drop table hadoop_catalog.iceberg_hadoop_db.iceberg_001");
        tenv.executeSql("CREATE TABLE  hadoop_catalog.iceberg_hadoop_db.iceberg_001 (\n" +
                "    id BIGINT COMMENT 'unique id',\n" +
                "    data STRING\n" +
                ")");
 
        // 测试写入
        tenv.executeSql("insert into hadoop_catalog.iceberg_hadoop_db.iceberg_001 select 100,'abc'");

4.1.3. 创建hive的外部表来实时查询iceberg表

hive> add jar /tmp/iceberg-hive-runtime-0.10.0.jar;
 
hive> CREATE EXTERNAL TABLE tmp.iceberg_001(id bigint,data string)
STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler' 
LOCATION '/tmp/iceberg_hadoop_db/iceberg_001';
 
hive> select * from tmp.iceberg_001;
OK
100        abc
1001    abcd
Time taken: 0.535 seconds, Fetched: 2 row(s)

4.2. Flink结合Kafka实时写入Iceberg实践笔记

4.2.1. 创建Hadoop Catalog的Iceberg 表

// create hadoop catalog
        tenv.executeSql("CREATE CATALOG hadoop_catalog WITH (\n" +
                "  'type'='iceberg',\n" +
                "  'catalog-type'='hadoop',\n" +
                "  'warehouse'='hdfs://nameservice1/tmp',\n" +
                "  'property-version'='1'\n" +
                ")");
 
        // change catalog
        tenv.useCatalog("hadoop_catalog");
        tenv.executeSql("CREATE DATABASE if not exists iceberg_hadoop_db");
        tenv.useDatabase("iceberg_hadoop_db");
        // create iceberg result table
        tenv.executeSql("drop table hadoop_catalog.iceberg_hadoop_db.iceberg_002"); 
        tenv.executeSql("CREATE TABLE  hadoop_catalog.iceberg_hadoop_db.iceberg_002 (\n" +
                "    user_id STRING COMMENT 'user_id',\n" +
                "    order_amount DOUBLE COMMENT 'order_amount',\n" +
                "    log_ts STRING\n" +
                ")");

4.2.2. 使用Hive Catalog创建Kafka流表

  String HIVE_CATALOG = "myhive";
        String DEFAULT_DATABASE = "tmp";
        String HIVE_CONF_DIR = "/xx/resources";
        Catalog catalog = new HiveCatalog(HIVE_CATALOG, DEFAULT_DATABASE, HIVE_CONF_DIR);
        tenv.registerCatalog(HIVE_CATALOG, catalog);
        tenv.useCatalog("myhive");
        // create kafka stream table
        tenv.executeSql("DROP TABLE IF EXISTS ods_k_2_iceberg");
        tenv.executeSql(
                "CREATE TABLE ods_k_2_iceberg (\n" +
                        " user_id STRING,\n" +
                        " order_amount DOUBLE,\n" +
                        " log_ts TIMESTAMP(3),\n" +
                        " WATERMARK FOR log_ts AS log_ts - INTERVAL '5' SECOND\n" +
                        ") WITH (\n" +
                        "  'connector'='kafka',\n" +
                        "  'topic'='t_kafka_03',\n" +
                        "  'scan.startup.mode'='latest-offset',\n" +
                        "  'properties.bootstrap.servers'='xx:9092',\n" +
                        "  'properties.group.id' = 'testGroup_01',\n" +
                        "  'format'='json'\n" +
                        ")");

4.2.3. 使用SQL连接kafka流表和iceberg 目标表

 System.out.println("---> 3. insert into iceberg  table from kafka stream table .... ");
        tenv.executeSql(
                "INSERT INTO  hadoop_catalog.iceberg_hadoop_db.iceberg_002 " +
                        " SELECT user_id, order_amount, DATE_FORMAT(log_ts, 'yyyy-MM-dd') FROM myhive.tmp.ods_k_2_iceberg");

4.2.4. 数据验证

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list xx:9092 --topic t_kafka_03
{"user_id":"a1111","order_amount":11.0,"log_ts":"2020-06-29 12:12:12"}
{"user_id":"a1111","order_amount":11.0,"log_ts":"2020-06-29 12:15:00"}
{"user_id":"a1111","order_amount":11.0,"log_ts":"2020-06-29 12:20:00"}
{"user_id":"a1111","order_amount":11.0,"log_ts":"2020-06-29 12:30:00"}
{"user_id":"a1111","order_amount":13.0,"log_ts":"2020-06-29 12:32:00"}
{"user_id":"a1112","order_amount":15.0,"log_ts":"2020-11-26 12:12:12"}
 
hive> add jar /home/zmbigdata/iceberg-hive-runtime-0.10.0.jar;
hive> CREATE EXTERNAL TABLE tmp.iceberg_002(user_id STRING,order_amount DOUBLE,log_ts STRING)
STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler' 
LOCATION '/tmp/iceberg_hadoop_db/iceberg_002';
hive> select * from tmp.iceberg_002  limit 5;
a1111    11.0    2020-06-29
a1111    11.0    2020-06-29
a1111    11.0    2020-06-29
a1111    11.0    2020-06-29
a1111    13.0    2020-06-29
Time taken: 0.108 seconds, Fetched: 5 row(s)

参考资料：

https://blog.csdn.net/u010834071/article/details/112507474 Flink结合Iceberg的一种实现方式笔记

https://zhengqiang.blog.csdn.net/article/details/112850376 Flink结合Kafka实时写入Iceberg实践笔记

posted @ 2021-03-17 14:48 牧梦者阅读(9826) 评论(0) 编辑收藏举报

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