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前言

因业务要求对采集来的数据进行统一存储，因此引入了Flink CDC - Hudi方案。Flink CDC在本人之前的博客已有介绍（参见Flink 使用之 MySQL CDC
）。本篇重点介绍Flink SQL结合Hudi的使用方法。Hudi表使用Flink SQL操作，为了便于业务人员使用，我们为其提供Zeppelin，能够以可视化的方式编写并执行Flink作业，同时还可以图形化展示数据分析结果。

软件版本

我们使用的软件和版本如下所示：

• Flink：1.12.2
• Hudi：0.9
• Zeppelin：0.10.0

首先我们配置Flink Hudi环境。

下载编译Hudi

找一台已经安装了maven的服务器。执行：

git clone https://github.com/apache/hudi.git

源代码clone成功之后，切换分支到origin/release-0.9.0。接着执行编译命令：

mvn clean package -DskipTests

等待编译完成。

编译完成之后，Flink hudi bundle的编译输出在hudi/packaging/hudi-flink-bundle/target，Flink SQL支持Hudi所需jar包就在这个目录，将其复制走备用。

使用Flink SQL Client的方法执行Hudi SQL

在这一步我们使用Flink on yarn的方式启动Flink SQL Client，然后通过它操作Hudi表。

首先我们下载Flink 1.12.2并解压。

wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.12.2/flink-1.12.2-bin-scala_2.11.tgz
tar -zxvf flink-1.12.2-bin-scala_2.11.tgz

然后配置HADOOP的环境变量：

export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`

下面的操作需要使用具有HDFS读写权限的用户执行。

编辑conf/flink-conf.yaml，修改如下内容：

taskmanager.numberOfTaskSlots: 4

然后修改conf/worker，如下所示：

localhost
localhost
localhost
localhost

这样子配置，启动standlone集群时，会在本地启动4个TaskManager。

接下来启动Flink SQL Client：

./sql-client.sh embedded -j /path/to/hudi-flink-bundle_xxxxxx.jar

注意，-j后面是Hudi Flink bundle jar包。

成功进入Flink SQL Client之后，我们执行插入测试数据的SQL：

CREATE TABLE t1(
  uuid VARCHAR(20),
  name VARCHAR(10),
  age INT,
  ts TIMESTAMP(3),
  `partition` VARCHAR(20)
)
PARTITIONED BY (`partition`)
WITH (
  'connector' = 'hudi',
  'path' = 'hdfs:///zy/hudi/',
  'table.type' = 'MERGE_ON_READ'
);

-- insert data using values
INSERT INTO t1 VALUES
  ('id1','Danny',23,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:01','par1'),
  ('id2','Stephen',33,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:02','par1'),
  ('id3','Julian',53,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:03','par2'),
  ('id4','Fabian',31,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:04','par2'),
  ('id5','Sophia',18,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:05','par3'),
  ('id6','Emma',20,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:06','par3'),
  ('id7','Bob',44,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:07','par4'),
  ('id8','Han',56,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:08','par4');

稍等一段时间后执行如下SQL，检查插入的数据：

select * from t1;

如果能查询出刚才插入的数据，说明Flink Hudi运行环境配置无误。

通过Zeppelin使用Flink Hudi

Flink SQL Client可以让用户直接通过SQL方式创建流处理作业，不再需要编写Java/Scala代码，但是它仍然基于命令行，对业务人员不够友好。为了方便业务人员使用，我们引入了Zeppelin。Zeppelin提供了交互数据分析和可视化功能，易用性能够满足业务人员的需求。

注意：Zeppelin，Flink和Hudi三者之间存在版本兼容问题。本人目前验证了Zeppelin 0.10.0，Flink 1.12.2和Hudi 0.9。试用其他版本过程遇到了些奇怪的问题。所以说其他版本组件请谨慎操作。

下面我们开始部署和使用Zeppelin。

安装和配置Zeppelin

在之前安装Flink的服务器上，下载Zeppelin 0.10.0版本：

wget https://dlcdn.apache.org/zeppelin/zeppelin-0.10.0/zeppelin-0.10.0-bin-all.tgz

下载完毕后将其解压，由于Zeppelin必须使用Java8 151版本之后的JDK，如果系统自带的JDK不满足要求，需要专门为Zeppelin指定JDK。JDK满足要求的可以略过此步骤。

cd zeppelin-0.10.0-bin-all/conf/
cp zeppelin-env.sh.template zeppelin-env.sh

然后编辑zeppelin-env.sh，加入一行：

export JAVA_HOME=/path/to/jdk8u302-b08

指定Zeppelin专属的JDK。

Zeppelin默认的端口号是8080，如果需要修改的话，先创建一个zeppelin-site.xml文件：

cd zeppelin-0.10.0-bin-all/conf/
cp zeppelin-site.xml.template zeppelin-site.xml

修改如下内容：

<property>
  <name>zeppelin.server.addr</name>
  <value>0.0.0.0</value>
  <description>Server binding address</description>
</property>

<property>
  <name>zeppelin.server.port</name>
  <value>9999</value>
  <description>Server port.</description>
</property>

例子中我们没有绑定IP，端口号修改成了9999。

最后我们通过如下命令启动Zeppelin服务：

cd zeppelin-0.10.0-bin-all/bin
./zeppelin-daemon.sh start

紧接着打开浏览器输入http://目标IP:9999，如果能够打开Zeppelin页面，说明配置无误。如果无法打开，说明Zeppelin配置或者环境出现了问题。可以查看Zeppelin的运行日志，Zeppelin的运行日志位于zeppelin-0.10.0-bin-all/logs目录。

Zeppelin主界面

配置Zeppelin的interpreter

Zeppelin具有非常多的interpreter。interpreter为Zeppelin的插件，用于支持各种各样的编程语言和数据处理后端，例如Hive，Spark和Flink等。

在Zeppelin中使用Flink，就必须依赖Flink interpreter，自然也离不开配置。我们重点关注几个核心的配置项。点击Zeppelin右上角的菜单，选择interpreter，在新页面的搜索框处输入flink，可以很方便的找到flink interpreter和他的配置。

flink interpreter 配置页面

最为重要的几个配置项为：

• FLINK_HOME：Flink的安装目录，必须要配置。
• HADOOP_CONF_DIR：Hadoop配置文件目录，如果Flink作业运行使用yarn模式，或者是使用HDFS，必须配置此项。
• flink.execution.mode：Flink的运行模式，可以选择local，remote或者yarn。local为本地运行，remote需要连接远端集群（需要配置``flink.execution.remote.host和flink.execution.remote.port`，即远端Flink集群JobManager所在的host和port），yarn为提交作业到yarn集群。本例子中我们使用yarn模式。
• flink.execution.jars：执行Flink作业依赖的其他jar包，可以配置本地文件路径或者是HDFS上的路径，多个文件使用逗号分隔。在这个例子中我们需要使用hudi，因此需要配置hudi-flink-bundle_xxxxxx.jar的全路径。

配置完毕之后，我们点击flink interpreter栏右上方的save和restart，使配置项生效。

验证Zeppelin Flink interpreter是否配置正确

接下来是验证步骤，我们打开Notebook菜单，选择Flink Tutorial -> Flink Basics。找到下方的Batch WordCount，点击右侧的运行按钮。如果下方能看到WordCount运行结果，说明Flink interpreter配置无误。

Flink WordCount运行成功页面

创建Note并通过Flink SQL操作Hudi表

点击Notebook菜单，选择Create new note，在弹出的对话框中填写note的名称，选择默认的interpreter为Flink，点击create按钮。

在编写Flink SQl之前，我们需要先写提示符，用来告诉Zeppelin需要怎样解析我们的编程脚本，提示符共有以下5种：

• %flink - 创建ExecutionEnvironment/StreamExecutionEnvironment/BatchTableEnvironment/StreamTableEnvironment 并且提供Scala环境
• %flink.pyflink - 提供Python环境
• %flink.ipyflink - 提供ipython环境
• %flink.ssql - 提供流处理SQL环境
• %flink.bsql - 提供批处理SQL环境

这里我们使用%flink.ssql提示符，填写入前面Hudi的测试SQL并执行，如果能够正常创建Hudi表，插入数据并查询出。说明配置无误。Zeppelin可以正常使用。

Flink 操作Hudi表

使用Hive metastore

前面例子中表的元数据是在内存中保存的，如果Flink yarn session退出，表的元数据会丢失。下次使用的时候需要再次创建表，非常不便于使用。在这一节我们打算使用Hive的metastore作为元数据容器。表元数据保存在Hive的metastore中是一种方便的多的方案。表元数据不会因为Flink session的停止而丢失。

首先我们需要检查配合使用的hive的版本。在Flink安装目录的lib中添加对应的依赖。Hive版本和对应依赖请参考官方文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/connectors/table/hive/overview/

本例子中我们使用Hive 3.1.0 配合Flink 1.12.2使用。需要准备如下文件：

• flink-connector-hive_2.11-1.12.2.jar
• hive-exec-3.1.0.jar
• libfb303-0.9.3.jar
• antlr-runtime-3.5.2.jar

第一个文件我们可以从中央仓库下载，后面3个文件在hive安装目录能够找到。

接下来我们将这4个文件放置在Flink的lib目录中：

cd /path/to/flink-1.12.2/lib
wget https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-connector-hive_2.11/1.12.2/flink-connector-hive_2.11-1.12.2.jar

cd /path/to/hive/lib
cp hive-exec-3.1.0.jar /path/to/flink-1.12.2/lib/
cp libfb303-0.9.3.jar /path/to/flink-1.12.2/lib/
cp antlr-runtime-3.5.2.jar /path/to/flink-1.12.2/lib/

然后重启Zeppelin的Flink interpreter。

接下来我们创建Hive catalog。打开前一节创建的Flink note，执行如下SQL语句：

%flink.ssql
CREATE CATALOG myhive WITH (
    'type' = 'hive',
    'default-database' = 'default',
    'hive-conf-dir' = '/path/to/hive/conf'
);

这条SQL语句创建出一个Hive catalog，具体使用Hive的哪个database我们可以提前使用beeline查询好。其中hive-conf-dir最为重要，必须要指定Hive配置文件所在的目录（一般是Hive安装路径下的conf目录）。创建Hive Catalog成功的截图如下：

创建Hive Catalog

然后我们执行下面的SQL，测试下Flink能否获取到Hive中default数据库下的表。

%flink.ssql
show catalogs;
use catalog myhive;
show tables;

执行成功的输出如下图所示（table部分未截图）：

Show Catalogs

如果到这一步能够列出Hive的catalog和管理的tables，说明前面步骤操作无误，可以进行下一步，使用将Hudi表交给Hive catalog管理。

我们再次执行第一节中的测试SQL。观察Zeppelin的输出。

创建Hudi表

虽然这里执行成功了，但是本人清理环境后反复测试这条SQL的时候遇到了错误：

错误信息

比较诡异。本人使用Flink SQL client执行均无问题，检查Zeppelin Flink Session的classpath，发现hive-exec包已经加载，应该不存在问题才对。怀疑是Zeppelin和Flink版本兼容存在问题。待得到初步解决方案后本人将更新此博客。

使用 Hive sync

Hive sync模式Flink会使用Hive的metastore，同时还保持同步，通过Flink维护的Hudi表也能够通过Hive查询。

启用Hive sync需要重新编译Hudi，因为Hudi默认编译参数是不包含Hive相关依赖的。在编译之前我们必须要确定配合使用的Hive的版本。这里以Hive3.1.0为例。修改hudi/packaging/hudi-flink-bundle/pom.xml文件，找到如下部分：

<profile>
  <id>flink-bundle-shade-hive3</id>
  <properties>
    <hive.version>3.1.0</hive.version>
    <flink.bundle.hive.scope>compile</flink.bundle.hive.scope>
  </properties>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>${hive.groupid}</groupId>
      <artifactId>hive-service-rpc</artifactId>
      <version>${hive.version}</version>
      <scope>${flink.bundle.hive.scope}</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</profile>

在这一段中，修改hive的版本为实际使用的版本。

然后进入hudi项目根目录，执行如下命令编译

mvn clean package -DskipTests -Drat.skip=true -Pflink-bundle-shade-hive3 -Pinclude-flink-sql-connector-hive

最后复制编译输出到Flink的lib目录：

cp /opt/zy/hudi/packaging/hudi-flink-bundle/target/hudi-flink-bundle_2.11-0.9.0.jar /flink-1.12.2/lib/

注意：如果Flink目录中已经有flink-connector-hive的jar包，请务必移除，否则会出现依赖冲突。

整理好的Flink lib目录如下所示：

flink-csv-1.12.2.jar
flink-dist_2.11-1.12.2.jar
flink-hadoop-compatibility_2.11-1.12.2.jar
flink-json-1.12.2.jar
flink-shaded-zookeeper-3.4.14.jar
flink-table_2.11-1.12.2.jar
flink-table-blink_2.11-1.12.2.jar
hudi-flink-bundle_2.11-0.9.0-hive.jar
log4j-1.2-api-2.12.1.jar
log4j-api-2.12.1.jar
log4j-core-2.12.1.jar
log4j-slf4j-impl-2.12.1.jar

接着我们需要处理Hive的依赖。这一步如果忘了做，后面使用Hive查询Hudi表的时候，会报如下错误：

Error: Error while compiling statement: FAILED: RuntimeException java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hudi.hadoop.HoodieParquetInputFormat (state=42000,code=40000)

我们进入Hudi的packaging/hudi-hadoop-mr-bundle/target目录，复制hudi-hadoop-mr-bundle-0.9.0.jar到Hive安装目录的auxlib下。记得重启Hive所有服务。

注意：如果使用HDP，请务必复制hudi-hadoop-mr-bundle-0.9.0.jar到hiveserver2所在机器的auxlib目录，否则仍然会报ClassNotFoundException。

到这一步Hive sync已经配置完毕，接下来我们验证Hive sync的功能。

首先进入Flink SQL client，启动之前记得执行下面脚本：

export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`

然后执行如下SQL：

CREATE TABLE t1(
  uuid VARCHAR(20),
  name VARCHAR(10),
  age INT,
  ts TIMESTAMP(3),
  `partition` VARCHAR(20)
)
PARTITIONED BY (`partition`)
WITH (
  'connector' = 'hudi',
  'path' = 'hdfs:///zy/hudi',
  'table.type' = 'COPY_ON_WRITE',
  'hive_sync.enable' = 'true',
  'hive_sync.mode' = 'hms',
  'hive_sync.metastore.uris' = 'thrift://sizu02:9083',
  'hive_sync.table'='t1', 
  'hive_sync.db'='default'
);

增加的几个重要配置项的解释如下：

• table.type: 测试中我们使用COPY_ON_WRITE。如果使用MERGE_ON_READ，在生成parquet文件之前，Hive查询不到数据
• hive_sync.enable: 是否启用hive同步
• hive_sync.mode: hive同步模式，包含hms和jdbc两种，这里使用hms模式
• hive_sync.metastore.uris: 配置hive metastore的URI
• hive_sync.table: 同步到hive中的表名称
• hive_sync.db: 同步到hive的哪个数据库中

然后插入测试数据：

INSERT INTO t1 VALUES
  ('id1','Danny',23,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:01','par1'),
  ('id2','Stephen',33,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:02','par1'),
  ('id3','Julian',53,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:03','par2'),
  ('id4','Fabian',31,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:04','par2'),
  ('id5','Sophia',18,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:05','par3'),
  ('id6','Emma',20,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:06','par3'),
  ('id7','Bob',44,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:07','par4'),
  ('id8','Han',56,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:08','par4');

然后执行

select * from t1;

可以成功查询出数据。

最后我们测试下通过Hive的beeline查询数据：

set hive.input.format = org.apache.hudi.hadoop.hive.HoodieCombineHiveInputFormat;

select * from t1;

结果如下：

+-------------------------+--------------------------+------------------------+----------------------------+----------------------------------------------------+----------+----------+---------+--------+---------------+
| t1._hoodie_commit_time  | t1._hoodie_commit_seqno  | t1._hoodie_record_key  | t1._hoodie_partition_path  |                t1._hoodie_file_name                | t1.uuid  | t1.name  | t1.age  | t1.ts  | t1.partition  |
+-------------------------+--------------------------+------------------------+----------------------------+----------------------------------------------------+----------+----------+---------+--------+---------------+
| 20211019164113          | 20211019164113_3_1       | id1                    | par1                       | 4c10d680-7b18-40c9-952e-75435101cb55_3-4-0_20211019164113.parquet | id1      | Danny    | 23      | 1000   | par1          |
| 20211019164113          | 20211019164113_3_2       | id2                    | par1                       | 4c10d680-7b18-40c9-952e-75435101cb55_3-4-0_20211019164113.parquet | id2      | Stephen  | 33      | 2000   | par1          |
| 20211019164113          | 20211019164113_1_3       | id3                    | par2                       | 9e94999f-0ce5-4741-b579-3aa0d5ac5f1b_1-4-0_20211019164113.parquet | id3      | Julian   | 53      | 3000   | par2          |
| 20211019164113          | 20211019164113_1_4       | id4                    | par2                       | 9e94999f-0ce5-4741-b579-3aa0d5ac5f1b_1-4-0_20211019164113.parquet | id4      | Fabian   | 31      | 4000   | par2          |
| 20211019164113          | 20211019164113_0_1       | id5                    | par3                       | fa2c57a6-6573-477d-af06-6b8f3a34f8da_0-4-0_20211019164113.parquet | id5      | Sophia   | 18      | 5000   | par3          |
| 20211019164113          | 20211019164113_0_2       | id6                    | par3                       | fa2c57a6-6573-477d-af06-6b8f3a34f8da_0-4-0_20211019164113.parquet | id6      | Emma     | 20      | 6000   | par3          |
| 20211019164113          | 20211019164113_2_1       | id7                    | par4                       | 2162e217-8d2e-4f2c-bd8b-7d76e213a1f1_2-4-0_20211019164113.parquet | id7      | Bob      | 44      | 7000   | par4          |
| 20211019164113          | 20211019164113_2_2       | id8                    | par4                       | 2162e217-8d2e-4f2c-bd8b-7d76e213a1f1_2-4-0_20211019164113.parquet | id8      | Han      | 56      | 8000   | par4          |
+-------------------------+--------------------------+------------------------+----------------------------+----------------------------------------------------+----------+----------+---------+--------+---------------+

在Zeppelin中使用Flink Hudi Hive Sync

上面的环境如果直接在Zeppelin中运行会出现很多报错，首先需要处理依赖问题。复制hadoop mapreduce的相关jar包到flink的lib目录中。这里以HDP的为例：

cp hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.1.3.0.1.0-187.jar hadoop-mapreduce-client-core-3.1.1.3.0.1.0-187.jar hadoop-mapreduce-client-common-3.1.1.3.0.1.0-187.jar /path/to/flink-1.12.2/lib/

然后配置Zeppelin的flink interpreter，不要勾选zeppelin.flink.module.enableHive配置项，否则会出现插入的数据无法在Hive查询到的问题。意思也就是说，不需在flink interpreter中配置任何hive相关的内容。接下来按照上一节的操作，可以在Zeppelin中完美使用。