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Code  ›  流计算 Oceanus 文件系统 FileSystem-SQL 开发指南-文档中心
raw文件系统
https://cloud.tencent.com/document/product/849/53852
活泼的番茄
1 年前

介绍

FileSystem connector 提供了对 HDFS 和 COS 等常见文件系统的写入支持。

版本说明

Flink 版本
说明
1.11
支持
1.13
支持，支持常见的 lzo、snappy 压缩算法
1.14
支持写入到 HDFS，不支持 lzo、snappy 压缩算法
1.16
支持写入到 HDFS，不支持 lzo、snappy 压缩算法

使用范围

FileSystem 支持作为 Append-Only 数据流的目的表 (Sink)，目前还不支持 Upsert 数据流的目的表。FileSystem 目前支持以下格式的数据写入：
CSV
JSON
Avro
Parquet
Orc
说明
目前使用数据格式 Avro、Parquet、Orc 写入时，需要 手动上传额外的 jar 包 才能使用。

DDL 定义

用作数据目的 

CREATE TABLE `hdfs_sink_table` (
    `id` INT,
    `name` STRING,
    `part1` INT,
    `part2` INT
) PARTITIONED BY (part1, part2) WITH (
    'connector' = 'filesystem',
    'path' = 'hdfs://HDFS10000/data/', -- cosn://${buketName}/path/to/store/data
    'format' = 'json',
    'sink.rolling-policy.file-size' = '1M',
    'sink.rolling-policy.rollover-interval' = '10 min',
    'sink.partition-commit.delay' = '1 s',
    'sink.partition-commit.policy.kind' = 'success-file'
);

WITH 参数

参数值
必填
默认值
描述
path
是
无
文件写入的路径。
sink.rolling-policy.file-size
否
128MB
文件最大大小。当当前写入的文件大小达到设置的阈值时，当前写入的文件将被关闭，并打开一个新的文件进行写入。
sink.rolling-policy.rollover-interval
否
30min
文件最大持续写入时间。当当前写入的文件写入的时间超过了设置的阈值时，当前写入的文件将被关闭，并打开一个新的文件进行写入。
sink.rolling-policy.check-interval
否
1min
文件检查间隔。FileSystem 按照这个间隔检查文件的写入时间是否已经满足了关闭条件，并将满足条件的文件进行关闭。
sink.partition-commit.trigger
否
process-time
分区关闭策略。可选值包括：
process-time：当分区创建超过一定时间之后将这个分区关闭，分区创建时间为分区创建时的物理时间。
partition-time：当分区创建超过一定时间之后将这个分区关闭，分区创建时间从分区中抽取出来。partition-time 依赖于 watermark 生成，需要配合 watermark 才能支持自动分区发现。当 watermark 时间超过了 从分区抽取的时间 与 delay 参数配置时间 之和后会提交分区。
sink.partition-commit.delay
否
0s
分区关闭延迟。当分区在创建超过一定时间之后将被关闭。
partition.time-extractor.kind
否
default
分区时间抽取方式。这个配置仅当 sink.partition-commit.trigger 配置为 partition-time 时生效。如果用户有自定义的分区时间抽取方法，配置为 custom。
partition.time-extractor.class
否
无
分区时间抽取类，这个类必须实现 PartitionTimeExtractor 接口。
partition.time-extractor.timestamp-pattern
否
无
分区时间戳的抽取格式。需要写成 yyyy-MM-dd HH:mm:ss 的形式，并用 Hive 表中相应的分区字段做占位符替换。默认支持第一个字段为 yyyy-mm-dd hh:mm:ss。
如果时间戳应该从单个分区字段 'dt' 提取，可以配置 '$dt'。
如果时间戳应该从多个分区字段中提取，例如 'year'、'month'、'day' 和 'hour'，可以配置 '$year-$month-$day $hour:00:00'。
如果时间戳应该从两个分区字段 'dt' 和 'hour' 提取，可以配置 '$dt $hour:00:00'。
sink.partition-commit.policy.kind
是
无
用于提交分区的策略。可选值包括：
success-file：当分区关闭时将在分区对应的目录下生成一个 _success 的文件。
custom：用户实现的自定义分区提交策略。
sink.partition-commit.policy.class
否
无
分区提交类，这个类必须实现 PartitionCommitPolicy。

HDFS 配置

在 HDFS 上创建数据目录后，需为目录开启写权限，才可成功写入数据。流计算 Oceanus 写入 HDFS 的 user 是 flink。进行配置前，需要先登录 EMR 集群下载 Hadoop 集群的 hdfs-site.xml 文件，以获取下列配置中所需的参数值，参考 登录集群 。
HDFS 路径的形式为 hdfs://${dfs.nameserivces}/${path} ， ${dfs.nameserivces} 的值可在 hdfs-site.xml 中查找， ${path} 为要写入的数据目录。
若目标 Hadoop 集群只有单个 Master，仅需要为 path 参数传入 HDFS 路径即可，无需使用高级参数。
若目标 Hadoop 集群为高可用的双 Master 集群，为 path 参数传入 HDFS 路径后，还需要在作业参数的 高级参数 中对两个 Master 的地址和端口进行配置。以下是一个配置示例，相应的参数值都可在 hdfs-site.xml 中查找并替换。 
fs.hdfs.dfs.nameservices: HDFS12345
fs.hdfs.dfs.ha.namenodes.HDFS12345: nn2,nn1
fs.hdfs.dfs.namenode.http-address.HDFS12345.nn1: 172.27.2.57:4008
fs.hdfs.dfs.namenode.https-address.HDFS12345.nn1: 172.27.2.57:4009
fs.hdfs.dfs.namenode.rpc-address.HDFS12345.nn1: 172.27.2.57:4007
fs.hdfs.dfs.namenode.http-address.HDFS12345.nn2: 172.27.1.218:4008
fs.hdfs.dfs.namenode.https-address.HDFS12345.nn2: 172.27.1.218:4009
fs.hdfs.dfs.namenode.rpc-address.HDFS12345.nn2: 172.27.1.218:4007
fs.hdfs.dfs.client.failover.proxy.provider.HDFS12345: org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
说明
Flink 作业默认以 flink 用户操作 HDFS，若没有 HDFS 路径的写入权限，可通过作业 高级参数 设置为有权限的用户，或者设置为超级用户 hadoop。 
containerized.taskmanager.env.HADOOP_USER_NAME: hadoop
containerized.master.env.HADOOP_USER_NAME: hadoop

COS 配置

注意： 当写入 COS 时，Oceanus 作业所运行的地域必须和 COS 在同一个地域中。
在作业参数的 高级参数 中对 COS 的地址进行配置。流计算 Oceanus 写入 COS 的 user 是 flink。需要的配置项如下，其中地域的取值可参考 对象存储-地域和访问域名 。 
fs.AbstractFileSystem.cosn.impl: org.apache.hadoop.fs.CosN
fs.cosn.impl: org.apache.hadoop.fs.CosFileSystem
fs.cosn.credentials.provider: org.apache.flink.fs.cos.OceanusCOSCredentialsProvider
fs.cosn.bucket.region: COS 所在的地域
fs.cosn.userinfo.appid: COS 所属用户的 appid
对于 Jar 作业，在使用 COS 作为数据写入的文件系统时，用户需要在内置 Connector 中勾选 flink-connector-cos，配置示意图：


注意：
Flink-1.16已在镜像中内置 flink-connector-cos，无需上述两步。

元数据加速 COS 桶、CHDFS

1. 权限工具。 在 计算资源 > 集群信息 > 更多 选项中选择权限工具。
2. 配置 COS 元数据加速桶或 CHDFS 权限。



3. 依赖下载。
在 Oceanus 的程序包管理上传对应 Jar 包，详情可参见 程序包管理 。
元数据加速 COS 桶
 点此下载 chdfs_hadoop_plugin_network-2.8.jar 
 点此下载 gson-2.9.1.jar 
下载对应 Flink 版本的 Connector。
 点此下载 flink-1.13-connector-cos.jar 
 点此下载 flink-1.14-connector-cos.jar 
CHDFS
 点此下载 chdfs_hadoop_plugin_network-2.8.jar 
 点此下载 gson-2.9.1.jar 
 点此下载 flink-chdfs-hadoop-1.10.0-0.1.4.jar 
4. 作业 高级参数 配置。
元数据加速 COS 桶 
fs.cosn.trsf.fs.AbstractFileSystem.ofs.impl: com.qcloud.chdfs.fs.CHDFSDelegateFSAdapter
fs.cosn.trsf.fs.ofs.impl: com.qcloud.chdfs.fs.CHDFSHadoopFileSystemAdapter




    

fs.cosn.trsf.fs.ofs.tmp.cache.dir: /tmp/chdfs/
fs.cosn.trsf.fs.ofs.user.appid: COS 所属用户的 appid
fs.cosn.trsf.fs.ofs.bucket.region: COS 所在的地域
fs.cosn.trsf.fs.ofs.upload.flush.flag: true
containerized.taskmanager.env.HADOOP_USER_NAME: hadoop
containerized.master.env.HADOOP_USER_NAME: hadoop

fs.AbstractFileSystem.cosn.impl: org.apache.hadoop.fs.CosN
fs.cosn.impl: org.apache.hadoop.fs.CosFileSystem
fs.cosn.credentials.provider: org.apache.flink.fs.cos.OceanusCOSCredentialsProvider
fs.cosn.bucket.region: COS 所在的地域




    

fs.cosn.userinfo.appid: COS 所属用户的 appid
注意：
Flink-1.16 默认支持元数据加速桶，无需下载Jar包，高级参数只需填写如下两项，其他参数已自动填充。
containerized.taskmanager.env.HADOOP_USER_NAME: hadoop
containerized.master.env.HADOOP_USER_NAME: hadoop
CHDFS 
fs.AbstractFileSystem.ofs.impl: com.qcloud.chdfs.fs.CHDFSDelegateFSAdapter
fs.ofs.impl: com.qcloud.chdfs.fs.CHDFSHadoopFileSystemAdapter  
fs.ofs.tmp.cache.dir: /tmp/chdfs/  
fs.ofs.upload.flush.flag: true  
fs.ofs.user.appid: CHDFS 所属用户的 appid  
fs.ofs.bucket.region: CHDFS 所在的地域
containerized.taskmanager.env.HADOOP_USER_NAME: hadoop 
containerized.master.env.HADOOP_USER_NAME: hadoop

手动上传对应 Jar 包

1. 先下载对应 Jar 包到本地。 不同 Flink 版本下载地址： Flink 1.11 ， Flink 1.13 ， Flink 1.14 。
2. 在 Oceanus 的程序包管理上传对应 Jar 包，详情可参见 程序包管理 。
3. 进入对应作业的开发调试界面，打开作业参数侧栏。 在作业参数的引用程序包栏单击 添加程序包 ，选择在第2步上传的 Jar 包，单击 确定 保存作业参数配置。


4. 发布作业。

HDFS Kerberos 认证授权

1. 登录集群 Master 节点，获取 krb5.conf、emr.keytab、core-site.xml、hdfs-site.xml 文件，路径如下。 
/etc/krb5.conf
/var/krb5kdc/emr.keytab
/usr/local/service/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
/usr/local/service/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
2. 对步骤1中获取的文件打 jar 包。 
jar cvf hdfs-xxx.jar krb5.conf emr.keytab core-site.xml hdfs-site.xml
3. 校验 jar 的结构（可以通过 vim 命令查看 vim hdfs-xxx.jar），jar 里面包含如下信息，请确保文件不缺失且结构正确。 
META-INF/
META-INF/MANIFEST.MF




    

emr.keytab
krb5.conf
hdfs-site.xml
core-site.xml
4. 在 程序包管理 页面上传 jar 包，并在作业参数配置里引用该程序包。
5. 获取 kerberos principal，用于作业 高级参数 配置。 
klist -kt /var/krb5kdc/emr.keytab

# 输出如下所示，选取第一个即可：hadoop/172.28.28.51@EMR-OQPO48B9
KVNO Timestamp     Principal
---- ------------------- ------------------------------------------------------
  2 08/09/2021 15:34:40 hadoop/172.28.28.51@EMR-OQPO48B9 
  2 08/09/2021 15:34:40 HTTP/172.28.28.51@EMR-OQPO48B9 




    

  2 08/09/2021 15:34:40 hadoop/VM-28-51-centos@EMR-OQPO48B9 
  2 08/09/2021 15:34:40 HTTP/VM-28-51-centos@EMR-OQPO48B9
6. 作业 高级参数 配置。 
containerized.taskmanager.env.HADOOP_USER_NAME: hadoop
containerized.master.env.HADOOP_USER_NAME: hadoop
security.kerberos.login.principal: hadoop/172.28.28.51@EMR-OQPO48B9
security.kerberos.login.keytab: emr.keytab
security.kerberos.login.conf: krb5.conf
如果是 Flink-1.13 版本，需要在高级参数额外增加如下参数，其中参数的值需要为对应 hdfs-site.xml 中的值。 
fs.hdfs.dfs.nameservices: HDFS17995
fs.hdfs.dfs.ha.namenodes.HDFS17995: nn2,nn1
fs.hdfs.dfs.namenode.http-address.HDFS17995.nn1: 172.28.28.214:4008
fs.hdfs.dfs.namenode.https-address.HDFS17995.nn1: 172.28.28.214:4009
fs.hdfs.dfs.namenode.rpc-address.HDFS17995.nn1: 172.28.28.214:4007
fs.hdfs.dfs.namenode.http-address.HDFS17995.nn2: 172.28.28.224:4008
fs.hdfs.dfs.namenode.https-address.HDFS17995.nn2: 172.28.28.224:4009
fs.hdfs.dfs.namenode.rpc-address.HDFS17995.nn2: 172.28.28.224:4007




    

fs.hdfs.dfs.client.failover.proxy.provider.HDFS17995: org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
fs.hdfs.hadoop.security.authentication: kerberos
注意：
历史 Oceanus 集群可能不支持该功能，您可通过 在线客服 联系我们升级集群管控服务，以支持 Kerberos 访问。

代码示例 


CREATE TABLE datagen_source_table (
  id INT, 
  name STRING,
  part1 INT,
  part2 INT 
) WITH ( 
  'connector' = 'datagen',
  'rows-per-second'='1',  -- 每秒产生的数据条数
  'fields.part1.min'='1',
  'fields.part1.max'='2',
  'fields.part2.min'='1',
  'fields.part2.max'='2'
);

CREATE TABLE hdfs_sink_table (
    id INT,
    name STRING,
    part1 INT,
    part2 INT
) PARTITIONED BY (part1, part2) WITH (
    'connector' = 'filesystem',
    'path' = 'hdfs://HDFS10000/data/',
    'format' = 'json',
    'sink.rolling-policy.file-size' = '1M',
    'sink.rolling-policy.rollover-interval' = '10 min',
    'sink.partition-commit.delay' = '1 s',
    'sink.partition-commit.policy.kind' = 'success-file'
);




    


INSERT INTO hdfs_sink_table 
SELECT id, name, part1, part2
FROM datagen_source_table;

compressible-fs connector使用说明

只支持在 flink 1.13版本使用。
支持对于 csv 和 json 两种 format 的写入，其它诸如 avro、parquet、orc 文件格式已经自带压缩功能。
支持 LzopCodec、OceanusSnappyCodec 两种压缩算法。
支持写入 hdfs 和 cos 文件，使用方法和 filesystem 一致。

用作数据目的 

CREATE TABLE `hdfs_sink_table` (
    `id` INT,
    `name` STRING,
    `part1` INT,
    `part2` INT
) PARTITIONED BY (part1, part2) WITH (
    'connector' = 'compressible-fs',
    'hadoop.compression.codec' = 'LzopCodec',
    'path' = 'hdfs://HDFS10000/data/',
    'format' = 'json',
    'sink.rolling-policy.file-size' = '1M',
    'sink.rolling-policy.rollover-interval' = '10 min',
    'sink.partition-commit.delay' = '1 s',
    'sink.partition-commit.policy.kind' = 'success-file'
);

WITH 参数

除上文中 filesystem connector 支持的参数外，compressible-fs 额外特有的参数有以下三个：
参数值
必填
默认值
描述
hadoop.compression.codec
否
无
使用的压缩算法，可选值为 LzopCodec 和 OceanusSnappyCodec，不指定时，按照默认的文件格式写入。其中 OceanusSnappyCodec 是由于 snappy 库版本原因，对于 SnappyCodec 的封装，结果完全同 SnappyCodec
filename.suffix
否
无
最终写入文件名，如果没有声明，则会按照支持的压缩算法生成特定的后缀名，如果采用了非 lzop 和 snappy 压缩算法且未声明该值，则文件后缀为空
filepath.contain.partition-key
否
false
写入分区文件时，最终的写入路径是否包括分区字段，默认不包括。例如，假设写入一个按天分区dt=12和按小时分区ht=24的分区路径，默认的分区路径为12/24 而非 dt=12/ht=24

 
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