ChunJun 是一款穩定、易用、高效、批流一體的資料集成框架,?持海量資料的同步與計算,ChunJun 既可以采集靜態的資料,比如 MySQL,HDFS 等,也可以采集實時變化的資料,比如 binlog,Kafka 等,同時 ChunJun 也是一個支持原生 FlinkSQL 所有語法和特性的計算框架,
經過5年的迭代和開發,ChunJun 已經幫助很多公司快速進行資料整合,并解決資料開發人員需要過多進行繁瑣的資料抽取作業的問題,可以專注在企業業務場景的構建,
之前的內容當中,我們已經介紹過 ChunJun 的技術力、優勢,及如何提交 pr、Issue 的方法,作為「chunJun 新手入門」系列的第三篇,本文將為大家介紹如何配置一個 ChunJun 任務以及通過 ChunJun Client 端提交任務的流程等內容,教會大家更好地玩轉 ChunJun,
ChunJun 新手入門
? Hi,我是ChunJun,一個有趣好用的開源專案
? Ding!您有一份ChunJun實用指南,請查收
ChunJun 地址
官網:
https://dtstack.github.io/chunjun/
GitHub:
https://github.com/DTStack/chunjun
Gitee:
https://gitee.com/dtstack_dev_0/chunjun
配置一個 ChunJun 任務
ChunJun 的任務腳本?持兩種模式:Sync(Json) 和 SQL,前者配置更加豐富,底層使?的是 StreamAPI,在同步場景使?的較多;后者借助 Flink SQL 本身的能?,利? SQL 實作對資料的聚合等計算操作,底層使?的是 TableAPI,
Sync
同步任務使?的 Json 格式的配置?件,通過配置 Source/Sink 來完成資料的 EL 流程,?個同步任務的基本結構如下:
{
"job": {
"content": [
{
"nameMapping": {},
"reader": {
"parameter": {},
"name": "reader"
},
"writer": {
"parameter": {},
"name": "writer"
},
"restoration": {
"cache": {
"properties": {}
},
"workerMax": 3,
"workerSize": 3,
"workerNum": 2,
"ddl": {
"properties": {}
}
}
}
],
"setting": {
"restore": {},
● Job 整個任務的引數配置
1)同步任務的算?配置,如 Reader/Writer/Restoration 等,
? nameMapping:表名映射配置,?在 CDC 場景
? reader:同步任務 reader 的配置
? writer:同步任務writer的配置
? restoration:資料還原相關配置
2)setting 系統的?些引數配置,如增量同步(restore)、流控(speed)等,
SQL
ChunJun 的 SQL 任務直接沿?了 FlinkSQL 的引擎,詳細?檔請看:
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.16/docs/dev/table/overview/
● DDL
CREATE TABLE xx(xxx) WITH(xxx);
CREATE VIEW xxx
● DML
INSERT INTO xxx;
獲取 ChunJun
前置準備
· Java(JDK8);
· Maven(3.6.3,版本太低會找不到對應的 jar,另外,?版本的 Maven 對倉庫地址強制要求是 HTTPS,會存在倉庫地址訪問失敗的情況)
ChunJun 下載
● release 下載
ChunJun release 下載地址:
https://github.com/DTStack/chunjun/releases
● 原始碼編譯
原始碼下載:
https://github.com/DTStack/chunjun.git
ChunJun 是通過 Maven 來進?代碼依賴管理,對應的打包命令是:
mvn clean package -Dmaven.test.skip
ChunJun 使?的是 spotless 插件來進?代碼?格管理,在修改原始碼之后打包,需要對原始碼先執?下 mvn spotless:apply 命令來進?代碼格式化,否則會出現格式化不合規問題,
● 目錄結構
chunjun-dist
├── chunjun-core.jar
├── connector
├── ddl
├── dirty-data-collector
├── docker-build
├── metrics
└── restore-plugins
通過 ChunJun Client 端提交任務
通過 LocalTest、Standalone、Yarn Session、Yarn Perjob 四種模式為大家介紹如何通過ChunJun Client 端提交任務,
LocalTest 模式(適?于本地除錯)
Local Test 模式是針對開發者同學?來進行本地測驗驗證的模塊,只需要修改 main() 中的 jobPath 路徑即可,需要注意,同步任務的腳本請以 json ?件結尾,計算任務的腳本請以 sql ?件結尾,
Standalone 模式
● 環境準備
下載 Flink 并解壓
wget "http://archive.apache.org/dist/flink/flink-<flink.version>/flink-<flink.version>-bin-scala_<scala.version>.tgz"
tar -zxvf flink-<flink.version>-bin-scala_<scala.version>.tgz
● 配置 ChunJun
1)下載 ChunJun 并解壓
wget "https://github.com/DTStack/chunjun/releases/download/<chunjun-tag>/chunjun-dist.tar.gz"
tar -zxvf chunjun-dist.tar.gz
2)將 ChunJun-Dist 內容復制到 Flink Lib ?錄下并啟動 Flink Standalone 集群
# copy the chunjun-dist to the flink_lib
cp -r chunjun-dist $FLINK_HOME/lib
# start flink standalone cluster
sh $FLINK_HOME/bin/start-cluster.sh
3)在 Flink classpath 中可以看到 ChunJun 相關 jar,表示啟動成功;
● 提交任務
sh $CHUNJUN_DIST/bin/chunjun-standalone.sh <task-script path>
命令執?成功之后,即可在 Flink WEB UI 中看到對應的任務,
Yarn Session 模式
● 環境準備
1)下載 ChunJun 并解壓
wget "https://github.com/DTStack/chunjun/releases/download/<chunjun-tag>/chunjun-dist.tar.gz"
tar -zxvf chunjun-dist.tar.gz
2)下載 ChunJun 并提交到 Yarn Session 集群中
sh $FLINK_HOME/bin?yarn-session.sh -t $CHUNJUN_DIST -d
· 執?命令成功之后,即可在Yarn Session ?志,對應Classpath 部分中看到 ChunJun 相關的jar, 表示啟動成功;
· 記錄當前 Yarn Session 的,并將任務提交到指定 Session中;
sh ./bin/chunjun-yarn-session.sh -job <task-script path> -confProp {\"yarn.application.id\":\"<ApplicationID>\"}
之后就可以在 Yarn Session 中看到對應的任務,注意以下兩點:
? 如果將 yarn.application.id 配置到 flink-conf.yaml,那么使?這份配置?件的任務都會提交到這個 id 的 session 中;
? 如果將 yarn.application.id 配置到 confProp,那么僅有當前任務會提交到這個 id 的 session 中,
Yarn Perjob 模式
后續會廢棄這種模式,改? Application 模式,
● 環境準備
下載 Flink 并解壓
wget "http://archive.apache.org/dist/flink/flink-<flink.version>/flink-<flink.version>-bin-scala_<scala.version>.tgz"
tar -zxvf flink-<flink.version>-bin-scala_<scala.version>.tgz
● 配置 ChunJun
下載 ChunJun 并解壓
wget "https://github.com/DTStack/chunjun/releases/download/<chunjun-tag>/chunjun-dist.tar.gz"
tar -zxvf chunjun-dist.tar.gz
● 提交任務
sh ./bin/chunjun-yarn-perjob.sh -job <task-script path>
執?成功之后,可以在 Yarn Web UI 中看到相關任務,
除錯 ChunJun 代碼
除錯代碼能夠更好地定位問題,并解決問題,下?將為開發者介紹如何快速除錯 ChunJun 代碼:
本地除錯
ChunJun 為開發者準備了?個 local-test 模塊,替換 main ?法中的 jobPath 即可,需要提前將相關插件配置在 local-test 模塊的 pom 中,部分插件相互存在依賴沖突,需要開發者關注下,
遠程除錯
在 flink-conf.yaml 中配置 debug 端?即可(端?號可以??定義),
# debug jobmanager
env.java.opts.jobmanager: -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=5005
# debug taskmanager
env.java.opts.taskmanager: -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=5006
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標籤:大數據
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