Flink创建Hudi的Sink动态表
工厂类 HoodieTableFactory 提供的创建动态表接口 createDynamicTableSource 和 createDynamicTableSink,对应的源码文件为:https://github.com/apache/hudi/blob/master/hudi-flink-datasource/hudi-flink/src/main/java/org/apache/hudi/table/HoodieTableFactory.java 。
createDynamicTableSink
public class HoodieTableFactory implements DynamicTableSourceFactory, DynamicTableSinkFactory {
@Override
public DynamicTableSink createDynamicTableSink(Context context) {
Configuration conf = FlinkOptions.fromMap(context.getCatalogTable().getOptions());
checkArgument(!StringUtils.isNullOrEmpty(conf.getString(FlinkOptions.PATH)),
"Option [path] should not be empty.");
setupTableOptions(conf.getString(FlinkOptions.PATH), conf);
ResolvedSchema schema = context.getCatalogTable().getResolvedSchema();
sanityCheck(conf, schema);
setupConfOptions(conf, context.getObjectIdentifier(), context.getCatalogTable(), schema);
setupSortOptions(conf, context.getConfiguration());
return new HoodieTableSink(conf, schema);
}
}
createDynamicTableSource
public class HoodieTableFactory implements DynamicTableSourceFactory, DynamicTableSinkFactory {
@Override
public DynamicTableSource createDynamicTableSource(Context context) {
Configuration conf = FlinkOptions.fromMap(context.getCatalogTable().getOptions());
Path path = new Path(conf.getOptional(FlinkOptions.PATH).orElseThrow(() ->
new ValidationException("Option [path] should not be empty.")));
setupTableOptions(conf.getString(FlinkOptions.PATH), conf);
ResolvedSchema schema = context.getCatalogTable().getResolvedSchema();
setupConfOptions(conf, context.getObjectIdentifier(), context.getCatalogTable(), schema);
return new HoodieTableSource(
schema,
path,
context.getCatalogTable().getPartitionKeys(),
conf.getString(FlinkOptions.PARTITION_DEFAULT_NAME),
conf);
}
}
创建Sink表过程
1、检查是否设置了 path 选项(checkArgument),没有的话抛异常“Option [path] should not be empty.”。
2、做兼容性设置(setupTableOptions):
2.1、如果设置了 hoodie.table.recordkey.fields,但没有设置 hoodie.datasource.write.recordkey.field,则将 hoodie.datasource.write.recordkey.field 的值设置为 hoodie.table.recordkey.fields 的值;
2.2、如果设置了 hoodie.table.precombine.field,但没有设置 precombine.field,则将 precombine.field 的值设置为 hoodie.table.precombine.field 的值;
2.3、如果设置了 hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning,但没有设置 hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning,则将 hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning 的值设置为 hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning 的值。
3、必要选项检查:
3.1、检查表的类型(checkTableType),如果 table.type 的值为空,则不做处理,否则必须为 COPY_ON_WRITE 或者 MERGE_ON_READ,不然抛异常Invalid table type: TABLETYPE . Table type should be either MERGE_ON_READ or COPY_ON_WRITE.“;
3.2、如果为非 Append 模式,则检查是否设置了 hoodie.datasource.write.recordkey.field 和 precombine.field。
4、依次设置:
4.1、表名(hoodie.table.name);
4.2、主键(hoodie.datasource.write.recordkey.field);
4.3、分区(hoodie.datasource.write.partitionpath.field);
4.4、如果是 index 类型为 BUCKET,则设置桶(bucket)的键 hoodie.bucket.index.hash.field;
4.4.1、如果还没有设置 hoodie.bucket.index.hash.field,则使用 hoodie.datasource.write.recordkey.field 的值作为 hoodie.bucket.index.hash.field 的值;
4.4.2、否则进一步检查 hoodie.bucket.index.hash.field 的值是否为 hoodie.datasource.write.recordkey.field 值的子集。假设 hoodie.datasource.write.recordkey.field 值为“ds,dh”,则 hoodie.bucket.index.hash.field 值可以为“ds”、“dh”或“ds,dh”。
4.5、设置压缩选项:
4.5.1、设置 archive.min_commits,
4.5.1、设置 archive.max_commits。
4.6、设置Hive选项:
4.6.1、如果没有设置 hive_sync.db,则设置 hive_sync.db;
4.6.2、如果没有设置 hive_sync.table,则设置 hive_sync.table。
4.7、设置read选项,如果不是增量查询则什么也不做;否则设置 hoodie.datasource.query.type 值为 incremental 。
4.8、设置write选项:如果 write.operation 为默认值且为 cow 表,则实则 write.precombine 为 true 。
4.9、如果没有设置 source.avro-schema.path 和 source.avro-schema,则设置 source.avro-schema 。
5、设置排序选项(flink-table/flink-table-api-java/src/main/java/org/apache/flink/table/api/config/ExecutionConfigOptions.java):
5.1、设置 Flink 的 table.exec.sort.max-num-file-handles
5.2、设置 Flink 的 table.exec.spill-compression.enabled
5.3、设置 Flink 的 table.exec.spill-compression.block-size
5.4、设置 Flink 的 table.exec.sort.async-merge-enabled
Append 模式
write.operation 值为 insert,并且为 mor 表;或则为 cow 表,但是 write.insert.cluster 值为 false。
- write.insert.cluster
该选项用于控制是否在写入时合并小文件,仅对 cow 类型表有效,默认为 false。如果设置为 true,则每次写入前先合并小文件,这会降低写吞吐量,但可提高读性能。