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大数据 实时计算平 flink 读取 dataHub作为数据源,给个靠谱的demo 没一个文档能跑通

实时计算平台版本:v3.16.2r-blink-SP002
flink版本:blink-1.6.4

给一个靠谱的完整的能跑通的demo,不要让我看文档了,翻遍了所有flink读取datahup的demo没有一个能跑通的,都是各种报错, 找了N多个技术支持给了技术文档还是不行,公司购买的 实时计算平 和 datahup 组件,就给了一个文档还不能用,按照技术文档连一个flink任务都没有跑起来过,

Demo地址 Git地址:https://github.com/alibaba/alibaba-flink-connectors/blob/flink-1.5.2-compatible/datahub-connector

报错内容1:

2024-09-22 11:48:43,791 ERROR [Topology-0 (1/1)] org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask           - Could not execute the task Source: Custom Source -> Flat Map -> Sink: Unnamed (1/1), aborting the execution
java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.flink.api.common.state.OperatorStateStore.getUnionListState(Lorg/apache/flink/api/common/state/ListStateDescriptor;)Lorg/apache/flink/api/common/state/ListState;
    at com.alibaba.flink.connectors.common.source.AbstractDynamicParallelSource.initializeState(AbstractDynamicParallelSource.java:115)
    at org.apache.flink.streaming.api.operators.AbstractUdfStreamOperator.initializeState(AbstractUdfStreamOperator.java:130)
    at org.apache.flink.streaming.api.operators.AbstractStreamOperator.initializeState(AbstractStreamOperator.java:289)
    at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.initializeOperators(StreamTask.java:872)
    at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.initializeState(StreamTask.java:859)
    at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.invoke(StreamTask.java:292)
    at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.run(Task.java:833)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:834)

报错内容2:

by:java.lang.NoClassDeffoundError:org/apache/flink/shaded/guava18/com/google/common/cache/Cacheloader
atcom.alibaba.flink.connectors.datahub.datastream.sourceDatahubSourceFunction.createProvider(DatahubSourceFunction.java269)
at com.alibaba.flink,connectors.datahub.datastream.sourceDatahubsourceFunction.init(DatahubSourceFunction.java115)
at com.alibaba.flink.connectors.datahub.datastream.example.DatahubsourceFunctionExample.runExample
tahubSourceFunctionExample.java:46)
at com.alibaba.flink.connectors.datahub.datastream.example.DatahubSourceFunctionExample.main
tahubSourceFunctionExample.java:68)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invokeo(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)

代码如下:

public class DatahubSourceFunctionExample implements Serializable {

    private String endPoint = "";
    private String accessId = "";
    private String accessKey = "";
    private String projectName = "";
    private String topicName = "";

    public void runExample() throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        DatahubSourceFunction datahubSource =
                new DatahubSourceFunction(endPoint, projectName, topicName, accessId, accessKey, 0,
                                        Long.MAX_VALUE, 1, 1, 1);
        env.addSource(datahubSource).flatMap(
                (FlatMapFunction<List<RecordEntry>, Tuple2<String, Long>>) (recordEntries, collector) -> {
            for (RecordEntry recordEntry : recordEntries) {
                collector.collect(getStringLongTuple2(recordEntry));
            }
        }).returns(new TypeHint<Tuple2<String, Long>>() {}).print();
        env.execute();
    }

    private Tuple2<String, Long> getStringLongTuple2(RecordEntry recordEntry) {
        Tuple2<String, Long> tuple2 = new Tuple2<>();
        TupleRecordData recordData = (TupleRecordData) (recordEntry.getRecordData());
        tuple2.f0 = (String) recordData.getField(0);
        tuple2.f1 = (Long) recordData.getField(1);
        return tuple2;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        DatahubSourceFunctionExample sourceFunctionExample = new DatahubSourceFunctionExample();
        sourceFunctionExample.runExample();
    }
}

pom文件:


<dependency>
            <groupId>com.aliyun.datahub</groupId>
            <artifactId>aliyun-sdk-datahub</artifactId>
            <version>2.12.2-public</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.slf4j</groupId>
                    <artifactId>slf4j-api</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>org.slf4j</groupId>
                    <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>org.slf4j</groupId>
                    <artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>org.slf4j</groupId>
                    <artifactId>jul-slf4j</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>log4j</groupId>
                    <artifactId>log4j</artifactId>
                </exclusion>
                <!--<exclusion>-->
                    <!--<artifactId>jackson-databind</artifactId>-->
                    <!--<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>-->
                <!--</exclusion>-->
                <!--<exclusion>-->
                    <!--<artifactId>jackson-annotations</artifactId>-->
                    <!--<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>-->
                <!--</exclusion>-->
            </exclusions>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.flink</groupId>
            <artifactId>aliyun-connectors-common</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-core</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
<!--            <scope>provided</scope>-->
        </dependency>
        <!--necessary for datahub example run-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-shaded-netty</artifactId>
            <version>4.0.27.Final-2.0</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.aliyun.datahub</groupId>
            <artifactId>datahub-client-library</artifactId>
            <version>1.1.12-public</version>
        </dependency>

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游客74kv2ffqx6rmu 2024-09-22 15:47:36 94 0
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  • 要使用Apache Flink实时计算读取DataHub作为数据源并写出数据,您可以参考以下示例代码和配置说明。此示例适用于基于Flink的实时数据处理场景,展示了如何配置Flink作业以连接到DataHub并进行数据读写操作。

    数据读取(Source)

    首先,配置Flink作业以从DataHub读取数据。这里使用DatahubSourceFunction来实现数据源的读取逻辑:

    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import com.aliyun.datahub.client.function.source.DatahubSourceFunction;
    
    public class DatahubFlinkReadDemo {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            env.setParallelism(1);
    
            // DataHub连接配置
            DatahubSourceFunction datahubSource = new DatahubSourceFunction(
                    "<yourEndPoint>", // DataHub endpoint
                    "<yourProjectName>", // 项目名称
                    "<yourTopicName>", // 主题名称
                    "<yourSubId>", // 订阅ID
                    "<yourAccessId>", // AccessKey ID
                    "<yourAccessKey>", // AccessKey Secret
                    "public", // schema类型,默认为"public"
                    false // 是否开启schema注册,默认为false
            );
    
            // 添加source到流执行环境
            env.addSource(datahubSource)
               .print(); // 打印读取的数据,实际应用中应替换为进一步的数据处理逻辑
    
            // 触发执行
            env.execute("Datahub Flink Read Demo");
        }
    }
    

    数据写入(Sink)

    若需将处理后的数据写回DataHub,您需要配置一个sink。以下是一个简化的sink配置示例,实际应用中您可能需要根据处理逻辑调整:

    CREATE TEMPORARY TABLE datahub_sink (
        name VARCHAR
    ) WITH (
        'connector' = 'datahub',
        'endPoint' = '<yourEndPoint>',
        'project' = '<yourProjectName>',
        'topic' = '<yourTopicName>',
        'accessId' = '${secret_values.ak_id}',
        'accessKey' = '${secret_values.ak_secret}',
        'batchSize' = '512000', -- 批量写入大小
        'batchCount' = '500' -- 批量写入计数
    );
    
    -- 假设有一个名为processed_data的流,将其插入到datahub_sink
    INSERT INTO datahub_sink SELECT LOWER(name) FROM processed_data;
    

    注意事项

    • 确保替换<yourEndPoint><yourProjectName><yourTopicName><yourSubId><yourAccessId><yourAccessKey>等占位符为您的实际DataHub配置信息。
    • 安全性:强烈建议通过密钥管理服务安全地管理AccessKey ID和AccessKey Secret,避免直接硬编码在代码或配置文件中。
    • 考虑到性能优化,适当调整maxFetchSizemaxBufferSize等参数以适应您的数据吞吐需求。
    • 确认使用的Flink版本与DataHub连接器兼容,推荐使用最新稳定版以获取最佳支持和特性。
    2024-09-24 11:04:44
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  • 北京阿里云ACE会长

    不同版本的 Flink 设计的。请确保您使用的 connector 与您的 Flink 版本兼容。

    不同版本的 Flink 设计的。请确保您使用的 connector 与您的 Flink 版本兼容。

    2024-09-23 08:50:04
    赞同 127 展开评论 打赏

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