系列文章目录
实践数据湖iceberg 第一课 入门
实践数据湖iceberg 第二课 iceberg基于hadoop的底层数据格式
实践数据湖iceberg 第三课 在sqlclient中，以sql方式从kafka读数据到iceberg
实践数据湖iceberg 第四课 在sqlclient中，以sql方式从kafka读数据到iceberg（升级版本到flink1.12.7）
实践数据湖iceberg 第五课 hive catalog特点
实践数据湖iceberg 第六课 从kafka写入到iceberg失败问题 解决
实践数据湖iceberg 第七课 实时写入到iceberg
实践数据湖iceberg 第八课 hive与iceberg集成
实践数据湖iceberg 第九课 合并小文件
实践数据湖iceberg 第十课 快照删除
实践数据湖iceberg 第十一课 测试分区表完整流程(造数、建表、合并、删快照)
实践数据湖iceberg 第十二课 catalog是什么
实践数据湖iceberg 第十三课 metadata比数据文件大很多倍的问题
实践数据湖iceberg 第十四课 元数据合并(解决元数据随时间增加而元数据膨胀的问题)
实践数据湖iceberg 第十五课 spark安装与集成iceberg(jersey包冲突)
实践数据湖iceberg 第十六课 通过spark3打开iceberg的认知之门
实践数据湖iceberg 第十七课 hadoop2.7,spark3 on yarn运行iceberg配置
实践数据湖iceberg 第十八课 多种客户端与iceberg交互启动命令(常用命令)
实践数据湖iceberg 第十九课 flink count iceberg，无结果问题
实践数据湖iceberg 第二十课 flink + iceberg CDC场景(版本问题，测试失败)
实践数据湖iceberg 第二十一课 flink1.13.5 + iceberg0.131 CDC(测试成功INSERT,变更操作失败)
实践数据湖iceberg 第二十二课 flink1.13.5 + iceberg0.131 CDC(CRUD测试成功)
实践数据湖iceberg 第二十三课 flink-sql从checkpoint重启
实践数据湖iceberg 第二十四课 iceberg元数据详细解析
实践数据湖iceberg 第二十五课 后台运行flink sql 增删改的效果
实践数据湖iceberg 第二十六课 checkpoint设置方法
实践数据湖iceberg 第二十七课 flink cdc 测试程序故障重启：能从上次checkpoint点继续工作
实践数据湖iceberg 第二十八课 把公有仓库上不存在的包部署到本地仓库
实践数据湖iceberg 第二十九课 如何优雅高效获取flink的jobId
实践数据湖iceberg 第三十课 mysql->iceberg，不同客户端有时区问题
实践数据湖iceberg 第三十一课 使用github的flink-streaming-platform-web工具，管理flink任务流，测试cdc重启场景
实践数据湖iceberg 更多的内容目录
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概要
版本：flink1.13.5, flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.1.jar ,iceberg0.131
本课：测试cdc的CRUD，顺利测试通过insert,delete,update，CRUD都通过。
重点
：CRUD测试通过的关键在于把sink 到iceberg表的version设置为2
一、环境准备
1.1 准备安装包、jar包
flink-1.13.5-bin-scala_2.12.tgz
解压
采用软连接方式进行安装，每次版本升级，把软连接更换，把老版本配置/conf下的文件拷贝到新的路径就行。
这样的好处，环境变量不用每次都修改。
看版本历史，已经试过了4个版本的flink，摸索的艰辛泪。。。
[root@hadoop101 module]# ll
total 94528
drwxr-xr-x 11 hadoop hadoop 4096 Jan 11 17:52 apache-hive-2.3.6-bin
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Feb 14 18:25 bin
lrwxrwxrwx 1 root root 25 Feb 17 21:30 flink -> /opt/module/flink-1.13.5/
drwxr-xr-x 10 hadoop hadoop 4096 Jan 12 15:03 flink-1.11.6
drwxr-xr-x 10 1002 1003 4096 Dec 15 08:30 flink-1.12.7
drwxr-xr-x 10 1006 1007 4096 Dec 15 08:35 flink-1.13.5
drwxr-xr-x 10 501 games 4096 Jan 11 07:45 flink-1.14.3
准备：flink集成kafka, hive, iceberg的包
[root@hadoop101 module]# ls /opt/software/flink1.13-iceberg0131/
flink-sql-connector-hive-2.3.6_2.12-1.13.5.jar flink-sql-connector-kafka_2.12-1.13.5.jar iceberg-flink-runtime-1.13-0.13.1.jar iceberg-mr-0.13.1.jar
flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.1.jar’
包从 https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache 目录下直接找就是了。
mysql-cdc 自己编译，maven仓库down的是scala2.11版本，我用的是scala.2.12版，不兼容（踩过坑了）。
[root@hadoop103 target]# pwd
/opt/software/flink-cdc-connectors-release-2.1.1/flink-sql-connector-mysql-cdc/target
[root@hadoop103 target]# ls
checkstyle-checker.xml checkstyle-suppressions.xml dependency-reduced-pom.xml flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.1-tests.jar maven-archiver maven-status test-classes
checkstyle-result.xml classes flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.1.jar generated-sources maven-shared-archive-resources original-flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.1.jar
[root@hadoop103 target]#
1.2 flink-sql启动
[root@hadoop101 ~]# sql-client.sh embedded -j /opt/software/flink1.13-iceberg0131/iceberg-flink-runtime-1.13-0.13.1.jar -j /opt/software/flink1.13-iceberg0131/flink-sql-connector-hive-2.3.6_2.12-1.13.5.jar -j /opt/software/flink1.13-iceberg0131/flink-sql-connector-kafka_2.12-1.13.5.jar -j /opt/software/flink1.13-iceberg0131/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.1.jar shell
2.1 准备mysql的表source表
CREATE TABLE stock_basic_source(
`i` INT NOT NULL,
`ts_code` CHAR(10) NOT NULL,
`symbol` CHAR(10) NOT NULL,
`name` char(10) NOT NULL,
`area` CHAR(20) NOT NULL,
`industry` CHAR(20) NOT NULL,
`list_date` CHAR(10) NOT NULL,
`actural_controller` CHAR(100),
PRIMARY KEY(i) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
'hostname' = 'hadoop103',
'port' = '3306',
'username' = 'hive',
'password' = '123456',
'database-name' = 'xxzh_stock',
'table-name' = 'stock_basic'
);
先执行如下8条：
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('0', '000001.SZ', '000001', '平安银行', '深圳', '银行', '19910403', null);
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('1', '000002.SZ', '000002', '万科A', '深圳', '全国地产', '19910129', null);
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('2', '000004.SZ', '000004', '国华网安', '深圳', '软件服务', '19910114', '李映彤');
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('3', '000005.SZ', '000005', 'ST星源', '深圳', '环境保护', '19901210', '郑列列,丁芃');
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('4', '000006.SZ', '000006', '深振业A', '深圳', '区域地产', '19920427', '深圳市人民政府国有资产监督管理委员会');
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('5', '000007.SZ', '000007', '*ST全新', '深圳', '酒店餐饮', '19920413', null);
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('6', '000008.SZ', '000008', '神州高铁', '北京', '运输设备', '19920507', '国家开发投资集团有限公司');
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('7', '000009.SZ', '000009', '中国宝安', '深圳', '电气设备', '19910625', null);
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('8', '000010.SZ', '000010', '美丽生态', '深圳', '建筑工程', '19951027', '沈玉兴');
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('9', '000011.SZ', '000011', '深物业A', '深圳', '区域地产', '19920330', '深圳市人民政府国有资产监督管理委员会');
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('10', '000012.SZ', '000012', '南玻A', '深圳', '玻璃', '19920228', null);
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('11', '000014.SZ', '000014', '沙河股份', '深圳', '全国地产', '19920602', '深圳市人民政府国有资产监督管理委员会');
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('12', '000016.SZ', '000016', '深康佳A', '深圳', '家用电器', '19920327', '国务院国有资产监督管理委员会');
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('13', '000017.SZ', '000017', '深中华A', '深圳', '文教休闲', '19920331', null);
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('14', '000019.SZ', '000019', '深粮控股', '深圳', '其他商业', '19921012', '深圳市人民政府国有资产监督管理委员会');
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('15', '000020.SZ', '000020', '深华发A', '深圳', '元器件', '19920428', '李中秋');
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('16', '000021.SZ', '000021', '深科技', '深圳', 'IT设备', '19940202', '中国电子信息产业集团有限公司');
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('17', '000023.SZ', '000023', '深天地A', '深圳', '水泥', '19930429', '林宏润');
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('18', '000025.SZ', '000025', '特力A', '深圳', '汽车服务', '19930621', '深圳市人民政府国有资产监督管理委员会');
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('19', '000026.SZ', '000026', '飞亚达', '深圳', '其他商业', '19930603', '中国航空技术国际控股有限公司');
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('20', '000027.SZ', '000027', '深圳能源', '深圳', '火力发电', '19930903', '深圳市人民政府国有资产监督管理委员会');
2.2 准备iceberg的sink表
重要配置
- 设置metadata保留次数
- ‘format-version’=‘2’，配置了才支持delete和update
CREATE CATALOG hive_catalog6 WITH (
'type'='iceberg',
'catalog-type'='hive',
'uri'='thrift://hadoop101:9083',
'clients'='5',
'property-version'='1',
'warehouse'='hdfs:///user/hive/warehouse/hive_catalog6'
);
use catalog hive_catalog6;
CREATE DATABASE xxzh_stock_mysql_db;
USE xxzh_stock_mysql_db;
CREATE TABLE stock_basic_iceberg_sink(
`i` INT NOT NULL,
`ts_code` CHAR(10) NOT NULL,
`symbol` CHAR(10) NOT NULL,
`name` char(10) NOT NULL,
`area` CHAR(20) NOT NULL,
`industry` CHAR(20) NOT NULL,
`list_date` CHAR(10) NOT NULL,
`actural_controller` CHAR(100) ,
PRIMARY KEY(i) NOT ENFORCED
) with(
'write.metadata.delete-after-commit.enabled'='true',
'write.metadata.previous-versions-max'='5',
'format-version'='2'
)
给表增加属性的方法：
create table tablename(
field1 field_type
) with (
'key' = 'value'
)
3.通过flink从mysql写入iceberg
3.1 数据写入到iceberg
use catalog default_catalog;
设置checkpoint频率为3s，（不设置checkpont，是没有写操作的），写在公共配置也可以
Flink SQL> SET execution.checkpointing.interval = 3s;
Flink SQL> insert into hive_catalog6.xxzh_stock_mysql_db.stock_basic_iceberg_sink select * from stock_basic_source;
[INFO] Submitting SQL update statement to the cluster...
[INFO] SQL update statement has been successfully submitted to the cluster:
Job ID: 3ed67670f3f008e19409e99d781d92d3
4. 观察增加、 删除、更新的影响
4.1 观察方法：flink-sql中select
Flink SQL> select * from stock_basic_source
4.2 测试delete（通过）
mysql上执行： delete from stock_basic;
发现表清空了
4.3 测试insert（通过）
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('0', '000001.SZ', '000001', '平安银行', '深圳', '银行', '19910403', null);
INSERT INTO `stock_basic` VALUES ('1', '000002.SZ', '000002', '万科A', '深圳', '全国地产', '19910129', null);
4.4 测试update（通过）
update stock_basic set actural_controller='星星之火' where i='1'
update stock_basic set actural_controller='星星之火!!!' where i='1'
5 hdfs文件观察
5.1 hdfs文件内容
[root@hadoop101 conf]# hadoop fs -ls hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata
Found 43 items
-rw-r--r-- 2 root supergroup 16197 2022-02-22 21:00 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/00015-30461c7a-82f8-4f33-a3a7-de69d16284b9.metadata.json
-rw-r--r-- 2 root supergroup 17224 2022-02-22 21:00 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/00016-d735a8b9-8ba8-43cd-bfe0-28582ec20857.metadata.json
-rw-r--r-- 2 root supergroup 18080 2022-02-22 21:00 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/00017-810ca00f-5006-4794-ab71-8c239ea5f7f9.metadata.json
-rw-r--r-- 2 root supergroup 18936 2022-02-22 21:01 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/00018-5cb08dca-cb02-453c-a901-1c573aa7ffc8.metadata.json
-rw-r--r-- 2 root supergroup 19963 2022-02-22 21:01 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/00019-a0638ba0-3199-4ed8-af20-9041b16f49e7.metadata.json
-rw-r--r-- 2 root supergroup 20819 2022-02-22 21:02 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/00020-d41f56dc-726d-40f1-842a-01dc0943fb08.metadata.json
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7014 2022-02-22 20:58 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/2bf52ac8-356b-4472-95ce-36652483f4da-m0.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7021 2022-02-22 17:25 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/3ed67670f3f008e19409e99d781d92d3-00000-0-23-00003.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7021 2022-02-22 17:25 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/3ed67670f3f008e19409e99d781d92d3-00000-0-23-00004.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7035 2022-02-22 21:00 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/53b9c6dc-b0f6-494d-bed4-810dcaaabdc8-m0.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7026 2022-02-22 21:00 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/53b9c6dc-b0f6-494d-bed4-810dcaaabdc8-m1.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7022 2022-02-22 20:59 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/65d768c5-9242-4b59-a8ae-19f4f3d768cc-m0.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7013 2022-02-22 20:55 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/68a8c6ac-af79-47c6-8898-5f72af09fc48-m0.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7021 2022-02-22 20:55 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/8b812160-dc0d-4c61-939f-c7ed3f263ea0-m0.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7099 2022-02-22 20:55 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/8c28b913-80d1-4fd7-97d8-77cac91c86c9-m0.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7039 2022-02-22 21:01 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/c299d8ed-513b-4144-aab1-a338622a8344-m0.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7039 2022-02-22 21:01 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/c299d8ed-513b-4144-aab1-a338622a8344-m1.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7112 2022-02-22 18:11 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/c7fe51e05881714e4e2fa8bf2243fff2-00000-0-6-00003.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7033 2022-02-22 18:11 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/c7fe51e05881714e4e2fa8bf2243fff2-00000-0-6-00004.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7095 2022-02-22 20:54 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/d31b1088-b459-4120-b5fe-b110c9140a2f-m0.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7116 2022-02-22 18:02 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/edd981ba1e94116b0087da599b803bcd-00000-0-5-00002.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7018 2022-02-22 18:02 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/edd981ba1e94116b0087da599b803bcd-00000-0-5-00003.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7063 2022-02-22 20:57 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/fb272824-1ef7-4b0b-ac2f-06596a231b4d-m0.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 4361 2022-02-22 20:55 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/snap-1642441739864897840-1-8c28b913-80d1-4fd7-97d8-77cac91c86c9.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 4408 2022-02-22 20:55 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/snap-1942818859034480839-1-68a8c6ac-af79-47c6-8898-5f72af09fc48.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 4287 2022-02-22 20:54 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/snap-308385720639088133-1-d31b1088-b459-4120-b5fe-b110c9140a2f.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 4556 2022-02-22 20:58 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/snap-4299157873725018231-1-2bf52ac8-356b-4472-95ce-36652483f4da.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 4599 2022-02-22 21:00 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/snap-4674301170568153452-1-749d02e4-9949-4f10-8153-bbb57fcfead2.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 4706 2022-02-22 21:02 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/snap-5046003445908931550-1-26c22e73-f906-49a6-a729-26a9a2621fbe.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 4360 2022-02-22 20:55 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/snap-547797696930809711-1-31916bf9-3e25-40d4-97f6-d5130dea38e6.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 4302 2022-02-22 20:54 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/snap-5920052446851138250-1-64fff5de-1939-426f-81f3-2f06e23dd5dd.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 4658 2022-02-22 21:00 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/snap-5935626013158511935-1-53b9c6dc-b0f6-494d-bed4-810dcaaabdc8.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 4556 2022-02-22 20:59 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/snap-5937571809584377788-1-b2337381-7c49-4400-ad73-d202c11725d9.avro
-rw-r--r-- 2 root supergroup 4658 2022-02-22 21:01 hdfs://ns/user/hive/warehouse/xxzh_stock_mysql_db.db/stock_basic_iceberg_sink/metadata/snap-6113597286018236924-1-194ca1a1-7c40-4566-9a82-71669901ab02.avro
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[root@hadoop101 conf]#
5.2 文件分析
metadata.json的个数是6个，data文件很多个。符合预期。
每次insert、delete、update在数据写时，都生成文件，metadata.json维持6个，是由表定义中决定。
总结
通过设置表的版本号为2，才能支持delete和update，默认是version=1，是不支持,delete 、update的。
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