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　　FlinkSupport是一个基于Flink框架，采用Java语言进行开发的支持类框架，框架主要分为几个模块，包含快速开发模块、数据ETL模块、FlinkSql交互式任务模块、FlinkUtils模块，通过对日常工作中Flink常用场景进行封装，提高Flink开发的便利性，提供插件化的Flink开发能力。

　　FlinkSupport提供了一些快速开发的能力，能够帮助开发者快速进行程序开发，极大的降低了开发成本。并且框架提供了ETL数据插件的相关接口，使用ETL模块，能够快速将数据ETL任务通过配置文件+ETL插件的形式进行数据落地。

　　目前FlinkSupport仅支持Flink-1.11.1以上版本，后期会支持Flink1.9+

• 要求

  • hadoop相关环境（运行） 2.6+
  • flink (运行) 1.9+
  • jdk 1.8+
  • maven 3.4.5+

• Clone本项目

  git clone [email protected]:WeiWan5675/FlinkSupport.git

• 打包

  mvn clean package install -Dmaven.test.skip=true -f pom.xml

• 解压

  tar -zxvf FlinkSupport-1.0.tar.gz -C FlinkSupport-1.0

• 部署运行

  • 初始化

    第一次运行，请执行以下命令，需要配置FLINK_HOME HADOOP_HOME 环境变量，如未配置，可以手动

    $FLINK_SUPPORT_HOME/bin/flink-support init [-hadoopHome "" -flinkHome ""]

  • 任务提交

    $FLINK_SUPPORT_HOME/bin/support-submit -c ./resource_dir/app-conf.yaml -resources resource_dir

  • 任务停止

    $FLINK_SUPPORT_HOME/bin/flink-support stop jobId

• 程序开发

  • 引入依赖

        <dependency>
        	<groupId>com.weiwan</groupId>
        	<artifactId>support-core</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
        	<groupId>com.weiwan</groupId>
        	<artifactId>etl-framework</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
        	<groupId>com.weiwan</groupId>
        	<artifactId>support-utils</artifactId>
        </dependency>

  • 开发

    具体的程序开发相关说明请查看快速开发说明文档

    　　普通Flink程序Demo

    　　ETL框架插件

• 其它

  FlinkSupport支持相关运行命令请查看命令手册

　　FlinkSupport模块划分主要分为两部分，包括面向用户快速开发模块以及FlinkSupport自身的运行时模块。

• 面向用户(快速开发模块)
  • support-core
  • support-etl-framework
  • support-utils
• FlinkSupport(运行时模块)
  • support-runtime
  • support-launcher
  • support-monitor

　　具体的模块说明及相关的设计文档请查看设计文档

　　ETL模式，通过对Flink相关能力进行封装，基于InputFormatSource、OutputFormatSink、MapFunction 抽象出三大数据插件 Reader、Processer、Writer。

　　通过插件化，可以快速的在异构数据源中进行数据同步，数据处理等操作。

• 现阶段计划支持的插件

  数据源类型	说明文档	备注
  MySql	Reader Writer BinLog	支持Binlog
  Mongo	Reader Writer Oplog	支持Oplog
  File	Reader Writer	支持断点续传
  HDFS	Reader Writer
  FTP	Reader Writer
  Hbase	Reader Writer	支持Bulkload
  Kafka	Reader Writer	支持1对1，多对1
  JDBC	Reader Writer	通用JDBC
  Hive	Reader Writer	自动创建表
  Oracle	Reader Writer
  ElasticSearch	Reader Writer
  ClickHouse	Reader Writer

  由于插件开发比较费时间，所以插件的支持是一个长期且耗时的事情，关于自定义插件请查看插件开发说明

• 默认配置

  ##########################################################
  # FlinkSupport默认配置文件,包含以下内容:
  # 1. Support相关变量配置
  # 2. 大数据组件的ENV变量配置
  # 3. Flink任务相关参数设置
  # 4. 其它
  # 默认配置文件中，所有选项都可以在app-conf.yaml中进行覆盖，也可以通过修改默认配置文件，达到全局任务配置修改的目的
  ##########################################################
  
  HADOOP_HOME:
  YARN_HOME:
  HIVE_HOME:
  FLINK_HOME:
  FLINK_VERSION: 1.11.1
  SCALA_VERSION: 2.11
  HADOOP_USER_NAME: easylife
  
  SUPPORT_TASK_LOGDIR: /tmp/flink_support/logs
  
  flink:
    task:
      type: stream
      name: FlinkApplication
      common:
        parallelism: 1 #并行度
        restartMode: none #fixed-delay | failure-rate | none  默认fixed-delay
        restartNum: 1  #重启次数  默认3
        restartInterval: 30000  #重启延迟  默认30S
        restartFailMaxNum: 1 #最大重启失败次数
        queue: root.default
      batch:
        sessionTimeout:     #保存作业的中间结果的超时时间 暂未启用
      stream:
        timeCharacteristic:    #流处理的事件模式  默认processTime eventTime
      checkpoint:
        enable: false       #是否启用检查点
        interval: 60000         #检查点间隔  单位毫秒
        timeout: 60000       #检查点超时时间 单位毫秒
        mode: EXACTLY_ONCE #检查点模式: AT_LEAST_ONCE  EXACTLY_ONCE
        minInterval: 500 #最小检查点间隔 单位毫秒
        maxConcurrent: 1   #z最多有多少checkpoint可以在运行
        externalized:
          enable: false    #是否开启checkpoint的外部持久化
          cleanUp: DELETE_ON_CANCELLATION #DELETE_ON_CANCELLATION  自动删除   RETAIN_ON_CANCELLATION 保留
        onFail: true  #当checkpoint发生错误时,是否认为任务失败 true 失败  false 拒绝checkpoint继续任务
      stateBackend:
        type: Memory #三种 Memory  FileSystem  RocksDB
        async: true #仅在配置为Memory FileSystem 时生效 RocksDB默认为异步
        path:  #支持hdfs路径 或者本地文件路径 hdfs:https://namenode:40010/flink/checkpoints  file:https:///data/flink/checkpoints
  
  
  app:
    class: com.weiwan.tester.run.Tester
    name: Support Application
    etlMode: false
    sqlMode: false
  

• ETL配置

  ###########################################
  # FlinkSupport-Etl模式模式配置文件
  # 1. 定义插件
  # 2. 重写默认应用配置文件
  ###########################################
  flink:
    task: #Flink相关任务配置
      type: stream
  
  app: #应用相关配置
    name: SupportEtlApplication
    etlMode: true
    sqlMode: false
  
  etl:
    reader:
      name: ExampleReader #Reader插件
      class: com.weiwan.support.plugins.reader.ExampleReader
      parallelism: 1
      example:
        readereVar: 1000
    processer:
      name: ExampleProcesser #Processer插件
      class: com.weiwan.support.plugins.processer.ExampleProcesser
      parallelism: 1
      example:
        channelVar: channel_var
    writer:
      name: ExampleWriter #Writer插件
      class: com.weiwan.support.plugins.writer.ExampleWriter
      parallelism: 1
      example:
        writerVar: writer_var

• 其它

  　　配置文件由三部分组成，Flink配置、Application配置、ETL模块配置，关于配置文件详细的内容以及支持的参数等可以查看应用配置文档。

　　FlinkSupport支持注解主要集中自动化接入数据方面，详见FlinkSupport注解说明

　　关于该框架以后的维护，主要考虑从几个方向进行，框架代码优化、数据插件、注解支持、监控及控制台支持Flink1.9+等。

　　在开发这个框架过程中，由于能力有限，代码写的比较简陋，我会继续努力，如果有大佬可以指点下，万分感激。

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