Flink cdc自定义format格式数据源

2021-10-22 11:16:13

总览

变更数据捕获 (CDC) 已成为一种流行的模式，用于从数据库捕获已提交的变更并将这些变更传播给下游消费者，例如保持多个数据存储同步并避免常见的陷阱，例如双重写入。 能够轻松地将这些变更日志摄取和解释到 Table API/SQL 中一直是 Flink 社区的一个非常需要的功能，现在 Flink 1.11 可以实现。

为了将 Table API/SQL 的范围扩展到 CDC 等用例，Flink 1.11 引入了具有变更日志模式的新表源和接收器接口（请参阅新的 TableSource 和 TableSink 接口）并支持 Debezium 和 Canal 格式（FLIP-105）。 这意味着动态表源不再仅限于追加操作，并且可以摄取这些外部更改日志（插入事件），将它们解释为更改操作（插入、更新、删除事件）并使用更改类型将它们发送到下游。

Flink cdc自定义format格式数据源

用户必须在其 CREATE TABLE 语句中指定“format=debezium-json”或“format=canal-json”才能使用 SQL DDL 使用更改日志。

例如：

CREATE TABLE my_table (
  ...
) WITH (
  'connector'='...', -- e.g. 'kafka'
  'format'='debezium-json',
  'debezium-json.schema-include'='true' -- default: false (Debezium can be configured to include or exclude the message schema)
  'debezium-json.ignore-parse-errors'='true' -- default: false
);

目前，Flink内置Debezium CDC、Canal CDC、Maxwell CDC三种format并以kafka和Filesystem作为connector。但是，我们在使用的时候发现，其实上述三种CDC format是远远不能满足我们的需求的公司客户有各种各样的自定义CDC格式。下面列举其中一种格式，并针对此格式自定义CDC format。

有什么参考资料？

参考官方CDC format用例，具体为flink-json-1.1x.x.jar包中提供的内容。

如

org.apache.flink.formats.json.canal

org.apache.flink.formats.json.debezium

org.apache.flink.formats.json.maxwell

Flink cdc自定义format格式数据源

本文自定义CDC数据源格式

只有I和D格式，U已经被拆解为D和I

I格式数据：

{
  "columns": [
    "col1",
    "col2",
    "col3",
    "col4",
    "col5"
  ],
  "rows": [
    {
      "after": [
        "a1",
        "b1",
        "c1",
        "d1",
        "e1"
      ],
      "current_ts": "2021-09-23 17:11:33",
      "op_ts": "2021-09-23 17:11:33",
      "op_type": "I",
      "pos": "09231632388293978189"
    },
    {
      "after": [
        "a2",
        "b2",
        "c2",
        "d2",
        "e2"
      ],
      "current_ts": "2021-09-23 17:11:33",
      "op_ts": "2021-09-23 17:11:33",
      "op_type": "I",
      "pos": "09231632388293978189"
    }
  ],
  "table": "table1"
}

D格式数据

{
  "columns": [
    "col1",
    "col2",
    "col3",
    "col4",
    "col5"
  ],
  "rows": [
    {
      "before": [
        "a1",
        "b1",
        "c1",
        "d1",
        "e1"
      ],
      "current_ts": "2021-09-23 17:11:33",
      "op_ts": "2021-09-23 17:11:33",
      "op_type": "D",
      "pos": "09231632388293978189"
    },
    {
      "before": [
        "a2",
        "b2",
        "c2",
        "d2",
        "e2"
      ],
      "current_ts": "2021-09-23 17:11:33",
      "op_ts": "2021-09-23 17:11:33",
      "op_type": "D",
      "pos": "09231632388293978189"
    }
  ],
  "table": "table1"
}

数据说明：为了减少传输带宽，如果是批量D或者I的时候，在一条数据中传输多个相同类型的数据。比如说上述I操作，columns表示字段名称，在rows中定义多条插入数据。由于U被拆分为，D和I，数据传输为单条数据传输，也就是rows中不会出现多条数据的情况，并且确保顺序写入kafka同一分区。

从何写起

下图描述了Maxwell CDC format相关流程：

Flink cdc自定义format格式数据源

从上图我们可以知道，Flink 会通过 SPI 机制将 classpath 下注册的所有工厂类加载进来，包括 DynamicTableFactory、DeserializationFormatFactory 等等。同时通过DDL中的format的值与DeserializationFormatFactory工厂类的factoryIdentifier()返回值进行匹配，从而确定使用哪个工厂类。

然后再通过 DeserializationFormatFactory 中的 createDecodingFormat(...) 方法，将反序列化对象提供给 DynamicTableSource。

所以说，上述流程主要完成了以下工作：

  • 定义工厂类（DeserializationFormatFactory），即 MaxwellJsonFormatFactory，负责编译时根据 ‘format’ = ‘maxwell-json’创建对应的反序列化器
  • 定义反序列化类（DeserializationSchema），即MaxwellJsonDeserializationSchema，负责运行时的解析，根据固定格式将 CDC 数据转换成 Flink 系统能认识的 INSERT/DELETE/UPDATE 消息，如 RowData。
  • Service 注册文件：需要添加 Service 文件 META-INF/services/org.apache.flink.table.factories.Factory ，并在其中增加一行上述实现的 MaxwellJsonFormatFactory 类路径。

开始定义你的cdc format

根据上述Maxwell CDC format相关流程，我们先定义工厂类，具体如下：

import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SerializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.configuration.ConfigOption;
import org.apache.flink.configuration.ReadableConfig;
import org.apache.flink.formats.common.TimestampFormat;
import org.apache.flink.formats.json.JsonOptions;
import org.apache.flink.table.connector.ChangelogMode;
import org.apache.flink.table.connector.format.DecodingFormat;
import org.apache.flink.table.connector.format.EncodingFormat;
import org.apache.flink.table.connector.source.DynamicTableSource;
import org.apache.flink.table.data.RowData;
import org.apache.flink.table.factories.DeserializationFormatFactory;
import org.apache.flink.table.factories.DynamicTableFactory;
import org.apache.flink.table.factories.FactoryUtil;
import org.apache.flink.table.factories.SerializationFormatFactory;
import org.apache.flink.table.types.DataType;
import org.apache.flink.table.types.logical.RowType;
import org.apache.flink.types.RowKind;

import java.util.Collections;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

public class AnalysisJsonFormatFactory  implements DeserializationFormatFactory, SerializationFormatFactory {

    public static final String IDENTIFIER = "analysis-json";

    public AnalysisJsonFormatFactory() {
    }

    @Override
    public DecodingFormat<DeserializationSchema<RowData>> createDecodingFormat(DynamicTableFactory.Context context, ReadableConfig formatOptions) {
        FactoryUtil.validateFactoryOptions(this, formatOptions);
        AnalysisJsonOptions.validateDecodingFormatOptions(formatOptions);
        boolean ignoreParseErrors = (Boolean)formatOptions.get(AnalysisJsonOptions.IGNORE_PARSE_ERRORS);
        TimestampFormat timestampFormat = JsonOptions.getTimestampFormat(formatOptions);
        return new DecodingFormat<DeserializationSchema<RowData>>() {
            @Override
            public DeserializationSchema<RowData> createRuntimeDecoder(DynamicTableSource.Context context, DataType dataType) {
                // 表的字段名和数据类型
                RowType rowType = (RowType) dataType.getLogicalType();
                TypeInformation<RowData> rowDataTypeInformation = context.createTypeInformation(dataType);
                return new AnalysisJsonDeserializationSchema(rowType, rowDataTypeInformation, ignoreParseErrors, timestampFormat);
            }

            @Override
            public ChangelogMode getChangelogMode() {
                return ChangelogMode.newBuilder().addContainedKind(RowKind.INSERT).addContainedKind(RowKind.DELETE).build();
            }
        };
    }

    @Override
    public EncodingFormat<SerializationSchema<RowData>> createEncodingFormat(DynamicTableFactory.Context context, ReadableConfig readableConfig) {

        return null;
    }

    @Override
    public String factoryIdentifier() {
        return "analysis-json";
    }

    @Override
    public Set<ConfigOption<?>> requiredOptions() {
        return Collections.emptySet();
    }

    @Override
    public Set<ConfigOption<?>> optionalOptions() {
        Set<ConfigOption<?>> options = new HashSet<>();
        options.add(AnalysisJsonOptions.IGNORE_PARSE_ERRORS);
        return options;
    }
}

定义反序列化器：

import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.formats.common.TimestampFormat;
import org.apache.flink.formats.json.JsonRowDataDeserializationSchema;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.data.GenericRowData;
import org.apache.flink.table.data.RowData;
import org.apache.flink.table.data.StringData;
import org.apache.flink.table.types.logical.RowType;
import org.apache.flink.types.RowKind;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Objects;

public class AnalysisJsonDeserializationSchema  implements DeserializationSchema<RowData> {

    private static final long serialVersionUID = 1L;
    private static final String OP_INSERT = "I";
    private static final String OP_DELETE = "D";
    private final JsonRowDataDeserializationSchema jsonDeserializer;
    private final TypeInformation<RowData> resultTypeInfo;
    private final boolean ignoreParseErrors;
    private final int fieldCount;


    public AnalysisJsonDeserializationSchema(RowType rowType, TypeInformation<RowData> resultTypeInfo, boolean ignoreParseErrors, TimestampFormat timestampFormatOption) {
        this.resultTypeInfo = resultTypeInfo;
        this.ignoreParseErrors = ignoreParseErrors;
        this.fieldCount = rowType.getFieldCount();
        this.jsonDeserializer = new JsonRowDataDeserializationSchema(this.createJsonRowType(), resultTypeInfo, false, ignoreParseErrors, timestampFormatOption);
    }

    @Override
    public RowData deserialize(byte[] bytes) throws IOException {
        throw new RuntimeException("Please invoke DeserializationSchema#deserialize(byte[], Collector<RowData>) instead.");
    }

    public void deserialize(byte[] bytes, Collector<RowData> out) throws IOException {
        if (bytes != null && bytes.length != 0) {
            RowData rowData = this.jsonDeserializer.deserialize(bytes);
            String columns = rowData.getString(0).toString();
            JSONArray columnsJSONArray = JSONArray.parseArray(columns);

            String rows = rowData.getString(1).toString();
            JSONArray rowsJSONArray = JSONArray.parseArray(rows);
            for (Object object : rowsJSONArray) {
                JSONObject rowJSONObject = (JSONObject) object;
                Map<String, String> outputData = new HashMap<>();
                if (OP_INSERT.equals(rowJSONObject.getString("op_type"))) {

                    JSONArray after = rowJSONObject.getJSONArray("after");
                    int index = 0;
                    for (Object column : columnsJSONArray) {
                        outputData.put(column.toString(), after.getString(index));
                        index++;
                    }
                    GenericRowData insert = new GenericRowData(1);
                    insert.setField(0, StringData.fromBytes(JSONObject.toJSONBytes(outputData)));
                    insert.setRowKind(RowKind.INSERT);
                    out.collect(insert);
                }
                else {
                    JSONArray before = rowJSONObject.getJSONArray("before");
                    int index = 0;
                    for (Object column : columnsJSONArray) {
                        outputData.put(column.toString(), before.getString(index));
                        index++;
                    }
                    GenericRowData delete = new GenericRowData(1);
                    delete.setField(0, StringData.fromBytes(JSONObject.toJSONBytes(outputData)));
                    delete.setRowKind(RowKind.DELETE);
                    out.collect(delete);
                }
            }
        }
    }

    @Override
    public boolean isEndOfStream(RowData rowData) {
        return false;
    }

    @Override
    public TypeInformation<RowData> getProducedType() {
        return this.resultTypeInfo;
    }

    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) {
            return true;
        } else if (o != null && this.getClass() == o.getClass()) {
            AnalysisJsonDeserializationSchema that = (AnalysisJsonDeserializationSchema)o;
            return this.ignoreParseErrors == that.ignoreParseErrors && this.fieldCount == that.fieldCount && Objects.equals(this.jsonDeserializer, that.jsonDeserializer) && Objects.equals(this.resultTypeInfo, that.resultTypeInfo);
        } else {
            return false;
        }
    }

    public int hashCode() {
        return Objects.hash(this.jsonDeserializer, this.resultTypeInfo, this.ignoreParseErrors, this.fieldCount);
    }

    private RowType createJsonRowType() {
        return (RowType) DataTypes.ROW(
                DataTypes.FIELD("columns", DataTypes.STRING()),
                DataTypes.FIELD("rows", DataTypes.STRING()),
                DataTypes.FIELD("table", DataTypes.STRING())).getLogicalType();
    }
}

具体来看一下上述代码，工厂类AnalysisJsonFormatFactory的写法相对固定，在createDecodingFormat中返回DecodingFormat，并重写createRuntimeDecoder和getChangelogMode方法，其中，createRuntimeDecoder返回的为上述定义的AnalysisJsonDeserializationSchema，getChangelogMode则返回我们数据格式中可能存在的操作形式，本位为INSERT以及DELETE。

再来看一下AnalysisJsonDeserializationSchema，其中this.jsonDeserializer则描述了如何反序列化原始kafka数据，在本例中，由于原始数据格式固定，所以直接定义其格式为：

    private RowType createJsonRowType() {
        return (RowType) DataTypes.ROW(
                DataTypes.FIELD("columns", DataTypes.STRING()),
                DataTypes.FIELD("rows", DataTypes.STRING()),
                DataTypes.FIELD("table", DataTypes.STRING())).getLogicalType();
    }

再来看一下核心方法，deserialize(byte[] bytes, Collector out)，该方法接受原始byte[]类型原始数据，并通过out返回解析完的数据。

该方法通过this.jsonDeserializer将原始数据反序列化为rowData，那么后续则可以通过此rowData获取原始数据中的columns、rows以及table中的值。

上述代码中解析rows中的数据，并判断其类型为I或者D，并封装为GenericRowData返回。

在上一个步骤中，我们说到要注册工厂类，所以我们需要在项目resources目录中新建META-INF/services/org.apache.flink.table.factories.Factory，并在org.apache.flink.table.factories.Factory文件中填入：AnalysisJsonFormatFactory工厂类的完整路径。

完整代码示例

https://github.com/xiaozhch5/flink-cdc-format.git

参考资料

https://lrting.top/special/hudi/

https://developer.aliyun.com/article/771438

https://flink.apache.org/news/2020/07/06/release-1.11.0.html#table-apisql-support-for-change-data-capture-cdc

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