将Flink计算完毕后的数据Sink到Nebula

2024-01-14 13:56:04

Flink是目前流计算的隐形王者，在国际国内有有庞大的拥趸。

Nebula是国产图数据库的后起之秀，在DBEngines中排名也逐年上升。

将两者进行结合，可以产生很多应用场景：比如实时计算服务链路调用关系并将结果存到Nebula中、实时计算业务访问风控情况并将结果存到Nebula中、实时计算预警发生情况并将结果存到Nebula中等。

将Flink计算完毕后的结果，Sink到Nebula，Nebula官方提供了一个Flink Connector，但是很不易用。

笔者根据项目实际应用情况，写了一个更简洁直接的Sink，作为抛砖引玉，欢迎各位Flink及Nebula爱好者共同交流。

一、NebulaUtil

由于Nebula提供的Java Client是非线程安全的，所以我们首先封装一个单例的NebulaUtil，主要代码如下：

import lombok.val;

import lombok.var;

/**
 * Nebula工具类
 */
public class NebulaUtil {
    // Nebula会话
    private Session session = null;
    // Nebula连接池
    private NebulaPool pool = new NebulaPool();/**
     * 获得Nebula工具类单例
     *
     * @return NebulaUtil
     */
    public static NebulaUtil getInstance() {
        return NebulaUtilHolder.instance;
    }

    /**
     * 执行NGQL
     *
     * @param nGQL NGQL
     * @return 返回执行结果
     */
    public ResultSet execute(String nGQL) {
        try {
            if (session != null) {
                return session.execute(nGQL);
            }
        } catch (IOErrorException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return null;
    }
   /**
     * 释放会话
     */
    public void releaseSession() {
        // 释放连接
        if (session != null) {
            session.release();
        }

        // 关闭连接池
        pool.close();
    }

    private static class NebulaUtilHolder {
        private static final NebulaUtil instance = new NebulaUtil();
    }

    private NebulaUtil() {
        initSession();
    }

    /**
     * 初始化会话
     */
    private void initSession() {// 连接地址，多个间用逗号“,”隔开
        val host = "127.0.0.1";
        val port = 9669;
        val user = "user";
        val password = "password";
        val space = "MySpace";

        var nebulaPoolConfig = new NebulaPoolConfig();
        nebulaPoolConfig.setMaxConnSize(100);

        var hostAddressList = new ArrayList<HostAddress>();

        val hostArray = host.split(",");

        for (val hostAddress : hostArray) {
            hostAddressList.add(new HostAddress(hostAddress, port));
        }

        try {
            pool.init(hostAddressList, nebulaPoolConfig);
        } catch (UnknownHostException e) {
           e.printStackTrace();
        }

        try {
            session = pool.getSession(user, password, false);
        } catch (NotValidConnectionException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (IOErrorException e) {
           e.printStackTrace();
        } catch (AuthFailedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 切换图空间
        val resp = execute(String.format("USE %s;", space));

        if (resp == null || !resp.isSucceeded()) {
            System.out.println("切换图空间失败!" + space);
        }
    }
}

二、NebulaSink

有了NebulaUtil，实现NebulaSink就非常简单了，每个方法里只有几行代码：

import lombok.val;/**
 * Sink到Nebula数据库
 */
public class NebulaSink extends RichSinkFunction<List<String>> {
    /**
     * 打开连接
     *
     * @param parameters 配置参数
     */
    @Override
    public void open(Configuration parameters) {
    }

    /**
     * 调用
     *
     * @param nGQLList NGQL列表
     * @param context  上下文
     */
    @Override
    public void invoke(List<String> nGQLList, Context context) {
        for (val nGQL : nGQLList) {
            NebulaUtil.getInstance().execute(nGQL);
        }
    }

    /**
     * 关闭连接
     */
    @Override
    public void close() throws Exception {
        super.close();

        NebulaUtil.getInstance().releaseSession();
    }
}

三、将Vertex及Edge数据组装成NGQL语句

有了NebulaUtil以及NebulaSink后，Sink到Nebula之前，我们主要的工作就是将Vertex及Edge数据，组装对应的NGQL语句即可。

将Flink计算完毕后的数据Sink到Nebula

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