数据平台
- 平台定义
平台基于Flink计算框架,集成Kafka、Clickhouse等大数据组件,具备数据采集、数据同步、数据存储、实时计算、离线计算、数据治理、数据服务等能力。实践平台化思维,充分利用数据,可实现复杂业务的数据开发任务,构建了一套完整的技术生态体系。
- 平台目标
定位为实时数仓、流批一体、湖仓一体的智能大数据平台,提升整体的IT运营服务能力。
Flink数据连接
Flink数据连接是Flink读取和写入到web系统数据库的一个接口。下图为Flink 数据连接的一个页面,左侧的为目录数,方便数据源的归类与查找。右侧列表化展示数据连接,可根据数据连接的名称、类型、标签等内容进行检索,支持导入、导出与复制,方便做迁移和备份编辑。右上角新建按钮可以点击新建Kafka、Redis以及Clickhouse 的原表和结果表。通过页面式、配置化操作,将各数据资源虚拟化成Flink表。
新建Kafka源表
命名数据连接名称:名称方便于在数据列表中进行查询。
- 地址和端口:用于读取集群上的topic;
- Kafka类型:Kafka类型分为Kafka和 upsert-Kafka;
- 数据格式:常用数据格式为json;
- 消费方式:分为从头开始消费(从最老的数据将Kafka topic完整的数据都消费到)、从当前位置,从group offset以及从指定时间开始消费;
- 最大读取记录数:一批次内读取的最大数据量;
- key格式与字段
动态表名称:后续在Flink SQL中写SQL时将会用到,即建表的表名
Kafka源表创建完成之后,将会得到该建表语句
支持数据连接类型
- Kafka:支持Kafka连接器和upsert-Kafka连接器
- Clickhouse:基于jdbc连接器开发,支持Clickhouse集群和多节点轮询数据写入
- Redis:自主开发,支持单机、集群、哨兵和代理模式的Redis服务,提供写入和维表关联能力
- 逐步支持更多的数据连接
数据作业开发
数据作业开发页面与数据源页面类似,左边为目录,右边可以新建编辑作业。
编辑SQL页面支持以下操作:
- 支持勾选数据源表和数据结果表
- 选择数据表后,填充建表语句至编辑区,支持自定义修改
- 支持添加自定义算子
SQL编辑完成后可进行作业配置操作:
- 并行度:任务每个算子的线程数
- 插槽数:每个插槽独占CPU资源,但使用同一个执行器的JVM内存资源(同一个taskmanager的插槽),增加插槽数会获取更多的计算资源,但不利于内存资源的利用效率。
- 重启策略:可设置固定重启次数和失败比例策略
任务启动流程
Flink任务启动会运行起一个JobManager和一个或多个TaskManager。
JobManager:负责资源提供、回收、分配,任务调度、处理完成或失败的任务、协调 checkpoint、提供REST接口和WebUI展示作业执行信息。
TaskManager:执行作业任务并缓存和交换数据流,包含一个或多个task slot。TaskManager 中 task slot 的数量表示并发处理 task 的数量,一个 task slot 中可以执行多个算子。
TaskManager是一个JVM进程,所包含的多个Task Slot会均分JVM内存。 多个算子可共享一个Task Slot,有利于资源分配和资源利用,并行度设置为Task Slot数的整数倍,会均匀的分配到每个Task Slot。
Flink任务监控页面
平台内维护了任务状态、运行日志等内容,Flink自身也提供了详细的任务监控能力,Flink任务监控包含Flink任务运行状态、时长以及资源分配情况的监控。会展示算子DAG图,数据处理情况以及算子反压、异常日志、Checkpoint记录等。
下图为TaskManager、JobManager的内存占用、GC情况以及运行日志。
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