摘要:是阿里云日志服务提供的,用于对接的工具,包括两部分,消费者和生产者。子用户使用需要授权如下几个用于将数据写到阿里云日志服务中。
摘要: Flink log connector是阿里云日志服务推出的,用于对接Flink的工具,包含两块,分别是消费者和生产者,消费者用于从日志服务中读数据,支持exactly once语义,生产者用于将数据写到日志服务中,该Connector隐藏了日志服务的一些概念,比如Shard的分裂合并等,用户在使用时只需要专注在自己的业务逻辑即可。
阿里云日志服务是针对实时数据一站式服务,用户只需要将精力集中在分析上,过程中数据采集、对接各种存储计算、数据索引和查询等琐碎工作等都可以交给日志服务完成。
日志服务中最基础的功能是LogHub,支持数据实时采集与消费,实时消费家族除 Spark Streaming、Storm、StreamCompute(Blink外),目前新增Flink啦。
Flink Connector
Flink log connector是阿里云日志服务提供的,用于对接flink的工具,包括两部分,消费者(Consumer)和生产者(Producer)。
消费者用于从日志服务中读取数据,支持exactly once语义,支持shard负载均衡.
生产者用于将数据写入日志服务,使用connector时,需要在项目中添加maven依赖:
org.apache.flink flink-streaming-java_2.11 1.3.2 com.aliyun.openservices flink-log-connector 0.1.3 com.google.protobuf protobuf-java 2.5.0 com.aliyun.openservices aliyun-log 0.6.10 com.aliyun.openservices log-loghub-producer 0.1.8
代码:Github
用法
请参考日志服务文档,正确创建Logstore。
如果使用子账号访问,请确认正确设置了LogStore的RAM策略。参考授权RAM子用户访问日志服务资源。
1. Log Consumer
在Connector中, 类FlinkLogConsumer提供了订阅日志服务中某一个LogStore的能力,实现了exactly once语义,在使用时,用户无需关心LogStore中shard数
量的变化,consumer会自动感知。
flink中每一个子任务负责消费LogStore中部分shard,如果LogStore中shard发生split或者merge,子任务消费的shard也会随之改变。
1.1 配置启动参数
Properties configProps = new Properties(); // 设置访问日志服务的域名 configProps.put(ConfigConstants.LOG_ENDPOINT, "cn-hangzhou.log.aliyuncs.com"); // 设置访问ak configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSSKEYID, ""); configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSKEY, ""); // 设置日志服务的project configProps.put(ConfigConstants.LOG_PROJECT, "ali-cn-hangzhou-sls-admin"); // 设置日志服务的LogStore configProps.put(ConfigConstants.LOG_LOGSTORE, "sls_consumergroup_log"); // 设置消费日志服务起始位置 configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION, Consts.LOG_END_CURSOR); // 设置日志服务的消息反序列化方法 RawLogGroupListDeserializer deserializer = new RawLogGroupListDeserializer(); final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStreamlogTestStream = env.addSource( new FlinkLogConsumer (deserializer, configProps));
上面是一个简单的消费示例,我们使用java.util.Properties作为配置工具,所有Consumer的配置都可以在ConfigConstants中找到。
注意,flink stream的子任务数量和日志服务LogStore中的shard数量是独立的,如果shard数量多于子任务数量,每个子任务不重复的消费多个shard,如果少于,
那么部分子任务就会空闲,等到新的shard产生。
1.2 设置消费起始位置
Flink log consumer支持设置shard的消费起始位置,通过设置属性ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION,就可以定制消费从shard的头尾或者某个特定时间开始消费,具体取值如下:
Consts.LOG_BEGIN_CURSOR: 表示从shard的头开始消费,也就是从shard中最旧的数据开始消费。
Consts.LOG_END_CURSOR: 表示从shard的尾开始,也就是从shard中最新的数据开始消费。
UnixTimestamp: 一个整型数值的字符串,用1970-01-01到现在的秒数表示, 含义是消费shard中这个时间点之后的数据。
三种取值举例如下:
configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION, Consts.LOG_BEGIN_CURSOR); configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION, Consts.LOG_END_CURSOR); configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION, "1512439000");
1.3 监控:消费进度(可选)
Flink log consumer支持设置消费进度监控,所谓消费进度就是获取每一个shard实时的消费位置,这个位置使用时间戳表示,详细概念可以参考
文档消费组-查看状态,[消费组-监控报警
](https://help.aliyun.com/docum...。
configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMERGROUP, "your consumer group name”);
注意上面代码是可选的,如果设置了,consumer会首先创建consumerGroup,如果已经存在,则什么都不做,consumer中的snapshot会自动同步到日志服务的consumerGroup中,用户可以在日志服务的控制台查看consumer的消费进度。
1.4 容灾和exactly once语义支持
当打开Flink的checkpointing功能时,Flink log consumer会周期性的将每个shard的消费进度保存起来,当作业失败时,flink会恢复log consumer,并
从保存的最新的checkpoint开始消费。
写checkpoint的周期定义了当发生失败时,最多多少的数据会被回溯,也就是重新消费,使用代码如下:
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 开启flink exactly once语义 env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); // 每5s保存一次checkpoint env.enableCheckpointing(5000);
更多Flink checkpoint的细节请参考Flink官方文档Checkpoints。
1.5 补充材料:关联 API与权限设置
Flink log consumer 会用到的阿里云日志服务接口如下:
GetCursorOrData
用于从shard中拉数据, 注意频繁的调用该接口可能会导致数据超过日志服务的shard quota, 可以通过ConfigConstants.LOG_FETCH_DATA_INTERVAL_MILLIS和ConfigConstants.LOG_MAX_NUMBER_PER_FETCH 控制接口调用的时间间隔和每次调用拉取的日志数量,shard的quota参考文章[shard简介](https://help.aliyun.com/document_detail/28976.html).
configProps.put(ConfigConstants.LOG_FETCH_DATA_INTERVAL_MILLIS, "100"); configProps.put(ConfigConstants.LOG_MAX_NUMBER_PER_FETCH, "100");
ListShards
用于获取logStore中所有的shard列表,获取shard状态等.如果您的shard经常发生分裂合并,可以通过调整接口的调用周期来及时发现shard的变化。
// 设置每30s调用一次ListShards configProps.put(ConfigConstants.LOG_SHARDS_DISCOVERY_INTERVAL_MILLIS, "30000");
CreateConsumerGroup
该接口调用只有当设置消费进度监控时才会发生,功能是创建consumerGroup,用于同步checkpoint。
ConsumerGroupUpdateCheckPoint
该接口用户将flink的snapshot同步到日志服务的consumerGroup中。
子用户使用Flink log consumer需要授权如下几个RAM Policy:
Log Producer
FlinkLogProducer 用于将数据写到阿里云日志服务中。
注意producer只支持Flink at-least-once语义,这就意味着在发生作业失败的情况下,写入日志服务中的数据有可能会重复,但是绝对不会丢失。
用法示例如下,我们将模拟产生的字符串写入日志服务:
// 将数据序列化成日志服务的数据格式 class SimpleLogSerializer implements LogSerializationSchema{ public RawLogGroup serialize(String element) { RawLogGroup rlg = new RawLogGroup(); RawLog rl = new RawLog(); rl.setTime((int)(System.currentTimeMillis() / 1000)); rl.addContent("message", element); rlg.addLog(rl); return rlg; } } public class ProducerSample { public static String sEndpoint = "cn-hangzhou.log.aliyuncs.com"; public static String sAccessKeyId = ""; public static String sAccessKey = ""; public static String sProject = "ali-cn-hangzhou-sls-admin"; public static String sLogstore = "test-flink-producer"; private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(ConsumerSample.class); public static void main(String[] args) throws Exception { final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args); final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.getConfig().setGlobalJobParameters(params); env.setParallelism(3); DataStream simpleStringStream = env.addSource(new EventsGenerator()); Properties configProps = new Properties(); // 设置访问日志服务的域名 configProps.put(ConfigConstants.LOG_ENDPOINT, sEndpoint); // 设置访问日志服务的ak configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSSKEYID, sAccessKeyId); configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSKEY, sAccessKey); // 设置日志写入的日志服务project configProps.put(ConfigConstants.LOG_PROJECT, sProject); // 设置日志写入的日志服务logStore configProps.put(ConfigConstants.LOG_LOGSTORE, sLogstore); FlinkLogProducer logProducer = new FlinkLogProducer (new SimpleLogSerializer(), configProps); simpleStringStream.addSink(logProducer); env.execute("flink log producer"); } // 模拟产生日志 public static class EventsGenerator implements SourceFunction { private boolean running = true; @Override public void run(SourceContext ctx) throws Exception { long seq = 0; while (running) { Thread.sleep(10); ctx.collect((seq++) + "-" + RandomStringUtils.randomAlphabetic(12)); } } @Override public void cancel() { running = false; } } }
2.1 初始化
Producer初始化主要需要做两件事情:
初始化配置参数Properties, 这一步和Consumer类似, Producer有一些定制的参数,一般情况下使用默认值即可,特殊场景可以考虑定制:
// 用于发送数据的io线程的数量,默认是8 ConfigConstants.LOG_SENDER_IO_THREAD_COUNT // 该值定义日志数据被缓存发送的时间,默认是3000 ConfigConstants.LOG_PACKAGE_TIMEOUT_MILLIS // 缓存发送的包中日志的数量,默认是4096 ConfigConstants.LOG_LOGS_COUNT_PER_PACKAGE // 缓存发送的包的大小,默认是3Mb ConfigConstants.LOG_LOGS_BYTES_PER_PACKAGE // 作业可以使用的内存总的大小,默认是100Mb ConfigConstants.LOG_MEM_POOL_BYTES
上述参数不是必选参数,用户可以不设置,直接使用默认值。
重载LogSerializationSchema,定义将数据序列化成RawLogGroup的方法。
RawLogGroup是log的集合,每个字段的含义可以参考文档[日志数据模型](https://help.aliyun.com/document_detail/29054.html)。
如果用户需要使用日志服务的shardHashKey功能,指定数据写到某一个shard中,可以使用LogPartitioner产生数据的hashKey,用法例子如下:
FlinkLogProducerlogProducer = new FlinkLogProducer (new SimpleLogSerializer(), configProps); logProducer.setCustomPartitioner(new LogPartitioner () { // 生成32位hash值 public String getHashKey(String element) { try { MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5"); md.update(element.getBytes()); String hash = new BigInteger(1, md.digest()).toString(16); while(hash.length() < 32) hash = "0" + hash; return hash; } catch (NoSuchAlgorithmException e) { } return "0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000"; } });
注意LogPartitioner是可选的,不设置情况下, 数据会随机写入某一个shard。
2.2 权限设置:RAM Policy
Producer依赖日志服务的API写数据,如下:
log:PostLogStoreLogs
log:ListShards
当RAM子用户使用Producer时,需要对上述两个API进行授权:
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