小 T 导读：想用 Flink 对接 TDengine？保姆级教程来了。
0、前言
TDengine 是由涛思数据开发并开源的一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库（Time Series Database）。
除了核心的时序数据库功能外，TDengine 还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所需要的系列功能。但是很多小伙伴出于架构的考虑，还是需要将数据导出到 Apache Flink、Apache Spark 等平台进行计算分析。
为了帮助大家对接，我们特别推出了保姆级课程，包学包会。
1、技术实现
Apache Flink 提供了 SourceFunction 和 SinkFunction，用来提供 Flink 和外部数据源的连接，其中 SouceFunction 为从数据源读取数据，SinkFunction 为将数据写入数据源。 与此同时，Flink 提供了 RichSourceFunction 和 RichSinkFunction 这两个类（继承自AbstractRichFunction），提供了额外的初始化(open(Configuration))和销毁方法(close())。 通过重写这两个方法，可以避免每次读写数据时都重新建立连接。
2、代码实现
完整源码：https://github.com/liuyq-617/TD-Flink
代码逻辑：
1) 自定义类 SourceFromTDengine
用途：数据源连接，数据读取
package com.taosdata.flink;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichSourceFunction;
import com.taosdata.model.Sensor;
import java.sql.*;
import java.util.Properties;
public class SourceFromTDengine extends RichSourceFunction<Sensor> {
Statement statement;
private Connection connection;
private String property;
public SourceFromTDengine(){
super();
}
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
String driver = "com.taosdata.jdbc.rs.RestfulDriver";
String host = "u05";
String username = "root";
String password = "taosdata";
String prop = System.getProperty("java.library.path");
Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(SourceFromTDengine.class);
LOG.info("java.library.path:{}", prop);
System.out.println(prop);
Class.forName( driver );
Properties properties = new Properties();
connection = DriverManager.getConnection("jdbc:TAOS-RS://" + host + ":6041/tt" + "?user=root&password=taosdata"
, properties);
statement = connection.createStatement();
}
@Override
public void close() throws Exception {
super.close();
if (connection != null) {
connection.close();
}
if (statement != null) {
statement.close();
}
}
@Override
public void run(SourceContext<Sensor> sourceContext) throws Exception {
try {
String sql = "select * from tt.meters";
ResultSet resultSet = statement.executeQuery(sql);
while (resultSet.next()) {
Sensor sensor = new Sensor( resultSet.getLong(1),
resultSet.getInt( "vol" ),
resultSet.getFloat( "current" ),
resultSet.getString( "location" ).trim());
sourceContext.collect( sensor );
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public void cancel() {
}
} 2) 自定义类 SinkToTDengine
用途：数据源连接，数据写入
SinkToTDengine
package com.taosdata.flink;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
import com.taosdata.model.Sensor;
import java.sql.*;
import java.util.Properties;
public class SinkToTDengine extends RichSinkFunction<Sensor> {
Statement statement;
private Connection connection;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
String driver = "com.taosdata.jdbc.rs.RestfulDriver";
String host = "TAOS-FQDN";
String username = "root";
String password = "taosdata";
String prop = System.getProperty("java.library.path");
System.out.println(prop);
Class.forName( driver );
Properties properties = new Properties();
connection = DriverManager.getConnection("jdbc:TAOS-RS://" + host + ":6041/tt" + "?user=root&password=taosdata"
, properties);
statement = connection.createStatement();
}
@Override
public void close() throws Exception {
super.close();
if (connection != null) {
connection.close();
}
if (statement != null) {
statement.close();
}
}
@Override
public void invoke(Sensor sensor, Context context) throws Exception {
try {
String sql = String.format("insert into sinktest.%s using sinktest.meters tags('%s') values(%d,%d,%f)",
sensor.getLocation(),
sensor.getLocation(),
sensor.getTs(),
sensor.getVal(),
sensor.getCurrent()
);
statement.executeUpdate(sql);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}3) 自定义类 Sensor
用途：定义数据结构，用来接受数据
package com.taosdata.model;
public class Sensor {
public long ts;
public int val;
public float current;
public String location;
public Sensor() {
}
public Sensor(long ts, int val, float current, String location) {
this.ts = ts;
this.val = val;
this.current = current;
this.location = location;
}
public long getTs() {
return ts;
}
public void setTs(long ts) {
this.ts = ts;
}
public int getVal() {
return val;
}
public void setVal(int val) {
this.val = val;
}
public float getCurrent() {
return current;
}
public void setCurrent(float current) {
this.current = current;
}
public String getLocation() {
return location;
}
public void setLocation(String location) {
this.location = location;
}
@Override
public String toString() {
return "Sensor{" +
"ts=" + ts +
", val=" + val +
", current=" + current +
", location='" + location + '\'' +
'}';
}
}
4) 主程序类 ReadFromTDengine
用途：调用 Flink 进行读取和写入数据
package com.taosdata;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import com.taosdata.model.Sensor;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.slf4j.Logger;
public class ReadFromTDengine {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<Sensor> SensorList = env.addSource( new com.taosdata.flink.SourceFromTDengine() );
SensorList.print();
SensorList.addSink( new com.taosdata.flink.SinkToTDengine() );
env.execute();
}
}3、简单测试 RESTful 接口
1) 环境准备：
a) Flink 安装&启动：
- wget https://dlcdn.apache.org/flink/flink-1.14.3/flink-1.14.3-bin-scala_2.12.tgz
- tar zxf flink-1.14.3-bin-scala_2.12.tgz -C /usr/local
- /usr/local/flink-1.14.3/bin/start-cluster.sh
b) TDengine Database 环境准备：
- 创建原始数据：
- create database tt;
- create table `meters` (`ts` TIMESTAMP,`vol` INT,`current` FLOAT) TAGS (`location` BINARY(20));
- insert into beijing using meters tags(‘beijing’) values(now,220,30.2);
- 创建目标数据库表：
- create database sinktest;
- create table `meters` (`ts` TIMESTAMP,`vol` INT,`current` FLOAT) TAGS (`location` BINARY(20));
2) 打包编译：
源码位置： https://github.com/liuyq-617/TD-Flink
mvn clean package
3) 程序启动：
flink run target/test-flink-1.0-SNAPSHOT-dist.jar
- 读取数据
- vi log/flink-root-taskexecutor-0-xxxxx.out
- 查看到数据打印：Sensor{ts=1645166073101, val=220, current=5.7, location=’beijing’}
- 写入数据
- show sinktest.tables;
- 已经创建了beijing 子表
- select * from sinktest.beijing;
- 可以查询到刚插入的数据
- show sinktest.tables;
4、使用 JNI 方式
举一反三的小伙伴此时已经猜到，只要把 JDBC URL 修改一下就可以了。
但是 Flink 每次分派作业时都在使用一个新的 ClassLoader，而我们在计算节点上就会得到“Native library already loaded in another classloader”错误。
为了避免此问题，可以将 JDBC 的 jar 包放到 Flink 的 lib 目录下，不去调用 dist 包就可以了。
- cp taos-jdbcdriver-2.0.37-dist.jar /usr/local/flink-1.14.3/lib
- flink run target/test-flink-1.0-SNAPSHOT.jar
5、小结
通过在项目中引入 SourceFromTDengine 和 SinkToTDengine 两个类，即可完成在 Flink 中对 TDengine 的读写操作。后面我们会有文章介绍 Spark 和 TDengine 的对接。
注：文中使用的是 JDBC 的 RESTful 接口，这样就不用在 Flink 的节点安装 TDengine，JNI 方式需要在 Flink 节点安装 TDengine Database 的客户端。
