This documentation is for an unreleased version of Apache Flink. We recommend you use the latest stable version.

文件系统 SQL 连接器 #

此连接器提供了对 Flink FileSystem abstraction 支持的文件系统中分区文件的访问。

在 Flink 中包含了该文件系统连接器，不需要添加额外的依赖。相应的 jar 包可以在 Flink 工程项目的 /lib 目录下找到。从文件系统中读取或者向文件系统中写入行时，需要指定相应的 format。

文件系统连接器允许从本地或分布式文件系统进行读写。文件系统表可以定义为：

CREATE TABLE MyUserTable (
  column_name1 INT,
  column_name2 STRING,
  ...
  part_name1 INT,
  part_name2 STRING
) PARTITIONED BY (part_name1, part_name2) WITH (
  'connector' = 'filesystem',           -- 必选：指定连接器类型
  'path' = 'file:///path/to/whatever',  -- 必选：指定路径
  'format' = '...',                     -- 必选：文件系统连接器指定 format
                                        -- 有关更多详情，请参考 Table Formats
  'partition.default-name' = '...',     -- 可选：默认的分区名，动态分区模式下分区字段值是 null 或空字符串
  'source.path.regex-pattern' = '...',  -- 可选: 指定用于匹配需要读取文件的绝对路径的正则表达式，配置后连接器
                                        -- 会遍历 path 配置项的目录下的全部文件进行匹配

  -- 可选：该属性开启了在 sink 阶段通过动态分区字段来 shuffle 数据，该功能可以大大减少文件系统 sink 的文件数，但是可能会导致数据倾斜，默认值是 false
  'sink.shuffle-by-partition.enable' = '...',
  ...
)

请确保包含 Flink File System specific dependencies。

文件系统连接器的特性与 previous legacy filesystem connector 有很大不同： path 属性指定的是目录，而不是文件，该目录下的文件也不是肉眼可读的。

分区文件 #

Flink 的文件系统连接器支持分区，使用了标准的 hive。但是，不需要预先注册分区到 table catalog，而是基于目录结构自动做了分区发现。例如，根据下面的目录结构，分区表将被推断包含 datetime 和 hour 分区。

path
└── datetime=2019-08-25
    └── hour=11
        ├── part-0.parquet
        ├── part-1.parquet
    └── hour=12
        ├── part-0.parquet
└── datetime=2019-08-26
    └── hour=6
        ├── part-0.parquet

文件系统表支持分区新增插入和分区覆盖插入。请参考 INSERT Statement。当对分区表进行分区覆盖插入时，只有相应的分区会被覆盖，而不是整个表。

File Formats #

文件系统连接器支持多种 format：

• CSV：RFC-4180。是非压缩的。
• JSON：注意，文件系统连接器的 JSON format 与传统的标准的 JSON file 的不同，而是非压缩的。换行符分割的 JSON。
• Avro：Apache Avro。通过配置 avro.codec 属性支持压缩。
• Parquet：Apache Parquet。兼容 hive。
• Orc：Apache Orc。兼容 hive。
• Debezium-JSON：debezium-json。
• Canal-JSON：canal-json。
• Raw：raw。

Source #

文件系统连接器可用于将单个文件或整个目录的数据读取到单个表中。

当使用目录作为 source 路径时，对目录中的文件进行 无序的读取。

目录监控 #

默认情况下，文件系统连接器是有界的，也就是只会扫描配置路径一遍后就会停止。

如果需要，可以通过设置 source.monitor-interval 属性来开启目录监控，以便在新文件出现时继续扫描。

可用的 Metadata #

以下连接器 metadata 可以在表定义时作为 metadata 列进行访问。所有 metadata 都是只读的。

扩展的 CREATE TABLE 示例演示了标识某个字段为 metadata 的语法：

CREATE TABLE MyUserTableWithFilepath (
  column_name1 INT,
  column_name2 STRING,
  `file.path` STRING NOT NULL METADATA
) WITH (
  'connector' = 'filesystem',
  'path' = 'file:///path/to/whatever',
  'format' = 'json'
)

Streaming Sink #

文件系统连接器支持流写入，是基于 Flink 的 文件系统 写入文件的。CSV 和 JSON 使用的是 Row-encoded Format。Parquet、ORC 和 Avro 使用的是 Bulk-encoded Format。

可以直接编写 SQL，将流数据插入到非分区表。 如果是分区表，可以配置分区操作相关的属性。请参考分区提交了解更多详情。

滚动策略 #

分区目录下的数据被分割到 part 文件中。每个分区对应的 sink 的收到的数据的 subtask 都至少会为该分区生成一个 part 文件。根据可配置的滚动策略，当前 in-progress part 文件将被关闭，生成新的 part 文件。该策略基于大小，和指定的文件可被打开的最大 timeout 时长，来滚动 part 文件。

注意： 对于 bulk formats 数据 (parquet、orc、avro)，滚动策略与 checkpoint 间隔（pending 状态的文件会在下个 checkpoint 完成）控制了 part 文件的大小和个数。

注意： 对于 row formats 数据 (csv、json)，如果想使得分区文件更快在文件系统中可见，可以设置 sink.rolling-policy.file-size 或 sink.rolling-policy.rollover-interval 属性以及在 Flink 配置文件 中的 execution.checkpointing.interval 属性。 对于其他 formats (avro、orc)，可以只设置 Flink 配置文件 中的 execution.checkpointing.interval 属性。

文件合并 #

file sink 支持文件合并，允许应用程序使用较小的 checkpoint 间隔而不产生大量小文件。

如果启用文件合并功能，会根据目标文件大小，将多个小文件合并成大文件。 在生产环境中使用文件合并功能时，需要注意：

• 只有 checkpoint 内部的文件才会被合并，至少生成的文件个数与 checkpoint 个数相同。
• 合并前文件是不可见的，那么文件的可见时间是：checkpoint 间隔时长 + 合并时长。
• 如果合并时间过长，将导致反压，延长 checkpoint 所需时间。

分区提交 #

数据写入分区之后，通常需要通知下游应用。例如，在 hive metadata 中新增分区或者在目录下生成 _SUCCESS 文件。分区提交策略是可定制的。具体分区提交行为是基于 triggers 和 policies 的组合。

• Trigger：分区提交时机，可以基于从分区中提取的时间对应的 watermark，或者基于处理时间。
• Policy：分区提交策略，内置策略包括生成 _SUCCESS 文件和提交 hive metastore，也可以实现自定义策略，例如触发 hive 生成统计信息，合并小文件等。

注意： 分区提交仅在动态分区插入模式下才有效。

分区提交触发器 #

通过配置分区提交触发策略，来决定何时提交分区：

Flink 提供了两种类型分区提交触发器：

• 第一种是根据分区的处理时间。既不需要额外的分区时间，也不需要 watermark 生成。这种分区提交触发器基于分区创建时间和当前系统时间。 这种触发器更具通用性，但不是很精确。例如，数据延迟或故障将导致过早提交分区。
• 第二种是根据从分区字段提取的时间以及 watermark。 这需要 job 支持 watermark 生成，分区是根据时间来切割的，例如，按小时或按天分区。

不管分区数据是否完整而只想让下游尽快感知到分区：

• ‘sink.partition-commit.trigger’=‘process-time’ (默认值)
• ‘sink.partition-commit.delay’=‘0s’ (默认值) 一旦数据进入分区，将立即提交分区。注意：这个分区可能会被提交多次。

如果想让下游只有在分区数据完整时才感知到分区，并且 job 中有 watermark 生成，也能从分区字段的值中提取到时间：

• ‘sink.partition-commit.trigger’=‘partition-time’
• ‘sink.partition-commit.delay’=‘1h’ (根据分区类型指定，如果是按小时分区可配置为 ‘1h’) 该方式是最精准地提交分区的方式，尽力确保提交分区的数据完整。

如果想让下游系统只有在数据完整时才感知到分区，但是没有 watermark，或者无法从分区字段的值中提取时间：

• ‘sink.partition-commit.trigger’=‘process-time’ (默认值)
• ‘sink.partition-commit.delay’=‘1h’ (根据分区类型指定，如果是按小时分区可配置为 ‘1h’) 该方式尽量精确地提交分区，但是数据延迟或者故障将导致过早提交分区。

延迟数据的处理：延迟的记录会被写入到已经提交的对应分区中，且会再次触发该分区的提交。

分区时间提取器 #

时间提取器从分区字段值中提取时间。

默认情况下，提取器基于由分区字段组成的 timestamp pattern。也可以指定一个实现接口 PartitionTimeExtractor 的自定义提取器。

public class HourPartTimeExtractor implements PartitionTimeExtractor {
    @Override
    public LocalDateTime extract(List<String> keys, List<String> values) {
        String dt = values.get(0);
        String hour = values.get(1);
		return Timestamp.valueOf(dt + " " + hour + ":00:00").toLocalDateTime();
	}
}

分区提交策略 #

分区提交策略定义了提交分区时的具体操作。

• 第一种是 metadata 存储（metastore），仅 hive 表支持该策略，该策略下文件系统通过目录层次结构来管理分区。
• 第二种是 success 文件，该策略下会在分区对应的目录下生成一个名为 _SUCCESS 的空文件。

也可以自定义提交策略，例如：

public class AnalysisCommitPolicy implements PartitionCommitPolicy {
    private HiveShell hiveShell;
	
    @Override
	public void commit(Context context) throws Exception {
	    if (hiveShell == null) {
	        hiveShell = createHiveShell(context.catalogName());
	    }
	    
        hiveShell.execute(String.format(
            "ALTER TABLE %s ADD IF NOT EXISTS PARTITION (%s = '%s') location '%s'",
	        context.tableName(),
	        context.partitionKeys().get(0),
	        context.partitionValues().get(0),
	        context.partitionPath()));
	    hiveShell.execute(String.format(
	        "ANALYZE TABLE %s PARTITION (%s = '%s') COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS",
	        context.tableName(),
	        context.partitionKeys().get(0),
	        context.partitionValues().get(0)));
	}
}

Sink Parallelism #

在流模式和批模式下，向外部文件系统（包括 hive）写文件时的 parallelism 可以通过相应的 table 配置项指定。默认情况下，该 sink parallelism 与上游 chained operator 的 parallelism 一样。当配置了跟上游的 chained operator 不一样的 parallelism 时，写文件和合并文件的算子（如果开启的话）会使用指定的 sink parallelism。

注意： 目前，当且仅当上游的 changelog 模式为 INSERT-ONLY 时，才支持配置 sink parallelism。否则，程序将会抛出异常。

完整示例 #

以下示例展示了如何使用文件系统连接器编写流式查询语句，将数据从 Kafka 写入文件系统，然后运行批式查询语句读取数据。

CREATE TABLE kafka_table (
  user_id STRING,
  order_amount DOUBLE,
  log_ts TIMESTAMP(3),
  WATERMARK FOR log_ts AS log_ts - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (...);

CREATE TABLE fs_table (
  user_id STRING,
  order_amount DOUBLE,
  dt STRING,
  `hour` STRING
) PARTITIONED BY (dt, `hour`) WITH (
  'connector'='filesystem',
  'path'='...',
  'format'='parquet',
  'sink.partition-commit.delay'='1 h',
  'sink.partition-commit.policy.kind'='success-file'
);

-- 流式 sql，插入文件系统表
INSERT INTO fs_table 
SELECT 
    user_id, 
    order_amount, 
    DATE_FORMAT(log_ts, 'yyyy-MM-dd'),
    DATE_FORMAT(log_ts, 'HH') 
FROM kafka_table;

-- 批式 sql，使用分区修剪进行选择
SELECT * FROM fs_table WHERE dt='2020-05-20' and `hour`='12';

如果 watermark 被定义在 TIMESTAMP_LTZ 类型的列上并且使用 partition-time 模式进行提交，sink.partition-commit.watermark-time-zone 这个属性需要设置成会话时区，否则分区提交可能会延迟若干个小时。

CREATE TABLE kafka_table (
  user_id STRING,
  order_amount DOUBLE,
  ts BIGINT, -- 以毫秒为单位的时间
  ts_ltz AS TO_TIMESTAMP_LTZ(ts, 3),
  WATERMARK FOR ts_ltz AS ts_ltz - INTERVAL '5' SECOND -- 在 TIMESTAMP_LTZ 列上定义 watermark
) WITH (...);

CREATE TABLE fs_table (
  user_id STRING,
  order_amount DOUBLE,
  dt STRING,
  `hour` STRING
) PARTITIONED BY (dt, `hour`) WITH (
  'connector'='filesystem',
  'path'='...',
  'format'='parquet',
  'partition.time-extractor.timestamp-pattern'='$dt $hour:00:00',
  'sink.partition-commit.delay'='1 h',
  'sink.partition-commit.trigger'='partition-time',
  'sink.partition-commit.watermark-time-zone'='Asia/Shanghai', -- 假设用户配置的时区为 'Asia/Shanghai'
  'sink.partition-commit.policy.kind'='success-file'
);

-- 流式 sql，插入文件系统表
INSERT INTO fs_table 
SELECT 
    user_id, 
    order_amount, 
    DATE_FORMAT(ts_ltz, 'yyyy-MM-dd'),
    DATE_FORMAT(ts_ltz, 'HH') 
FROM kafka_table;

-- 批式 sql，使用分区修剪进行选择
SELECT * FROM fs_table WHERE dt='2020-05-20' and `hour`='12';

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