Upsert Kafka SQL 连接器

Scan Source: Unbounded Sink: Streaming Upsert Mode

Upsert Kafka 连接器支持以 upsert 方式从 Kafka topic 中读取数据并将数据写入 Kafka topic。

作为 source，upsert-kafka 连接器生产 changelog 流，其中每条数据记录代表一个更新或删除事件。更准确地说，数据记录中的 value 被解释为同一 key 的最后一个 value 的 UPDATE，如果有这个 key（如果不存在相应的 key，则该更新被视为 INSERT）。用表来类比，changelog 流中的数据记录被解释为 UPSERT，也称为 INSERT/UPDATE，因为任何具有相同 key 的现有行都被覆盖。另外，value 为空的消息将会被视作为 DELETE 消息。

作为 sink，upsert-kafka 连接器可以消费 changelog 流。它会将 INSERT/UPDATE_AFTER 数据作为正常的 Kafka 消息写入，并将 DELETE 数据以 value 为空的 Kafka 消息写入（表示对应 key 的消息被删除）。Flink 将根据主键列的值对数据进行分区，从而保证主键上的消息有序，因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。

依赖

In order to use the Upsert Kafka connector the following dependencies are required for both projects using a build automation tool (such as Maven or SBT) and SQL Client with SQL JAR bundles.

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
  <version>1.14.4</version>
</dependency>

完整示例

下面的示例展示了如何创建和使用 Upsert Kafka 表：

CREATE TABLE pageviews_per_region (
  user_region STRING,
  pv BIGINT,
  uv BIGINT,
  PRIMARY KEY (user_region) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'upsert-kafka',
  'topic' = 'pageviews_per_region',
  'properties.bootstrap.servers' = '...',
  'key.format' = 'avro',
  'value.format' = 'avro'
);
CREATE TABLE pageviews (
  user_id BIGINT,
  page_id BIGINT,
  viewtime TIMESTAMP,
  user_region STRING,
  WATERMARK FOR viewtime AS viewtime - INTERVAL '2' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'pageviews',
  'properties.bootstrap.servers' = '...',
  'format' = 'json'
);
-- 计算 pv、uv 并插入到 upsert-kafka sink
INSERT INTO pageviews_per_region
SELECT
  user_region,
  COUNT(*),
  COUNT(DISTINCT user_id)
FROM pageviews
GROUP BY user_region;

注意 确保在 DDL 中定义主键。

Available Metadata

See the regular Kafka connector for a list of all available metadata fields.

连接器参数

特性

Key and Value Formats

See the regular Kafka connector for more explanation around key and value formats. However, note that this connector requires both a key and value format where the key fields are derived from the PRIMARY KEY constraint.

The following example shows how to specify and configure key and value formats. The format options are prefixed with either the 'key' or 'value' plus format identifier.

CREATE TABLE KafkaTable (
  `ts` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp',
  `user_id` BIGINT,
  `item_id` BIGINT,
  `behavior` STRING,
  PRIMARY KEY (`user_id`) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'upsert-kafka',
  ...
  'key.format' = 'json',
  'key.json.ignore-parse-errors' = 'true',
  'value.format' = 'json',
  'value.json.fail-on-missing-field' = 'false',
  'value.fields-include' = 'EXCEPT_KEY'
)

主键约束

Upsert Kafka 始终以 upsert 方式工作，并且需要在 DDL 中定义主键。在具有相同主键值的消息按序存储在同一个分区的前提下，在 changelog source 定义主键意味着 在物化后的 changelog 上主键具有唯一性。定义的主键将决定哪些字段出现在 Kafka 消息的 key 中。

一致性保证

默认情况下，如果启用 checkpoint，Upsert Kafka sink 会保证至少一次将数据插入 Kafka topic。

这意味着，Flink 可以将具有相同 key 的重复记录写入 Kafka topic。但由于该连接器以 upsert 的模式工作，该连接器作为 source 读入时，可以确保具有相同主键值下仅最后一条消息会生效。因此，upsert-kafka 连接器可以像 HBase sink 一样实现幂等写入。

为每个分区生成相应的 watermark

Flink 支持根据 Upsert Kafka 的 每个分区的数据特性发送相应的 watermark。当使用这个特性的时候，watermark 是在 Kafka consumer 内部生成的。 合并每个分区 生成的 watermark 的方式和 stream shuffle 的方式是一致的。 数据源产生的 watermark 是取决于该 consumer 负责的所有分区中当前最小的 watermark。如果该 consumer 负责的部分分区是 idle 的，那么整体的 watermark 并不会前进。在这种情况下，可以通过设置合适的 table.exec.source.idle-timeout 来缓解这个问题。

如想获得更多细节，请查阅 Kafka watermark strategies.

数据类型映射

Upsert Kafka 用字节存储消息的 key 和 value，因此没有 schema 或数据类型。消息按格式进行序列化和反序列化，例如：csv、json、avro。因此数据类型映射表由指定的格式确定。请参考格式页面以获取更多详细信息。