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更新时间：2024-12-05 GMT+08:00

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使用Flink Jar读写DIS开发指南

概述

本节操作介绍基于Flink 1.12版本的Flink Jar作业读写DIS数据的操作方法。

Flink 1.12版本Flink Opensource SQL作业不支持使用DLI提供的connector读写DIS，因此推荐您使用本节操作提供的方法。

Flink 1.15不再推荐使用DIS服务，建议搭配DMS kafka使用。请参考Kafka connector。

环境准备

已在DLI控制台购买了通用队列。
已购买了DIS通道。开通DIS通道。
用户在使用Flink 1.12版本，则依赖的Dis connector版本需要不低于2.0.1，详细代码参考DISFlinkConnector相关依赖，如何配置connector，详细参考自定义Flink Streaming作业。

若读取DIS，且配置groupId，则需要提前在DIS的“App管理”中创建所需的App名称。
请勿将disToDis.properties放在生成的jar包中，在代码里有关于disToDis.properties的路径，如果放在jar包中，代码会找不到disToDis.properties路径。

操作步骤

创建所需要的DIS通道，具体流程可参开通DIS通道。
在DIS控制台，打开“App管理 > 创建App”，填写App名称，App名称对应的是代码中的groupId。
图1 创建App

创建Flink Jar对应的程序包。

在DLI控制台，打开“数据管理 > 程序包管理”，单击“创建程序包”，创建Flink Jar对应的程序包。代码样例请参考FlinkDisToDisExample.java样例。

表1 创建Flink Jar对应的程序包主要参数说明
参数名称	说明	示例
包类型	支持的包类型如下： JAR：用户jar文件 PyFile：用户Python文件 File：用户文件 ModelFile：用户AI模型文件	JAR
OBS路径	选择对应程序包的OBS路径。说明：程序包需提前上传至OBS服务中保存。只支持选择文件。	Flink Jar所在的OBS路径
分组名称	选择“已有分组”：可选择已有的分组。选择“创建新分组”：可输入自定义的组名称。选择“不分组”：不需要选择或输入组名称。	自定义分组或选择已有的分组名称。

图2 创建对应的Flink Jar包
点击放大

创建distoDis对应的包。

在DLI控制台，打开“数据管理 > 程序包管理”，单击“创建程序包”，创建disToDis.properties对应的程序包。代码样例请参考disToDis.properties样例。

表2 创建disToDis.properties对应的程序包主要参数说明
参数名称	说明	示例
包类型	支持的包类型如下： JAR：用户jar文件 PyFile：用户Python文件 File：用户文件 ModelFile：用户AI模型文件	File
OBS路径	选择对应程序包的OBS路径。说明：程序包需提前上传至OBS服务中保存。只支持选择文件。	disToDis.properties所在的OBS路径。
分组名称	选择“已有分组”：可选择已有的分组。选择“创建新分组”：可输入自定义的组名称。选择“不分组”：不需要选择或输入组名称。	自定义分组或选择已有的分组名称。

图3 创建disToDis.properties对应的程序包
点击放大

创建Flink Jar作业并运行。

详情参考创建Flink Jar作业。在应用程序中选择步骤2中创建的Flink Jar文件，在其他依赖文件中选择步骤3中创建的properties文件，并指定主类。

表3 创建Flink Jar作业参数说明
参数	说明	示例
所属队列	说明： Flink Jar作业只能运行在预先创建的独享队列上。如果“所属队列”下拉框中无可用的独享队列，请先创建一个独享队列并将该队列绑定到当前用户	选择Flink Jar作业运行的队列
应用程序	用户自定义的程序包	自定义的程序包
主类	指定加载的Jar包类名，如FlinkDisToDisExample。默认：根据Jar包文件的Manifest文件指定。指定：必须输入“类名”并确定类参数列表（参数间用空格分隔）说明：当类属于某个包时，主类路径需要包含完整包路径，例如：packagePath.KafkaMessageStreaming	指定
其他依赖文件	用户自定义的依赖文件。其他依赖文件需要自行在代码中引用。在选择依赖文件之前需要将对应的文件上传至OBS桶中，并在“数据管理>程序包管理”中创建程序包，包类型没有限制。具体操作请参考创建程序包。通过在应用程序中添加以下内容可访问对应的依赖文件。其中，“fileName”为需要访问的文件名，“ClassName”为需要访问该文件的类名。 ClassName.class.getClassLoader().getResource("userData/fileName")	选择3的properties文件。
Flink版本	选择Flink版本前，需要先选择所属的队列。当前支持“1.10”和“1.11”和“1.12”。	1.12

图4 创建Flink Jar作业
点击放大

结果校验。

作业处于运行中状态时，向DIS的source通道发送数据，验证DIS的sink通道能否收到数据。发送和接受都有字节数证明接收到数据。

图5 查看校验结果

JAVA样例代码

DIS Flink Connector相关依赖

<dependency>
            <groupId>com.huaweicloud.dis</groupId>
            <artifactId>huaweicloud-dis-flink-connector_2.11</artifactId>
            <version>2.0.1</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.apache.flink</groupId>
                    <artifactId>*</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
                    <artifactId>*</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

pom文件配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 
    <groupId>org.example</groupId>
    <artifactId>Flink-dis-12</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
 
    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <!--Flink 版本-->
        <flink.version>1.12.2</flink.version>
        <!--JDK 版本-->
        <java.version>1.8</java.version>
        <!--Scala 2.11 版本-->
        <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
        <slf4j.version>2.13.3</slf4j.version>
        <log4j.version>2.10.0</log4j.version>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    </properties>
 
    <dependencies>
        <!-- dis -->
        <dependency>
            <groupId>com.huaweicloud.dis</groupId>
            <artifactId>huaweicloud-dis-flink-connector_2.11</artifactId>
            <version>2.0.1</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.apache.flink</groupId>
                    <artifactId>*</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
                    <artifactId>*</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
 
        <!-- flink -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-statebackend-rocksdb_2.11</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
 
        <!--  logging  -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
            <version>${slf4j.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
 
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-api</artifactId>
            <version>${log4j.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
 
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
            <version>${log4j.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
 
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-jcl</artifactId>
            <version>${log4j.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
 
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.3.0</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
                <configuration>
                    <archive>
                        <manifest>
                            <mainClass>com.flink.FlinkDisToDisExample</mainClass>
                        </manifest>
                    </archive>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
        <resources>
            <resource>
                <directory>../main/config</directory>
                <filtering>true</filtering>
                <includes>
                    <include>**/*.*</include>
                </includes>
            </resource>
        </resources>
    </build>
</project>

FlinkDisToDisExample.java样例（可参考自定义Flink Streaming作业）

package com.flink;
import com.huaweicloud.dis.DISConfig;
import com.huaweicloud.dis.adapter.common.consumer.DisConsumerConfig;

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.contrib.streaming.state.RocksDBStateBackend;
import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.dis.FlinkDisConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.dis.FlinkDisProducer;
import org.apache.flink.util.TernaryBoolean;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
 
import java.io.IOException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Collections;
 
/**
 * Read data from dis and then write them into another dis channel.
 */
public class FlinkDisToDisExample {
    private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(FlinkDisToDisExample.class);
 
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        LOG.info("Read data from dis and write them into dis.");
        String propertiesPath = FlinkDisToDisExample.class.getClassLoader()
            .getResource("userData/disToDis.properties").getPath();
        ParameterTool params = ParameterTool.fromPropertiesFile(propertiesPath);
 
        // DIS终端节点，如 https://dis.cn-north-1.myhuaweicloud.com
        String endpoint = params.get("disEndpoint");
        // DIS服务所在区域ID，如 cn-north-1
        String region = params.get("region");
        // 用户的AK
        String ak = params.get("ak");
        // 用户的SK
        String sk = params.get("sk");
        // 用户的项目ID
        String projectId = params.get("projectId");
        // 作为source的DIS通道名称
        String sourceChannel = params.get("sourceChannel");
        // 作为sink的DIS通道名称
        String sinkChannel = params.get("sinkChannel");
        // 消费策略，只有当分区没有Checkpoint或者Checkpoint过期时，才会使用此配置的策略；如果存在有效的Checkpoint，则会从此Checkpoint开始继续消费
        // 取值有： LATEST      从最新的数据开始消费，此策略会忽略通道中已有数据
        //         EARLIEST    从最初的数据开始消费，此策略会获取通道中所有的有效数据
        String startingOffsets = params.get("startOffset");
        // 消费组标识，同一个消费组下的不同客户端可以同时消费同一个通道
        String groupId = params.get("groupId");
        // Checkpoint输出路径，格式obs://bucket/path/
        String checkpointBucket = params.get("checkpointPath");
 
        // DIS Config
        DISConfig disConfig = DISConfig.buildDefaultConfig();
        disConfig.put(DISConfig.PROPERTY_ENDPOINT, endpoint);
        disConfig.put(DISConfig.PROPERTY_REGION_ID, region);
        disConfig.put(DISConfig.PROPERTY_AK, ak);
        disConfig.put(DISConfig.PROPERTY_SK, sk);
        disConfig.put(DISConfig.PROPERTY_PROJECT_ID, projectId);
        disConfig.put(DisConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, startingOffsets);
        disConfig.put(DisConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
        // 是否主动更新分片信息及更新时间间隔（毫秒），若有主动扩缩容需求，可以开启
        disConfig.put(FlinkDisConsumer.KEY_PARTITION_DISCOVERY_INTERVAL_MILLIS, "10000");
 
        SimpleDateFormat dateTimeFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd_HH-mm-ss");
        String time = dateTimeFormat.format(System.currentTimeMillis());
        String checkpointPath = checkpointBucket + time;
 
        try {
            StreamExecutionEnvironment env =
                StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            // 设置checkpoint
            RocksDBStateBackend rocksDBStateBackend = new RocksDBStateBackend(new FsStateBackend(checkpointPath),
                TernaryBoolean.TRUE);
            env.setStateBackend(rocksDBStateBackend);
            // 开启Flink CheckPoint配置，开启时若触发CheckPoint，会将Offset信息同步到Kafka
            env.enableCheckpointing(180000);
            // 设置两次checkpoint的最小间隔时间
            env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(60000);
            // 设置checkpoint超时时间
            env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);
            // 设置checkpoint最大并发数
            env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);
            // 设置作业取消时保留checkpoint
            env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(
                CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
 
            FlinkDisConsumer<String> consumer =
                new FlinkDisConsumer<>(
                    Collections.singletonList(sourceChannel), new SimpleStringSchema(), disConfig);
            DataStream<String> sourceStream = env.addSource(consumer, "disSource");
 
            FlinkDisProducer<String> producer = new FlinkDisProducer<>(
                sinkChannel, new SimpleStringSchema(), disConfig);
            sourceStream.addSink(producer).disableChaining().name("dis-to-dis");
 
            env.execute();
        } catch (Exception ex) {
            LOG.error(ex.getMessage(), ex);
        }
    }
 }

disToDis.properties样例（注意：groupId的值为步骤1中创建的App名称）

认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。

# dis所在局点的endpoint，如 https://dis.cn-north-1.myhuaweicloud.com
disEndpoint=xx
# DIS服务所在区域ID，如 cn-north-1
region=xx
# 用户的AK
ak=xx
# 用户的SK
sk=xx 
# id示例：6m3nhAGTLxmNfZ4HOit
projectId=xx      
# 作为source的dis通道，如：OpenSource_outputmTtkR
sourceChannel=xx
# 作为sink的dis通道，如：OpenSource_disQFXD
sinkChannel=xx
# dis消费组，需要提前在dis的Apps中创建
groupId=xx
# 消费模式，从最开始消费或者EARLIEST从最新开始消费LATEST
startOffset=LATEST
# flink保存checkpoint的路径
checkpointPath=obs://bucket/path/

常见问题

Q：作业运行失败，运行日志中有如下报错信息，应该怎么解决？
```
java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.flink.api.java.ClosureCleaner.clean(Ljava/lang/Object;Z)V
```
A：该问题是因为所选择的huaweicloud-dis-flink-connector_2.11版本过低导致，请选择2.0.1及以上版本。

Q：运行作业读取DIS数据时，无法读出数据且Taskmanager的运行日志中有如下报错信息，应该怎么解决？

ERROR com.huaweicloud.dis.adapter.common.consumer.Coordinator      [] - Failed to getCheckpointAsync, error : [400 : {"errorCode":"DIS.4332","message":"app not found. "}], request : [{"stream_name":"xx","partition_id":"shardId-0000000000","checkpoint_type":"LAST_READ","app_name":"xx"}]

A: 该问题是因为读取DIS数据所使用的group.id在DIS的Apps中并没有提前创建。

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