1.概述
Python API中文文档
本文介绍在阿里云实时计算flink中使用python作业，把oss中的数据同步数据到阿里云selectdb的过程。python简单的语法特性更适合flink作业的开发；
先说结论:
在实际开发中遇到了很多问题，导致python作业基本基本无法运行。最后放弃了；
- python作业中的标量函数的错误没有日志，永远是报这个错误:ExceptionInChainedOperatorException: Could not forward element to next operator，定位不到具体问题；
- python作业中的用户定义的标量函数基本无法运行。本地测试没有问题的函数，提交到flink中就报错。怀疑是环境中没有flink-python.jar，自己上传此jar和flink中的包不兼容(阿里云flink和开源版本flink有些jar包不一样)；
- 如果各位遇到些问题并且有解决方案，麻烦也告知我，非常感谢；
2.目标
把阿里云sls日志中的数据准实时同步到云服务selectdb；
| 源表 | flink | 结果表 |
|---|---|---|
| 阿里云sls | 实时计算flink | 云服务selectdb |
3.步骤
3.1.搭建环境
#**创建虚拟环境essa-flink，pyhton版本为3.11.9
conda create -n essa-flink python=3.11.9#**安装apache-flink-1.20版本。安装的依赖比较大，指定国内的pip源
pip install apache-flink==1.20.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
3.2.创建作业
作业代码本身很简单，逐行读取sls的日志，进行转换后保存到selectdb中。转换函数为do_active_log，在本地测试过程中遇到了第一个问题后，很轻松愉快就通过了。部署在flink中出现了其它问题；
- 首先是阿里云提供sls连接器(ververica-connector-sls-1.17-vvr-8.0.8.jar)不可用，报错缺少com/alibaba/ververica/connectors/sls/source/SLSRecordReader。查看源码，确实没有定义此类。提工单后，建设使用低版本解决；
- 然后报错缺少flink-python，不能执行python函数。于是把flink-python上传，并在作业中引用依赖；
- 最后报错ExceptionInChainedOperatorException: Could not forward element to next，无法执行。把作业中函数调用do_active_log删除后正常。提工单后还是没有解决。最后放弃，改用jar作业；
def do_active_log(row: Row) -> Row:'''用户登录日志处理'''logging.info('执行do_active_log函数...')params = json.loads(row[2])occurred = datetime.fromtimestamp(float(row[1]))user_id = params['userId']platform = params['platform']last_active_time = occurredcreate_time = occurredid = occurred.strftime("%Y%m%d") + str(user_id)return Row(str(id), int(user_id), platform, last_active_time, create_time)def create_active_log_sink_table(table_env: StreamTableEnvironment, sink_table: str):'''创建用户登录日志结果表'''sql = '''create temporary table {}(id string,user_id int,platform string,last_active_time timestamp,create_time timestamp,primary key(id) not enforced) with ('connector' = 'doris','fenodes' = '{}','table.identifier' = '{}','username' = '{}','password' = '{}','sink.properties.format' = 'json')'''.format(sink_table, sink_config['fenodes'], sink_config['table.identifier'], sink_config['username'], sink_config['password'])table_env.execute_sql(sql)def get_soruce_datastream(table_env: StreamTableEnvironment):'''创建datastream'''times = {'start_time': '', 'stop_time': ''}sql = '''create temporary table essa_ubc(ip string,`time` string,content string,__topic__ string metadata virtual,__source__ string metadata virtual,__timestamp__ string metadata virtual) with ('connector' = 'sls','endpoint' = '{}','accessId' = '{}','accessKey' = '{}','project' = '{}','logstore' ='essa-ubc','startTime' = '{}','stopTime' = '{}','exitAfterFinish' = 'true')'''.format(source_config['sls_endpoint'], source_config['access_id'], source_config['access_secret'],source_config['sls_project'], times['start_time'], times['stop_time'])table_env.execute_sql(sql)source_table = table_env.from_path('essa_ubc')return table_env.to_append_stream(source_table, Types.ROW([Types.STRING(), Types.STRING(), Types.STRING(), Types.STRING(),Types.STRING(), Types.STRING()]))if __name__ == '__main__':env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()t_env = StreamTableEnvironment.create(stream_execution_environment=env)#**加载依赖的jar包t_env.get_config().set("pipeline.jars", "依赖包.jar")#**创建sls源ds = get_soruce_datastream(t_env)#**用户登录日志处理#**读取sls日志数据，然后使用自定义标量函数处理数据ds = ds.filter(lambda d: d[3] == 'activeLog').map(do_active_log, Types.ROW([Types.STRING(), Types.INT(), Types.STRING(),Types.SQL_TIMESTAMP(), Types.SQL_TIMESTAMP()]))table = t_env.from_data_stream(ds)active_log_sink_table = 'user_active_log'create_active_log_sink_table(t_env, active_log_sink_table)table.execute_insert(active_log_sink_table).wait()
抑制肿瘤侵袭性｜Exp Mol Med)
