干货｜如何快速实现 BitSail Connector？

作者：字节跳动数据平台

2022-12-06
浙江
本文字数：5070 字
阅读完需：约 17 分钟

简介

本文面向 BitSail 的 Connector 开发人员，通过开发者的角度全面的阐述开发一个完整 Connector 的全流程，快速上手 Connector 开发。

目录结构

首先开发者需要通过 git 下载最新代码到本地，并导入到 IDE 中。同时创建自己的工作分支，使用该分支开发自己的 Connector。项目地址：https://github.com/bytedance/bitsail.git。

项目结构如下：

开发流程

BitSail 是一款基于分布式架构的数据集成引擎，Connector 会并发执行。并由 BitSail 框架来负责任务的调度、并发执行、脏数据处理等，开发者只需要实现对应接口即可，具体开发流程如下：

工程配置，开发者需要在bitsail/bitsail-connectors/pom.xml模块中注册自己的 Connector，同时在bitsail/bitsail-dist/pom.xml增加自己的 Connector 模块，同时为你的连接器注册配置文件，来使得框架可以在运行时动态发现它。

Connector 开发，实现 Source、Sink 提供的抽象方法，具体细节参考后续介绍。
数据输出类型，目前支持的数据类型为 BitSail Row 类型，无论是 Source 在 Reader 中传递给下游的数据类型，还是 Sink 从上游消费的数据类型，都应该是 BitSail Row 类型。

Architecture

当前 Source API 的设计同时兼容了流批一批的场景，换言之就是同时支持 pull & push 的场景。在此之前，我们需要首先再过一遍传统流批场景中各组件的交互模型。

Batch Model

传统批式场景中，数据的读取一般分为如下几步:

createSplits：一般在 client 端或者中心节点执行，目的是将完整的数据按照指定的规则尽可能拆分为较多的rangeSplits，createSplits在作业生命周期内有且执行一次。
runWithSplit: 一般在执行节点节点执行，执行节点启动后会向中心节点请求存在的rangeSplit，然后再本地进行执行；执行完成后会再次向中心节点请求直到所有splits执行完成。
commit：全部的 split 的执行完成后，一般会在中心节点执行commit的操作，用于将数据对外可见。

Stream Model

传统流式场景中，数据的读取一般分为如下几步:

createSplits：一般在 client 端或者中心节点执行，目的是根据滑动窗口或者滚动窗口的策略将数据流划分为rangeSplits，createSplits在流式作业的生命周期中按照划分窗口的会一直执行。
runWithSplit: 一般在执行节点节点执行，中心节点会向可执行节点发送rangeSplit，然后在可执行节点本地进行执行；执行完成后会将处理完的splits数据向下游发送。
commit：全部的 split 的执行完成后，一般会向目标数据源发送retract message，实时动态展现结果。

BitSail Model

createSplits：BitSail 通过SplitCoordinator模块划分rangeSplits，在流式作业中的生命周期中createSplits会周期性执行，而在批式作业中仅仅会执行一次。
runWithSplit: 在执行节点节点执行，BitSail 中执行节点包括Reader和Writer模块，中心节点会向可执行节点发送rangeSplit，然后在可执行节点本地进行执行；执行完成后会将处理完的splits数据向下游发送。
commit：writer在完成数据写入后，committer来完成提交。在不开启checkpoint时，commit会在所有writer都结束后执行一次；在开启checkpoint时，commit会在每次checkpoint的时候都会执行一次。

Source Connector

Source: 数据读取组件的生命周期管理，主要负责和框架的交互，构架作业，不参与作业真正的执行
SourceSplit: 数据读取分片；大数据处理框架的核心目的就是将大规模的数据拆分成为多个合理的 Split
State：作业状态快照，当开启 checkpoint 之后，会保存当前执行状态。
SplitCoordinator: 既然提到了 Split，就需要有相应的组件去创建、管理 Split；SplitCoordinator 承担了这样的角色
SourceReader: 真正负责数据读取的组件，在接收到 Split 后会对其进行数据读取，然后将数据传输给下一个算子

Source Connector 开发流程如下

首先需要创建Source类，需要实现Source和ParallelismComputable接口，主要负责和框架的交互，构架作业，它不参与作业真正的执行
BitSail的Source采用流批一体的设计思想，通过getSourceBoundedness方法设置作业的处理方式，通过configure方法定义readerConfiguration的配置，通过createTypeInfoConverter方法来进行数据类型转换，可以通过FileMappingTypeInfoConverter得到用户在 yaml 文件中自定义的数据源类型和 BitSail 类型的转换，实现自定义化的类型转换。
最后，定义数据源的数据分片格式SourceSplit类和闯将管理Split的角色SourceSplitCoordinator类
最后完成SourceReader实现从Split中进行数据的读取。

每个SourceReader都在独立的线程中执行，并保证SourceSplitCoordinator分配给不同SourceReader的切片没有交集
在SourceReader的执行周期中，开发者只需要关注如何从构造好的切片中去读取数据，之后完成数据类型对转换，将外部数据类型转换成BitSail的Row类型传递给下游即可

Reader 示例

public class FakeSourceReader extends SimpleSourceReaderBase<Row> {
  private final BitSailConfiguration readerConfiguration;  private final TypeInfo<?>[] typeInfos;
  private final transient int totalCount;  private final transient RateLimiter fakeGenerateRate;  private final transient AtomicLong counter;
  private final FakeRowGenerator fakeRowGenerator;
  public FakeSourceReader(BitSailConfiguration readerConfiguration, Context context) {    this.readerConfiguration = readerConfiguration;    this.typeInfos = context.getTypeInfos();    this.totalCount = readerConfiguration.get(FakeReaderOptions.TOTAL_COUNT);    this.fakeGenerateRate = RateLimiter.create(readerConfiguration.get(FakeReaderOptions.RATE));    this.counter = new AtomicLong();    this.fakeRowGenerator = new FakeRowGenerator(readerConfiguration, context.getIndexOfSubtask());  }
  @Override  public void pollNext(SourcePipeline<Row> pipeline) throws Exception {    fakeGenerateRate.acquire();    pipeline.output(fakeRowGenerator.fakeOneRecord(typeInfos));  }
  @Override  public boolean hasMoreElements() {    return counter.incrementAndGet() <= totalCount;  }}

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Sink Connector

Sink：数据写入组件的生命周期管理，主要负责和框架的交互，构架作业，它不参与作业真正的执行。
Writer：负责将接收到的数据写到外部存储。
WriterCommitter(可选)：对数据进行提交操作，来完成两阶段提交的操作；实现 exactly-once 的语义。

开发者首先需要创建Sink类，实现Sink接口，主要负责数据写入组件的生命周期管理，构架作业。通过configure方法定义writerConfiguration的配置，通过createTypeInfoConverter方法来进行数据类型转换，将内部类型进行转换写到外部系统，同Source部分。之后我们再定义Writer类实现具体的数据写入逻辑，在write方法调用时将BitSail Row类型把数据写到缓存队列中，在flush方法调用时将缓存队列中的数据刷写到目标数据源中。

Writer 示例

public class PrintWriter implements Writer<Row, String, Integer> {  private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(PrintWriter.class);
  private final int batchSize;  private final List<String> fieldNames;
  private final List<String> writeBuffer;  private final List<String> commitBuffer;
  private final AtomicInteger printCount;
  public PrintWriter(int batchSize, List<String> fieldNames) {    this(batchSize, fieldNames, 0);  }
  public PrintWriter(int batchSize, List<String> fieldNames, int alreadyPrintCount) {    Preconditions.checkState(batchSize > 0, "batch size must be larger than 0");    this.batchSize = batchSize;    this.fieldNames = fieldNames;    this.writeBuffer = new ArrayList<>(batchSize);    this.commitBuffer = new ArrayList<>(batchSize);    printCount = new AtomicInteger(alreadyPrintCount);  }
  @Override  public void write(Row element) {    String[] fields = new String[element.getFields().length];    for (int i = 0; i < element.getFields().length; ++i) {      fields[i] = String.format("\"%s\":\"%s\"", fieldNames.get(i), element.getField(i).toString());    }
    writeBuffer.add("[" + String.join(",", fields) + "]");    if (writeBuffer.size() == batchSize) {      this.flush(false);    }    printCount.incrementAndGet();  }
  @Override  public void flush(boolean endOfInput) {    commitBuffer.addAll(writeBuffer);    writeBuffer.clear();    if (endOfInput) {      LOG.info("all records are sent to commit buffer.");    }  }
  @Override  public List<String> prepareCommit() {    return commitBuffer;  }
  @Override  public List<Integer> snapshotState(long checkpointId) {    return Collections.singletonList(printCount.get());  }}

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将连接器注册到配置文件中

为你的连接器注册配置文件，来使得框架可以在运行时动态发现它，配置文件的定义如下：

以 hive 为例，开发者需要在 resource 目录下新增一个 json 文件，名字示例为 bitsail-connector-hive.json，只要不和其他连接器重复即可

{  "name": "bitsail-connector-hive",  "classes": [    "com.bytedance.bitsail.connector.hive.source.HiveSource",    "com.bytedance.bitsail.connector.hive.sink.HiveSink"  ],  "libs": [    "bitsail-connector-hive-${version}.jar"  ]}

复制代码

测试模块

在 Source 或者 Sink 连接器所在的模块中，新增 ITCase 测试用例，然后按照如下流程支持

通过 testcontainer 来启动相应的组件

编写相应的配置文件

{  "job": {    "common": {      "job_id": 313,      "instance_id": 3123,      "job_name": "bitsail_clickhouse_to_print_test",      "user_name": "test"    },    "reader": {      "class": "com.bytedance.bitsail.connector.clickhouse.source.ClickhouseSource",      "jdbc_url": "jdbc:clickhouse://localhost:8123",      "db_name": "default",      "table_name": "test_ch_table",      "split_field": "id",      "split_config": "{\"name\": \"id\", \"lower_bound\": 0, \"upper_bound\": \"10000\", \"split_num\": 3}",      "sql_filter": "( id % 2 == 0 )",      "columns": [        {          "name": "id",          "type": "int64"        },        {          "name": "int_type",          "type": "int32"        },        {          "name": "double_type",          "type": "float64"        },        {          "name": "string_type",          "type": "string"        },        {          "name": "p_date",          "type": "date"        }      ]    },    "writer": {      "class": "com.bytedance.bitsail.connector.legacy.print.sink.PrintSink"    }  }}

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通过代码 EmbeddedFlinkCluster.submit 来进行作业提交

@Testpublic void testClickhouseToPrint() throws Exception {  BitSailConfiguration jobConf = JobConfUtils.fromClasspath("clickhouse_to_print.json");  EmbeddedFlinkCluster.submitJob(jobConf);}

复制代码

提交 PR

当开发者实现自己的 Connector 后，就可以关联自己的 issue，提交 PR 到 github 上了，提交之前，开发者记得 Connector 添加文档，通过 review 之后，大家贡献的 Connector 就成为 BitSail 的一部分了，我们按照贡献程度会选取活跃的 Contributor 成为我们的 Committer，参与 BitSail 社区的重大决策，希望大家积极参与！

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issue 认领链接：https://github.com/bytedance/bitsail/issues

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📢📢活动流程：

（1）填写开源调研问卷，参与抽奖。

（2）我们将抽取部分填写问卷用户，参与一对一用户访谈。

🔗🔗问卷链接： https://www.wjx.cn/vm/w8po1FA.aspx#

填写开源调研问卷，即可参与抽取字节跳动数据平台帆布包、充电宝等精美礼品。

立即跳转 BitSail GitHub 代码仓库了解更多！

https://github.com/bytedance/bitsail

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原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/5ab86ff30ea4cb2ded441a576】。文章转载请联系作者。

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