因为在一篇博文上看到介绍“汽车之家介绍flink数据平台”中提到“基于 SQL 的开发流程”。基于kafka connector，通过source,sink,transformation三条sql完成数据接入，逻辑转换处理，结果落地三步工作。出于兴趣，自己去简(粗)单（糙）实现了这其中的一个小功能。相关的博文在这里，相关的代码上传到github。
简单说，通过kafka connector用3条sql实现如图所示功能：
但是实现的过程中也遇到了两个问题。
问题
- 截止到目前最新的flink版本在kafka connector也只支持
inStreamingMode,并不支持inBatchMode。不能实现汽车之家通过kafka connector来实现每日的定时统计。
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/connectors/table/kafka/
如图，只支持unbounded无界数据流，不支持bounded有界数据即batchmode.
-
在sink的时候是只支持append模式，而在append模式下，不支持group by，因为使用了group by 会改行结果行。
那么按照汽车之家每日统计PV,UV的需求必然需要使用到group by.按目前flink的最新版本也是办不到的。
如果强行使用group by 将会抛出异常：
目前sink只支持append模式，如果使用了group by 等会改变结果行，会报错：AppendStreamTableSink doesn't support consuming update changes which is produced by node GroupAggregate
对于spark和flink这种绝对主流的大数据框架，稍微上点规模的公司应该都有维护自己的内部分支，基于自家的业务做一些定制化开发。汽车之家应该也不例外。
所以以上功能flink社区版不能做到，汽车之家应该是基于内部的实现。
以上是背景介绍。
基于该功能并不算特别复杂，花了两天业余时间实现了。
思路
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kafka参数问题
要接入kafka，就要设置kafka连接信息，起始信息，以及
结束信息.开始信息可选参数如下：
参数名 参数值 scan.startup.mode 可选值：'earliest-offset', 'latest-offset', 'group-offsets', 'timestamp' and 'specific-offsets' scan.startup.specific-offsets 指定每个分区的偏移量，比如：'partition:0,offset:42;partition:1,offset:300' scan.startup.timestamp-millis 直接指定开始时间戳，long类型 依葫芦画瓢，去除
earliest-offset,结束信息可选参数可设置成：参数名 参数值 scan.endup.mode 可选值：'latest-offset', 'group-offsets', 'timestamp' and 'specific-offsets' scan.endup.specific-offsets 指定每个分区的偏移量，比如：'partition:0,offset:42;partition:1,offset:300' scan.sendup.timestamp-millis 直接指定结束时间戳，long类型 -
支持batchmode的问题
这里涉及到一个版本的问题。flink kafka connector API在最近几个版本变化挺大的。就内部实现而言，1.13和1.14也有不小的变化。
比如，判断当前任务是否有界时，1.13版本是直接写为
false
而在1.14版本变成了可动态判断并设置
public boolean isBounded() { return kafkaSource.getBoundedness() == Boundedness.BOUNDED; }
可以看到这里通过
kafkaSource.getBoundedness()获取当前任务是否有界，点进KafkaSource,对于boundedness属性，既然有getter那必然有setter啊。果不其然，在
KafkaSourceBuilder类中提供了setBounded方法。这里还有意外惊喜，这个方法不但提供了设置bounded的功能，还能直接设置结束的参数。那么上一个
kafka参数问题解决了定义问题，而在这里就解决了设置的问题。
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参数提交至kafkasource的问题
参数问题分为
定义和提交。定义在第1部份已经解决，提交就是第2部份的setBounded,但在哪里触发呢？在
KafkaDynamicSource.createKafkaSource的方法里。这里可仿照switch(startupMode)写一个switch(endupuMode),在里面的分支去实现各种参数情况LATEST,TIMESTAMP，再在各个分支里设置kafka参数。在case分支我们可以仿照
kafkaSourceBuilder.setStartingOffsets实现一个kafkaSourceBuilder.setEndOffsets。在flink 1.13就得这么实现。但在flink 1.14,经过前面的分析得知setBounded可设置结束参数。一举两得。
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group by支持问题
经过分析，我发现这个问题属于是庸人自扰。
AppendStreamTableSink doesn't support group by仅在streamingmode模式下，batchmode不存在改变结果行的问题，所以，只要改成了batchmode,天然的就不存在group by 异常问题。
实现
选定flink 1.14版本，fork，拉取到本地，新建分支。
目前scan.endup.mode 只支持latest-offset和timestamp两种方式。
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具体实现细节，就不一一贴代码了，有凑字数之嫌。
有兴趣实现细节的，可以查看这两个commit记录。大致就是这些改动。 -
完成代码：
编译
代码实现完毕，本地编译。
使用maven,常规操作。有两个注意的点：
-
flink使用了
spotless进行代码格式化检测。修改了源码重新编译如果代码格式不对，可能就是没换行或者少了多了一个空格，就通过不了。编译前，可以使用
'mvn spotless:apply自动校正。 -
flink 使用了
Checkstyle,一些代码使用了import static，添加静态引入后进行编译时要注意。
测试
编译成功后，可部署成单点或者伪集群模式测试。
这里采用本地测试。
- 将
flink-connector-kafka_2.11-1.14.0.jar和flink-connector-kafka_2.11-1.14.0.xmlpom文件手动放入或者mvn install本地仓库。 - 我测试的时候，需手动引用kafka-clients依赖。这点我不保证。
确保将重新编译后的jar包引入项目
测试代码：
{
EnvironmentSettings fsSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
.inBatchMode()
// .inStreamingMode()
.build();
TableEnvironment te = TableEnvironment.create(fsSettings);
String kafkaSql = "CREATE TABLE kafkatable (\n" +
" key STRING," +
" ts TIMESTAMP" +
") WITH (\n" +
" 'connector' = 'kafka',\n" +
" 'topic' = 'xxx',\n" +
" 'properties.bootstrap.servers' = 'xxx.xx.xxx.xxx:9092',\n" +
" 'properties.group.id' = 'xxx',\n" +
// -- optional: valid modes are "earliest-offset",
// -- "latest-offset", "group-offsets",
// -- or "specific-offsets"
" 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',\n" +
" 'scan.endup.mode' = 'latest-offset',\n" +
// " 'scan.endup.mode' = 'timestamp',\n" +
// " 'scan.endup.timestamp-millis' = '1641974234163',\n" +
// " 'scan.endup.mode' = 'latest-offset',\n" +
// "'scan.startup.specific-offsets' = 'partition:0,offset:20'," +
// " 'connector.specific-offsets.0.partition' = '0',"+
// "'connector.specific-offsets.0.offset' = '1',"+
" 'format' = 'json',\n" +
" 'json.fail-on-missing-field' = 'false',\n" +
" 'json.ignore-parse-errors' = 'true'\n" +
")";
te.executeSql(kafkaSql);
String sqlFile = "CREATE TABLE fs_table (\n" +
" dt VARCHAR,\n" +
" pv BIGINT,\n" +
" uv BIGINT" +
") WITH (\n" +
" 'connector'='filesystem',\n" +
" 'path'='d://path',\n" +
" 'format'='json',\n" +
" 'sink.partition-commit.delay'='1 s',\n" +
" 'sink.partition-commit.policy.kind'='success-file'\n" +
")";
te.executeSql(sqlFile);
te.executeSql("INSERT INTO fs_table\n" +
"SELECT\n" +
" 'as' as dt,\n" +
" COUNT(*) AS pv,\n" +
" COUNT(DISTINCT key) AS uv\n" +
"FROM kafkatable group by key\n").print();
}
测试代码的sql逻辑仅为测试。不要追究为什么count(*)是pv，随手写的。
测试代码
scan.endup.mode设置为latest-offset。如果要实现最开始的按天统计,如下设置。scan.startup.mode同理。
" 'scan.endup.mode' = 'timestamp',\n" +
" 'scan.endup.timestamp-millis' = '1641974234163',\n" +
这段代码测试通过inBatchMode引入kafka数据源，并将处理后的数据写入本地文件。
运行结果，测试通过。
完