StarRocks Flink Connector 数据读取技术详解-优快云博客

StarRocks Flink Connector 数据读取技术详解

starrocks StarRocks是一个开源的分布式数据分析引擎，用于处理大规模数据查询和分析。 - 功能：分布式数据分析；大规模数据查询；数据分析；数据仓库。 - 特点：高性能；可扩展；易于使用；支持多种数据源。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/starrocks

概述

StarRocks 自研的 Flink Connector 为 Apache Flink 生态提供了高效的数据读取能力，能够直接从 StarRocks 集群中并行读取数据。本文将深入解析该 Connector 的技术原理、使用方法和最佳实践。

技术架构对比

StarRocks Flink Connector 架构

StarRocks 自研 Connector 采用分布式查询方案：

首先从 FE 节点获取查询计划
将查询计划分发到各 BE 节点
并行从多个 BE 节点读取数据

这种架构优势在于：

充分利用 StarRocks 分布式计算能力
实现数据读取的并行化
显著提高吞吐量

传统 JDBC Connector 架构

传统 JDBC Connector 采用单点串行方案：

仅通过 FE 节点单点读取数据
无法利用 BE 节点的计算能力
数据读取效率较低

环境准备

版本兼容性

| Connector 版本 | 支持的 Flink 版本 | 要求的 StarRocks 版本 | |----------------|------------------|----------------------| | 1.2.10 | 1.15-1.19 | 2.1+ | | 1.2.9 | 1.15-1.18 | 2.1+ | | 1.2.8 | 1.13-1.17 | 2.1+ | | 1.2.7 | 1.11-1.15 | 2.1+ |

部署步骤

安装 Java 8 或 11 环境
下载对应版本的 Flink 并解压
获取匹配的 Flink Connector JAR 包
将 JAR 包放入 Flink 的 lib 目录
重启 Flink 集群

核心参数详解

通用参数

| 参数名 | 说明 | |-------------------------|----------------------------------------------------------------------| | scan-url | FE 节点的 HTTP 访问地址，格式为 <host>:<http_port> | | jdbc-url | FE 节点的 JDBC 访问地址，格式为 jdbc:mysql://<host>:<query_port> | | scan.connect.timeout-ms | 连接超时时间，默认 1000ms | | scan.params.mem-limit-byte | 单个查询内存限制，默认 1GB |

DataStream 专有参数

| 参数名 | 说明 | |---------------|-------------------------------| | scan.columns | 指定查询列，逗号分隔 | | scan.filter | 指定过滤条件 |

数据类型映射

StarRocks 与 Flink 数据类型对应关系：

| StarRocks 类型 | Flink 类型 | 备注 | |---------------|------------|-------------------------------| | BIGINT | BIGINT | | | LARGEINT | STRING | | | DATETIME | TIMESTAMP | | | DECIMAL系列 | DECIMAL | 包括 DECIMAL/DECIMALV2 等 | | JSON | STRING | 1.2.10+ 版本支持 | | ARRAY | ARRAY | 需要 StarRocks 3.1.12+/3.2.5+ |

实战示例

示例数据准备

创建测试表并插入数据：

CREATE TABLE score_board (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(65533),
    score INT
) DISTRIBUTED BY HASH(id);

INSERT INTO score_board VALUES
(1, 'Bob', 21), (2, 'Stan', 21), ...;

Flink SQL 方式

在 Flink 中创建映射表：

CREATE TABLE flink_test (
    id INT,
    name STRING,
    score INT
) WITH (
    'connector' = 'starrocks',
    'scan-url' = 'fe_host:8030',
    'jdbc-url' = 'jdbc:mysql://fe_host:9030',
    'username' = 'root',
    'password' = '',
    'database-name' = 'test',
    'table-name' = 'score_board'
);

执行查询：

SELECT id, name FROM flink_test WHERE score > 25;

Flink DataStream 方式

Java 代码示例：

StarRocksSourceOptions options = StarRocksSourceOptions.builder()
    .withProperty("scan-url", "fe_host:8030")
    .withProperty("jdbc-url", "jdbc:mysql://fe_host:9030")
    .withProperty("username", "root")
    .withProperty("password", "")
    .withProperty("table-name", "score_board")
    .withProperty("database-name", "test")
    .build();

TableSchema schema = TableSchema.builder()
    .field("id", DataTypes.INT())
    .field("name", DataTypes.STRING())
    .field("score", DataTypes.INT())
    .build();

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.addSource(StarRocksSource.source(schema, options))
   .setParallelism(5)
   .print();
env.execute("StarRocks Source Job");

性能优化建议

合理设置并行度：根据 BE 节点数量和数据量调整并行度
谓词下推：尽量在查询条件中指定过滤条件
列裁剪：只选择需要的列，减少数据传输量
内存配置：根据数据规模调整 scan.params.mem-limit-byte

注意事项

建表时字段顺序需与 StarRocks 表一致
不支持 LIMIT 子句
复杂聚合函数支持有限
任务失败后需要手动重新创建

监控与调优

可通过 Flink WebUI 监控以下关键指标：

totalScannedRows：已扫描行数
各并行子任务的处理速率
网络传输量

对于大规模数据读取，建议：

增加 BE 节点资源
调整 Flink 任务并行度
优化查询条件

总结

StarRocks Flink Connector 通过分布式并行读取机制，显著提升了从 StarRocks 读取数据的效率。本文详细介绍了其技术原理、配置方法和使用示例，帮助开发者高效实现 StarRocks 与 Flink 生态的集成。在实际应用中，建议根据数据规模和业务需求合理配置参数，以获得最佳性能。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考