Flink 任务远程调用Dubbo接口

本文介绍了在大数据处理框架Flink中如何远程调用Dubbo服务,由于Flink的分布式特性,直接引入Dubbo会导致错误。解决方案包括通过单例封装Spring Context,确保每个JVM只有一个,以及配置maven插件以包含Spring和Dubbo的配置文件。在实际操作中,需要注意在pom文件中添加依赖,配置maven transformer,并创建相应的配置文件。

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    在大数据中,Flink任务一般都不是基于Spring框架和Dubbo框架的,但很多业务系统采用Dubbo架构,当需要调用业务系统的接口获取数据时,就出现Flink调用Dubbo的情况了。

    由于Flink架构的特殊性,按照普通的Java项目引入Dubbo架构是不行的,在本地调测可能没有问题,但一定部署到生产环境,一般都会报错。

    这是因为Flink架构是分布式的,正常情况下,包含一个Client端,一个jobManager和多个TaskManager,每个TaskManager还包含多个Task。引入Dubbo框架,实际启动在Client端,而执行在jobManager或者TaskManager,这两个不在同一个jvm上,这种方案不合理。

    所以一般是通过配置文档获取一个Spring Context,但由于Flink是分布式,就可能会在一个JVM上启动多个Spring Context,这是会报错的。解决方案是采用单例模型来封装Spring Context,确保每个JVM只有一个Spring Context,可以在算子函数的open方法通过单例来获取相应的bean。

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