Flink 1.11 中的动态加载 udf jar 包

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Flink 从入门到精通系列文章

背景

项目中想要把flink做到平台化,只需要编辑sql便能把任务跑起来,开发过程中遇到一个问题,就是如何能够自动的加载自定义的函数包,因为项目中已经把main打包成一个通用的jar, 使用时只需要把sql信息用参数形式传入就可以. 但是如果sql中需要使用到udf,那么就需要实现flink的动态加载jar

先说结论

在通用的jar main中通过反射使用类加载器,加载对应的jar包
通过反射设置StreamExecutionEnvironment中的configuration的confData中的pipeline.classpaths

具体代码例子如下

public static void main(final String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();StreamTableEnvironment tableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(env, settings);String path = "https://...est/template-core-0.0.1-shaded.jar";loadJar(new URL(path));Field configuration = StreamExecutionEnvironment.class.getDeclaredField("configuration");configuration.setAccessible(true);Configuration o = (Configuration)configuration.get(env);Field confData = Configuration.class.getDeclaredField("confData");confData.setAccessible(true);Map<String,Object> temp = (Map<String,Object>)confData.get(o);List<String> jarList = new ArrayList<>();jarList.add(path);temp.put("pipeline.classpaths",jarList);tableEnvironment.executeSql("CREATE FUNCTION ReturnSelf2 AS 'flinksql.function.udf.ReturnSelf2'");tableEnvironment.executeSql("CREATE TABLE sourceTable (\n" +" f_sequence INT,\n" +" f_random INT,\n" +" f_random_str STRING,\n" +" ts AS localtimestamp,\n" +" WATERMARK FOR ts AS ts\n" +") WITH (\n" +" 'connector' = 'datagen',\n" +" 'rows-per-second'='5',\n" +"\n" +" 'fields.f_sequence.kind'='sequence',\n" +" 'fields.f_sequence.start'='1',\n" +" 'fields.f_sequence.end'='1000',\n" +"\n" +" 'fields.f_random.min'='1',\n" +" 'fields.f_random.max'='1000',\n" +"\n" +" 'fields.f_random_str.length'='10'\n" +")");tableEnvironment.executeSql("CREATE TABLE sinktable (\n" +"    f_random_str STRING" +") WITH (\n" +"    'connector' = 'print'\n" +")");tableEnvironment.executeSql("insert into sinktable " +"select ReturnSelf2(f_random_str) " +"from sourceTable");
}
//动态加载Jar
public static void loadJar(URL jarUrl) {//从URLClassLoader类加载器中获取类的addURL方法Method method = null;try {method = URLClassLoader.class.getDeclaredMethod("addURL", URL.class);} catch (NoSuchMethodException | SecurityException e1) {e1.printStackTrace();}// 获取方法的访问权限boolean accessible = method.isAccessible();try {//修改访问权限为可写if (accessible == false) {method.setAccessible(true);}// 获取系统类加载器URLClassLoader classLoader = (URLClassLoader) ClassLoader.getSystemClassLoader();//jar路径加入到系统url路径里method.invoke(classLoader, jarUrl);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {method.setAccessible(accessible);}
}

再说解决过程

idea中loadjar的尝试

首先是loadJar方法是需要,在idea中,只是用了loadJar是可以加载外部udf包的,正常运行,但是当我打包放到集群上,则会提是找不到对应的class,猜测是因为idea开发中,启动的是一个minicluster, 所以我在idea中启动的时候, main调用loadJar方法, 把udf加载到minicluster JVM进程中, JM跟TM都是在同个JVM进程中运行的, 所以是可以正常启动. 但是如果是在集群环境, 即使是local standalone , 执行jps命令可以发现是JM跟TM是不同的进程的

所以是main即使在JM中加载了,但是TM进程中没有加载

-C 参数的发现

后面发现flink命令行启动的时候可以添加-C参数, 可以指定其他的jar文件

执行命令

flink --help

所以可以使用如下命令, 我的jar是上传到阿里云的oss上使用的

flink run -C "https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/test/cxytest/tanwan-function-0.1.jar..." -c cn.xuying.flink.stream.SimpleTest /usr/local/soft/flink/flink-1.0-SNAPSHOT.jar

但是我们项目平台是调用了集群的restapi来管理job的,而flink的restapi对应的接口是没有提供-C的之类的参数的, 也在flink中文邮件列表提了对应的问题,不过没有一个很好的答案

含泪跑源码pipeline.classpaths的发现

中途大佬的参与,发现了flink 客户端跑flinkjob的一些细节,

checkout源码,install,然后可以修改测试代码

找到测试的job打断点

运行test方法,可以发现env的里面的属性中多了-C参数url

然后我们不使用CliFrontendRunTest, 而是直接的执行那个TestJob的main函数, 断点可以发现没有了-C的配置

所以推测, flink 的client主要是解析你的命令行, 加一些参数配置, 然后执行你编写的flink main函数中的代码, 所以我们可以在我们自己的job代码中通过反射强制加入我们自己需要-C的配置 , 如文章开头的代码例子所示

基于 Apache Flink 的实时监控告警系统关于数据中台的深度思考与总结（干干货）日志收集Agent，阴暗潮湿的地底世界
2020 继续踏踏实实的做好自己

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