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Flink/Delta コネクタの使用方法

大事な

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大事な

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Apache Flink と Delta Lake を組み合わせて使用することで、信頼性と拡張性に優れた Data Lakehouse アーキテクチャを作成できます。 Flink/Delta Connector を使用すると、ACID トランザクションと正確に一度の処理を使用して Delta テーブルにデータを書き込むことができます。 これは、チェックポイントから Flink パイプラインを再起動した場合でも、データ ストリームが一貫性があり、エラーが発生しないようにすることを意味します。 Flink/Delta コネクタを使用すると、データが失われたり重複したりせず、Flink セマンティクスと一致することが保証されます。

この記事では、Flink-Delta コネクタの使用方法について説明します。

  • デルタ テーブルからデータを読み取る。
  • デルタ テーブルにデータを書き込みます。
  • Power BI でクエリを実行します。

Flink/Delta コネクタとは

Flink/Delta Connector は、Delta スタンドアロン JVM ライブラリを使用して Apache Flink アプリケーションから Delta テーブルにデータを読み書きするための JVM ライブラリです。 コネクタは、1 回だけ配信保証を提供します。

Flink/Delta コネクタには次のものが含まれます。

Apache Flink から Delta テーブルにデータを書き込むための DeltaSink。 Apache Flink を使用して Delta テーブルを読み取るための DeltaSource。

Apache Flink-Delta コネクタには次のものが含まれます。

コネクタのバージョンに応じて、次の Apache Flink バージョンで使用できます。

Connector's version	    Flink's version
0.4.x (Sink Only)	    1.12.0 <= X <= 1.14.5
0.5.0	                1.13.0 <= X <= 1.13.6
0.6.0	                X >= 1.15.3 
0.7.0	                X >= 1.16.1         --- We use this in Flink 1.17.0

前提 条件

  • AKS 上の HDInsight Flink 1.17.0 クラスター
  • Flink-Delta コネクタ 0.7.0
  • MSI を使用して ADLS Gen2 にアクセスする
  • 開発用 IntelliJ

デルタ テーブルからデータを読み取る

デルタ ソースは、次の 2 つのモードのいずれかで動作します。

  • 境界モード: 特定のテーブル バージョンについてのみ Delta テーブルの内容を読み取るバッチ ジョブに適しています。 DeltaSource.forBoundedRowData API を使用して、このモードのソースを作成します。

  • 継続的モードはストリーミングジョブに適しています。Deltaテーブルで新しい変更とバージョンを継続して確認する必要があります。 DeltaSource.forContinuousRowData API を使用して、このモードのソースを作成します。

例: 境界モードですべての列を読み取るための Delta テーブルのソース作成。 バッチ ジョブに適しています。 この例では、最新のテーブル バージョンを読み込みます。

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.data.RowData;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // Define the source Delta table path
        String deltaTablePath_source = "abfss://container@account_name.dfs.core.windows.net/data/testdelta";

        // Create a bounded Delta source for all columns
        DataStream<RowData> deltaStream = createBoundedDeltaSourceAllColumns(env, deltaTablePath_source);

    public static DataStream<RowData> createBoundedDeltaSourceAllColumns(
            StreamExecutionEnvironment env,
            String deltaTablePath) {

        DeltaSource<RowData> deltaSource = DeltaSource
                .forBoundedRowData(
                        new Path(deltaTablePath),
                        new Configuration())
                .build();

        return env.fromSource(deltaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "delta-source");
    }

Delta シンクへの書き込み

デルタ シンクでは現在、次の Flink メトリックが公開されています。

Flink メトリックのテーブルを示すスクリーンショット。

パーティション分割されていないテーブルのシンクの作成

この例では、DeltaSink を作成し、既存の org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamに接続する方法を示します。

import io.delta.flink.sink.DeltaSink;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.table.data.RowData;
import org.apache.flink.table.types.logical.RowType;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

        // Define the sink Delta table path
        String deltaTablePath_sink = "abfss://container@account_name.dfs.core.windows.net/data/testdelta_output";

        // Define the source Delta table path
        RowType rowType = RowType.of(
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // Date
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // Time
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // TargetTemp
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // ActualTemp
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // System
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // SystemAge
                DataTypes.STRING().getLogicalType()   // BuildingID
        );

       createDeltaSink(deltaStream, deltaTablePath_sink, rowType);

public static DataStream<RowData> createDeltaSink(
            DataStream<RowData> stream,
            String deltaTablePath,
            RowType rowType) {
        DeltaSink<RowData> deltaSink = DeltaSink
                .forRowData(
                        new Path(deltaTablePath),
                        new Configuration(),
                        rowType)
                .build();
        stream.sinkTo(deltaSink);
        return stream;
    }

完全なコード

デルタ テーブルとシンクから別のデルタ テーブルにデータを読み取る。

package contoso.example;

import io.delta.flink.sink.DeltaSink;
import io.delta.flink.source.DeltaSource;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.data.RowData;
import org.apache.flink.table.types.logical.RowType;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

public class DeltaSourceExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // Define the sink Delta table path
        String deltaTablePath_sink = "abfss://container@account_name.dfs.core.windows.net/data/testdelta_output";

        // Define the source Delta table path
        String deltaTablePath_source = "abfss://container@account_name.dfs.core.windows.net/data/testdelta";

        // Define the source Delta table path
        RowType rowType = RowType.of(
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // Date
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // Time
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // TargetTemp
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // ActualTemp
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // System
                DataTypes.STRING().getLogicalType(),  // SystemAge
                DataTypes.STRING().getLogicalType()   // BuildingID
        );

        // Create a bounded Delta source for all columns
        DataStream<RowData> deltaStream = createBoundedDeltaSourceAllColumns(env, deltaTablePath_source);

        createDeltaSink(deltaStream, deltaTablePath_sink, rowType);

        // Execute the Flink job
        env.execute("Delta datasource and sink Example");
    }

    public static DataStream<RowData> createBoundedDeltaSourceAllColumns(
            StreamExecutionEnvironment env,
            String deltaTablePath) {

        DeltaSource<RowData> deltaSource = DeltaSource
                .forBoundedRowData(
                        new Path(deltaTablePath),
                        new Configuration())
                .build();

        return env.fromSource(deltaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "delta-source");
    }

    public static DataStream<RowData> createDeltaSink(
            DataStream<RowData> stream,
            String deltaTablePath,
            RowType rowType) {
        DeltaSink<RowData> deltaSink = DeltaSink
                .forRowData(
                        new Path(deltaTablePath),
                        new Configuration(),
                        rowType)
                .build();
        stream.sinkTo(deltaSink);
        return stream;
    }
}

Maven Pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>contoso.example</groupId>
    <artifactId>FlinkDeltaDemo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
        <flink.version>1.17.0</flink.version>
        <java.version>1.8</java.version>
        <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
        <hadoop-version>3.3.4</hadoop-version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-java -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-clients -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.delta</groupId>
            <artifactId>delta-standalone_2.12</artifactId>
            <version>3.0.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.delta</groupId>
            <artifactId>delta-flink</artifactId>
            <version>3.0.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-parquet</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop-version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-runtime</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.0.0</version>
                <configuration>
                    <appendAssemblyId>false</appendAssemblyId>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>
  1. jar を ABFS にアップロードします。 アプリ モードの jar ファイルを示すスクリーンショット。

  2. AppMode クラスターでジョブのJARファイル情報を渡します。

    クラスターの構成を示すスクリーンショット。

    手記

    ADLS への読み取り/書き込み中は、常に hadoop.classpath.enable を有効にします。

  3. クラスターを送信すると、Flink UI でジョブが表示されます。

    Flink ダッシュボードを示すスクリーンショット。

  4. ADLS で結果を検索します。

    出力を示すスクリーンショット。

Power BI の統合

データが差分シンクに格納されたら、Power BI Desktop でクエリを実行し、レポートを作成できます。

  1. Power BI デスクトップを開き、ADLS Gen2 コネクタを使用してデータを取得します。

    スクリーンショットは、Power BI デスクトップを示しています。

    スクリーンショットは、ADLSGen 2 コネクタを示しています。

  2. ストレージ アカウントの URL。

    ストレージ アカウントの URL を示すスクリーンショット。

    スクリーンショットは、ADLS Gen2-details を示しています。

  3. ソースの M クエリを作成し、ストレージ アカウントからデータを照会する関数を呼び出します。

  4. データをすぐに使用できるようになったら、レポートを作成できます。

    スクリーンショットは、レポートを作成する方法を示しています。

参照

  • Apache、Apache Flink、Flink、および関連するオープンソースプロジェクト名は、 Apache Software Foundation (ASF) の商標です。