Flink/Delta コネクタの使用方法
大事な
AKS 上の Azure HDInsight は、2025 年 1 月 31 日に廃止されました。 このお知らせ の詳細については、を参照してください。
ワークロードの突然の終了を回避するには、ワークロードを Microsoft Fabric または同等の Azure 製品 に移行する必要があります。
大事な
この機能は現在プレビュー段階です。 Microsoft Azure プレビューの 追加使用条件 には、ベータ版、プレビュー版、または一般公開されていない Azure 機能に適用される、より多くの法的条件が含まれています。 この特定のプレビューの詳細については、AKS プレビュー情報 Azure HDInsightを参照してください。 ご質問や機能の提案がある場合は、AskHDInsight に詳細を記載したリクエストを送信してください。また、Azure HDInsight Communityでの最新情報をぜひフォローしてください。
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。
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>
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<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-clients</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
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<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>${hadoop-version}</version>
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<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>
jar をパッケージ化し、Flink クラスターに送信して実行する
AppMode クラスターでジョブのJARファイル情報を渡します。
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。クラスターを送信すると、Flink UI でジョブが表示されます。
ADLS で結果を検索します。
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。
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。
ストレージ アカウントの URL。
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。
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。