Dataroad简介

概述

Dataroad是一款基于Flink的分布式离线/实时数据ETL工具，可实现多种异构数据源高效的数据同步。Dataroad吸收了FlinkX、DataX优秀的数据同步框架的设计思想和部分的插件功能，侧重于数据编排、处理转换、聚合计算等插件功能，提供了数据抽取、加载、过滤、转换、聚合计算、数据补全、分流合并等功能。同时Dataroad提供了Dashboard控制台，实现流程设计、编排、运行全生命周期管理，降低使用门槛。

另外，Dataroad采用SPI插件机制实现各组件，为组件的开发提供足够和扩展性和灵活度，方便开发人员自行扩展组件。

特性

支持数据抽取、加载、过滤、转换、聚合计算、数据补全等功能
支持流程编排，实现数据分流、合并，包含并行、条件、排他分支等场景。
采用轻量易用的JSON语言进行流程定义描述，同时也提供统一DSL语言来编排设计流程
支持基于窗口聚合计算，包含max、min、avg、count、sum、stats等几种聚合函数，其中窗口类型包含时间窗口（滚动窗口、滑动窗口）、计数窗口，时间窗口可以Event Time、Ingestion Time、Processing Time作为事件时间。
支持基于维表进行数据补全，维表可支持关系库（如Mysql）、静态数据等方式
支持Groovy、Bsh、Fel、JavaScript几种脚本引擎，实现数据的过滤、转换功能
支持并发读写数据，可以大幅度提升读写性能
关系数据库支持全量、增量轮询方式抽取数据，同时Mysql库支持基于Binlog方式同步数据
支持失败恢复功能，可以从失败的数据位置恢复任务，提升性能
提供Dashboard控制台，实现流程创建、可视化的流程编排设计、流程运行、流程调度等全生命周期管理。其中Dashboard支持采用Docker方式快速部署
支持多种运行模式，包含命令行运行方式、Dashboard控制台运行流程
扩展性：组件以SPI插件方式进行开发，包含了Reader、Writer、过滤转换器、聚合、维表补全、分流合并等组件。另外Dataroad采用分层设计的思想，运行层引擎同样采用SPI插件进行设计，方便后续的多引擎实现预留扩展性（如Spark引擎）。
支持插件Jar包隔离，按需动态加载相应的插件Jar包

目前已支持的插件如下：

插件类型	插件类型说明	插件名称
reader	读	mysql mysql stream oracle postgresql elasticsearch
writer	写	mysql mysql stream oracle postgresql elasticsearch
processor	转换	sql转换过滤 script转换 script过滤
lookup	维表补全	mysql 静态数据
agg	聚合计算	计数窗口聚合滑动窗口聚合滚动窗口聚合
deciderOn	分流	并行分支条件分支（包容分支）排他分支
union	合并	合并

整体架构

快速入门

步骤1:代码下载

使用git工具把项目clone到本地 (如果只想通过Dashboard快速体验下Dataroad功能，可跳过此章节)

git clone https://github.com/leonside/dataroad-all.git
cd dataroad-all

步骤2：源码编译

进入dataroad-all目录下，执行如下命令(如果只想通过Dashboard快速体验下Dataroad功能，可跳过此章节)：

mvn clean package -DskipTests

其中dataroad插件存在在工程的同级目录dataroad-dist下。

注意：对于编译找不到的Jar包，如bsh、oracle等驱动包，在/dataroad-all/jars目录下有这些jar包，可进行手动安装，或者执行install_jars.sh一键安装，安装命令如：

mvn install:install-file -DgroupId=bsh -DartifactId=bsh -Dversion=1.0 -Dpackaging=jar -Dfile=./bsh-1.0.jar
mvn install:install-file -DgroupId=com.oracle -DartifactId=ojdbc6 -Dversion=11.2.0.1.0 -Dpackaging=jar -Dfile=./ojdbc6-11.2.0.1.0.jar

步骤3：环境准备

步骤3.1：Flink安装

详见Flink相关文档，示例中采用Flink standlone安装模式。

步骤3.2：初始化示例工程脚本

初始化本示例的SQL语句（另外Dashboard中附带了典型的示例流程）:

DROP TABLE IF EXISTS `student`;
CREATE TABLE `student` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `sex` smallint(6) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `address` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `idcard` varchar(18) DEFAULT NULL,
  `phone` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `code` int(11) DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `area_code` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `score` double(255,0) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=23 DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `student` VALUES ('1', '张三', '1', '18', '福建省', '11111111111111111', '13877777777', '1001', '2021-11-17 15:43:46', '350000', '500');
INSERT INTO `student` VALUES ('2', '李四', '0', '20', '厦门市', '11111111111111111', '13877777777', '1002', '2021-11-17 15:44:20', '350200', '480');
INSERT INTO `student` VALUES ('3', '王五', '0', '22', '厦门市', '11111111111111111', '13877777771', '1003', '2021-11-17 15:44:51', '350200', '500');
INSERT INTO `student` VALUES ('4', '王五2', '1', '22', '厦门市', '11111111111111111', '13877777771', '1004', '2021-11-17 15:44:51', '3502', '501');
INSERT INTO `student` VALUES ('5', '王五3', '0', '17', '漳州市', '11111111111111111', '13877777771', '1004', '2021-11-17 15:44:51', '3504', '602');
INSERT INTO `student` VALUES ('6', '王五', '1', '23', '厦门集美', '11111111111111111', '13877777771', '1005', '2022-01-26 08:54:46', '3504', '501');
INSERT INTO `student` VALUES ('7', '王六', '0', '23', '漳州', '11111111111111111', '13877777771', '1005', '2021-12-03 17:23:03', '3504', '501');
INSERT INTO `student` VALUES ('8', '王五', '0', '23', '厦门集美', '11111111111111111', '13877777771', '1005', '2022-01-26 08:54:46', '3501', '351');
INSERT INTO `student` VALUES ('9', '王五', '0', '23', '厦门集美', '11111111111111111', '13877777771', '1005', '2022-01-26 08:54:46', '3501', '501');
INSERT INTO `student` VALUES ('10', '王五', '0', '23', '厦门集美', '11111111111111111', '13877777771', '1005', '2022-01-26 08:54:46', '3501', '551');

DROP TABLE IF EXISTS `student1`;
CREATE TABLE `student1` (
  `id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `sex` smallint(6) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `address` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `idcard` varchar(18) DEFAULT NULL,
  `phone` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `code` int(11) DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `area_code` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `score` double(255,0) DEFAULT NULL,
  `sex_value` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

DROP TABLE IF EXISTS `student2`;
CREATE TABLE `student2` (
  `id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `sex` smallint(6) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `address` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `idcard` varchar(18) DEFAULT NULL,
  `phone` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `code` int(11) DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `area_code` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `score` double(255,0) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

步骤4：通过Dashboard方式运行任务

步骤4.1：部署Dashboard工程

采用Docker方式运行Dashboard

执行如下命令运行dashboard(目前dataroad-dashboard镜像已发布至dockerhub中央仓库上):

docker run -d -p 8089:8089 -e WEB_UI=http://10.254.10.32:8081 -e DATAROAD_DIST=/opt/dataroad-dist/ -e HOST_ADDRESS=192.168.10.9 -e SAMPLE_ENABLED=true dataroad-dashboard:0.5

其中环境变量说明如下：

环境变量	默认值	说明
WEB_UI	无	Flink的Web UI地址
DATAROAD_DIST	/opt/dataroad-dist/	dataroad插件根路径地址
HOST_ADDRESS	机器IP地址	如无法正确获取对外访问地址，可通过此参数配置IP
SAMPLE_ENABLE	doc	是否初始化案例数据，默认false

通过源码编译方式运行Dashboard Jar

执行如下命令运行Dashboard，可通过设置系统属性方式指定变量：

java -Dweb-ui=http://10.254.10.32:8081 -Ddataroad.sample-enabled=true -Ddataroad.dataroad-dist=/opt/dataroad-dist/ -Dhost-address=192.168.10.9 -jar dataroad-dashboard-0.5.jar

步骤4.2：流程设计

通过Dashboard创建并设计流程，本示例实现将学生信息student源表按区划分别抽取至student1、student2目标表中，中间经过数据过滤，流程图如下：

其中可通过“查看JSON流程”查看设计的流程JSON，如图：

步骤4.3：任务提交

进入Dashboard的流程运行菜单，选中已设计好的流程进行任务提交：

其中：提交流程可设置Flink相关参数，其中更多参数可通过confProp进行设置，例如：{"parallelism.default":2}

步骤4.4：查看任务

进入Flink Web UI，查看任务的运行情况。并查看目标表中的数据抽取情况。

步骤5：通过命令行方式运行任务

步骤5.1：源码编译并获取部署包

详见如上代码下载、源码编译章节，获取dataroad-dist部署包及插件

步骤5.2：上传服务器

将打包获取到的dataroad-dist插件包上传至部署Flink的服务器

步骤5.3：流程设计

设计流程JSON，此处可通过Dashboard可视化流程设计器来设计流程（见上），并获取JSON流程配置（Dashboard已内置了一些流程JSON案例，可直接获取）。也可以自行设计流程，如下简要的说明流程JSON结构：

{
	"job" : {
	  "content" :[{
    	"mysqlreader1" : {              ---自定义插件名，此处定义读插件
          "type" : "reader",            ---插件类型
          "pluginName" : "mysqlReader", ---插件名
          "parameter" : {               ---插件参数
          }
      },
      "myprocessor1" : {                     ---自定义插件名，此处定义脚本过滤插件
        "type" : "processor",
        "pluginName" : "filterProcessor",
        "parameter" : {
        }
      },
      "deciderFlow_1" : {                         ---自定义插件名，此处定义流程分支
        "type": "deciderOn",                      ---插件类型
        "pluginName": "expressionPredicate",      ---插件名，此处采用条件分支插件
        "dependencies": ["myprocessor1"],         ---指定上级插件名（如果不存在分支的流程无需配置）
        "parameter": {                            ---插件参数
          "expression": "row.getField('sex')==1"  ---定义分支表达式
        }
      },
    	"mysqlwriter1" : {                  ---自定义插件名，此处定义写插件
          "type" : "reader",
          "pluginName" : "mysqlWriter",
          "dependencies": ["deciderFlow_1"],
          "parameter" : {
          }
		},
          "deciderFlow_2" : {                     ---自定义插件名，此处定义流程分支
            "type": "deciderOn",
            "pluginName": "expressionPredicate",
            "dependencies": ["myprocessor1"],
            "parameter": {
              "expression": "row.getField('sex')==2"
            }
          },
          "mysqlwriter2" : {                  ---自定义插件名，此处定义写插件
            "type" : "reader",
            "pluginName" : "mysqlWriter",
            "dependencies": ["deciderFlow_2"],---上级插件名（如果不存在分支的流程无需配置）
            "parameter" : {
            }
          }
    }],
   "setting" : {
      "jobName": "myJob",               ---任务名
      "restore" : {                     ---配置同步任务类型（离线同步、实时采集）和断点续传功能
      },
      "speed" : {                       ---配置任务并发数及速率限制
      }
    }
	}
}

具体可参见流程设计章节

步骤5.4：任务提交

通过flink运行任务，运行脚本如下：

flink run dataroad-dashboard-0.5.jar -conf file:/tmp/mysql_customsql_decider_union_mysql.json -pluginRootDir /tmp/dataroad-dist -jobName myjob - confProp {\"parallelism.default\":1}

其中参数如下：

环境变量	是否必填	说明
conf	是	流程JSON文件路径，支持file、http几种资源类型，如：-conf http://ip:port/api/jobflowjson/mysql_scriptfilter_mysql 直接引用Dashboard的设计流程
pluginRootDir	是	dataroad插件根路径地址，如/tmp/dataroad-dist
confProp否	否	Flink参数，采用Json格式，如{"parallelism.default":1}
jobName	否	任务名称

步骤5.5：查看任务

进入Flink Web UI，查看任务的运行情况。并查看目标表中的数据抽取情况。

Dashboard操作指南

请查看[Dashboard操作指南]

流程设计说明

请查看[流程设计说明]

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Dataroad是通过对工作中遇到的ETL场景进行总结，利用工作之外的业余时间编写的，个人精力有限，难免会有些不完善的地方欢迎指正（联系邮箱：408970922@qq.com）。另外，Dataroad框架如果对你有帮助的话也请点个赞，这是对我最大的鼓励！

leon / dataroad-all

Dataroad简介

概述

特性

整体架构

快速入门

步骤1:代码下载

步骤2：源码编译

步骤3：环境准备

步骤3.1：Flink安装

步骤3.2：初始化示例工程脚本

步骤4：通过Dashboard方式运行任务

步骤4.1：部署Dashboard工程

采用Docker方式运行Dashboard

通过源码编译方式运行Dashboard Jar

步骤4.2：流程设计

步骤4.3：任务提交

步骤4.4：查看任务

步骤5：通过命令行方式运行任务

步骤5.1：源码编译并获取部署包

步骤5.2：上传服务器

步骤5.3：流程设计

步骤5.4：任务提交

步骤5.5：查看任务

Dashboard操作指南

流程设计说明

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步骤4.1：部署Dashboard工程

采用Docker方式运行Dashboard

通过源码编译方式运行Dashboard Jar

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步骤4.3：任务提交

步骤4.4：查看任务

步骤5：通过命令行方式运行任务

步骤5.1：源码编译并获取部署包

步骤5.2：上传服务器

步骤5.3：流程设计

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