关于 Apache Pulsar

Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目,是下一代云原生分布式消息流平台,集消息、存储、轻量化函数式计算为一体,采用计算与存储分离架构设计,支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制,具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。
GitHub 地址:http://github.com/apache/pulsar/

文章转自公众号:Apache InLong,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/Wg...

Apache InLong 增加了通过 Apache Pulsar 接入数据的能力,充分利用了 Pulsar 不同于其它 MQ 的技术优势,为金融、计费等数据质量要求更高的数据接入场景,提供完整的解决方案。在下面的内容中,我们将通过一个完整的示例介绍如何通过 Apache InLong 使用 Apache Pulsar 接入数据。

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Apache InLong(incubating)简介

Apache InLong(应龙 https://inlong.apache.org)是腾讯捐献给 Apache 社区的一站式数据流接入服务平台,提供自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力,方便业务构建基于流式的数据分析、建模和应用。InLong 项目原名 TubeMQ ,专注于高性能、低成本的消息队列服务。为了进一步释放 TubeMQ 周边的生态能力,我们将项目升级为 InLong,专注打造一站式数据流接入服务平台。Apache InLong 以腾讯内部使用的 TDBank 为原型,依托万亿级别的数据接入和处理能力,整合了数据采集、汇聚、存储、分拣数据处理全流程,拥有简单易用、灵活扩展、稳定可靠等特性。

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Apache InLong 服务于数据采集到落地的整个生命周期,按数据的不同阶段提供不同的处理模块,主要包括:

  • inlong-agent,数据采集 Agent,支持从指定目录或文件读取常规日志、逐条上报。后续也将扩展 DB 采集、HTTP 上报等能力;
  • inlong-dataproxy,一个基于 Flume-ng 的 Proxy 组件,支持数据发送阻塞和落盘重发,拥有将接收到的数据转发到不同 MQ(消息队列)的能力;
  • inlong-tubemq,腾讯自研的消息队列服务,专注于大数据场景下海量数据的高性能存储和传输,在海量实践和低成本方面有着良好的核心优势;
  • inlong-sort,对从不同的 MQ 消费到的数据进行 ETL 处理,然后汇聚并写入 Hive、ClickHouse、Hbase、Iceberg 等存储系统;
  • inlong-manager,提供完整的数据服务管控能力,包括元数据、任务流、权限,OpenAPI 等;
  • inlong-website,用于管理数据接入的前端页面,简化整个 InLong 管控平台的使用。

关于 Apache Pulsar

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Apache Pulsar 是 Pub/Sub 模型的消息系统,并且从设计上做了存储和计算的分离。Apache Pulsar 计算与存储分离的架构,以及分片存储的设计为 Apache Pulsar 带来了相比于传统基于分区存储 MQ 的一些优势:

  • Broker 和 Bookie 相互独立,方便实现独立的扩展以及独立的容错;
  • Broker 无状态,便于快速上、下线,更加适合于云原生场景;
  • 分区存储不受限于单个节点存储容量;
  • 分区数据分布均匀。

准备条件

  • 安装 Apache Pulsar,版本 2.6+
  • 安装 Apache Hive,版本 2.3+

安装 InLong

部署 InLong ,可以使用 Docker Compose 实现一键部署,也可以通过二进制文件在普通机器上部署。

区别于 InLong TubeMQ,如果使用 Apache Pulsar,需要在 Manager 组件安装中配置 Pulsar 集群信息,格式如下:

# Pulsar admin URL
pulsar.adminUrl=http://127.0.0.1:8080,127.0.0.2:8080,127.0.0.3:8080
# Pulsar broker address
pulsar.serviceUrl=pulsar://127.0.0.1:6650,127.0.0.1:6650,127.0.0.1:6650
# Default tenant of Pulsar
pulsar.defaultTenant=public

创建数据接入

配置数据流 Group 信息

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在创建数据接入时,数据流 Group 可选用的消息中间件选择 Pulsar,其它跟 Pulsar 相关的配置项还包括:

  • Queue module:队列模型,并行或者顺序,选择并行时可设置 Topic 的分区数,顺序则为一个分区;
  • Write quorum:消息写入的副本数;
  • Ack quorum:确认写入 Bookies 的数量;
  • retention time:已被 consumer 确认的消息被保存的时间;
  • ttl:未被确认的消息的过期时间;
  • retention size:已被 consumer 确认的消息被保存的大小。

配置数据流

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配置消息来源时,文件数据源中的文件路径,可参照 inlong-agent 中 File Agent 的详细指引

配置数据格式

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配置 Hive 集群

保存 Hive 流向,点击“提交审批”。

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数据接入审批

进入审批管理页面,点击我的审批,审批上面提交的接入申请,审批结束后会在 Pulsar 集群同步创建数据流需要的 Topic 和订阅。

我们可以在 Pulsar 集群使用命令行工具检查 Topic 是否创建成功:

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配置文件 Agent

在配置文件 Agent 时,需要根据数据接入创建时指定的目录下创建文件:

touch /data/test_file.txt;

按照创建数据流时的数据源格式,向文件中写入数据(可以按格式写入更多数据):

echo -e "1|test\n2|test\n" >> /data/test_file.txt

数据落地检查

最后,我们登入 Hive 集群,通过 Hive 的 SQL 命令查看 test_stream 表中是否成功插入了数据。

问题排查

如果出现数据未正确写入 Hive 集群,可以检查 Dataproxy 和 Sort 相关信息是否同步:

  • 检查 Inlong-Dataproxy 的 conf/topics.properties 文件夹中是否正确写入该数据流对应的 Topic 信息b_test_group/test_stream=persistent://public/b_test_group/test_stream
  • 检查 InLong Sort 监听的 ZooKeeper 中是否成功推送了数据流的配置信息:get /inlong_hive/dataflows/{{sink_id}}

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