云原生时代顶流消息中间件Apache Pulsar部署实操之Pulsar IO与Pulsar SQL

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Pulsar IO (Connector连接器)

基础定义

Pulsar IO连接器能够轻松地创建、部署和管理与外部系统(如Apache Cassandra、Aerospike等)交互的连接器。IO连接器有两种类型:源连接器和接收器连接器。

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可以通过Connector Admin CLI使用源和接收器子命令管理Pulsar连接器(例如,在连接器上创建、更新、启动、停止、重新启动、重新加载、删除和执行其他操作)。有关最新和完整的信息,请参阅Pulsar管理文档。

安装Pulsar和内置连接器

在将Pulsar连接到数据库之前,需要先安装Pulsar和所需的内置连接器。要启用Pulsar连接器,您需要在下载页面上下载连接器的tarball版本。

# 下载最新版本2.11.0的pulsar-io-cassandra和pulsar-io-jdbc-postgres,需要什么连接器可以从官方查看是否支持并下载,这里举例就下载两个 https://www.apache.org/dyn/mirrors/mirrors.cgi?action=download&filename=pulsar/pulsar-2.11.0/connectors/pulsar-io-cassandra-2.11.0.nar https://www.apache.org/dyn/mirrors/mirrors.cgi?action=download&filename=pulsar/pulsar-2.11.0/connectors/pulsar-io-jdbc-postgres-2.11.0.nar # 在pulsar根目录下创建目录 mkdir connectors # 将压缩文件移动connectors目录 mv pulsar-io-jdbc-postgres-2.11.0.nar pulsar-io-jdbc-postgres-2.11.0.nar connectors # 重启pulsar # 查看可用连接器列表 curl -w 'n' -s http://localhost:8080/admin/v2/functions/connectors 

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连接Pulsar到Cassandra

安装cassandra集群

# 下载镜像并启动cassandra测试容器 docker run -d --rm --name=cassandra -p 9042:9042 cassandra # 查看进程 docker ps # 查看运行日志 docker logs cassandra # 等待一小段时间后查看Cassandra集群状态 docker exec cassandra nodetool status # 使用cqlsh连接到Cassandra集群 

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# 使用cqlsh连接到Cassandra集群 docker exec -ti cassandra cqlsh localhost # 创建一个密钥空间pulsar_itxs_keyspace CREATE KEYSPACE pulsar_itxs_keyspace WITH replication = {'class':'SimpleStrategy', 'replication_factor':1}; # 创建一个表pulsar_itxs_table USE pulsar_itxs_keyspace; CREATE TABLE pulsar_itxs_table (key text PRIMARY KEY, col text); 

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配置Cassandra接收器

现在已经有一个Cassandra集群在本地运行;要运行Cassandra接收器连接器,需要准备一个配置文件,其中包括Pulsar连接器运行时需要知道的信息,例如Pulsar连接器如何找到Cassandra集群,Pulsar连接器用于写入Pulsar消息的键空间和表是什么等等;可以使用Json或者Yaml这两种格式创建配置文件。

vim examples/cassandra-sink.json

{     "roots": "192.168.3.100:9042",     "keyspace": "pulsar_itxs_keyspace",     "columnFamily": "pulsar_itxs_table",     "keyname": "key",     "columnName": "col" } 

vim examples/cassandra-sink.yml

configs:     roots: "192.168.3.100:9042"     keyspace: "pulsar_itxs_keyspace"     columnFamily: "pulsar_itxs_table"     keyname: "key"     columnName: "col" 

创建Cassandra Sink

可以使用Connector Admin CLI创建sink连接器和操作。运行下面命令来创建一个Cassandra接收器连接器,接收器类型为Cassandra,配置文件为上一步创建的examples/cassandra-sink.yml。

bin/pulsar-admin sinks create      --tenant my-test      --namespace my-namespace      --name cassandra-itxs-sink      --sink-type cassandra      --sink-config-file examples/cassandra-sink.yml      --inputs persistent://my-test/my-namespace/itxs_cassandra     

命令执行后,Pulsar创建接收器连接器cassandra-itxs-sink。这个接收器连接器作为Pulsar函数运行,并将主题itxs_cassandra中产生的消息写入Cassandra表pulsar_itxs_table;

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可以使用Connector Admin CLI对连接器进行监控和其他操作。

  • 获取连接器的信息
bin/pulsar-admin sinks get    --tenant my-test    --namespace my-namespace    --name cassandra-itxs-sink 
  • 检查连接器的状态
bin/pulsar-admin sinks status    --tenant my-test    --namespace my-namespace    --name cassandra-itxs-sink 

验证Cassandra Sink结果

生成一些消息到Cassandra接收器itxs_cassandra的输入主题

for i in {0..9}; do bin/pulsar-client produce -m "itxskey-$i" -n 1 persistent://my-test/my-namespace/itxs_cassandra; done 

再次查看连接器的状态,可以有10条记录处理统计信息

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查看Cassandra的pulsar_itxs_table

USE pulsar_itxs_keyspace; select * from pulsar_itxs_table; 

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删除Cassandra Sink

bin/pulsar-admin sinks delete      --tenant my-test      --namespace my-namespace      --name cassandra-itxs-sink 

连接Pulsar到PostgreSQL

安装PostgreSQL集群

这里使用PostgreSQL 12 docker镜像在docker中启动一个单节点PostgreSQL集群。

# 从Docker中拉取PostgreSQL 12映像 docker pull postgres:12 # 启动postgres容器 docker run -d -it --rm      --name pulsar-postgres      -p 5432:5432      -e POSTGRES_PASSWORD=password      -e POSTGRES_USER=postgres      postgres:12 # 查看运行日志 docker logs -f pulsar-postgres # 进入容器 docker exec -it pulsar-postgres /bin/bash # 使用默认用户名和密码登录PostgreSQL psql -U postgres postgres # 使用以下命令创建pulsar_postgres_jdbc_sink表: create table if not exists pulsar_postgres_jdbc_sink ( id serial PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL ); 

配置JDBC接收器

现在有一个本地运行的PostgreSQ,接下来需要配置JDBC接收器连接器。

  • 创建配置文件vim connectors/pulsar-postgres-jdbc-sink.yaml
configs:   userName: "postgres"   password: "password"   jdbcUrl: "jdbc:postgresql://192.169.3.100:5432/postgres"   tableName: "pulsar_postgres_jdbc_sink" 

创建JDBC Sink

执行下面命令后,Pulsar将创建接收器连接器pulse -postgres-jdbc-sink。这个sink连接器作为Pulsar函数运行,并将Topic为pulsar-postgres-jdbc-sink-topic中产生的消息写入PostgreSQL表pulsar_postgres_jdbc_sink。

bin/pulsar-admin sinks create      --tenant my-test      --namespace my-namespace      --archive ./connectors/pulsar-io-jdbc-postgres-2.11.0.nar      --inputs persistent://my-test/my-namespace/pulsar-postgres-jdbc-sink-topic      --name pulsar-postgres-my-jdbc-sink      --sink-config-file ./connectors/pulsar-postgres-jdbc-sink.yaml      --parallelism 1 

列出所有的sink

bin/pulsar-admin sinks list      --tenant my-test      --namespace my-namespace 

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验证JDBC Sink结果

通过JavaAPI生成一些消息到Cassandra接收器pulsar-postgres-jdbc-sink-topic这个主题,在Java项目添加maven依赖

    <properties>         <pulsar.version>2.11.0</pulsar.version>     </properties>                           <dependency>             <groupId>org.apache.pulsar</groupId>             <artifactId>pulsar-client</artifactId>             <version>${pulsar.version}</version>         </dependency> 

这里演示实体类成员变量简单就直接使用public声明了

package sn.itxs.pulsar.io;  public class User{     public int id;     public String name; } 

新增ClientDemo.java

package sn.itxs.pulsar.io;  import org.apache.pulsar.client.api.Producer; import org.apache.pulsar.client.api.PulsarClient; import org.apache.pulsar.client.impl.schema.AvroSchema;  public class ClientDemo {     public static void main(String[] args) throws Exception {         PulsarClient client = null;         Producer<User> producer = null;         try {             client = PulsarClient.builder()                     .serviceUrl("pulsar://192.168.5.52:6650")                     .build();              producer = client.newProducer(AvroSchema.of(User.class))                     .topic("persistent://my-test/my-namespace/pulsar-postgres-jdbc-sink-topic")                     .create();             User user = new User();             int index = 10;             while (index++ < 20) {                 try {                     user.id = index;                     user.name = "this is a test " + index;                     producer.newMessage().value(user).send();                 } catch (Exception e) {                     e.printStackTrace();                 }             }             System.out.println("send finish");         } catch (Exception e) {             e.printStackTrace();         }         finally {             if (producer!=null){                 producer.close();             }             if (client!=null){                 client.close();             }         }     } } 

运行程序后查看PostgreSQL表pulsar_postgres_jdbc_sink,已经有刚才

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上面由于在Java中创建了Schema,因此不需要手工创建,可以查看当前persistent://my-test/my-namespace/pulsar-postgres-jdbc-sink-topic主体已生成Schema信息如下:

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如果要从pulsar-admin命令行创建schema可以这样操作

  • 创建schema,创建一个avro-schema文件,将以下内容复制到该文件中,并将该文件放在pulsar/connectors文件夹中。vim connectors/avro-schema
{   "type": "AVRO",   "schema": "{"type":"record","name":"Test","fields":[{"name":"id","type":["null","int"]},{"name":"name","type":["null","string"]}]}",   "properties": {} } 
  • 上传schema到topic,将avro-schema模式上传到pulsar-postgres-jdbc-sink-topic主题
bin/pulsar-admin schemas upload persistent://my-test/my-namespace/pulsar-postgres-jdbc-sink-topic -f ./connectors/avro-schema 
  • 检查模式是否上传成功。
bin/pulsar-admin schemas get persistent://my-test/my-namespace/pulsar-postgres-jdbc-sink-topic1 

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如需stop停止、restart重启指定的sinks可以如下操作,当然也可以更新指定sinks,详细命令可以查阅官网

bin/pulsar-admin sinks stop      --tenant my-test      --namespace my-namespace      --name pulsar-postgres-my-jdbc-sink  

Pulsar SQL

定义

Apache Pulsar用于存储事件数据流,事件数据由预定义的字段构成。通过模式注册表的实现,可以在Pulsar中存储结构化数据,并使用Trino(以前是Presto SQL)查询数据。作为Pulsar SQL的核心,Pulsar Trino插件使Trino集群中的Trino worker能够查询来自Pulsar的数据.

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由于Pulsar采用了基于两级段的架构,因此查询性能高效且可扩展性强。Pulsar中的主题在Apache BookKeeper中存储为段。每个主题段被复制到一些BookKeeper节点上,从而支持并发读和高读吞吐量。在Pulsar Trino连接器中,数据直接从BookKeeper中读取,因此Trino worker可以同时从水平可扩展数量的BookKeeper节点中读取

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简单使用

在Pulsar中查询数据前,需要安装Pulsar和内置连接器。

# 这里演示就直接启动独立集群 PULSAR_STANDALONE_USE_ZOOKEEPER=1 ./bin/pulsar standalone # 启动一个Pulsar SQL worker ./bin/pulsar sql-worker run # 初始化Pulsar独立集群和SQL worker后,执行SQL CLI: ./bin/pulsar sql 
show catalogs; show schemas in pulsar; show tables in pulsar."public/default"; 

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通过前面的Java示例,我们改为Json格式写入Pulsar的user-topic

package sn.itxs.pulsar.io;  import org.apache.pulsar.client.api.Producer; import org.apache.pulsar.client.api.PulsarClient; import org.apache.pulsar.client.api.Schema;  public class ClientSqlDemo {     public static void main(String[] args) throws Exception {         PulsarClient client = null;         Producer<User> producer = null;         try {             client = PulsarClient.builder()                     .serviceUrl("pulsar://192.168.5.52:6650")                     .build();              producer = client.newProducer(Schema.JSON(User.class))                     .topic("user-topic")                     .create();             User user = new User();             int index = 10;             while (index++ < 20) {                 try {                     user.id = index;                     user.name = "this is a test " + index;                     producer.newMessage().value(user).send();                 } catch (Exception e) {                     e.printStackTrace();                 }             }             System.out.println("send finish");         } catch (Exception e) {             e.printStackTrace();         }         finally {             if (producer!=null){                 producer.close();             }             if (client!=null){                 client.close();             }         }     } } 

运行程序后再来查询就有刚才发送的消息数据,_开头的字段为Pulsar 自带的。

select * from pulsar."public/default"."user-topic"; 

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  • 本人博客网站IT小神 www.itxiaoshen.com
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