Flink 测试利器：DataGen
1.什么是 FlinkSQL ？2.什么是 Connector ？3.DataGen Connector3.1 Demo3.2 支持的类型3.3 连接器属性
4.DataGen 使用案例4.1 场景一：生成一亿条数据到 Hive 表4.2 场景二：持续每秒生产 10 万条数到消息队列
5.思考
1.什么是 FlinkSQL ？
Flink SQL 是基于 Apache Calcite 的 SQL 解析器和优化器构建的，支持 ANSI SQL 标准，允许使用标准的 SQL 语句来处理流式和批处理数据。通过 Flink SQL，可以以声明式的方式描述数据处理逻辑，而无需编写显式的代码。使用 Flink SQL，可以执行各种数据操作，如 过滤、聚合、连接 和 转换 等。它还提供了 窗口操作、时间处理 和 复杂事件处理 等功能，以满足流式数据处理的需求。
Flink SQL 提供了许多扩展功能和语法，以适应 Flink 的流式和批处理引擎的特性。它是 Flink 最高级别的抽象，可以与 DataStream API 和 DataSet API 无缝集成，利用 Flink 的分布式计算能力和容错机制。
使用 Flink SQL 处理数据的基本步骤：
定义输入表：使用 CREATE TABLE 语句定义输入表，指定表的模式（字段和类型）和数据源（如 Kafka、文件等）。执行 SQL 查询：使用 SELECT、INSERT INTO 等 SQL 语句来执行数据查询和操作。您可以在 SQL 查询中使用各种内置函数、聚合操作、窗口操作和时间属性等。定义输出表：使用 CREATE TABLE 语句定义输出表，指定表的模式和目标数据存储（如 Kafka、文件等）。提交作业：将 Flink SQL 查询作为 Flink 作业提交到 Flink 集群中执行。Flink 会根据查询的逻辑和配置自动构建执行计划，并将数据处理任务分发到集群中的任务管理器进行执行。
总而言之，我们可以通过 Flink SQL 查询和操作来处理流式和批处理数据。它提供了一种简化和加速数据处理开发的方式，尤其适用于熟悉 SQL 的开发人员和数据工程师。
2.什么是 Connector ？
Flink Connector 是指 用于连接外部系统和数据源的组件。它允许 Flink 通过特定的连接器与不同的数据源进行交互，例如数据库、消息队列、文件系统等。它负责处理与外部系统的通信、数据格式转换、数据读取和写入等任务。无论是作为输入数据表还是输出数据表，通过使用适当的连接器，可以在 Flink SQL 中访问和操作外部系统中的数据。目前实时平台提供了很多常用的连接器:
例如：
JDBC：用于与关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）建立连接，并支持在 Flink SQL 中读取和写入数据库表的数据。JDQ：用于与 JDQ 集成，可以读取和写入 JDQ 主题中的数据。Elasticsearch：用于与 Elasticsearch 集成，可以将数据写入 Elasticsearch 索引或从索引中读取数据。File Connector：用于读取和写入各种文件格式（如 CSV、JSON、Parquet）的数据。……
还有如 HBase、JMQ4、Doris、Clickhouse，Jimdb，Hive 等，用于与不同的数据源进行集成。通过使用 Flink SQL Connector，我们可以轻松地与外部系统进行数据交互，将数据导入到 Flink 进行处理，或 将处理结果导出到外部系统。
3.DataGen Connector
DataGen 是 Flink SQL 提供的一个内置连接器，用于生成模拟的测试数据，以便在开发和测试过程中使用。
使用 DataGen，可以生成具有不同数据类型和分布的数据，例如整数、字符串、日期等。这样可以模拟真实的数据场景，并帮助验证和调试 Flink SQL 查询和操作。
3.1 Demo
以下是一个使用 DataGen 函数的简单示例：
-- 创建输入表
CREATE TABLE input_table (
order_number BIGINT,
price DECIMAL(32,2),
buyer ROW
order_time TIMESTAMP(3)
) WITH (
'connector' = 'datagen',
);
在上面的示例中，我们使用 DataGen 连接器创建了一个名为 input_table 的输入表。该表包含了 order_number、price、buyer、order_time 四个字段。默认是 Random 随机生成对应类型的数据，生产速率是
10000
10000
10000 条/秒，只要任务不停，就会源源不断的生产数据。当然也可以指定一些参数来定义生成数据的规则，例如每秒生成的行数、字段的数据类型和分布。
生成的数据样例：
{
"order_number": -6353089831284155505,
"price": 253422671148527900374700392448,
"buyer": {
"first_name": "6e4df4455bed12c8ad74f03471e5d8e3141d7977bcc5bef88a57102dac71ac9a9dbef00f406ce9bddaf3741f37330e5fb9d2",
"last_name": "d7d8a39e063fbd2beac91c791dc1024e2b1f0857b85990fbb5c4eac32445951aad0a2bcffd3a29b2a08b057a0b31aa689ed7"
},
"order_time": "2023-09-21 06:22:29.618"
}
{
"order_number": 1102733628546646982,
"price": 628524591222898424803263250432,
"buyer": {
"first_name": "4738f237436b70c80e504b95f0d9ec3d7c01c8745edf21495f17bb4d7044b4950943014f26b5d7fdaed10db37a632849b96c",
"last_name": "7f9dbdbed581b687989665b97c09dec1a617c830c048446bf31c746898e1bccfe21a5969ee174a1d69845be7163b5e375a09"
},
"order_time": "2023-09-21 06:23:01.69"
}
3.2 支持的类型
字段类型数据生成方式BOOLEANrandomCHARrandom / sequenceVARCHARrandom / sequenceSTRINGrandom / sequenceDECIMALrandom / sequenceTINYINTrandom / sequenceSMALLINTrandom / sequenceINTrandom / sequenceBIGINTrandom / sequenceFLOATrandom / sequenceDOUBLErandom / sequenceDATErandomTIMErandomTIMESTAMPrandomTIMESTAMP_LTZrandomINTERVAL YEAR TO MONTHrandomINTERVAL DAY TO MONTHrandomROWrandomARRAYrandomMAPrandomMULTISETrandom
3.3 连接器属性
属性是否必填默认值类型
描述
connectorrequired(none)String‘datagen’rows-per-secondoptional
10000
10000
10000Long数据生产速率number-of-rowsoptional(none)Long指定生产的数据条数，默认是不限制fields.#.kindoptionalrandomString指定字段的生产数据的方式 random 还是 sequencefields.#.minoptional(Minimum value of type)(Type of field)random 生成器的指定字段 # 最小值，支持数字类型fields.#.maxoptional(Maximum value of type)(Type of field)random 生成器的指定字段 # 最大值，支持数字类型fields.#.lengthoptional
100
100
100Integerchar / varchar / string / array / map / multiset 类型的长度fields.#.startoptional(none)(Type of field)sequence 生成器的开始值fields.#.endoptional(none)(Type of field)sequence 生成器的结束值
4.DataGen 使用案例
4.1 场景一：生成一亿条数据到 Hive 表
CREATE TABLE dataGenSourceTable (
order_number BIGINT,
price DECIMAL(10, 2),
buyer STRING,
order_time TIMESTAMP(3)
) WITH (
'connector'='datagen',
'number-of-rows'='100000000',
'rows-per-second' = '100000'
);
CREATE CATALOG myhive
WITH (
'type'='hive',
'default-database'='default'
);
USE CATALOG myhive;
USE dev;
SET table.sql-dialect=hive;
CREATE TABLE if not exists shipu3_test_0932 (
order_number BIGINT,
price DECIMAL(10, 2),
buyer STRING,
order_time TIMESTAMP(3)
) PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS parquet TBLPROPERTIES (
'partition.time-extractor.timestamp-pattern'='$dt',
'sink.partition-commit.trigger'='partition-time',
'sink.partition-commit.delay'='1 h',
'sink.partition-commit.policy.kind'='metastore,success-file'
);
SET table.sql-dialect=default;
insert into myhive.dev.shipu3_test_0932
select order_number, price, buyer, order_time, cast(CURRENT_DATE as varchar)
from default_catalog.default_database.dataGenSourceTable;
当每秒生产 10 万条数据的时候，17 分钟左右就可以完成，当然我们可以通过增加 Flink 任务的计算节点、并行度、提高生产速率 rows-per-second 的值等来更快速的完成大数据量的生产。
4.2 场景二：持续每秒生产 10 万条数到消息队列
CREATE TABLE dataGenSourceTable (
order_number BIGINT,
price INT,
buyer ROW
order_time TIMESTAMP(3),
col_array ARRAY
col_map map
) WITH (
'connector'='datagen', --连接器类型
'rows-per-second'='100000', --生产速率
'fields.order_number.kind'='random', --字段order_number的生产方式
'fields.order_number.min'='1', --字段order_number最小值
'fields.order_number.max'='1000', --字段order_number最大值
'fields.price.kind'='sequence', --字段price的生产方式
'fields.price.start'='1', --字段price开始值
'fields.price.end'='1000', --字段price最大值
'fields.col_array.element.length'='5', --每个元素的长度
'fields.col_map.key.length'='5', --map key的长度
'fields.col_map.value.length'='5' --map value的长度
);
CREATE TABLE jdqsink1 (
order_number BIGINT,
price DECIMAL(32, 2),
buyer ROW
order_time TIMESTAMP(3),
col_ARRAY ARRAY
col_map map
) WITH (
'connector'='jdq',
'topic'='jrdw-fk-area_info__1',
'jdq.client.id'='xxxxx',
'jdq.password'='xxxxxxx',
'jdq.domain'='db.test.group.com',
'format'='json'
);
INSERTINTO jdqsink1
SELECT * FROM dataGenSourceTable;
5.思考
通过以上案例可以看到，通过 Datagen 结合其他连接器可以模拟各种场景的数据。
性能测试：我们可以利用 Flink 的高处理性能，来调试任务的外部依赖的阈值（超时，限流等）到一个合适的水位，避免自己的任务有过多的外部依赖出现木桶效应。边界条件测试：我们通过使用 Flink DataGen 生成特殊的测试数据，如最小值、最大值、空值、重复值等来验证 Flink 任务在边界条件下的正确性和鲁棒性。数据完整性测试：我们通过 Flink DataGen 可以生成包含错误或异常数据的数据集，如无效的数据格式、缺失的字段、重复的数据等。从而可以测试 Flink 任务对异常情况的处理能力，验证 Flink 任务在处理数据时是否能够正确地保持数据的完整性。
总之，Flink DataGen 是一个强大的工具，可以帮助测试人员构造各种类型的测试数据。通过合理的使用 ，测试人员可以更有效地进行测试，并发现潜在的问题和缺陷。
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