Flink实操：Flink SQL实现SFTP文件读写操作

  Flink实操：Flink SQL实现SFTP文件读写操作

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一、背景

公司需要将Doris数据库中的部分表数据同步至SFTP服务器，以供其他合作企业安全读取和使用。目前，平台数据同步功能统一使用Flink引擎进行实时同步、离线同步的工作。因此，希望能够充分利用现有的Flink引擎，并将其复用于这一需求。下图是我们的解决方案的结构示意图：

二、技术调研

由于我们选择使用Flink引擎来实现需求，我们需要进行调研以确定Flink是否支持SFTP和Doris的连接器。经过查阅当前的Flink版本（v1.20-SNAPSHOT）的文档，我们发现Flink Table API仅提供FileSystem SQL Connector用于操作文件。
然而，在文档中并未提及该连接器是否支持SFTP协议，同时也没有提供指定SFTP的主机名、端口和秘钥文件的参数。因此，我们需要进一步验证是否可以使用该连接器来访问SFTP，并配置相关参数。以下是官方示例：

CREATE TABLE MyUserTable (
  column_name1 INT,
  column_name2 STRING,
  ...
  part_name1 INT,
  part_name2 STRING
) PARTITIONED BY (part_name1, part_name2) WITH (
  'connector' = 'filesystem',           -- required: specify the connector
  'path' = 'file:///path/to/whatever',  -- required: path to a directory
  'format' = '...',                     -- required: file system connector requires to specify a format,
                                        -- Please refer to Table Formats
                                        -- section for more details
  'partition.default-name' = '...',     -- optional: default partition name in case the dynamic partition
                                        -- column value is null/empty string
  'source.path.regex-pattern' = '...',  -- optional: regex pattern to filter files to read under the 
                                        -- directory of `path` option. This regex pattern should be
                                        -- matched with the absolute file path. If this option is set,
                                        -- the connector  will recursive all files under the directory
                                        -- of `path` option

  -- optional: the option to enable shuffle data by dynamic partition fields in sink phase, this can greatly
  -- reduce the number of file for filesystem sink but may lead data skew, the default value is false.
  'sink.shuffle-by-partition.enable' = '...',
  ...
)

因此，我们需要进一步确认该连接器是否适用于SFTP。首先想到的是Flink自身的CheckPoint功能，它支持HDFS、S3等文件存储系统。底层实现是通过org.apache.flink.core.fs.FileSystem类来进行操作。而这个类同样是FileSystem SQL Connector的底层实现类。既然如此，Flink#FileSystem应该支持访问HDFS、S3等其他文件系统，那其内部必然会使用hadoop#FileSystem的api，而hadoop#FileSystem自身如果支持SFTP，则此路可以走通，为了确认这一点，开始查看源码并查看类注释中的相关信息，发现一段有用信息：

/**
* Flink implements and supports some file system types directly (for example the default machine-local file system). Other file * system types are accessed by an implementation that bridges to the suite of file systems supported by Hadoop (such as for  
* example HDFS).
*/

// 翻译：Flink直接实现并支持一些文件系统类型（例如默认的机器本地文件系统）。其他文件系统类型由桥接到Hadoop支持的文件系统套件（例如HDFS）的实现访问。

看到此处信心倍增，继续翻阅后发现在Flink#FileSystem有一个getUnguardedFileSystem函数，如下图：

该函数会检测文件url路径，如果路径是file://则会走Flink#FileSystem的内部实现，如果是hdfs://，sftp://这类前缀，则会调用loadHadoopFsFactory函数，如下图：

至此找到Flink#FileSystem 与 Hadoop#FileSystem 的桥接处，在该函数中会先加载hadoop#FileSystem并构建Flink#FileSystem的子类HadoopFileSystem，而在HadoopFileSystem类中使用hadoop#FileSystem提供的能力。
那么hadoop#FileSystem是否提供了读写SFTP的能力呢？经过调研发现只有Hadoop-2.8.x版本以上才支持SFTP，JIRA工单

至此总结以下：虽然Flink#FileSystem原生并未支持sftp读写，但Flink#FileSystem中如果遇见不支持的文件前缀如: hdfs:// 或者 sftp:// ，则会桥接到Hadoop#FileSystem类中，而Hadoop#FileSystem底层是支持丰富的文件类型，其中的SFTPFileSystem实现类即可读写SFTP，逻辑图如下：

三、程序验证

有了理论支撑后开始程序验证，先在sftp文件系统上放置一个user.csv文件供FlinkSQL读取，文件内容如下:

1,jack
2,tom
3,lily

再在IDE中导入相关Flink、Hadoop相关依赖：

<dependencies>
        <!-- flink start -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-planner_2.12</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-files</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-csv</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!-- flink end -->
        <!-- hadoop start -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <!-- hadoop end -->
    </dependencies>

编写程序：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;


public class SftpExample {
    public static void main(String[] args) {

        // 设置执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // 定义文件系统连接器
        tableEnv.executeSql(
                "CREATE TABLE SftpCsvTable (" +
                        "  age INT," +
                        "  name STRING" +
                        ") WITH (" +
                        "  'connector'='filesystem'," +
                        "  'path'='sftp://101.230.65.134:21821/user.csv'," +
                        "  'format'='csv'" +
                        ")"
        );

        // 执行 SQL 查询操作
        tableEnv.executeSql("SELECT * FROM SftpCsvTable").print();
    }

}

启动后报错如下: 没有格式为sftp的FileSystem类。

Caused by: org.apache.flink.core.fs.UnsupportedFileSystemSchemeException: Could not find a file system implementation for scheme 'sftp'. The scheme is not directly supported by Flink and no Hadoop file system to support this scheme could be loaded. For a full list of supported file systems, please see https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/ops/filesystems/.
    at org.apache.flink.core.fs.FileSystem.getUnguardedFileSystem(FileSystem.java:543)
    at org.apache.flink.core.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:409)
    at org.apache.flink.core.fs.Path.getFileSystem(Path.java:274)
    at org.apache.flink.connector.file.src.enumerate.NonSplittingRecursiveEnumerator.enumerateSplits(NonSplittingRecursiveEnumerator.java:82)
    at org.apache.flink.connector.file.src.AbstractFileSource.createEnumerator(AbstractFileSource.java:141)
    ... 34 more
Caused by: org.apache.flink.core.fs.UnsupportedFileSystemSchemeException: Hadoop File System abstraction does not support scheme 'sftp'. Either no file system implementation exists for that scheme, or the relevant classes are missing from the classpath.
    at org.apache.flink.runtime.fs.hdfs.HadoopFsFactory.create(HadoopFsFactory.java:100)
    at org.apache.flink.core.fs.FileSystem.getUnguardedFileSystem(FileSystem.java:526)
    ... 38 more
Caused by: java.io.IOException: No FileSystem for scheme: sftp
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.getFileSystemClass(FileSystem.java:2798)
    at org.apache.flink.runtime.fs.hdfs.HadoopFsFactory.create(HadoopFsFactory.java:98)
    ... 39 more

随后debug定位异常代码发现：在hadoop程序中默认不开启sftp的实现类，若要使用则需要在core-site.xml配置文件中配置fs.sftp.impl ，如下图：

此外，光配置fs.sftp.impl还不够，生产中访问sftp一般都是指定用户名密码或者秘钥，而这些参数的配置项在SFTPFileSystem中有变量可以参考，如下：

7. 最终我们将开发环境中hadoop#core-site.xml配置文件放置在IDE#Resource目录下，并根据SFTP相关信息配置好对应K,V，内容如下：

<configuration>
  <!-- 配置sftp实现类 -->
  <property>
    <name>fs.sftp.impl</name>
    <value>org.apache.hadoop.fs.sftp.SFTPFileSystem</value>
  </property>

  <!-- 配置sftp用户名 -->
  <property>
    <name>fs.sftp.user.101.230.65.134</name>
    <value>username</value>
  </property>

  <!-- 配置sftp秘钥路径 -->
  <property>
    <name>fs.sftp.keyfile</name>
    <value>D:\IdeaProjects\flink-sftp\src\main\resources\uat_sftp_qadmin.rsa</value>
  </property>

  <!-- 配置sftp密码 -->
  <property>
    <name>fs.sftp.password.101.230.65.134</name>
    <value>password</value>
  </property>

</configuration>

执行成功，如下图：

至此我们可以使用FlinkSQL#FileSystem已经写好的各种文件格式类型以及分区功能，还可以享受Hadoop#SFTPFileSystem读写sftp的能力，可以说完美的解决此需求。

四、总结

通过这次详细排查和研究，对Flink文件系统的实现有了更加深入的理解。起初，我对FlinkSQL是否支持sftp产生了疑问，然而，通过逐步追踪源代码，逐渐揭示了底层逻辑的实现机制：尽管原生的Flink#FileSystem并没有直接支持SFTP的读写操作，但它通过一个巧妙的桥接机制，将不支持的文件前缀（例如hdfs://或者sftp://）重新定向到Hadoop#FileSystem类来处理。而Hadoop#FileSystem底层提供了对多种文件类型的广泛支持，只要存在SFTP的实现类，就可以顺利进行操作。这个过程中，深刻体会到了理解底层原理和追踪代码的重要性。

这次经历让我明白，在后续的开发过程中，我们应该保持持续的好奇心，提出更多问题，积极思考，并深入探索底层实现原理，时刻保持探索精神，不断拓展我们的知识和技能，以便在开发过程中能够更加游刃有余地应对各种挑战。

五、相关资料

Hadoop#JIRA工单
FileSystem SQL Connector
org.apache.flink.core.fs.FileSystem
getUnguardedFileSystem
loadHadoopFsFactory
HadoopFileSystem
原文链接: https://juejin.cn/post/7350917259718967323

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Flink实操：Flink SQL实现SFTP文件读写操作

二、技术调研

三、程序验证

四、总结

五、相关资料

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