flink的lib目录下没有flink-core

在Flink的lib目录下，通常会包含一些link的核心库以及其他扩展库，但是确实没有名为"flink-core"的库。这是因为Flink的核心功能已经包含在其他库中，而不是单独作为一个库存在。

在Flink的lib目录下，你可能会找到以下一些常见的库：
1. flink-dist.jar：这是Flink的分发包，包含了Flink的核心代码和依赖库。
2. flink-table.jar：这是Flink Table API和SQL的库，用于支持基于表和SQL的数据处理。
3. flink-streaming-java.jar：这是Flink流处理的库，用于支持流式数据处理。
4. flink-connector-*：这是各种Flink连接器的库，用于与外部系统进行数据交互，如Kafka、Hadoop、Elasticsearch等。
5. flink-ml.jar：这是Flink机器学习库，用于支持机器学习任务。
6. flink-gelly.jar：这是Flink图处理库，用于支持图计算任务。

以上只是一些常见的库，实际上lib目录下的库可能会因为不同版本的Flink而有所差异。如果你有具体的需求或者想要了解更多关于Flink的库，请提供更详细的信息，我可以给你更准确的回答。

相关问题

写一篇docker-compose脚本，搭建Hadoop、hive、spark、Flink、zookeeper、sqoop

<think>嗯，用户让我写一个docker-compose脚本来搭建Hadoop、Hive、Spark、Flink、Zookeeper和Sqoop。首先，我需要回忆这些组件之间的关系和依赖。比如，Hadoop需要HDFS和YARN，可能需要多个容器，比如namenode和datanode。Hive需要元数据存储，通常用MySQL或者PostgreSQL，所以可能需要一个数据库服务。Spark和Flink可能需要访问Hadoop，所以需要配置HADOOP_CONF_DIR之类的环境变量。Zookeeper通常是独立的，但如果有其他服务依赖它，比如Kafka，不过用户没提Kafka，可能这里只是单独部署。Sqoop需要连接到Hadoop和关系型数据库，所以可能需要JDBC驱动。

然后，我得考虑各个服务的版本兼容性。比如Hadoop 3.x，Hive 3.x，Spark 3.x，Flink 1.x，这些版本之间是否兼容？比如Hive和Hadoop的版本是否匹配，Spark是否支持对应的Hadoop版本。可能需要查一下官方文档，确认兼容性，但用户可能希望一个通用的例子，所以暂时选较新的版本。

网络配置方面，需要让这些服务在同一个Docker网络中，以便通过服务名互相访问。比如Hive需要访问MySQL，Hadoop的namenode和datanode之间通信，Spark和Flink提交作业到YARN或者独立集群。

接下来是各个服务的Docker镜像选择。Hadoop、Hive、Spark、Flink都有官方镜像，但可能需要自定义，比如安装额外的组件。比如Hive可能需要将hive-site.xml配置好，连接到MySQL的元数据存储。Sqoop的官方镜像可能较少，可能需要自己构建或者找社区提供的镜像。

然后考虑启动顺序，比如MySQL需要先启动，然后Hive，因为它依赖元数据库。Zookeeper可能需要先启动，但如果没有其他服务依赖它，可能可以并行启动。Hadoop的namenode可能需要先于datanode启动，或者使用健康检查等待。

接下来是具体的docker-compose.yml结构。每个服务定义，包括镜像、环境变量、卷挂载（配置文件）、端口映射、依赖关系。比如Hadoop可能需要暴露9000端口给其他服务访问HDFS。Hive的HiveServer2可能需要10000端口。Spark可能需要8080的Web UI，Flink同样需要Web端口。Zookeeper需要2181端口。

可能遇到的问题包括配置文件的同步，比如core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml等，需要在各个Hadoop相关容器中保持一致。可以通过volumes将本地配置文件挂载到容器中，或者使用环境变量生成配置文件。

Hive的配置需要指向MySQL，所以在hive-site.xml中需要JDBC URL，用户名密码，这些可以通过环境变量传递。可能需要初始化数据库，比如运行schematool -initSchema，这可能需要作为启动命令的一部分，或者使用entrypoint脚本。

Sqoop的配置可能需要连接到Hadoop和关系型数据库，所以需要Hadoop的配置文件和JDBC驱动。可能需要在Sqoop容器中安装对应的驱动，比如MySQL的JDBC驱动，可以通过卷挂载或者Dockerfile安装。

资源限制方面，这些服务可能比较吃内存，所以需要给每个容器分配足够的内存，否则可能启动失败。比如Hadoop的namenode和datanode可能需要至少2GB内存，其他服务同理。

另外，用户可能希望这些服务能够互相协作，比如使用Hive Metastore，Spark和Flink能够读取Hive的表。因此需要确保Hive的Metastore服务正确配置，并且被其他服务访问到。

总结步骤：确定各个服务的镜像和配置，编写docker-compose.yml，处理服务依赖和网络，配置文件的挂载，环境变量的设置，启动命令的调整，可能还需要初始化数据库和Hadoop的格式化。

需要检查是否有现成的Docker镜像可用，或者是否需要自定义Dockerfile。比如，如果官方镜像没有包含所需组件，可能需要自己构建。例如，Sqoop可能需要基于Hadoop镜像来构建，包含Sqoop的安装。

最后，测试整个docker-compose，确保所有服务正常启动，并且能够互相访问。比如，HDFS能够上传文件，Hive可以创建表，Spark可以提交作业，Flink可以运行任务，Sqoop能够导入导出数据。</think>以下是一个集成Hadoop、Hive、Spark、Flink、Zookeeper和Sqoop的`docker-compose.yml`示例。请注意，实际部署时可能需要根据版本兼容性和资源配置进行调整：

version: '3.8'

services:
  # ZooKeeper 服务
  zookeeper:
    image: zookeeper:3.8
    ports:
      - "2181:2181"
    networks:
      - hadoop-net

  # Hadoop集群
  namenode:
    image: bde2020/hadoop-namenode:2.0.0-hadoop3.2.1-java8
    environment:
      - CLUSTER_NAME=hadoop-cluster
    volumes:
      - "9870:9870"  # Web UI
      - "9000:9000"  # HDFS
    networks:
      - hadoop-net

  datanode:
    image: bde2020/hadoop-datanode:2.0.0-hadoop3.2.1-java8
    environment:
      - SERVICE_PRECONDITION=namenode:9000
    volumes:
      - hadoop_datanode:/hadoop/dfs/data
    depends_on:
      - namenode
    networks:
      - hadoop-net

  # Hive元数据存储（MySQL）
  hive-metastore-db:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: hive
      MYSQL_DATABASE: metastore
    volumes:
      - mysql_data:/var/lib/mysql
    networks:
      - hadoop-net

  # Hive服务
  hive-server:
    image: bde2020/hive:2.3.2-postgresql-metastore
    environment:
      SERVICE_PRECONDITION: "namenode:9000 datanode:9864 hive-metastore-db:3306"
      HIVE_CORE_CONF_javax_jdo_option_ConnectionURL: jdbc:mysql://hive-metastore-db/metastore
      HIVE_CORE_CONF_javax_jdo_option_ConnectionDriverName: com.mysql.jdbc.Driver
      HIVE_CORE_CONF_javax_jdo_option_ConnectionUserName: root
      HIVE_CORE_CONF_javax_jdo_option_ConnectionPassword: hive
    depends_on:
      - "10000:10000"  # HiveServer2
    networks:
      - hadoop-net

  # Spark
  spark:
    image: bitnami/spark:3.3
    environment:
      - SPARK_MODE=master
      - SPARK_RPC_AUTHENTICATION_ENABLED=no
      - SPARK_LOCAL_STORAGE_ENABLED=no
    ports:
      - "8080:8080"  # Web UI
    depends_on:
      - namenode
    networks:
      - hadoop-net

  # Flink
  flink-jobmanager:
    image: flink:1.17-scala_2.12
    ports:
      - "8081:8081"
    command: jobmanager
    environment:
      - |
        FLINK_PROPERTIES=
        jobmanager.rpc.address: flink-jobmanager
    networks:
      - hadoop-net

  # Sqoop（需要自定义镜像）
  sqoop:
    image: my-custom-sqoop:latest  # 需预先构建包含Hadoop和JDBC驱动的镜像
    depends_on:
      - namenode
      - hive-metastore-db
    networks:
      - hadoop-net

volumes:
  hadoop_namenode:
  hadoop_datanode:
  mysql_data:

networks:
  hadoop-net:
    driver: bridge

**注意事项及使用说明**：

1. **镜像说明**：
- Hadoop/Hive使用BDE2020维护的镜像
- Spark使用Bitnami镜像
- Flink使用官方镜像
- Sqoop需要自定义镜像（需包含Hadoop环境和JDBC驱动）

2. **初始化步骤**：

# 格式化HDFS
docker-compose exec namenode hdfs namenode -format

# 初始化Hive元数据库
docker-compose exec hive-server schematool -dbType mysql -initSchema

# 创建HDFS目录
docker-compose exec namenode hdfs dfs -mkdir /tmp
docker-compose exec namenode hdfs dfs -chmod 777 /tmp

3. **服务访问**：
- HDFS Web UI: http://localhost:9870
- Spark Web UI: http://localhost:8080
- Flink Web UI: http://localhost:8081
- HiveServer2: jdbc:hive2://localhost:10000

4. **扩展建议**：
- 添加ResourceManager/Nodemanager实现完整YARN集群
- 配置Hive Metastore为独立服务
- 增加更多DataNode实现分布式存储
- 添加HistoryServer收集任务日志

5. **自定义构建**（Sqoop示例）：

FROM bde2020/hadoop-base:2.0.0-hadoop3.2.1-java8
RUN apt-get update && apt-get install -y sqoop \
    && wget -P /usr/lib/sqoop/lib/ https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/5.1.49/mysql-connector-java-5.1.49.jar

该配置实现了基础的大数据组件集成，实际生产部署需要根据具体需求调整资源配置和安全设置。建议通过共享卷挂载自定义配置文件（core-site.xml, hive-site.xml等）实现更精细的控制。

请使用java编写flink消费kafka写入hive集群的demo

以下是一个简单的Java实现，使用Flink消费Kafka并将数据写入Hive集群。请根据实际情况进行修改并适当添加错误处理。

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchemaWrapper;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf;
import org.apache.hadoop.hive.metastore.api.FieldSchema;
import org.apache.hadoop.hive.metastore.api.Table;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.typeinfo.TypeInfoFactory;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.NullOutputFormat;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Properties;

public class FlinkKafkaHiveDemo {

    private static final String KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
    private static final String KAFKA_TOPIC = "test";
    private static final String HIVE_METASTORE_URI = "thrift://localhost:9083";
    private static final String HIVE_DATABASE = "default";
    private static final String HIVE_TABLE = "test";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.disableOperatorChaining();

        Properties kafkaProps = new Properties();
        kafkaProps.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS);
        kafkaProps.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "flink_consumer");
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(KAFKA_TOPIC, new SimpleStringSchema(), kafkaProps);
        kafkaConsumer.setStartFromEarliest();

        DataStream<String> input = env.addSource(kafkaConsumer);

        DataStream<String> transformed = input.map(new MapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                // 进行数据转换
                return value;
            }
        });

        Properties hiveProps = new Properties();
        hiveProps.setProperty("hive.metastore.uris", HIVE_METASTORE_URI);
        HiveConf hiveConf = new HiveConf();
        hiveConf.addResource(hiveProps);
        Hive hive = Hive.get(hiveConf);
        try {
            Table table = new Table();
            table.setDbName(HIVE_DATABASE);
            table.setTableName(HIVE_TABLE);
            table.setTableType("EXTERNAL_TABLE");
            List<FieldSchema> columns = List.of(new FieldSchema("col1", TypeInfoFactory.stringTypeInfo.getTypeName(), ""));
            table.setFields(columns);
            table.getParameters().put("EXTERNAL", "TRUE");
            table.getParameters().put("LOCATION", "/user/hive/warehouse/" + HIVE_DATABASE + ".db/" + HIVE_TABLE);
            hive.createTable(table);
        } catch (HiveException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        Configuration hadoopConf = new Configuration();
        hadoopConf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000");
        Path outputPath = new Path("/user/hive/warehouse/" + HIVE_DATABASE + ".db/" + HIVE_TABLE);
        FileSystem fs = FileSystem.get(hadoopConf);
        if (fs.exists(outputPath)) {
            fs.delete(outputPath, true);
        }

        Properties kafkaProducerProps = new Properties();
        kafkaProducerProps.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS);
        FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>(KAFKA_TOPIC, new KeyedSerializationSchemaWrapper<>(new SimpleStringSchema()), kafkaProducerProps, FlinkKafkaProducer.Semantic.AT_LEAST_ONCE);

        transformed.writeAsText("/tmp/flink-hive-output", org.apache.flink.core.fs.FileSystem.WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1);

        transformed.writeUsingOutputFormat(new HiveOutputFormat(hiveConf, HIVE_DATABASE, HIVE_TABLE)).setParallelism(1);

        env.execute("Flink Kafka Hive Demo");
    }

    private static class HiveOutputFormat extends org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat<String> {

        private final HiveConf hiveConf;
        private final String database;
        private final String table;

        public HiveOutputFormat(HiveConf hiveConf, String database, String table) {
            super();
            this.hiveConf = hiveConf;
            this.database = database;
            this.table = table;
        }

        @Override
        public org.apache.hadoop.mapred.RecordWriter getRecordWriter(FileSystem ignored, org.apache.hadoop.mapred.JobConf jobConf, String name, org.apache.hadoop.util.Progressable progressable) throws IOException {
            try {
                return new HiveRecordWriter(hiveConf, database, table);
            } catch (HiveException e) {
                throw new IOException(e);
            }
        }
    }

    private static class HiveRecordWriter implements org.apache.hadoop.mapred.RecordWriter<LongWritable, Text> {

        private final HiveConf hiveConf;
        private final String database;
        private final String table;
        private final org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Table hiveTable;
        private final TextInputFormat inputFormat;
        private final NullOutputFormat<Text, Text> outputFormat;

        public HiveRecordWriter(HiveConf hiveConf, String database, String table) throws HiveException {
            this.hiveConf = hiveConf;
            this.database = database;
            this.table = table;
            this.hiveTable = Hive.get(hiveConf).getTable(database, table);
            this.inputFormat = new TextInputFormat();
            this.outputFormat = new NullOutputFormat<>();
        }

        @Override
        public void write(LongWritable key, Text value) throws IOException {
            try {
                inputFormat.addInputPath(new org.apache.hadoop.mapred.FileSplit(new Path(value.toString()), 0, Long.MAX_VALUE, new String[0]));
                org.apache.hadoop.mapred.RecordReader<LongWritable, Text> reader = inputFormat.getRecordReader(new org.apache.hadoop.mapred.FileSplit(new Path(value.toString()), 0, Long.MAX_VALUE, new String[0]), new org.apache.hadoop.mapred.JobConf(hiveConf), null);
                org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector<Text, Text> collector = outputFormat.getRecordWriter(new org.apache.hadoop.mapred.JobConf(hiveConf), null, null, null);
                LongWritable keyWritable = reader.createKey();
                Text valueWritable = reader.createValue();
                while (reader.next(keyWritable, valueWritable)) {
                    collector.collect(null, valueWritable);
                }
                reader.close();
            } catch (Exception e) {
                throw new IOException(e);
            }
        }

        @Override
        public void close(org.apache.hadoop.mapred.Reporter reporter) throws IOException {
        }
    }
}