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Question

Datahub如何设置kafka->flink job->doris的血缘关系，目前只能设置表与表之间的血缘，未查到相关文档介绍

Answer 1

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### 问题描述 如何在 DataHub 中设置 Kafka -> Flink Job -> Doris 的血缘关系？目前只能设置表与表之间的血缘关系，未找到相关文档介绍。

解决方案

1. 理解血缘关系

血缘关系（Lineage）是指数据从源头到目标的整个流转过程中的依赖关系。在大数据处理中，血缘关系可以帮助我们追踪数据的来源和去向，便于数据治理和故障排查。

2. DataHub 的血缘管理

DataHub 是一个数据资产管理平台，支持数据的采集、存储、计算和管理。DataHub 通常通过元数据管理和血缘分析来实现数据的血缘关系管理。

3. 设置 Kafka -> Flink Job -> Doris 的血缘关系

步骤 1: 配置 Kafka 数据源

首先，需要在 DataHub 中配置 Kafka 数据源。这通常包括以下步骤： - 添加 Kafka 集群信息。 - 配置 Kafka 主题。

# 示例代码：配置 Kafka 数据源
from datahub.client import DataHubClient
from datahub.metadata.com.linkedin.pegasus2avro.common import Dataset

# 创建 DataHub 客户端
client = DataHubClient()

# 添加 Kafka 集群
kafka_cluster = {
    "name": "kafka-cluster",
    "type": "kafka",
    "properties": {
        "bootstrap.servers": "localhost:9092"
    }
}
client.add_data_source(kafka_cluster)

# 添加 Kafka 主题
kafka_topic = {
    "name": "input-topic",
    "type": "kafka",
    "properties": {
        "topic": "input-topic",
        "cluster": "kafka-cluster"
    }
}
client.add_dataset(kafka_topic)

步骤 2: 配置 Flink Job

接下来，配置 Flink Job 并将其与 Kafka 数据源关联。这通常包括以下步骤： - 编写 Flink 作业代码。 - 注册 Flink 作业到 DataHub。

// 示例代码：Flink 作业代码
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
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;

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

        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "test-group");

        DataStream<String> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>(
                "input-topic",
                new SimpleStringSchema(),
                properties));

        DataStream<String> processedStream = stream.map(new MapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                // 处理逻辑
                return value.toUpperCase();
            }
        });

        processedStream.addSink(new FlinkKafkaProducer<>(
                "output-topic",
                new SimpleStringSchema(),
                properties));

        env.execute("Flink Kafka Example");
    }
}

# 示例代码：注册 Flink 作业到 DataHub
flink_job = {
    "name": "flink-job",
    "type": "flink",
    "properties": {
        "job_id": "123456",
        "source": "input-topic",
        "sink": "output-topic"
    }
}
client.add_pipeline(flink_job)

步骤 3: 配置 Doris 目标

最后，配置 Doris 作为目标数据存储，并将其与 Flink 作业关联。这通常包括以下步骤： - 添加 Doris 集群信息。 - 配置 Doris 表。

# 示例代码：配置 Doris 目标
doris_cluster = {
    "name": "doris-cluster",
    "type": "doris",
    "properties": {
        "jdbc_url": "jdbc:mysql://localhost:9030",
        "username": "root",
        "password": "password"
    }
}
client.add_data_source(doris_cluster)

doris_table = {
    "name": "output-table",
    "type": "doris",
    "properties": {
        "table": "output_table",
        "cluster": "doris-cluster"
    }
}
client.add_dataset(doris_table)

步骤 4: 建立血缘关系

最后，建立 Kafka -> Flink Job -> Doris 的血缘关系。这通常包括以下步骤： - 添加数据流关系。 - 注册血缘关系。

# 示例代码：建立血缘关系
lineage = {
    "name": "kafka-flink-doris-lineage",
    "type": "lineage",
    "relationships": [
        {
            "source": "input-topic",
            "target": "flink-job"
        },
        {
            "source": "flink-job",
            "target": "output-topic"
        },
        {
            "source": "output-topic",
            "target": "output-table"
        }
    ]
}
client.add_lineage(lineage)

总结

通过上述步骤，可以在 DataHub 中设置 Kafka -> Flink Job -> Doris 的血缘关系。关键步骤包括配置数据源、注册 Flink 作业、配置目标数据存储以及建立数据流关系。希望这些步骤能帮助你实现所需的数据血缘管理。

参考资料

• DataHub 官方文档
• Apache Flink 官方文档
• Apache Doris 官方文档