TIS整合ChunJun实操

B站视频：

https://www.bilibili.com/video/BV1QM411z7w5/?spm_id_from=333.999.0.0

一、ChunJun 概述

ChunJun是一款易用、稳定、高效的批流统一的数据集成框架，可基于实时计算引擎Flink实现多种异构数据源之间的数据同步与计算，既可以采集静态的数据，比如MySQL，HDFS等，也可以采集实时变化的数据，比如Binlog，Kafka等。

目前的核心功能包括：

· 多源异构数据汇聚

作为一个开放式系统，用户可以根据需要开发新的插件，接入新的数据库类型，也可以使用内置的数据库插件。目前兼容30+异构数据源的数据读写与SQL计算。

· 断点续传

针对网络波动等异常情况，导致数据同步失败的任务，在下一次任务时自动从上一次失败的数据点进行数据同步，避免全部重跑。

· 数据还原

除了DML操作以外，一些源端数据库的DDL操作也能做到同步，最大程度保证源端数据库和目标端数据库的数据统一和结构统一，做到数据还原。

· 脏数据管理

数据传输过程中，因数据质量或主键约束等其他因素导致数据无法同步到目标数据库，针对这些脏数据进行统计和管理，便于后续进行脏数据分析。

· 速率控制

数据同步过程中，数据传输效率是关键。ChunJun针对各种场景，有的放矢地控制速率，最大程度保证数据同步的正常进行。

更多详见：

Github：https://github.com/DTStack/chunjun

Gitee：https://gitee.com/dtstack_dev_0/chunjun

官网：https://dtstack.github.io/chunjun/

ChunJun架构：

二、TIS 概述

TIS最早是基于Solr为用户提供一站式开箱即用、自助服务的搜索引擎中台产品。在2020年之前，当Flink和MPP引擎还没有形成影响力时 ，TIS就已经在为互联网企业内部提供实时OLAP分析需求的服务。

为满足大数据业务需求，快速将工具栈进行整合。TIS从2019年底开始转型，开始全方位支持现有实时数仓中台，从原先与搜索引擎强耦合的技术架构进行重构。从只处理搜索引擎一个场景，兼容到所有数据端的大数据生态场景。

经过TIS开发者的努力，现在的TIS内部有一套强大的元数据管理系统，根据用户需求大部分的工作脚本可自动生成（TIS是基于模型的DataOps，区别于市面上其他基于脚本任务的DevOps系统，摒弃掉所有繁琐的脚本操作），等到任务所需资源准备好，用户轻点数据系统就开始运行。

另外更为关键的是，TIS能够将专业大数据技术人员和大数据分析师这两种角色解耦。一个实时数仓中台，使用它的人并不需要了解里面的技术细节，并不需要知道Flink、Hive、Hadoop的技术细节，只要知道他们是干什么的就行。基于以上，TIS改造之初并没有针对实时数仓进行编码，而是花了将近一年时间对TIS产品底座进行构建，着重进行了以下几方面的构建：

插件仓库/热生效机制

现有行业中提供的工具栈，需要在后台系统中自行部署，TIS则简化了这一流程，TIS在构建项目之时会统一将第三方的依赖包进行打包，预先部署到远端仓库中，用户在TIS中可以查看到可用插件清单。在使用时，只需鼠标点击下载且热生效就可使用，操作体验流畅。

全流程建模

针对ETL的各流程进行建模，将可变因素进行抽象，抽取成一个TIS系统中的扩展点，统一归档到TIS的主工程中，在主工程中没有任何具体业务代码的实现，这样在进行具体业务逻辑实现中就不需要更改任何主工程的代码，在架构层面最大限度地贯彻了OCP原则。

例如以下是对ETL中，针对结构化（支持JDBC接口）和非结构化数据源的执行流程图：

构建UI-DSL系统

随着整合进TIS的功能组件越来越多，需要单独开发的UI工作量巨大且风格难以统一，大量重新代码维护困难，同时由于行业分工精细化，流程需要前后端工程师相互协作，导致开发效率低，如何让没有前端开发经验的后端开发工程师，能够独立且畅快地完成一个UI组件的开发，成为一个重要的课题。为解决这个问题，TIS在底座中实现了一个UI-DSL的系统，后端开发工程师使用JAVA语言编写一个表单对应的MetaData脚本，里面定义表单的布局，输入项的校验等信息，运行期会自动将MetaData脚本渲染成前端的表单，从而完美解决这个课题。

如上，是TIS中定义的MySQL数据源插件，只需要在对应POJO上为对应的属性添加FormFieldAnnotation标识，在配上字段对应的默认值、label等信息描述文件：

 @FormField(ordinal = 3, // 表单中的排位顺序 
    type = FormFieldType.INPUTTEXT // 表单中控件类型
   , validate = {Validator.require, Validator.identity}) // 输入项的校验规则
	public String dbName;

DataSourceFactory.json

 { "dbName": {
 "label": "数据库名",
 "help": "数据库名,创建JDBC实例时用"
	 }}

三、整合 ChunJun 完善 TIS 生态

经过几个月时间的研发，TIS V3.6.0-alpha版本终于发布了。该版本的最大亮点，即整合了大数据领域数据同步工具的翘楚ChunJun，将TIS的业务能力提升到了新高度。

TIS的最新版本：

https://github.com/qlangtech/tis/releases/tag/v3.6.0-alpha

早在 V3.6.0-alpha之前，TIS已经整合了Alibaba DataX和 Flink-CDC。离线批量同步利用DataX组件实现，而在实时数据变更Source组件方面，TIS是基于Flink-CDC来实现的。至于Sink部分，则一直是基于各种数据端提供的生态API包经过二次开发完成的。

其中存在的问题是，开发周期长，调试困难，例如，仅仅为了实现StarRocks一个Sink端实现一个基于StreamFunction的Sink实现，连开发带测试花去了整整三个星期的时间。

直到整合ChunJun之后才解决了这些问题。ChunJun已经很好地支持了大数据领域的大部分数据端，包括Source和Sink。它的Source端基于Polling轮询机制来实现，相较与Flink CDC实现的Source端是有自己的特色的。

例如，并不是所有的端都支持类似MySQL binlog这样的实时同步机制，即使支持类似Oracle的LogMiner，如需开启，也需要专业Oracle DBA协助，不然设置权限就会吓退很多用户。而基于Polling机制的实时更新订阅却可以支持所有的Source端，只要实现了JDBC接口就行。

所以ChunJun的Source端通用性非常好，比之于Flink CDC的唯一劣势是实时性要低，不过一般在大部份OLAP的场景下用户对实时性的要求并没有那么高，所以一般情况下推荐使用ChunJun的Source来监听实时数据变更。

另外，ChunJun的Sink端实现也是一大特色，一般情况下数据端的生态产品中会提供Flink Sink的实现，例如：ElasticSearch的Flink官网提供了一个基于SinkFunction的实现，StarRocks在官网也提供了Sink实现。但是各家实现方式各不相同，没有一个统一的抽象模型。另外各厂商提供的实现中基本上只是一些半成品，像容灾、监控等都没有提供，导致TIS在整合各家Sink端时着实花了不少精力且很难做得完美。

因此在 TIS v3.6.0 中利用 ChunJun v1.12.5 全面改写了TIS原有的Sink端实现，由于ChunJun实现是一个封装好并且已经在生产环境中经过检验的，并且在实现方式上已经通过统一建模，每种端的接入方式可以统一，对TIS来说大大提高了整合开发效率，而且将容灾、监控、脏数据管理也一并实现。

ChunJun支持的Connector端非常丰富，TIS v3.6.0 中只是拣取了几个用户高频使用的端来封装，其他端的封装会在后续版本中逐步实现。以下是 v3.6.0版本中实现的端类型：

四、TIS 是如何整合 ChunJun

利用 TIS元数据管理系统接管 ChunJun流数据类型控制

ChunJun 流处理中构建的RowData实例是通过目标端Jdbc MetaData自动生成的（用户不需要在JSON配置文件中设置），内部需要通过目标端（Source/Sink）字段JDBC中的元数据信息的fieldType作为参数来映射 flink的DataType实例，调用的接口是com.dtstack.chunjun.converter.RawTypeConverter，

public interface RawTypeConverter {   
 DataType apply(String type);
 }

在实际处理过程中发现，仅仅利用 JDBC col metaDatafieldType作为参数还是不够, 例如：MySQL的表定义为bigint，int，smallint的整型，当用户添加unsigned修饰，bigint在Flink中的映射类型需要从BigIntType变成DataTypes.DECIMAL，原smallint类型需要变成IntType，不然执行就会出错。另外像 Oracle的Jdbc内部实现了一套区别于Jdbc标准的类型规范oracle.jdbc.OracleTypes，当得到Oracle的类型之后需要归一化成Jdbc的类型java.sql.Types，不然没法正常执行。

类型映射虽然很简单，但由于Java是强类型语言，在流处理执行过程中稍有不慎就会出现ClassCastException，所以得格外小心地处理，因此TIS在ChunJun中引入了一个新的类型抽象com.qlangtech.tis.plugin.ds.ColMeta来封装Jdbc MetaData的列信息，在具体执行过程中可以更加细腻地控制Flink 内部的列类型。

 public interface RawTypeConverter {   
   DataType apply(ColMeta type);
	 }
 
	public class ColMeta implements Serializable {
public final String name;
public final DataType type;
public final boolean pk;

public ColMeta(String name, DataType type, boolean pk) {
    this.name = name;
    this.type = type;
    this.pk = pk;
}
//...
}

public class DataType implements Serializable { 
public final int type;
public final int columnSize;
public final String typeName;
// decimal 的小数位长度
private Integer decimalDigits;

public DataType(int type, String typeName, int columnSize) {
    this.type = type;
    this.columnSize = columnSize;
    this.typeName = typeName;
}
/**
 * is UNSIGNED
 */
public boolean isUnsigned() {
  //...  
} 
 }

取代基于JSON配置驱动的任务变为基于元数据模型驱动任务

有了TIS底层元数据关系管理的支持，数据同步任务定义的大部分工作可以自动生成，用户只需要做一些辅助工作，例如，用户需要导入一个张表，表有10列，用户需要做的是辅助确认：对于Source端确认表主键，Polling策略的轮询间隔时间及轮询列名，对于Sink端选取Insert的插入策略，这些都只需要点击鼠标就能完成,页面UI中的显示逻辑和ChunJun的规则相一致。

为ChunJun添加新的TIS扩展点

想要在 v3.6.0 版本顺利地将ChunJun Connector整合进TIS，需要添加两个功能扩展点，一是为增量Source端表的属性设置com.qlangtech.tis.plugins.incr.flink.chunjun.source.SelectedTabPropsExtends，二是为Sink端表的属性设置com.qlangtech.tis.plugins.incr.flink.chunjun.sink.SinkTabPropsExtends

五、开源共建，繁荣生态

TIS的构建理念是坚决避免重复造轮子，必须站在行业的巨人的肩膀上，做大数据行业中优秀工具栈的粘合剂。TIS V3.6.0alpha 有幸能按时发布，得益于行业中有像ChunJun、DataX、Flink-CDC、Flink这样优秀的开源项目存在 ，使得TIS整体可靠性得到保障。特别要感谢Apache Flink，提供了一个强大的实时计算生态，Flink CDC、ChunJun和TIS都是生长在这个生态中的茁壮成长的小树苗，每个项目都专注于自己擅长的领域，且相互补充。

临近发布，发现一个很有意思的使用场景，那就是用户可以选择基于Flink-CDC的MySQL Source插件来监听MySQL 表的增量变更，将数据同步到以 ChunJun 构建的 Sink中去，这样的混搭使用方式给用户带来了更多的选择自由度，也避免了在Flink-CDC和ChunJun各自的框架内部重复造轮子从而造成生态内卷。

六、拥抱CloudNative

云原生（CloudNative）时代的到来为我们描绘了一副美好的画卷，对于终端用户来说提供了低成本、可靠的IT基础服务，可以专注于业务开发，这非常好。

但对于互联网技术从业者来说，似乎有隐忧，那就是互联网红利将会被阿里云这样的云厂商通吃，小厂商只有干瞪眼的份，那我们煞费苦心构建的像TIS这样的开源项目在云时代还有用武之地吗？其实这样的担心是多余的。

一个健康的生态，必须要保证生物多样性，生态中各个物种并不是独立，他们之间存在相互依存的关系。同样在大数据生态中如果只有像阿里云、亚马逊这样互联网大厂活得很滋润，并且构成了一个人才黑洞，把其他小厂的资源全部吸干了，想必这样的生态也不可能长远。

从本质来说，促成任何个人或组织之间的合作都有一个前提，那就是存在比较优势，就如同瞎子背瘸子相互协助前行，国家之间的合作也是，中国具有廉价劳动力和广阔的市场与发达国家的技术优势进行互补，这种合作是可持续的。

云大厂可以把昂贵的互联网基础设置，用集约化采购的规模优势大大地降低成本，然后用技术手段将这些设备云化成IAAS服务提供给客户，小厂技术具有灵活高效与较低的技术人员薪资成本优势，以这种优势在IAAS之上构建PAAS服务，类似任务调度，实时数仓非常合适。国外也已经有成功的案例，比如Snowflake提供的云原生实时数仓和亚马逊等云厂商之间的合作，有同学肯定会问："为啥亚马逊不能自己搞一个像snowflake呢？"，其实答案前面已经提到。

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