Apache Flink + GreptimeDB：高效数据写入指南

💡 本篇文章所述需要在 GreptimeDB v0.15 前提下使用，请相关的用户尽快升级。
我们将在 v0.15 后发布一系列文章，已经发布的文章列表如下：
《GreptimeDB v0.15 重磅发布：Pipeline VRL 处理器与 Bulk 高吞吐写入》
《精准定位慢查询：GreptimeDB v0.15 查询管理功能指南》
......
其他文章更新中，敬请期待。

在当今大数据和物联网时代，实时数据处理与分析能力已成为现代应用的核心。

Apache Flink 作为业界领先的流处理框架，能为开发者带来端到端的实时计算能力；而 GreptimeDB 是一款专为可观测数据场景打造的高性能、云原生数据库。两者结合，便可构建强大而灵活的实时数据处理与存储分析平台。

本篇文章将深入探讨 GreptimeDB 在数据写入方面的特性，并聚焦于如何通过 Flink 将数据高效写入到 GreptimeDB。我们专门为此场景定制了 Flink Sink——GreptimeSink，为用户打造稳定、高效和易扩展的数据写入链路提供了可靠支撑。

为什么选择 GreptimeDB 进行数据写入

在深入代码实现之前，首先思考一个核心问题：为什么 GreptimeDB 特别适合作为 Flink 的 Sink：

1. 高性能写入，列式存储设计

底层架构：GreptimeDB 底层采用类似 LSM-Tree 的存储架构，结合列式存储。这种设计极大地优化了写入吞吐量，能够轻松应对高并发的数据流。
写入流程：数据先被写入内存中的 MemTable，然后合并、批量刷写到持久化的存储层，避免了昂贵的随机写操作。

2. 云原生的分布式架构与水平扩展能力

架构特点：采用云原生架构，计算（Datanode）与存储（如 S3 等共享存储）解耦，节点扩缩灵活，与 Flink 的弹性伸缩特性完美匹配，能够达到资源利用最大化。
动态伸缩：Flink 的 TaskManager 可根据负载动态调整并行度，而 GreptimeDB 的计算层（Datanode）也能通过 Kubernetes 快速扩缩容，避免传统数据库因存储绑定计算导致的写入瓶颈。

3. 原生 gRPC 接口

通信协议：原生支持 gRPC，接口异步、非阻塞，天然适配 Flink 的流式分布式特性。
高效批量接口：支持批量与流式写入，最大化数据管道效率，降低网络开销。

实战解析：GreptimeSink 实现

要将 Flink DataStream 的数据高效写入 GreptimeDB，需实现自定义 Sink。核心任务是对接数据库（GreptimeDB）客户端、配置表结构，并创建一个 SinkWriter 来实现批量高效的写入逻辑。

完整代码已开源，请访问仓库获取。
另外，在这个仓库中做了一个 Demo：用 Flink 解析 Nginx access log 并存入 GreptimeDB（如下所示），可以用 Docker Compose 一键拉起，欢迎尝试👏

GreptimeSink 实现核心

首先看一下 GreptimeSink 的实现：

java

class GreptimeSink implements Sink<String> {
    @Override
    public SinkWriter<String> createWriter(WriterInitContext context) {
        // 1. 初始化 GreptimeDB 客户端
        GreptimeDB greptimeDb = GreptimeDB.create(GreptimeOptions.newBuilder(endpoint, "public").build());

        // 2. 定义表结构 (Schema)
        TableSchema tableSchema = TableSchema.newBuilder("my-table")
            .addTimestamp("timestamp", DataType.TimestampMillisecond) // 时间戳索引列
            .addField("f1", DataType.String)
            // ...其他列
            .addField("fn", DataType.String)
            .build();

        // 3. 创建并返回一个 GreptimeSinkWriter 实例
        //    使用 bulkStreamWriter 以支持高效的批量流式写入
        returnnew GreptimeSinkWriter(greptimeDb.bulkStreamWriter(tableSchema));
    }
}

核心要点：createWriter 方法负责实例化一个 BulkStreamWriter ——专为批量/流式写入优化的组件。与传统逐行写入相比，它能够明显提升吞吐量，降低资源消耗。

写入执行者：`GreptimeSinkWriter`

GreptimeSinkWriter 实现缓存与批量写入策略，将 Flink 流中的每条数据缓存起来，并在合适的时机批量写入 GreptimeDB。

java

class GreptimeSinkWriter implements SinkWriter<String> {
    // 定义每个批次的最大行数
    privatestaticfinalint MAX_ACCUMULATED_ROWS = 1_000;

    privatefinal BulkStreamWriter writer;
    // 本地缓存
    private Table.TableBufferRoot buffer;
    // 已缓存的行数
    privateint accumulated_rows = 0;

    GreptimeSinkWriter(BulkStreamWriter writer) {
        this.writer = writer;
        this.buffer = createRowBuffer();
    }

    // 创建一个新的行缓冲区
    Table.TableBufferRoot createRowBuffer() {
        return writer.tableBufferRoot(MAX_ACCUMULATED_ROWS);
    }

    @Override
    public void write(String input, Context context) {
        // 将原始字符串输入解析为结构化数据行
        Object[] row = parse(input);
        buffer.addRow(row);

        // 当累积的行数达到阈值时，触发写入操作
        if (++accumulated_rows >= MAX_ACCUMULATED_ROWS) {
            bulk_insert();
        }
    }

    // 在 Flink checkpoint 或任务结束时，确保将缓冲区剩余数据写入
    @Override
    public void flush(boolean endOfInput) {
        if (accumulated_rows == 0) {
            return;
        }
        bulk_insert();
    }

    void bulk_insert() {
        // 标记缓冲区已完成，准备发送
        buffer.complete();

        // 异步写入数据
        CompletableFuture<Integer> future = writer.writeNext();
        // 等待并获取写入的行数
        Integer rows = future.get();

        // 重置缓冲区和计数器，为下一个批次做准备
        buffer = createRowBuffer();
        accumulated_rows = 0;
    }
}

关键机制解读

1. 缓冲机制

MAX_ACCUMULATED_ROWS 是一个可调参数，能够定义每个批次的大小，可根据写入压力、时延要求自适应调整；
write() 方法是数据的入口。每条数据经过解析后，不会立即发送，而是通过 buffer.addRow() 添加到内存缓冲区中；
当缓冲区中的数据量达到 MAX_ACCUMULATED_ROWS 阈值时，系统会调用 bulk_insert() 方法执行真正的写入。

2. 批量写入（bulk_nsert 方法）

buffer.complete(): 锁定当前缓冲区，准备好被发送；
writer.writeNext(): BulkStreamWriter的核心方法。它将整个缓冲区的数据作为一个批次，通过 gRPC Stream 异步发送到 GreptimeDB。这种方法避免了为每一行数据都建立一次网络连接，极大地提高了写入效率；
future.get(): writeNext() 返回一个 CompletableFuture，允许进行异步操作，此时选择简单地阻塞等待写入完成。用户可以根据实际需要将这个 future 进行其他异步操作，例如使用 thenApply/thenAccept 进行回调；
重置缓冲区：写入完成后，必须创建一个新的缓冲区并重置计数器，为下一个批次做准备。

3. 数据不丢失（flush 方法）

Flink 在执行 Checkpoint 或数据流结束时会调用 flush() 方法；
这个方法确保了即使缓冲区没有满，其中缓存的数据也能被及时写入数据库，从而防止了数据丢失。这是一个健壮的 Sink 必须具备的特性。

典型应用场景

Flink + GreptimeDB 的高效写入链路在以下典型场景的数据写入分析中表现尤为突出：

1. 日志分析管道

适合处理高并发、大体量的非结构化日志数据，自动转换为结构化表存储，助力实时监控与审计。

2. 实时指标采集与分析

秒级事件聚合、低时延写入，适用于应用性能监控、业务看板等场景，确保 Metrics 数据的精度与实时性。

物联网（IoT）数据处理

可应对大规模设备高频写入，配合自定义规则引擎超快触发实时告警，助力智能运维和工业监护。

总结

通过 Flink 将数据写入 GreptimeDB 的过程可以非常高效和可靠。本文介绍的 GreptimeSink 实现方法，其核心优势在于充分利用了 GreptimeDB Java SDK 提供的 BulkStreamWriter。

关键要点回顾

批处理是性能关键：采用批量写入（Buffering + Batch Insert）的策略实现高吞吐，摒弃逐条写入的低效做法；
BulkStreamWriter 极致优化：对流式高并发场景适配良好，简化开发、提升吞吐；
健壮性设计：正确实现 Flush 逻辑，与 Flink 的 Checkpoint 机制相结合，确保数据在任何情况下都不会丢失。

将 Flink 强大的流计算与 GreptimeDB 的高性能时序存储结合，能够为监控、IoT、实时分析等多类业务构建现代化实时数据平台。

欢迎访问 flink-demo 仓库获取完整代码，实现属于你自己的高效 Flink+GreptimeDB 数据管道！

Apache Flink + GreptimeDB：高效数据写入指南

为什么选择 GreptimeDB 进行数据写入 ​

1. 高性能写入，列式存储设计 ​

2. 云原生的分布式架构与水平扩展能力 ​

3. 原生 gRPC 接口 ​

实战解析：GreptimeSink 实现 ​

GreptimeSink 实现核心 ​

写入执行者：GreptimeSinkWriter ​

关键机制解读 ​

典型应用场景 ​

1. 日志分析管道 ​

2. 实时指标采集与分析 ​

总结 ​

关键要点回顾 ​

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