## Dataroad简介
### 概述

Dataroad是一款基于Flink的分布式离线/实时数据ETL工具，可实现多种异构数据源高效的数据同步。Dataroad吸收了FlinkX、DataX优秀的数据同步框架的设计思想和部分的插件功能，侧重于数据编排、处理转换、聚合计算等插件功能，提供了数据抽取、加载、过滤、转换、聚合计算、数据补全、分流合并等功能。同时Dataroad提供了Dashboard控制台，实现流程设计、编排、运行全生命周期管理，降低使用门槛。

另外，Dataroad采用SPI插件机制实现各组件，为组件的开发提供足够和扩展性和灵活度，方便开发人员自行扩展组件。

### 特性

- 支持数据抽取、加载、过滤、转换、聚合计算、数据补全等功能

- 支持流程编排，实现数据分流、合并，包含并行、条件、排他分支等场景。

- 采用轻量易用的JSON语言进行流程定义描述，同时也提供统一DSL语言来编排设计流程

- 支持基于窗口聚合计算，包含max、min、avg、count、sum、stats等几种聚合函数，其中窗口类型包含时间窗口（滚动窗口、滑动窗口）、计数窗口，时间窗口可以Event Time、Ingestion Time、Processing Time作为事件时间。

- 支持基于维表进行数据补全，维表可支持关系库（如Mysql）、静态数据等方式

- 支持Groovy、Bsh、Fel、JavaScript几种脚本引擎，实现数据的过滤、转换功能

- 支持并发读写数据，可以大幅度提升读写性能

- 关系数据库支持全量、增量轮询方式抽取数据，同时Mysql库支持基于Binlog方式同步数据

- 支持失败恢复功能，可以从失败的数据位置恢复任务，提升性能

- 提供Dashboard控制台，实现流程创建、可视化的流程编排设计、流程运行、流程调度等全生命周期管理。其中Dashboard支持采用Docker方式快速部署

- 支持多种运行模式，包含命令行运行方式、Dashboard控制台运行流程

- 扩展性：组件以SPI插件方式进行开发，包含了Reader、Writer、过滤转换器、聚合、维表补全、分流合并等组件。另外Dataroad采用分层设计的思想，运行层引擎同样采用SPI插件进行设计，方便后续的多引擎实现预留扩展性（如Spark引擎）。

- 支持插件Jar包隔离，按需动态加载相应的插件Jar包

目前已支持的插件如下：

| <img width=60/> 插件类型<img width=60/> | <img width=60/> 插件类型说明 <img width=60/> | <img width=60/> 插件名称 <img width=60/> |
| :------------------------------------------: | :----------------------------------------: | :-------------------------------------------: |
| reader | 读 | [mysql](doc/plugin/mysql-reader.md) [mysql stream](doc/plugin/mysql-stream.md) [oracle](doc/plugin/oracle-reader.md) [postgresql](doc/plugin/postgresql-reader.md) [elasticsearch](doc/plugin/elasticsearch-reader.md) |
| writer | 写 | [mysql](doc/plugin/mysql-writer.md) [mysql stream](doc/plugin/mysql-stream.md) [oracle](doc/plugin/oracle-writer.md) [postgresql](doc/plugin/postgresql-writer.md) [elasticsearch](doc/plugin/elasticsearch-writer.md) |
| processor| 转换 | [sql转换过滤](doc/plugin/sqltrans.md) [script转换](doc/plugin/scripttrans.md) [script过滤](doc/plugin/scriptfilter.md) |
| lookup | 维表补全 | [mysql](doc/plugin/lookup-mysql.md) [静态数据](doc/plugin/lookup-direct.md) |
| agg | 聚合计算 | [计数窗口聚合](doc/plugin/agg-countWindowAgg.md) [滑动窗口聚合](doc/plugin/agg-slidingWindowAgg.md) [滚动窗口聚合](doc/plugin/agg-tumblingWindowAgg.md) |
| deciderOn | 分流 | [并行分支](doc/plugin/flow-forkjoin.md) [条件分支（包容分支）](doc/plugin/flow-forkjoin.md) [排他分支](doc/plugin/flow-forkjoin.md) |
| union | 合并 | [合并](doc/plugin/flow-forkjoin.md) |

### 整体架构

![](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a868e9c2afb243f1b091b25b158c4487~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1304:0:0:0.awebp?)

## 快速入门

### 步骤1:代码下载

使用git工具把项目clone到本地 (**如果只想通过Dashboard快速体验下Dataroad功能，可跳过此章节**)

```shell
git clone https://github.com/leonside/dataroad-all.git
cd dataroad-all
```

### 步骤2：源码编译

进入dataroad-all目录下，执行如下命令(**如果只想通过Dashboard快速体验下Dataroad功能，可跳过此章节**)：

```shell
mvn clean package -DskipTests
```

其中dataroad插件存在在工程的同级目录dataroad-dist下。

注意：对于编译找不到的Jar包，如bsh、oracle等驱动包，在/dataroad-all/jars目录下有这些jar包，可进行手动安装，或者执行install_jars.sh一键安装，安装命令如：
```bash
mvn install:install-file -DgroupId=bsh -DartifactId=bsh -Dversion=1.0 -Dpackaging=jar -Dfile=./bsh-1.0.jar
mvn install:install-file -DgroupId=com.oracle -DartifactId=ojdbc6 -Dversion=11.2.0.1.0 -Dpackaging=jar -Dfile=./ojdbc6-11.2.0.1.0.jar
```

### 步骤3：环境准备

#### 步骤3.1：Flink安装

详见Flink相关文档，示例中采用Flink standlone安装模式。

#### 步骤3.2：初始化示例工程脚本

初始化本示例的SQL语句（另外Dashboard中附带了典型的示例流程）:

```sql
DROP TABLE IF EXISTS `student`;
CREATE TABLE `student` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `sex` smallint(6) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `address` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `idcard` varchar(18) DEFAULT NULL,
  `phone` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `code` int(11) DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `area_code` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `score` double(255,0) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=23 DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `student` VALUES ('1', '张三', '1', '18', '福建省', '11111111111111111', '13877777777', '1001', '2021-11-17 15:43:46', '350000', '500');
INSERT INTO `student` VALUES ('2', '李四', '0', '20', '厦门市', '11111111111111111', '13877777777', '1002', '2021-11-17 15:44:20', '350200', '480');
INSERT INTO `student` VALUES ('3', '王五', '0', '22', '厦门市', '11111111111111111', '13877777771', '1003', '2021-11-17 15:44:51', '350200', '500');
INSERT INTO `student` VALUES ('4', '王五2', '1', '22', '厦门市', '11111111111111111', '13877777771', '1004', '2021-11-17 15:44:51', '3502', '501');
INSERT INTO `student` VALUES ('5', '王五3', '0', '17', '漳州市', '11111111111111111', '13877777771', '1004', '2021-11-17 15:44:51', '3504', '602');
INSERT INTO `student` VALUES ('6', '王五', '1', '23', '厦门集美', '11111111111111111', '13877777771', '1005', '2022-01-26 08:54:46', '3504', '501');
INSERT INTO `student` VALUES ('7', '王六', '0', '23', '漳州', '11111111111111111', '13877777771', '1005', '2021-12-03 17:23:03', '3504', '501');
INSERT INTO `student` VALUES ('8', '王五', '0', '23', '厦门集美', '11111111111111111', '13877777771', '1005', '2022-01-26 08:54:46', '3501', '351');
INSERT INTO `student` VALUES ('9', '王五', '0', '23', '厦门集美', '11111111111111111', '13877777771', '1005', '2022-01-26 08:54:46', '3501', '501');
INSERT INTO `student` VALUES ('10', '王五', '0', '23', '厦门集美', '11111111111111111', '13877777771', '1005', '2022-01-26 08:54:46', '3501', '551');

DROP TABLE IF EXISTS `student1`;
CREATE TABLE `student1` (
  `id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `sex` smallint(6) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `address` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `idcard` varchar(18) DEFAULT NULL,
  `phone` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `code` int(11) DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `area_code` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `score` double(255,0) DEFAULT NULL,
  `sex_value` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

DROP TABLE IF EXISTS `student2`;
CREATE TABLE `student2` (
  `id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `sex` smallint(6) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `address` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `idcard` varchar(18) DEFAULT NULL,
  `phone` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `code` int(11) DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `area_code` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `score` double(255,0) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

```

### 步骤4：通过Dashboard方式运行任务

#### 步骤4.1：部署Dashboard工程

##### 采用Docker方式运行Dashboard

执行如下命令运行dashboard(目前dataroad-dashboard镜像已发布至dockerhub中央仓库上):

```java
docker run -d -p 8089:8089 -e WEB_UI=http://10.254.10.32:8081 -e DATAROAD_DIST=/opt/dataroad-dist/ -e HOST_ADDRESS=192.168.10.9 -e SAMPLE_ENABLED=true dataroad-dashboard:0.5 
```

其中环境变量说明如下：

##### 通过源码编译方式运行Dashboard Jar

执行如下命令运行Dashboard，可通过设置系统属性方式指定变量：

```shell
java -Dweb-ui=http://10.254.10.32:8081 -Ddataroad.sample-enabled=true -Ddataroad.dataroad-dist=/opt/dataroad-dist/ -Dhost-address=192.168.10.9 -jar dataroad-dashboard-0.5.jar
```

#### 步骤4.2：流程设计

通过Dashboard创建并设计流程，本示例实现将学生信息student源表按区划分别抽取至student1、student2目标表中，中间经过数据过滤，流程图如下：

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/214d3b47a61b4b9db750e8fe67c777be~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1304:0:0:0.awebp)

其中可通过“查看JSON流程”查看设计的流程JSON，如图：

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/aa3d672b4caa4d7cb0002f0d914da9d2~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1304:0:0:0.awebp)

#### 步骤4.3：任务提交

进入Dashboard的流程运行菜单，选中已设计好的流程进行任务提交：

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/21f4a3d8cda54e009505834b8e43d530~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1304:0:0:0.awebp)

其中：提交流程可设置Flink相关参数，其中更多参数可通过confProp进行设置，例如：{\"parallelism.default\":2}

#### 步骤4.4：查看任务

进入Flink Web UI，查看任务的运行情况。并查看目标表中的数据抽取情况。

### 步骤5：通过命令行方式运行任务

#### 步骤5.1：源码编译并获取部署包

详见如上代码下载、源码编译章节，获取dataroad-dist部署包及插件

#### 步骤5.2：上传服务器

将打包获取到的dataroad-dist插件包上传至部署Flink的服务器

#### 步骤5.3：流程设计

设计流程JSON，此处可通过Dashboard可视化流程设计器来设计流程（见上），并获取JSON流程配置（Dashboard已内置了一些流程JSON案例，可直接获取）。也可以自行设计流程，如下简要的说明流程JSON结构：

```java
{
	"job" : {
	  "content" :[{
    	"mysqlreader1" : {              ---自定义插件名，此处定义读插件
          "type" : "reader",            ---插件类型
          "pluginName" : "mysqlReader", ---插件名
          "parameter" : {               ---插件参数
          }
      },
      "myprocessor1" : {                     ---自定义插件名，此处定义脚本过滤插件
        "type" : "processor",
        "pluginName" : "filterProcessor",
        "parameter" : {
        }
      },
      "deciderFlow_1" : {                         ---自定义插件名，此处定义流程分支
        "type": "deciderOn",                      ---插件类型
        "pluginName": "expressionPredicate",      ---插件名，此处采用条件分支插件
        "dependencies": ["myprocessor1"],         ---指定上级插件名（如果不存在分支的流程无需配置）
        "parameter": {                            ---插件参数
          "expression": "row.getField('sex')==1"  ---定义分支表达式
        }
      },
    	"mysqlwriter1" : {                  ---自定义插件名，此处定义写插件
          "type" : "reader",
          "pluginName" : "mysqlWriter",
          "dependencies": ["deciderFlow_1"],
          "parameter" : {
          }
		},
          "deciderFlow_2" : {                     ---自定义插件名，此处定义流程分支
            "type": "deciderOn",
            "pluginName": "expressionPredicate",
            "dependencies": ["myprocessor1"],
            "parameter": {
              "expression": "row.getField('sex')==2"
            }
          },
          "mysqlwriter2" : {                  ---自定义插件名，此处定义写插件
            "type" : "reader",
            "pluginName" : "mysqlWriter",
            "dependencies": ["deciderFlow_2"],---上级插件名（如果不存在分支的流程无需配置）
            "parameter" : {
            }
          }
    }],
   "setting" : {
      "jobName": "myJob",               ---任务名
      "restore" : {                     ---配置同步任务类型（离线同步、实时采集）和断点续传功能
      },
      "speed" : {                       ---配置任务并发数及速率限制
      }
    }
	}
}
```

具体可参见[流程设计章节](doc/flow-designer.md)

#### 步骤5.4：任务提交

通过flink运行任务，运行脚本如下：

```shell
flink run dataroad-dashboard-0.5.jar -conf file:/tmp/mysql_customsql_decider_union_mysql.json -pluginRootDir /tmp/dataroad-dist -jobName myjob - confProp {\"parallelism.default\":1}
```

其中参数如下：

|   环境变量    | 是否必填 |                             说明                             |
| :-----------: | :------: | :----------------------------------------------------------: |
|     conf      |    是    | 流程JSON文件路径，支持file、http几种资源类型，如：-conf http://ip:port/api/jobflowjson/mysql_scriptfilter_mysql 直接引用Dashboard的设计流程 |
| pluginRootDir |    是    |         dataroad插件根路径地址，如/tmp/dataroad-dist         |
|  confProp否   |    否    |    Flink参数，采用Json格式，如{\"parallelism.default\":1}    |
|    jobName    |    否    |                           任务名称                           |

#### 步骤5.5：查看任务

进入Flink Web UI，查看任务的运行情况。并查看目标表中的数据抽取情况。

## Dashboard操作指南

请查看[[Dashboard操作指南](doc/dashboard-guide.md)]

## 流程设计说明

请查看[[流程设计说明](doc/flow-designer.md)]

## 写在最后
Dataroad是通过对工作中遇到的ETL场景进行总结，利用工作之外的业余时间编写的，个人精力有限，难免会有些不完善的地方欢迎指正（联系邮箱：408970922@qq.com）。另外，Dataroad框架如果对你有帮助的话也请点个赞，这是对我最大的鼓励！

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