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fire {card-default label="📦 项目信息"} 🔧 项目名称：fire 💻 开发语言：Scala ⭐ Star数：727 | 🍴 Fork数：231 📜 开源协议：Apache-2.0 🔗 项目地址：https://gitee.com/fire-framework/fire {/card-default} 项目介绍 Fire框架是中通大数据自主研发并开源的大数据框架，专为Spark和Flink任务开发设计，可显著降低70%以上的代码量。该框架创新性地采用基于注解的方式进行Spark和Flink任务开发，并集成了实时血缘追踪、根因诊断、动态调优以及参数热调整等多项平台化功能。Fire框架已被数十家公司采用，累计收获了近千个Star，并拥有超过200人的社区，其中包括来自美团、阿里巴巴、作业帮等知名企业的成员。 项目详情 项目截图 项目截图 项目截图 Fire框架 Fire框架是由中通大数据自主研发并开源的、专门用于进行Spark和Flink任务开发的大数据框架，可节约70%以上的代码量。首创基于注解进行Spark和Flink任务开发，具备实时血缘、根因诊断、动态调优、参数热调整等众多平台化功能。Fire框架在中通内部每天处理数据量高达数千亿，在外部已被数十家公司所使用。 一、就这么简单！ 1.1 Flink开发示例 @Config( """ |state.checkpoints.num-retained=30 # 支持任意Flink调优参数、Fire框架参数、用户自定义参数等 |state.checkpoints.dir=hdfs:///user/flink/checkpoint |""") @Hive("thrift://localhost:9083") // 配置连接到指定的hive @Streaming(interval = 100, unaligned = true) // 100s做一次checkpoint，开启非对齐checkpoint @Kafka(brokers = "localhost:9092", topics = "fire", groupId = "fire") object FlinkDemo extends FlinkStreaming { @Process def kafkaSource: Unit = { val dstream = this.fire.createKafkaDirectStream() // 使用api的方式消费kafka sql("""create table statement ...""") sql("""insert into statement ...""") } }1.2 Spark开发示例 @Config( """ |spark.shuffle.compress=true # 支持任意Spark调优参数、Fire框架参数、用户自定义参数等 |spark.ui.enabled=true |""") @Hive("thrift://localhost:9083") // 配置连接到指定的hive @Streaming(interval = 100, maxRatePerPartition = 100) // 100s一个Streaming batch，并限制消费速率 @Kafka(brokers = "localhost:9092", topics = "fire", groupId = "fire") object SparkDemo extends SparkStreaming { @Process def kafkaSource: Unit = { val dstream = this.fire.createKafkaDirectStream() // 使用api的方式消费kafka sql("""select * from xxx""").show() } }说明：structured streaming、spark core、flink sql、flink批任务均支持，代码结构与上述示例一致。 二、开发与示例 2.1 Spark开发示例 2.2 Flink开发示例 示例项目clone后导入idea即可run，无需任何额外配置！ 三、亮点多多！ 3.1 兼容主流版本 fire框架适配了不同的spark与flink版本，支持spark2.x及以上所有版本，flink1.10及以上所有版本，支持基于scala2.11或scala2.12进行编译。 # 可根据实际需要选择不同的引擎版本进行fire框架的构建 mvn clean install -DskipTests -Pspark-3.0 -Pflink-1.14 -Pscala-2.12Apache SparkApache Flink2.3.x1.12.x2.4.x1.13.x3.0.x1.14.x3.1.x1.15.x3.2.x1.16.x3.3.x1.17.x3.4.x1.18.x3.5.x1.19.x3.2 简单好用 Fire框架高度封装，屏蔽大量技术细节，许多connector仅需一行代码即可完成主要功能。同时Fire框架统一了spark与flink两大引擎常用的api，使用统一的代码风格即可实现spark与flink的代码开发。 HBase API // 读取HBase中指定rowkey数据并将结果集封装为DataFrame返回 val studentDF: DataFrame = this.fire.hbaseGetDF(hTableName, classOf[Student], getRDD) // 将指定数据集分布式插入到指定HBase表中 this.fire.hbasePutDF(hTableName, studentDF, classOf[Student]) JDBC API 通过注解配置数据源： @Jdbc(url = "jdbc:mysql://mysql-server:3306/fire", username = "root", password = "root") Spark示例： // 将DataFrame中指定几列插入到关系型数据库中，每100条一插入 df.jdbcBatchUpdate(insertSql, Seq("name", "age", "createTime", "length", "sex"), batch = 100) // 将查询结果通过反射映射到DataFrame中 val df: DataFrame = this.fire.jdbcQueryDF(querySql, Seq(1, 2, 3), classOf[Student]) Flink示例： val dstream = this.fire.createKafkaDirectStream().map(t => JSONUtils.parseObject[Student](t)) val sql = s""" |insert into spark_test(name, age, createTime) values(?, ?, ?) |ON DUPLICATE KEY UPDATE age=18 |""".stripMargin // sinkJdbc只需指定sql语句即可，fire会自动推断sql中占位符与JavaBean中成员变量的对应关系 dstream.sinkJdbc(sql) dstream.sinkJdbcExactlyOnce(sql, keyNum = 2)3.3 灵活的配置方式 支持基于接口、apollo、配置文件以及注解等多种方式配置，支持将spark&flink等引擎参数、fire框架参数以及用户自定义参数混合配置，支持运行时动态修改配置。几种常用配置方式如下（配置手册）： 基于配置文件： 创建类名同名的properties文件进行参数配置 基于接口配置： fire框架提供了配置接口调用，通过接口获取所需的配置，可用于平台化的配置管理 基于注解配置： 通过注解的方式实现集群环境、connector、调优参数的配置，常用注解如下： @Config( """ |# 支持Flink调优参数、Fire框架参数、用户自定义参数等 |state.checkpoints.num-retained=30 |state.checkpoints.dir=hdfs:///user/flink/checkpoint |""") @Hive("thrift://localhost:9083") @Checkpoint(interval = 100, unaligned = true) @Kafka(brokers = "localhost:9092", topics = "fire", groupId = "fire") @RocketMQ(brokers = "bigdata_test", topics = "fire", groupId = "fire", tag = "*", startingOffset = "latest") @Jdbc(url = "jdbc:mysql://mysql-server:3306/fire", username = "root", password = "..root726") @HBase("localhost:2181")配置获取： Fire框架封装了统一的配置获取api，基于该api，无论是spark还是flink，无论是在Driver | JobManager端还是在Executor | TaskManager端，都可以一行代码获取所需配置。这套配置获取api，无需再在flink的map等算子中复写open方法了，用起来十分方便。 this.conf.getString("my.conf") this.conf.getInt("state.checkpoints.num-retained") ...3.4 多集群支持 Fire框架的配置支持N多集群，比如同一个任务中可以同时配置多个HBase、Kafka数据源，使用不同的数值后缀即可区分（keyNum）： // 假设基于注解配置HBase多集群如下： @HBase("localhost:2181") @HBase2(cluster = "192.168.0.1:2181", storageLevel = "DISK_ONLY") // 代码中使用对应的数值后缀进行区分 this.fire.hbasePutDF(hTableName, studentDF, classOf[Student]) // 默认keyNum=1,表示使用@HBase注解配置的集群信息 this.fire.hbasePutDF(hTableName2, studentDF, classOf[Student], keyNum=2) // keyNum=2，表示使用@HBase2注解配置的集群信息3.5 常用connector支持 支持kafka、rocketmq、redis、HBase、Jdbc、clickhouse、Hive、hudi、tidb、adb等常见的connector。 3.6 checkpoint热修改 支持运行时动态调整checkpoint周期、超时时间、并行checkpoint等参数，避免任务重启时由于反压带来的checkpoint压力。 3.7 streaming热重启 该功能是主要用于Spark Streaming任务，通过热重启技术，可以在不重启Spark Streaming的前提下，实现批次时间的热修改。比如在web端将某个任务的批次时间调整为10s，会立即生效。 3.8 配置热更新 用户仅需在web页面中更新指定的配置信息，就可以让实时任务接收到最新的配置并且立即生效。最典型的应用场景是进行Spark任务的某个算子partition数调整，比如当任务处理的数据量较大时，可以通过该功能将repartition的具体分区数调大，会立即生效。 3.9 在线性能诊断 深度集成Arthas，可对运行中的任务动态进行性能诊断。fire为arthas诊断提供rest接口，可通过接口调用的方式选择为driver、jobmanager或executor、taskmanager动态开启与关闭arthas诊断线程，然后向统一的arthas tunnel服务注册，即可在网页端输入arthas命令进行性能诊断。 arthas-shell 3.10 sql在线调试 Fire框架对外暴露了restful接口，平台等系统可通过接口调用的方式将待执行的sql语句动态传递给fire，由fire将sql提交到对应的引擎，并将sql执行结果通过接口调用的方式返回，实现实时任务sql开发的在线调试，避免重复修改代码发布执行带来的时间成本。 3.11 实时血缘 Fire框架支持运行时统计分析每个任务所使用到的数据源信息、库表信息、操作类型等，并将这些血缘信息通过接口的方式对外暴露。实时平台等web系统通过接口调用的方式即可获取到实时血缘信息。截止目前，Fire框架支持高达30多种主流connector的血缘解析，包括：paimon、hudi、doris、hive、jdbc、StarRocks、HBase等等。Fire框架会将解析的血缘拼接成json格式，通过配置的地址周期性发送到指定的kafka topic中，下游实时平台消费血缘信息并做展示即可。 fire血缘架构 Fire框架同时支持**Spark**与**Flink**两大流式计算引擎的血缘解析，可实现全面洞悉数据流转链路、打通离线与实时计算的血缘形成闭环、还可协助快速定位线上的问题。 fire血缘展示 3.12 定时调度 Fire框架内部封装了quartz框架，实现通过Scheduled注解即可完成定时任务的注册。 /** * 声明了@Scheduled注解的方法是定时任务方法，会周期性执行 * * @scope 默认同时在driver端和executor端执行，如果指定了driver，则只在driver端定时执行 * @initialDelay 延迟多长时间开始执行第一次定时任务 */ @Scheduled(cron = "0/5 * * * * ?", scope = "driver", initialDelay = 60000) def loadTable: Unit = { this.logger.info("更新维表动作") }3.13 平台无缝集成 Fire框架内置restful服务，并将许多功能通过接口的方式对外暴露，实时平台可以通过fire框架暴露的接口实现与每个实时任务的信息连接。 3.14 fire-shell Fire框架整合spark shell与flink shell，支持通过REPL方式去动态调试spark和flink任务，并且支持fire框架的所有API。fire框架将shell能力通过接口方式暴露给实时平台，如此一来就可以通过web页面去调试spark和flink任务了。 四、升级日志 五、期待你的加入 社区技术交流：35373471(钉钉) 入群请备注：公司名称-岗位-昵称，否则不予理会 项目截图 项目截图 ⬇️ 下载地址 下载后请先检查文件完整性，如有问题请在评论区反馈
