阿里云日志服务是针对实时数据一站式服务，用户只需要将精力集中在分析上，过程中数据采集、对接各种存储计算、数据索引和查询等琐碎工作等都可以交给日志服务完成。
日志服务中最基础的功能是LogHub，支持数据实时采集与消费，实时消费家族除 Spark Streaming、Storm、StreamCompute（Blink外），目前新增Flink啦。
Flink Connector
Flink log connector是阿里云日志服务提供的，用于对接flink的工具，包括两部分，消费者(Consumer)和生产者(Producer)。
消费者用于从日志服务中读取数据，支持exactly once语义，支持shard负载均衡.
生产者用于将数据写入日志服务，使用connector时，需要在项目中添加maven依赖：
<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId><version>1.3.2</version>
</dependency>
<dependency><groupId>com.aliyun.openservices</groupId><artifactId>flink-log-connector</artifactId><version>0.1.3</version>
</dependency>
<dependency><groupId>com.google.protobuf</groupId><artifactId>protobuf-java</artifactId><version>2.5.0</version>
</dependency><dependency><groupId>com.aliyun.openservices</groupId><artifactId>aliyun-log</artifactId><version>0.6.10</version></dependency>
<dependency><groupId>com.aliyun.openservices</groupId><artifactId>log-loghub-producer</artifactId><version>0.1.8</version>
</dependency>复制代码代码：Github
用法
- 请参考日志服务文档，正确创建Logstore。
- 如果使用子账号访问，请确认正确设置了LogStore的RAM策略。参考授权RAM子用户访问日志服务资源。
1. Log Consumer
在Connector中， 类FlinkLogConsumer提供了订阅日志服务中某一个LogStore的能力，实现了exactly once语义，在使用时，用户无需关心LogStore中shard数
量的变化，consumer会自动感知。
flink中每一个子任务负责消费LogStore中部分shard，如果LogStore中shard发生split或者merge，子任务消费的shard也会随之改变。
1.1 配置启动参数
Properties configProps = new Properties();
// 设置访问日志服务的域名
configProps.put(ConfigConstants.LOG_ENDPOINT， "cn-hangzhou.log.aliyuncs.com");
// 设置访问ak
configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSSKEYID， "");
configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSKEY， "");
// 设置日志服务的project
configProps.put(ConfigConstants.LOG_PROJECT， "ali-cn-hangzhou-sls-admin");
// 设置日志服务的LogStore
configProps.put(ConfigConstants.LOG_LOGSTORE， "sls_consumergroup_log");
// 设置消费日志服务起始位置
configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION， Consts.LOG_END_CURSOR);
// 设置日志服务的消息反序列化方法
RawLogGroupListDeserializer deserializer = new RawLogGroupListDeserializer();
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<RawLogGroupList> logTestStream = env.addSource(new FlinkLogConsumer<RawLogGroupList>(deserializer， configProps));复制代码上面是一个简单的消费示例，我们使用java.util.Properties作为配置工具，所有Consumer的配置都可以在ConfigConstants中找到。
注意，flink stream的子任务数量和日志服务LogStore中的shard数量是独立的，如果shard数量多于子任务数量，每个子任务不重复的消费多个shard，如果少于，
那么部分子任务就会空闲，等到新的shard产生。
1.2 设置消费起始位置
Flink log consumer支持设置shard的消费起始位置，通过设置属性ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION，就可以定制消费从shard的头尾或者某个特定时间开始消费，具体取值如下：
- Consts.LOG_BEGIN_CURSOR： 表示从shard的头开始消费，也就是从shard中最旧的数据开始消费。
- Consts.LOG_END_CURSOR： 表示从shard的尾开始，也就是从shard中最新的数据开始消费。
- UnixTimestamp： 一个整型数值的字符串，用1970-01-01到现在的秒数表示， 含义是消费shard中这个时间点之后的数据。
三种取值举例如下：
configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION， Consts.LOG_BEGIN_CURSOR);
configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION， Consts.LOG_END_CURSOR);
configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION， "1512439000");复制代码1.3 监控：消费进度(可选)
Flink log consumer支持设置消费进度监控，所谓消费进度就是获取每一个shard实时的消费位置，这个位置使用时间戳表示，详细概念可以参考
文档消费组-查看状态，[消费组-监控报警
](help.aliyun.com/document_de…。
configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMERGROUP， "your consumer group name”);复制代码注意上面代码是可选的，如果设置了，consumer会首先创建consumerGroup，如果已经存在，则什么都不做，consumer中的snapshot会自动同步到日志服务的consumerGroup中，用户可以在日志服务的控制台查看consumer的消费进度。
1.4 容灾和exactly once语义支持
当打开Flink的checkpointing功能时，Flink log consumer会周期性的将每个shard的消费进度保存起来，当作业失败时，flink会恢复log consumer，并
从保存的最新的checkpoint开始消费。
写checkpoint的周期定义了当发生失败时，最多多少的数据会被回溯，也就是重新消费，使用代码如下：
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 开启flink exactly once语义
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
// 每5s保存一次checkpoint
env.enableCheckpointing(5000);复制代码更多Flink checkpoint的细节请参考Flink官方文档Checkpoints。
1.5 补充材料：关联 API与权限设置
Flink log consumer 会用到的阿里云日志服务接口如下：
GetCursorOrData
用于从shard中拉数据， 注意频繁的调用该接口可能会导致数据超过日志服务的shard quota， 可以通过ConfigConstants.LOG_FETCH_DATA_INTERVAL_MILLIS和ConfigConstants.LOG_MAX_NUMBER_PER_FETCH 控制接口调用的时间间隔和每次调用拉取的日志数量，shard的quota参考文章[shard简介](https://help.aliyun.com/document_detail/28976.html).复制代码configProps.put(ConfigConstants.LOG_FETCH_DATA_INTERVAL_MILLIS， "100"); configProps.put(ConfigConstants.LOG_MAX_NUMBER_PER_FETCH， "100");复制代码ListShards
用于获取logStore中所有的shard列表，获取shard状态等.如果您的shard经常发生分裂合并，可以通过调整接口的调用周期来及时发现shard的变化。复制代码// 设置每30s调用一次ListShards configProps.put(ConfigConstants.LOG_SHARDS_DISCOVERY_INTERVAL_MILLIS， "30000");复制代码CreateConsumerGroup
该接口调用只有当设置消费进度监控时才会发生，功能是创建consumerGroup，用于同步checkpoint。复制代码ConsumerGroupUpdateCheckPoint
该接口用户将flink的snapshot同步到日志服务的consumerGroup中。 复制代码
子用户使用Flink log consumer需要授权如下几个RAM Policy：
注意producer只支持Flink at-least-once语义，这就意味着在发生作业失败的情况下，写入日志服务中的数据有可能会重复，但是绝对不会丢失。
用法示例如下，我们将模拟产生的字符串写入日志服务：
// 将数据序列化成日志服务的数据格式
class SimpleLogSerializer implements LogSerializationSchema<String> {public RawLogGroup serialize(String element) {RawLogGroup rlg = new RawLogGroup();RawLog rl = new RawLog();rl.setTime((int)(System.currentTimeMillis() / 1000));rl.addContent("message"， element);rlg.addLog(rl);return rlg;}
}
public class ProducerSample {public static String sEndpoint = "cn-hangzhou.log.aliyuncs.com";public static String sAccessKeyId = "";public static String sAccessKey = "";public static String sProject = "ali-cn-hangzhou-sls-admin";public static String sLogstore = "test-flink-producer";private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(ConsumerSample.class);public static void main(String[] args) throws Exception {final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.getConfig().setGlobalJobParameters(params);env.setParallelism(3);DataStream<String> simpleStringStream = env.addSource(new EventsGenerator());Properties configProps = new Properties();// 设置访问日志服务的域名configProps.put(ConfigConstants.LOG_ENDPOINT， sEndpoint);// 设置访问日志服务的akconfigProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSSKEYID， sAccessKeyId);configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSKEY， sAccessKey);// 设置日志写入的日志服务projectconfigProps.put(ConfigConstants.LOG_PROJECT， sProject);// 设置日志写入的日志服务logStoreconfigProps.put(ConfigConstants.LOG_LOGSTORE， sLogstore);FlinkLogProducer<String> logProducer = new FlinkLogProducer<String>(new SimpleLogSerializer()， configProps);simpleStringStream.addSink(logProducer);env.execute("flink log producer");}// 模拟产生日志public static class EventsGenerator implements SourceFunction<String> {private boolean running = true;@Overridepublic void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {long seq = 0;while (running) {Thread.sleep(10);ctx.collect((seq++) + "-" + RandomStringUtils.randomAlphabetic(12));}}@Overridepublic void cancel() {running = false;}}
}复制代码2.1 初始化
Producer初始化主要需要做两件事情：
初始化配置参数Properties， 这一步和Consumer类似， Producer有一些定制的参数，一般情况下使用默认值即可，特殊场景可以考虑定制：
// 用于发送数据的io线程的数量，默认是8 ConfigConstants.LOG_SENDER_IO_THREAD_COUNT // 该值定义日志数据被缓存发送的时间，默认是3000 ConfigConstants.LOG_PACKAGE_TIMEOUT_MILLIS // 缓存发送的包中日志的数量，默认是4096 ConfigConstants.LOG_LOGS_COUNT_PER_PACKAGE // 缓存发送的包的大小，默认是3Mb ConfigConstants.LOG_LOGS_BYTES_PER_PACKAGE // 作业可以使用的内存总的大小，默认是100Mb ConfigConstants.LOG_MEM_POOL_BYTES复制代码上述参数不是必选参数，用户可以不设置，直接使用默认值。复制代码重载LogSerializationSchema，定义将数据序列化成RawLogGroup的方法。
RawLogGroup是log的集合，每个字段的含义可以参考文档[日志数据模型](https://help.aliyun.com/document_detail/29054.html)。 复制代码
如果用户需要使用日志服务的shardHashKey功能，指定数据写到某一个shard中，可以使用LogPartitioner产生数据的hashKey，用法例子如下：
FlinkLogProducer<String> logProducer = new FlinkLogProducer<String>(new SimpleLogSerializer()， configProps);
logProducer.setCustomPartitioner(new LogPartitioner<String>() {// 生成32位hash值public String getHashKey(String element) {try {MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5");md.update(element.getBytes());String hash = new BigInteger(1， md.digest()).toString(16);while(hash.length() < 32) hash = "0" + hash;return hash;} catch (NoSuchAlgorithmException e) {}return "0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000";}});复制代码注意LogPartitioner是可选的，不设置情况下， 数据会随机写入某一个shard。
2.2 权限设置：RAM Policy
Producer依赖日志服务的API写数据，如下：
- log:PostLogStoreLogs
- log:ListShards
当RAM子用户使用Producer时，需要对上述两个API进行授权：
