Wormhole + Flink 最佳实践

本文声明

感谢 Wormhole 的官方帮助！官方微信群很友好，这让我很意外，只能感谢了！
本人大数据和 Ansible 刚看，只会皮毛的皮毛。但是也因为这样的契机促使了我写这篇文章。
因为刚入门，需要了解细节，所以没用 Ambari 这类工具，已经熟悉的可以考虑使用。
希望对你们有帮助。

前置声明

需要对 Linux 环境，流计算的一些基础概念有基础了解，比如：Source、Sink、YARN、Zookeeper、Kafka、Ansible 等
如果有欠缺，可以查看本系列文章：点击我

本文目标

统计 滑动窗口 下的流过的数据量（count）
业务数据格式：

{
   "id": 1,
   "name": "test",
   "phone": "18074546423",
   "city": "Beijing",
   "time": "2017-12-22 10:00:00"
}

服务器基础环境设置

特别说明

4 台 8C32G 服务器 CentOS 7.5，内存推荐 16G 或以上。
- 为了方便，所有服务器都已经关闭防火墙，并且在云服务上设置安全组对外开通所有端口
- 全程 root 用户
整体部署结构图：

服务器基础配置

给对应服务器设置 hostname，方便后面使用：

hostnamectl --static set-hostname linux01
hostnamectl --static set-hostname linux02
hostnamectl --static set-hostname linux03
hostnamectl --static set-hostname linux04

给所有服务器设置 hosts：vim /etc/hosts

172.16.0.55       linux01
172.16.0.92       linux02
172.16.0.133      linux03
172.16.0.159      linux04

在 linux01 生成密钥对，设置 SSH 免密登录

生产密钥对
ssh-keygen -t rsa


公钥内容写入 authorized_keys
cat /root/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys

测试：
ssh localhost

将公钥复制到其他机子
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub -p 22 root@linux02（根据提示输入 linux02 密码）

ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub -p 22 root@linux03（根据提示输入 linux03 密码）

ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub -p 22 root@linux04（根据提示输入 linux04 密码）


在 linux01 上测试
ssh linux01

ssh linux02

ssh linux03

ssh linux04

安装基础软件：yum install -y zip unzip lrzsz git epel-release wget htop deltarpm
安装 Ansible：yum install -y ansible
配置 Inventory 编辑配置文件：vim /etc/ansible/hosts
在文件尾部补上如下内容

[hadoop-host]
linux01
linux02
linux03

[kafka-host]
linux04

测试 Ansible：ansible all -a 'ps'，必须保证能得到如下结果：

linux01 | CHANGED | rc=0 >>
  PID TTY          TIME CMD
11088 pts/7    00:00:00 sh
11101 pts/7    00:00:00 python
11102 pts/7    00:00:00 ps

linux02 | CHANGED | rc=0 >>
  PID TTY          TIME CMD
10590 pts/1    00:00:00 sh
10603 pts/1    00:00:00 python
10604 pts/1    00:00:00 ps

linux03 | CHANGED | rc=0 >>
  PID TTY          TIME CMD
10586 pts/1    00:00:00 sh
10599 pts/1    00:00:00 python
10600 pts/1    00:00:00 ps

linux04 | CHANGED | rc=0 >>
  PID TTY          TIME CMD
10574 pts/1    00:00:00 sh
10587 pts/1    00:00:00 python
10588 pts/1    00:00:00 ps

服务器基础组件（CentOS 7.x）

创建脚本文件：vim /opt/install-basic-playbook.yml

- hosts: all
  remote_user: root
  tasks:
    - name: Disable SELinux at next reboot
      selinux:
        state: disabled
        
    - name: disable firewalld
      command: "{{ item }}"
      with_items:
         - systemctl stop firewalld
         - systemctl disable firewalld
         
    - name: install-basic
      command: "{{ item }}"
      with_items:
         - yum install -y zip unzip lrzsz git epel-release wget htop deltarpm
         
    - name: install-vim
      shell: "{{ item }}"
      with_items:
         - yum install -y vim
         - curl https://raw.githubusercontent.com/wklken/vim-for-server/master/vimrc > ~/.vimrc
         
    - name: install-docker
      shell: "{{ item }}"
      with_items:
         - yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
         - yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
         - yum makecache fast
         - yum install -y docker-ce
         - systemctl start docker.service
         - docker run hello-world
         
    - name: install-docker-compose
      shell: "{{ item }}"
      with_items:
         - curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.18.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
         - chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
         - docker-compose --version
         - systemctl restart docker.service
         - systemctl enable docker.service

执行命令：ansible-playbook /opt/install-basic-playbook.yml

Wormhole 所需组件安装

参考官网：https://edp963.github.io/wormhole/deployment.html
必须组件（版本请不要随便用，而是按照如下说明来）：
我个人习惯软件都是放在：/usr/local，压缩包放在：/opt

关于版本号和端口问题

百度云打包下载（提取码：8tm3）：https://pan.baidu.com/s/1hJa-wdxGSjG_z1SS8Qt2cg
版本：
- jdk-8u191-linux-x64.tar.gz
- zookeeper-3.4.13（Docker）
- kafka_2.11-0.10.2.2.tgz
- hadoop-2.6.5.tar.gz
- flink-1.5.1-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz
- spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz
- mysql-3.7（Docker）
- wormhole-0.6.0-beta.tar.gz
端口
- 都采用组件默认端口

JDK 安装

将 linux01 下的 JDK 压缩包复制到所有机子的 /opt 目录下：

scp -r /opt/jdk-8u191-linux-x64.tar.gz root@linux02:/opt

scp -r /opt/jdk-8u191-linux-x64.tar.gz root@linux03:/opt

scp -r /opt/jdk-8u191-linux-x64.tar.gz root@linux04:/opt

在 linux01 创建脚本文件：vim /opt/jdk8-playbook.yml

- hosts: all
  remote_user: root
  tasks:
    - name: copy jdk
      copy: src=/opt/jdk-8u191-linux-x64.tar.gz dest=/usr/local
      
    - name: tar jdk
      shell: cd /usr/local && tar zxf jdk-8u191-linux-x64.tar.gz
      
    - name: set JAVA_HOME
      blockinfile: 
        path: /etc/profile
        marker: "#{mark} JDK ENV"
        block: |
          JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_191
          JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
          PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
          CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
          export JAVA_HOME
          export JRE_HOME
          export PATH
          export CLASSPATH
    
    - name: source profile
      shell: source /etc/profile

执行命令：ansible-playbook /opt/jdk8-playbook.yml
经过试验，发现还是要自己再手动：source /etc/profile，原因未知。

Hadoop 集群（HDFS，YARN）

Hadoop 集群（HDFS，YARN）（linux01、linux02、linux03）：2.6.5
Hadoop 环境可以用脚本文件，剩余部分内容请参考上文手工操作：vim /opt/hadoop-playbook.yml

- hosts: hadoop-host
  remote_user: root
  tasks:
    - name: Creates directory
      file:
        path: /data/hadoop/hdfs/name
        state: directory
    - name: Creates directory
      file:
        path: /data/hadoop/hdfs/data
        state: directory
    - name: Creates directory
      file:
        path: /data/hadoop/hdfs/tmp
        state: directory

    - name: set HADOOP_HOME
      blockinfile: 
        path: /etc/profile
        marker: "#{mark} HADOOP ENV"
        block: |
          HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
          HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
          YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
          PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
          export HADOOP_CONF_DIR
          export YARN_CONF_DIR
          export HADOOP_HOME
          export PATH
    
    - name: source profile
      shell: source /etc/profile

执行命令：ansible-playbook /opt/hadoop-playbook.yml
剩余内容较多，具体参考：点击我
- 解压压缩包：tar zxvf hadoop-2.6.5.tar.gz
- 这里最好把目录重命名下：mv /usr/local/hadoop-2.6.5 /usr/local/hadoop
- 剩下内容从：修改 linux01 配置，开始阅读

Flink

须安装在 linux01
Flink 单点（linux01）：1.5.1
拷贝：cd /usr/local/ && cp /opt/flink-1.5.1-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz .
解压：tar zxf flink-*.tgz
修改目录名：mv /usr/local/flink-1.5.1 /usr/local/flink
修改配置文件：vim /usr/local/flink/conf/flink-conf.yaml
- 在文件最前加上：env.java.home: /usr/local/jdk1.8.0_191
启动：cd /usr/local/flink && ./bin/start-cluster.sh
停止：cd /usr/local/flink && ./bin/stop-cluster.sh
查看日志：tail -300f log/flink-*-standalonesession-*.log
浏览器访问 WEB 管理：http://linux01:8081/
yarn 启动
- 先停止下本地模式
- 测试控制台启动：cd /usr/local/flink && ./bin/yarn-session.sh -n 2 -jm 2024 -tm 2024
- 有可能会报：The Flink Yarn cluster has failed，可能是资源不够，需要调优内存相关参数

Zookeeper

Zookeeper 单点（linux04）：3.4.13
单个实例：docker run -d --restart always --name one-zookeeper -p 2181:2181 -v /etc/localtime:/etc/localtime zookeeper:3.4.13

Kafka

Kafka 单点（linux04）：0.10.2.2
上传压缩包到 /opt 目录下
拷贝压缩包：cd /usr/local && cp /opt/kafka_2.11-0.10.2.2.tgz .
解压：tar zxvf kafka_2.11-0.10.2.2.tgz
删除压缩包并重命名目录：rm -rf kafka_2.11-0.10.2.2.tgz && mv /usr/local/kafka_2.11-0.10.2.2 /usr/local/kafka
修改 kafka-server 的配置文件：vim /usr/local/kafka/config/server.properties

034 行：listeners=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
039 行：advertised.listeners=PLAINTEXT://linux04:9092
119 行：zookeeper.connect=linux04:2181
补充  ：auto.create.topics.enable=true

启动 kafka 服务（必须制定配置文件）：cd /usr/local/kafka && bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
- 后台方式运行 kafka 服务：cd /usr/local/kafka && bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
- 停止 kafka 服务：cd /usr/local/kafka && bin/kafka-server-stop.sh
再开一个终端测试：
- 创建 topic 命令：cd /usr/local/kafka && bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper linux04:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic my-topic-test
- 查看 topic 命令：cd /usr/local/kafka && bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper linux04:2181
- 删除 topic：cd /usr/local/kafka && bin/kafka-topics.sh --delete --topic my-topic-test --zookeeper linux04:2181
- 给 topic 发送消息命令：cd /usr/local/kafka && bin/kafka-console-producer.sh --broker-list linux04:9092 --topic my-topic-test，然后在出现交互输入框的时候输入你要发送的内容
- 再开一个终端，进入 kafka 容器，接受消息：cd /usr/local/kafka && bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server linux04:9092 --topic my-topic-test --from-beginning
- 此时发送的终端输入一个内容回车，接受消息的终端就可以收到。

MySQL

MySQL 单点（linux04）：5.7
创建本地数据存储 + 配置文件目录：mkdir -p /data/docker/mysql/datadir /data/docker/mysql/conf /data/docker/mysql/log
在宿主机上创建一个配置文件：vim /data/docker/mysql/conf/mysql-1.cnf，内容如下：

[mysql]
default-character-set = utf8

[mysqld]
pid-file = /var/run/mysqld/mysqld.pid
socket = /var/run/mysqld/mysqld.sock
datadir = /var/lib/mysql
symbolic-links=0

log-error=/var/log/mysql/error.log
default-storage-engine = InnoDB
collation-server = utf8_unicode_ci
init_connect = 'SET NAMES utf8'
character-set-server = utf8
lower_case_table_names = 1
max_allowed_packet = 50M

赋权（避免挂载的时候，一些程序需要容器中的用户的特定权限使用）：chmod -R 777 /data/docker/mysql/datadir /data/docker/mysql/log
赋权：chown -R 0:0 /data/docker/mysql/conf
docker run -p 3306:3306 --name one-mysql -v /data/docker/mysql/datadir:/var/lib/mysql -v /data/docker/mysql/log:/var/log/mysql -v /data/docker/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=aaabbb123456 -d mysql:5.7
连上容器：docker exec -it one-mysql /bin/bash
- 连上 MySQL：mysql -u root -p
- 创建表：CREATE DATABASE wormhole DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci;
确保用 sqlyog 能直接在外网连上，方便后面调试

Spark

须安装在 linux01
Spark 单点（linux01）：2.2.0
上传压缩包到 /opt 目录下
拷贝压缩包：cd /usr/local && cp /opt/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz .
解压：tar zxvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz
重命名：mv /usr/local/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6 /usr/local/spark
增加环境变量：

vim /etc/profile

SPARK_HOME=/usr/local/spark
PATH=$PATH:${SPARK_HOME}/bin:${SPARK_HOME}/sbin
export SPARK_HOME
export PATH

source /etc/profile

修改配置：cp $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh.template $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh
修改配置：vim $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh
假设我的 hadoop 路径是：/usr/local/hadoop，则最尾巴增加：

export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop

非必须组件

Elasticsearch（支持版本 5.x）（非必须，若无则无法查看 wormhole 处理数据的吞吐和延时）
Grafana （支持版本 4.x）（非必须，若无则无法查看 wormhole 处理数据的吞吐和延时的图形化展示）

Wormhole 安装 + 配置

须安装在 linux01
wormhole 单点（linux01）：0.6.0-beta，2018-12-06 版本
先在 linux04 机子的 kafka 创建 topic：

cd /usr/local/kafka && bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper linux04:2181
cd /usr/local/kafka && bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper linux04:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic source
cd /usr/local/kafka && bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper linux04:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic wormhole_feedback
cd /usr/local/kafka && bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper linux04:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic wormhole_heartbeat

上传压缩包到 /opt 目录下
拷贝压缩包：cd /usr/local && cp /opt/wormhole-0.6.0-beta.tar.gz .
解压：cd /usr/local && tar -xvf wormhole-0.6.0-beta.tar.gz
修改配置文件：vim /usr/local/wormhole-0.6.0-beta/conf/application.conf


akka.http.server.request-timeout = 120s

wormholeServer {
  cluster.id = "" #optional global uuid
  host = "linux01"
  port = 8989
  ui.default.language = "Chinese"
  token.timeout = 1
  token.secret.key = "iytr174395lclkb?lgj~8u;[=L:ljg"
  admin.username = "admin"    #default admin user name
  admin.password = "admin"    #default admin user password
}

mysql = {
  driver = "slick.driver.MySQLDriver$"
  db = {
    driver = "com.mysql.jdbc.Driver"
    user = "root"
    password = "aaabbb123456"
    url = "jdbc:mysql://linux04:3306/wormhole?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false"
    numThreads = 4
    minConnections = 4
    maxConnections = 10
    connectionTimeout = 3000
  }
}

#ldap = {
#  enabled = false
#  user = ""
#  pwd = ""
#  url = ""
#  dc = ""
#  read.timeout = 3000
#  read.timeout = 5000
#  connect = {
#    timeout = 5000
#    pool = true
#  }
#}

spark = {
  wormholeServer.user = "root"   #WormholeServer linux user
  wormholeServer.ssh.port = 22       #ssh port, please set WormholeServer linux user can password-less login itself remote
  spark.home = "/usr/local/spark"
  yarn.queue.name = "default"        #WormholeServer submit spark streaming/job queue
  wormhole.hdfs.root.path = "hdfs://linux01/wormhole"   #WormholeServer hdfslog data default hdfs root path
  yarn.rm1.http.url = "linux01:8088"    #Yarn ActiveResourceManager address
  yarn.rm2.http.url = "linux01:8088"   #Yarn StandbyResourceManager address
}

flink = {
  home = "/usr/local/flink"
  yarn.queue.name = "default"
  feedback.state.count=100
  checkpoint.enable=false
  checkpoint.interval=60000
  stateBackend="hdfs://linux01/flink-checkpoints"
  feedback.interval=30
}

zookeeper = {
  connection.url = "linux04:2181"  #WormholeServer stream and flow interaction channel
  wormhole.root.path = "/wormhole"   #zookeeper
}

kafka = {
  brokers.url = "linux04:9092"
  zookeeper.url = "linux04:2181"
  topic.refactor = 1
  using.cluster.suffix = false #if true, _${cluster.id} will be concatenated to consumer.feedback.topic
  consumer = {
    feedback.topic = "wormhole_feedback"
    poll-interval = 20ms
    poll-timeout = 1s
    stop-timeout = 30s
    close-timeout = 20s
    commit-timeout = 70s
    wakeup-timeout = 60s
    max-wakeups = 10
    session.timeout.ms = 60000
    heartbeat.interval.ms = 50000
    max.poll.records = 1000
    request.timeout.ms = 80000
    max.partition.fetch.bytes = 10485760
  }
}

#kerberos = {
#  keyTab=""      #the keyTab will be used on yarn
#  spark.principal=""   #the principal of spark
#  spark.keyTab=""      #the keyTab of spark
#  server.config=""     #the path of krb5.conf
#  jaas.startShell.config="" #the path of jaas config file which should be used by start.sh
#  jaas.yarn.config=""     #the path of jaas config file which will be uploaded to yarn
#  server.enabled=false   #enable wormhole connect to Kerberized cluster
#}

# choose monitor method among ES、MYSQL
monitor ={
   database.type="MYSQL"
}

#Wormhole feedback data store, if doesn't want to config, you will not see wormhole processing delay and throughput
#if not set, please comment it

#elasticSearch.http = {
#  url = "http://localhost:9200"
#  user = ""
#  password = ""
#}

#display wormhole processing delay and throughput data, get admin user token from grafana
#garfana should set to be anonymous login, so you can access the dashboard through wormhole directly
#if not set, please comment it

#grafana = {
#  url = "http://localhost:3000"
#  admin.token = "jihefouglokoj"
#}

#delete feedback history data on time
maintenance = {
  mysql.feedback.remain.maxDays = 7
  elasticSearch.feedback.remain.maxDays = 7
}


#Dbus integration, support serveral DBus services, if not set, please comment it

#dbus = {
#  api = [
#    {
#      login = {
#        url = "http://localhost:8080/keeper/login"
#        email = ""
#        password = ""
#      }
#      synchronization.namespace.url = "http://localhost:8080/keeper/tables/riderSearch"
#    }
#  ]
#}

初始化表结构脚本路径：https://github.com/edp963/wormhole/blob/master/rider/conf/wormhole.sql
- 该脚本存在一个问题：初始化脚本和补丁脚本混在一起，所以直接复制执行会有报错，但是报错的部分是不影响
- 我是直接把基础 sql 和补丁 sql 分开执行，方便判断。
启动：sh /usr/local/wormhole-0.6.0-beta/bin/start.sh
查看 log：tail -200f /usr/local/wormhole-0.6.0-beta/logs/application.log
部署完成，浏览器访问：http://linux01:8989
默认管理员用户名：admin，密码：admin

创建用户

参考官网，必须先了解下：https://edp963.github.io/wormhole/quick-start.html
必须创建用户，后面才能进入 Project 里面创建 Stream / Flow
创建的用户类型必须是：user
假设这里创建的用户叫做：user1@bg.com

创建 Source 需要涉及的概念

创建 Instance

Instance 用于绑定各个组件的所在服务连接
一般我们都会选择 Kafka 作为 source，后面的基础也是基于 Kafka 作为 Source 的场景
假设填写实例名：source_kafka
URL：linux04:9092

创建 Database

各个组件的具体数据库、Topic 等信息
假设填写 Topic Name：source
Partition：1

创建 Namespace

wormhole 抽象出来的概念
用于数据分类
假设填写 Tables：ums_extension id
配置 schema，记得配置上 ums_ts

{
   "id": 1,
   "name": "test",
   "phone": "18074546423",
   "city": "Beijing",
   "time": "2017-12-22 10:00:00"
}

创建 Sink 需要涉及的概念

创建 Instance

假设填写实例名：sink_mysql
URL：linux04:3306

创建 Database

假设填写 Database Name：sink
config 参数：useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&rewriteBatchedStatements=true

创建 Namespace

假设填写 Tables: user id

创建 Project

项目标识：demo

Flink Stream

Stream 是在 Project 内容页下才能创建
一个 Stream 可以有多个 Flow
并且是 Project 下面的用户才能创建，admin 用户没有权限
要删除 Project 必须先进入 Project 内容页删除所有 Stream 之后 admin 才能删除 Project
新建 Stream
- Stream type 类型选择：Flink
- 假设填写 Name：wormhole_stream_test

Flink Flow

假设 Flow name 为：wormhole_flow_test
Flow 是在 Project 内容页下才能创建
并且是 Project 下面的用户才能创建，admin 用户没有权限
Flow 会关联 source 和 sink
要删除 Project 必须先进入 Project 内容页删除所有 Stream 之后 admin 才能删除 Project
基于 Stream 新建 Flow
- Pipeline
- Transformation
  - https://edp963.github.io/wormhole/user-guide.html#cep
  - NO_SKIP 滑动窗口
  - SKIP_PAST_LAST_EVENT 滚动窗口
  - KeyBy 分组字段
  - Output
    - Agg：将匹配的多条数据做聚合，生成一条数据输出,例：field1:avg,field2:max（目前支持 max/min/avg/sum）
    - Detail：将匹配的多条数据逐一输出
    - FilteredRow：按条件选择指定的一条数据输出，例：head/last/ field1:min/max
- Confirmation
注意：Stream 处于 running 状态时，才可以启动 Flow

Kafka 发送测试数据

在 linux04 机子上
cd /usr/local/kafka/bin && ./kafka-console-producer.sh --broker-list linux04:9092 --topic source --property "parse.key=true" --property "key.separator=@@@"
发送 UMS 流消息协议规范格式：

data_increment_data.kafka.source_kafka.source.ums_extension.*.*.*@@@{"id": 1, "name": "test1", "phone":"18074546423", "city": "Beijing", "time": "2017-12-22 10:01:00"}

data_increment_data.kafka.source_kafka.source.ums_extension.*.*.*@@@{"id": 2, "name": "test2", "phone":"18074546423", "city": "Beijing", "time": "2017-12-22 10:02:00"}

data_increment_data.kafka.source_kafka.source.ums_extension.*.*.*@@@{"id": 3, "name": "test3", "phone":"18074546423", "city": "Beijing", "time": "2017-12-22 10:03:00"}

data_increment_data.kafka.source_kafka.source.ums_extension.*.*.*@@@{"id": 4, "name": "test4", "phone":"18074546423", "city": "Beijing", "time": "2017-12-22 10:04:00"}

data_increment_data.kafka.source_kafka.source.ums_extension.*.*.*@@@{"id": 5, "name": "test5", "phone":"18074546423", "city": "Beijing", "time": "2017-12-22 10:05:00"}

data_increment_data.kafka.source_kafka.source.ums_extension.*.*.*@@@{"id": 6, "name": "test6", "phone":"18074546423", "city": "Beijing", "time": "2017-12-22 10:06:00"}

data_increment_data.kafka.source_kafka.source.ums_extension.*.*.*@@@{"id": 7, "name": "test7", "phone":"18074546423", "city": "Beijing", "time": "2017-12-22 10:07:00"}

data_increment_data.kafka.source_kafka.source.ums_extension.*.*.*@@@{"id": 8, "name": "test8", "phone":"18074546423", "city": "Beijing", "time": "2017-12-22 10:08:00"}

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