通过Flink读写云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版(ADB PG)数据

本文介绍如何通过阿里云实时计算Flink版实时读写云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版数据。

背景信息

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版是一种大规模并行处理(MPP)数据仓库服务,可提供海量数据在线分析服务。实时计算Flink版是基于Apache Flink构建的⼀站式实时大数据分析平台,内置丰富上下游连接器,满足不同业务场景的需求,提供高效、灵活的实时计算服务。通过实时计算Flink版读取AnalyticDB PostgreSQL版数据,可以充分发挥云原生数据仓库的优势,提高数据分析的效率和精度。

使用限制

  • 该功能暂不支持AnalyticDB PostgreSQL版Serverless模式。

  • 仅Flink实时计算引擎VVR 6.0.0及以上版本支持云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版连接器。

  • 仅Flink实时计算引擎VVR 8.0.1及以上版本支持云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版7.0版本。

    说明

    如果您使用了自定义连接器,具体操作请参见管理自定义连接器

前提条件

步骤一:配置白名单并准备数据

  1. 登录云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版控制台

  2. 将目标Flink工作空间所属的网段加入AnalyticDB PostgreSQL版的白名单。

    1. 查看目标Flink工作空间的虚拟交换机所属网段,详情请参见控制台操作

    2. 添加至目标AnalyticDB PostgreSQL版实例的白名单中,请参见操作步骤

      说明

      如果您通过公网访问,请添加公网IP至白名单。

  3. 单击页面右上方的登录数据库 ,并填写账号和密码。连接数据库的更多方式,请参见客户端连接

  4. 在对应实例的目标数据库中创建一张名为adbpg_dim_table的表并插入50条测试数据。

    建表SQL和插入数据SQL的示例如下:

    --创建名称为adbpg_dim_table的表。
    CREATE TABLE adbpg_dim_table(
    id int,
    username text,
    PRIMARY KEY(id)
    );
    
    --向adbpg_dim_table的表中插入50行数据,其中id字段的值为从1到50的整数,而username字段的值为username字符串后面跟随当前行数的文本表示。
    INSERT INTO adbpg_dim_table(id, username)
    SELECT i, 'username'||i::text
    FROM generate_series(1, 50) AS t(i);
    

    您可以使用select * from adbpg_dim_table order by id;语句查看插入后的数据。

  5. 创建一张名为adbpg_sink_table的表,用于Flink写入结果数据。

    CREATE TABLE adbpg_sink_table(
      id int,
      username text,
      score int
    );
    

步骤二:创建Flink作业

  1. 登录实时计算控制台,单击目标工作空间操作 列下的控制台

  2. 在左侧导航栏,单击数据开发 > ETL ,单击新建 ,选择空白的流作业草稿 ,单击下一步

  3. 新建作业草稿对话框,填写作业配置信息。

    |----------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------|
    | 作业参数 | 说明 | 示例 |
    | 文件名称 | 作业的名称。 说明 作业名称在当前项目中必须保持唯一。 | adbpg-test |
    | 存储位置 | 指定该作业的代码文件所属的文件夹。 您还可以在现有文件夹右侧,单击 图标,新建子文件夹。 | 作业草稿 |
    | 引擎版本 | 当前作业使用的Flink的引擎版本。引擎版本号含义、版本对应关系和生命周期重要时间点详情请参见引擎版本介绍。 | vvr-8.0.1-flink-1.17 |

  4. 单击创建

步骤三:编写作业代码并部署作业

  1. 将以下作业代码拷贝到作业文本编辑区。

    ---创建一个datagen源表。本示例中无需修改WITH参数。
    CREATE TEMPORARY TABLE datagen_source (
     id INT,
     score INT
    ) WITH (
     'connector' = 'datagen', 
     'fields.id.kind'='sequence',
     'fields.id.start'='1',
     'fields.id.end'='50',
     'fields.score.kind'='random',
     'fields.score.min'='70',
     'fields.score.max'='100'
    );
    
    --创建adbpg维表。需根据您的实际情况修改WITH参数。
    CREATE TEMPORARY TABLE dim_adbpg(
     id int,
     username varchar,
     PRIMARY KEY(id) not ENFORCED
    ) WITH(
     'connector' = 'adbpg', 
     'url' = 'jdbc:postgresql://gp-2ze****3tysk255b5-master.gpdb.rds.aliyuncs.com:5432/flinktest',
     'tablename' = 'adbpg_dim_table', 
     'username' = 'flinktest',
     'password' = '${secret_values.adb_password}',
     'maxRetryTimes'='2', --写入数据失败后,重试写入的最大次数。
     'cache'='lru',  --缓存策略,
     'cacheSize'='100'  --缓存大小
    );
    
    --创建adbpg结果表。需根据您的实际情况修改WITH参数。
    CREATE TEMPORARY TABLE sink_adbpg (
      id int,
      username varchar,
      score int
    ) WITH (
      'connector' = 'adbpg', 
      'url' = 'jdbc:postgresql://gp-2ze****3tysk255b5-master.gpdb.rds.aliyuncs.com:5432/flinktest',
      'tablename' = 'adbpg_sink_table',  
      'username' = 'flinktest',
      'password' = '${secret_values.adb_password}',
      'maxRetryTimes' = '2',
      'conflictMode' = 'ignore',--当Insert写入出现主键冲突或者唯一索引冲突时的处理策略。
      'retryWaitTime' = '200'  --重试的时间间隔。
    );
    
    --维表和源表join后的结果插入adbpg结果表。
    INSERT INTO sink_adbpg
    SELECT ts.id,ts.username,ds.score
    FROM datagen_source AS ds
    JOIN dim_adbpg FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME() AS ts
    on ds.id = ts.id;
    
  2. 根据实际情况修改参数。

    本示例中无需修改datagen源表。您需要根据实际情况修改adbpg维表和结果表参数,具体说明如下。涉及的连接器更多相关参数和类型映射请参见相关文档

    |--------------|----------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
    | 参数 | 是否必填 | 说明 |
    | url | 是 | AnalyticDB PostgreSQL版的JDBC连接地址。格式为jdbc:postgresql://<地址>:<端口>/<连接的数据库名称>。您可在云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版控制台对应实例的数据库连接页面查看。 |
    | tablename | 是 | AnalyticDB PostgreSQL版的表名。 |
    | username | 是 | AnalyticDB PostgreSQL版的数据库账号。 |
    | password | 是 | AnalyticDB PostgreSQL版的数据库账号密码。 |
    | targetSchema | 否 | Schema名称。默认为public。如果您使用了对应数据库下其他Schema,请填写此参数。 |

  3. 在作业开发页面顶部,单击深度检查,进行语法检查。

  4. 单击部署

  5. 运维中心 > 作业运维 页面,单击目标作业操作 列下的启动

步骤四:查看写入数据结果

  1. 登录云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版控制台

  2. 单击登录数据库 ,连接数据库的更多方式,请参见客户端连接

  3. 执行如下查询语句,查看Flink写入数据。

    SELECT * FROM adbpg_sink_table ORDER BY id;
    

    结果如下图所示。

相关推荐
年薪丰厚3 分钟前
如何在K8S集群中查看和操作Pod内的文件?
docker·云原生·容器·kubernetes·k8s·container
zhangj11254 分钟前
K8S Ingress 服务配置步骤说明
云原生·容器·kubernetes
岁月变迁呀6 分钟前
kubeadm搭建k8s集群
云原生·容器·kubernetes
墨水\\6 分钟前
二进制部署k8s
云原生·容器·kubernetes
Source、8 分钟前
k8s-metrics-server
云原生·容器·kubernetes
颜淡慕潇12 分钟前
【K8S问题系列 |19 】如何解决 Pod 无法挂载 PVC问题
后端·云原生·容器·kubernetes
ProtonBase19 分钟前
如何从 0 到 1 ,打造全新一代分布式数据架构
java·网络·数据库·数据仓库·分布式·云原生·架构
大熊程序猿2 小时前
K8s证书过期
云原生·容器·kubernetes
大圣数据星球3 小时前
Fluss 写入数据湖实战
大数据·设计模式·flink
lucky_syq10 小时前
Saprk和Flink的区别
大数据·flink