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更新时间:2024-11-05 GMT+08:00
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从DLI导入表数据到GaussDB(DWS)集群

本实践演示使用GaussDB(DWS)外表功能从数据湖探索服务DLI导入数据到GaussDB(DWS)数据仓库的过程。

了解DLI请参见数据湖产品介绍

本实践预计时长60分钟,实践用到的云服务包括虚拟私有云 VPC及子网数据湖探索 DLI对象存储服务 OBS数据仓库服务 GaussDB(DWS),基本流程如下:

  1. 准备工作
  2. 步骤一:准备DLI源端数据
  3. 步骤二:创建GaussDB(DWS)集群
  4. 步骤三:获取GaussDB(DWS)外部服务器所需鉴权信息
  5. 步骤四:通过外表导入DLI表数据

准备工作

步骤一:准备DLI源端数据

  1. 创建DLI弹性资源池及队列。

    1. 登录华为云控制台,服务列表选择“大数据 > 数据湖探索DLI”,进入DLI管理控制台。
    2. 左侧导航栏选择“资源管理 > 弹性资源池”,进入弹性资源池管理页面。
    3. 单击右上角“购买弹性资源池”,填写如下参数,其他参数项如表中未说明,默认即可。
      表1 DLI弹性资源池

      参数项

      参数值

      计费模式

      按需计费

      区域

      华北-北京四

      名称

      dli_dws

      规格

      基础版

      网段

      172.16.0.0/18。

    4. 单击“立即购买”,单击“提交”。

      等待资源池创建成功,继续执行下一步。

    5. 在弹性资源池页面,单击创建好的资源池所在行右侧的“添加队列”,填写如下参数,其他参数项如表中未说明,默认即可。
      表2 添加队列

      参数项

      参数值

      名称

      dli_dws

      类型

      SQL队列

    6. 单击“下一步”,单击“确定”。队列创建成功。

  2. 上传源数据到OBS桶。

    1. 已创建OBS桶,桶名自定义,例如dli-obs01(如果桶名已被占用,可设为dli-obs02,依次叠加),区域选择华北-北京四。
    2. 下载数据样例文件
    3. 在OBS桶中,新建文件夹dli_order,并将下载好的数据文件上传到dli_order目录下。

  3. 回到DLI管理控制台,左侧导航单击“SQL编辑器”,队列选择“dli_dws”,数据库选择“deafult”,执行以下命令创建名为“dli_data”的数据库。

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    CREATE DATABASE dli_data;
    

  4. 创建表。

    以下LOCATION为数据文件实际存放的OBS目录,格式为obs://obs桶名/文件夹名称,本例为obs://dli-obs01/dli_order,如果桶名或文件夹名称有修改,请自行替换。

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    CREATE EXTERNAL TABLE dli_data.dli_order
         ( order_id      VARCHAR(12),
           order_channel VARCHAR(32),
           order_time    TIMESTAMP,
           cust_code     VARCHAR(6),
           pay_amount    DOUBLE,
           real_pay      DOUBLE ) 
    STORED AS parquet
    LOCATION 'obs://dli-obs01/dli_order';
    

  5. 执行以下语句查询数据,结果显示查询成功。

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    SELECT * FROM dli_data.dli_order;
    

步骤二:创建GaussDB(DWS)集群

  1. 创建集群,同时为确保网络连通,本实践GaussDB(DWS)集群的区域,选择为“华北-北京四”。

步骤三:获取GaussDB(DWS)外部服务器所需鉴权信息

  1. 获取OBS桶的终端节点。

    1. 登录OBS管理控制台。
    2. 单击桶名称,左侧选择“概览”,并记录终端节点。

  2. 访问终端节点获取DLI的终端节点。

    本例(华北-北京四)为dli.cn-north-4.myhuaweicloud.com

  3. 获取创建DLI所使用的账号的特定区域的项目ID。

    1. 鼠标悬浮在右上方的账户名,单击“我的凭证”。
    2. 左侧选择“API凭证”。
    3. 从列表中,找到DLI所属区域,本例为华北-北京四,记录区域名所在的项目ID。

  4. 获取账号的AK和SK,参见准备工作

步骤四:通过外表导入DLI表数据

  1. 使用系统管理员dbadmin用户登录GaussDB(DWS)数据库,默认登录gaussdb数据库即可。
  2. 执行以下SQL创建外部Server。其中OBS终端节点从1获取,AK和SK从准备工作获取,DLI终端节点从2获取。

    如果DWS和DLI是同一个账户创建下,则AK和SK分别对应重复填写一次。

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    CREATE SERVER dli_server FOREIGN DATA WRAPPER DFS_FDW OPTIONS 
         ( ADDRESS 'OBS终端节点', 
           ACCESS_KEY 'AK值', 
           SECRET_ACCESS_KEY 'SK值', 
           TYPE 'DLI',
           DLI_ADDRESS 'DLI终端节点',
           DLI_ACCESS_KEY 'AK值',
           DLI_SECRET_ACCESS_KEY 'SK值'
         );
    

  3. 执行以下SQL创建目标schema。

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    CREATE SCHEMA dws_data;
    

  4. 执行以下SQL创建外表。其中项目ID替换为3获取的实际值。

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    CREATE FOREIGN TABLE dws_data.dli_pq_order (
      order_id VARCHAR(14) PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
      order_channel VARCHAR(32),
      order_time TIMESTAMP,
      cust_code VARCHAR(6),
      pay_amount DOUBLE PRECISION,
      real_pay DOUBLE PRECISION
    )
    SERVER dli_server
    OPTIONS (
      FORMAT 'parquet',
      ENCODING 'utf8',
      DLI_PROJECT_ID '项目ID',
      DLI_DATABASE_NAME 'dli_data',
      DLI_TABLE_NAME 'dli_order')
    DISTRIBUTE BY roundrobin;
    

  5. 执行以下SQL,通过外表查询DLI的表数据。

    结果显示,成功访问DLI表数据。
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    SELECT * FROM dws_data.dli_pq_order;
    

  6. 执行以下SQL,创建一张新的本地表,用于导入DLI表数据。

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    CREATE TABLE dws_data.dws_monthly_order
         ( order_month       CHAR(8),
           cust_code         VARCHAR(6),
           order_count       INT,
           total_pay_amount  DOUBLE PRECISION,
           total_real_pay    DOUBLE PRECISION );
    

  7. 执行以下SQL,查询出2023年的月度订单明细,并将结果导入DWS表。

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    INSERT INTO dws_data.dws_monthly_order
         ( order_month, cust_code, order_count     
         , total_pay_amount, total_real_pay )
    SELECT TO_CHAR(order_time, 'MON-YYYY'), cust_code, COUNT(*)
         , SUM(pay_amount), SUM(real_pay)
      FROM dws_data.dli_pq_order
     WHERE DATE_PART('Year', order_time) = 2023
    GROUP BY TO_CHAR(order_time, 'MON-YYYY'), cust_code;
    

  8. 执行以下SQL查询表数据。

    结果显示,DLI表数据成功导入DWS数据库。

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    SELECT * FROM dws_data.dws_monthly_order;
    

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