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- 创建OBS外表,由于OBS文件中的某字段存在换行符导致表字段数据错误怎么办?
- join表时没有添加on条件,造成笛卡尔积查询,导致队列资源爆满,作业运行失败怎么办?
- 手动在OBS表的分区目录下添加了数据,但是无法查询到数据怎么办?
- 为什么insert overwrite覆盖分区表数据的时候,覆盖了全量数据?
- 跨源连接RDS表中create_date字段类型是datetime,为什么DLI中查出来的是时间戳呢?
- SQL作业执行完成后,修改表名导致datasize不正确怎么办?
- 从DLI导入数据到OBS,数据量不一致怎么办?
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增强型跨源连接类
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- 创建跨源成功但测试网络连通性失败怎么办?
- 怎样配置DLI队列与数据源的网络连通?
- 为什么DLI增强型跨源连接要创建对等连接?
- DLI创建跨源连接,绑定队列一直在创建中怎么办?
- 新建跨源连接,显示已激活,但使用时提示communication link failure错误怎么办?
- 跨源访问MRS HBase,连接超时,日志未打印错误怎么办?
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- 跨源RDS表,执行insert overwrite提示Incorrect string value错误怎么办?
- 创建RDS跨源表提示空指针错误怎么办?
- 对跨源DWS表执行insert overwrite操作,报错:org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: tuple concurrently updated
- 通过跨源表向CloudTable Hbase表导入数据,executor报错:RegionTooBusyException
- 通过DLI跨源写DWS表,非空字段出现空值异常怎么办?
- 更新跨源目的端源表后,未同时更新对应跨源表,导致insert作业失败怎么办?
- RDS表有自增主键时怎样在DLI插入数据?
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SQL作业类
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SQL作业运维类
- 用户导表到OBS报“path obs://xxx already exists”错误
- 对两个表进行join操作时,提示:SQL_ANALYSIS_ERROR: Reference 't.id' is ambiguous, could be: t.id, t.id.;
- 执行查询语句报错:The current account does not have permission to perform this operation,the current account was restricted. Restricted for no budget.
- 执行查询语句报错:There should be at least one partition pruning predicate on partitioned table XX.YYY
- LOAD数据到OBS外表报错:IllegalArgumentException: Buffer size too small. size
- SQL作业运行报错:DLI.0002 FileNotFoundException
- 用户通过CTAS创建hive表报schema解析异常错误
- 在DataArts Studio上运行DLI SQL脚本,执行结果报org.apache.hadoop.fs.obs.OBSIOException错误
- 使用CDM迁移数据到DLI,迁移作业日志上报UQUERY_CONNECTOR_0001:Invoke DLI service api failed错误
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- Flink SQL作业运行失败,日志中有connect to DIS failed java.lang.IllegalArgumentException: Access key cannot be null错误
- Flink SQL作业消费Kafka后sink到es集群,作业执行成功,但未写入数据
- Flink Opensource SQL如何解析复杂嵌套 JSON?
- Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为什么会不一致?
- Flink Opensource SQL Elasticsearch结果表failure-handler参数填写retry_rejected导致提交失败
- Kafka Sink配置发送失败重试机制
- 如何在一个Flink作业中将数据写入到不同的Elasticsearch集群中?
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- Flink jobmanager日志一直报Timeout expired while fetching topic metadata怎么办?
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- 使用Spark作业访问sftp中的文件,作业运行失败,日志显示访问目录异常
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从Kafka读取数据写入到RDS
本指导仅适用于Flink 1.12版本。
场景描述
该场景为根据商品的实时点击量,获取每小时内点击量最高的3个商品及其相关信息。商品的实时点击量数据为输入源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到RDS中。
例如,输入如下样例数据:
{"user_id":"0001", "user_name":"Alice", "event_time":"2021-03-24 08:01:00", "product_id":"0002", "product_name":"name1"} {"user_id":"0002", "user_name":"Bob", "event_time":"2021-03-24 08:02:00", "product_id":"0002", "product_name":"name1"} {"user_id":"0002", "user_name":"Bob", "event_time":"2021-03-24 08:06:00", "product_id":"0004", "product_name":"name2"} {"user_id":"0001", "user_name":"Alice", "event_time":"2021-03-24 08:10:00", "product_id":"0003", "product_name":"name3"} {"user_id":"0003", "user_name":"Cindy", "event_time":"2021-03-24 08:15:00", "product_id":"0005", "product_name":"name4"} {"user_id":"0003", "user_name":"Cindy", "event_time":"2021-03-24 08:16:00", "product_id":"0005", "product_name":"name4"} {"user_id":"0001", "user_name":"Alice", "event_time":"2021-03-24 08:56:00", "product_id":"0004", "product_name":"name2"} {"user_id":"0001", "user_name":"Alice", "event_time":"2021-03-24 09:05:00", "product_id":"0005", "product_name":"name4"} {"user_id":"0001", "user_name":"Alice", "event_time":"2021-03-24 09:10:00", "product_id":"0006", "product_name":"name5"} {"user_id":"0002", "user_name":"Bob", "event_time":"2021-03-24 09:13:00", "product_id":"0006", "product_name":"name5"}
2021-03-24 08:00:00 - 2021-03-24 08:59:59,0002,name1,2 2021-03-24 08:00:00 - 2021-03-24 08:59:59,0004,name2,2 2021-03-24 08:00:00 - 2021-03-24 08:59:59,0005,name4,2 2021-03-24 09:00:00 - 2021-03-24 09:59:59,0006,name5,2 2021-03-24 09:00:00 - 2021-03-24 09:59:59,0005,name4,1
前提条件
- 已创建DMS Kafka实例。
具体步骤可参考:DMS Kafka入门指引。
注意:
创建DMS Kafka实例时,不能开启Kafka SASL_SSL。
- 已创建RDS MySQL实例。
具体步骤可参考:购买RDS for MySQL实例。
整体作业开发流程
步骤1:创建队列:创建DLI作业运行的队列。
步骤2:创建Kafka的Topic:创建Kafka生产消费数据的Topic。
步骤3:创建RDS数据库和表:创建RDS MySQL数据库和表信息。
步骤4:创建增强型跨源连接:DLI上创建连接Kafka和RDS的跨源连接,打通网络。
步骤5:运行作业:DLI上创建和运行Flink OpenSource作业。
步骤6:发送数据和查询结果:Kafka上发送流数据,在RDS上查看运行结果。
步骤1:创建队列
- 登录DLI管理控制台,在左侧导航栏单击“资源管理 > 队列管理”,可进入队列管理页面。
- 在队列管理界面,单击界面右上角的“购买队列”。
- 在“购买队列”界面,填写具体的队列配置参数,具体参数填写参考如下。
- 计费模式:选择“包年/包月”或“按需计费”。本例选择“按需计费”。
- 区域和项目:保持默认值即可。
- 名称:填写具体的队列名称。
说明:
新建的队列名称,名称只能包含数字、英文字母和下划线,但不能是纯数字,且不能以下划线开头。长度限制:1~128个字符。
队列名称不区分大小写,系统会自动转换为小写。
- 类型:队列类型选择“通用队列”。“按需计费”时需要勾选“专属资源模式”。
- AZ策略、CPU架构、规格:保持默认即可。
- 企业项目:当前选择为“default”。
- 高级选项:选择“自定义”。
- 网段:配置队列网段。例如,当前配置为10.0.0.0/16。
注意:
队列的网段不能和DMS Kafka、RDS MySQL实例的子网网段有重合,否则后续创建跨源连接会失败。
- 其他参数根据需要选择和配置。
- 参数配置完成后,单击“立即购买”,确认配置信息无误后,单击“提交”完成队列创建。
步骤2:创建Kafka的Topic
- 登录Kafka管理控制台,选择“Kafka专享版”,单击对应的Kafka实例名称,进入到Kafka实例的基本信息页面。
- 单击“Topic管理 > 创建Topic”,创建一个Topic。Topic配置参数如下:
- Topic名称。本示例输入为:testkafkatopic。
- 分区数:1。
- 副本数:1。
其他参数保持默认即可。
步骤3:创建RDS数据库和表
- 登录RDS管理控制台,在“实例管理”界面,选择已创建的RDS MySQL实例,选择操作列的“更多 > 登录”,进入数据管理服务实例登录界面。
- 输入实例登录的用户名和密码。单击“登录”,即可进入RDS MySQL数据库并进行管理。
- 在数据库实例界面,单击“新建数据库”,数据库名定义为:testrdsdb,字符集保持默认即可。
- 在已创建的数据库的操作列,单击“SQL查询”,输入以下创建表语句,创建RDS MySQL表。
CREATE TABLE clicktop ( `range_time` VARCHAR(64) NOT NULL, `product_id` VARCHAR(32) NOT NULL, `product_name` VARCHAR(32), `event_count` VARCHAR(32), PRIMARY KEY (`range_time`,`product_id`) ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARACTER SET = utf8mb4;
步骤4:创建增强型跨源连接
- 创建DLI连接Kafka的增强型跨源连接
- 在Kafka管理控制台,选择“Kafka专享版”,单击对应的Kafka名称,进入到Kafka的基本信息页面。
- 在“连接信息”中获取该Kafka的“内网连接地址”,在“基本信息”的“网络”中获取该实例的“虚拟私有云”和“子网”信息,方便后续操作步骤使用。
- 单击“网络”中的安全组名称,在“入方向规则”中添加放通队列网段的规则。例如,本示例队列网段为“10.0.0.0/16”,则规则添加为:优先级选择:1,策略选择:允许,协议选择:TCP,端口值不填,类型:IPv4,源地址为:10.0.0.0/16,单击“确定”完成安全组规则添加。
- 登录DLI管理控制台,在左侧导航栏单击“跨源管理”,在跨源管理界面,单击“增强型跨源”,单击“创建”。
- 在增强型跨源创建界面,配置具体的跨源连接参数。具体参考如下。
- 连接名称:设置具体的增强型跨源名称。本示例输入为:dli_kafka。
- 弹性资源池:选择步骤1:创建队列中已经创建的队列名称。(未添加至资源池的队列,请直接选择队列名称。)
- 虚拟私有云:选择Kafka的虚拟私有云。
- 子网:选择Kafka的子网。
- 其他参数可以根据需要选择配置。
参数配置完成后,单击“确定”完成增强型跨源配置。单击创建的跨源连接名称,查看跨源连接的连接状态,等待连接状态为“已激活”后可以进行后续步骤。
- 单击“队列管理”,选择操作的队列,本示例为步骤1:创建队列中创建的队列,在操作列,单击“更多 > 测试地址连通性”。
- 在“测试连通性”界面,根据2中获取的Kafka连接信息,地址栏输入“Kafka内网地址:Kafka数据库端口”,单击“测试”测试DLI到Kafka网络是否可达。
- 创建DLI连接RDS的增强型跨源连接
- 在RDS管理控制台,选择“实例管理”,单击对应的RDS实例名称,进入到RDS的基本信息页面。
- 在“基本信息”的“连接信息”中获取该实例的“内网地址”、“数据库端口”、“虚拟私有云”和“子网”信息,方便后续操作步骤使用。
- 单击“连接信息”中的安全组名称,在“入方向规则”中添加放通队列网段的规则。例如,本示例队列网段为“10.0.0.0/16”,则规则添加为:优先级选择:1,策略选择:允许,协议选择:TCP,端口值不填,类型:IPv4,源地址为:10.0.0.0/16,单击“确定”完成安全组规则添加。
- Kafka和RDS实例属于同一VPC和子网下?
- 登录DLI管理控制台,在左侧导航栏单击“跨源管理”,在跨源管理界面,单击“增强型跨源”,单击“创建”。
- 在增强型跨源创建界面,配置具体的跨源连接参数。具体参考如下。
- 连接名称:设置具体的增强型跨源名称。本示例输入为:dli_rds。
- 弹性资源池:选择步骤1:创建队列中已经创建的队列名称。(未添加至资源池的队列,请直接选择队列名称。)
- 虚拟私有云:选择RDS的虚拟私有云。
- 子网:选择RDS的子网。
- 其他参数可以根据需要选择配置。
参数配置完成后,单击“确定”完成增强型跨源配置。单击创建的跨源连接名称,查看跨源连接的连接状态,等待连接状态为:“已激活”后可以进行后续步骤。
- 单击“队列管理”,选择操作的队列,本示例为步骤1:创建队列中创建的队列,在操作列,单击“更多 > 测试地址连通性”。
- 在“测试连通性”界面,根据2中获取的RDS连接信息,地址栏输入“RDS内网地址:RDS数据库端口”,单击“测试”测试DLI到RDS网络是否可达。
步骤5:运行作业
- 在DLI管理控制台,单击“作业管理 > Flink作业”,在Flink作业管理界面,单击“创建作业”。
- 在创建作业界面,作业类型选择“Flink OpenSource SQL”,名称填写为:FlinkKafkaRds。单击“确定”,跳转到Flink作业编辑界面。
- 在Flink OpenSource SQL作业编辑界面,配置如下参数,其他参数默认即可。
- 所属队列:选择步骤1:创建队列中创建的队列。
- Flink版本:选择1.12。
- 保存作业日志:勾选。
- OBS桶:选择保存作业日志的OBS桶,根据提示进行OBS桶权限授权。
- 开启Checkpoint:勾选。
- Flink作业编辑框中输入具体的作业SQL,本示例作业参考如下。SQL中加粗的参数需要根据实际情况修改。
说明:
本示例使用的Flink版本为1.12,故Flink OpenSource SQL语法也是1.12。本示例数据源是Kafka,写入结果数据到RDS。
请参考Flink OpenSource SQL 1.12创建Kafka源表、Flink OpenSource SQL 1.12创建JDBC结果表(RDS连接)。
create table click_product( user_id string, --点击用户的id user_name string, --用户名称 event_time string, --点击时间 product_id string, --商品id product_name string --商品名称 ) with ( "connector" = "kafka", "properties.bootstrap.servers" = "10.128.0.120:9092,10.128.0.89:9092,10.128.0.83:9092",--替换为kafka的内网连接地址和端口 "properties.group.id" = "click", "topic" = "testkafkatopic",--创建的Kafka Topic名称 "format" = "json", "scan.startup.mode" = "latest-offset" ); --结果表 create table top_product ( range_time string, --计算的时间范围 product_id string, --商品id product_name string, --商品名称 event_count bigint, --点击次数 primary key (range_time, product_id) not enforced ) with ( "connector" = "jdbc", "url" = "jdbc:mysql://192.168.12.148:3306/testrdsdb",--testrdsdb为创建的RDS的数据库名,IP和端口替换为RDS MySQL的实例IP和端口 "table-name" = "clicktop", "pwd_auth_name"="xxxxx", --DLI侧创建的Password类型的跨源认证名称。使用跨源认证则无需在作业中配置账号和密码。 "sink.buffer-flush.max-rows" = "1000", "sink.buffer-flush.interval" = "1s" ); create view current_event_view as select product_id, product_name, count(1) as click_count, concat(substring(event_time, 1, 13), ":00:00") as min_event_time, concat(substring(event_time, 1, 13), ":59:59") as max_event_time from click_product group by substring (event_time, 1, 13), product_id, product_name; insert into top_product select concat(min_event_time, " - ", max_event_time) as range_time, product_id, product_name, click_count from ( select *, row_number() over (partition by min_event_time order by click_count desc) as row_num from current_event_view ) where row_num <= 3
- 单击“语义校验”确保SQL语义校验成功。单击“保存”,保存作业。单击“启动”,启动作业,确认作业参数信息,单击“立即启动”开始执行作业。等待作业运行状态变为“运行中”。
步骤6:发送数据和查询结果
- 使用Kafka客户端向步骤2:创建Kafka的Topic中的Topic发送数据,模拟实时数据流。
Kafka生产和发送数据的方法请参考:DMS - 连接实例生产消费信息。
发送样例数据如下:
{"user_id":"0001", "user_name":"Alice", "event_time":"2021-03-24 08:01:00", "product_id":"0002", "product_name":"name1"} {"user_id":"0002", "user_name":"Bob", "event_time":"2021-03-24 08:02:00", "product_id":"0002", "product_name":"name1"} {"user_id":"0002", "user_name":"Bob", "event_time":"2021-03-24 08:06:00", "product_id":"0004", "product_name":"name2"} {"user_id":"0001", "user_name":"Alice", "event_time":"2021-03-24 08:10:00", "product_id":"0003", "product_name":"name3"} {"user_id":"0003", "user_name":"Cindy", "event_time":"2021-03-24 08:15:00", "product_id":"0005", "product_name":"name4"} {"user_id":"0003", "user_name":"Cindy", "event_time":"2021-03-24 08:16:00", "product_id":"0005", "product_name":"name4"} {"user_id":"0001", "user_name":"Alice", "event_time":"2021-03-24 08:56:00", "product_id":"0004", "product_name":"name2"} {"user_id":"0001", "user_name":"Alice", "event_time":"2021-03-24 09:05:00", "product_id":"0005", "product_name":"name4"} {"user_id":"0001", "user_name":"Alice", "event_time":"2021-03-24 09:10:00", "product_id":"0006", "product_name":"name5"} {"user_id":"0002", "user_name":"Bob", "event_time":"2021-03-24 09:13:00", "product_id":"0006", "product_name":"name5"}
- 登录RDS控制台,单击RDS数据库实例,单击创建的数据库名,如“testrdsdb”,在创建的表“clicktop”所在行的“操作”列,单击“SQL查询”,输入以下查询语句。
select * from `clicktop`;
- 在“SQL查询”界面,单击“执行SQL”,查看RDS表数据已写入成功。
图2 RDS表数据