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云空间服务 KooDrive

Upsert Kafka源表

更新时间:2025-01-22 GMT+08:00

功能描述

Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。

作为 source,upsert-kafka 连接器生产changelog流,其中每条数据记录代表一个更新或删除事件。更准确地说,数据记录中的 value 被解释为同一 key 的最后一个 value 的 UPDATE,如果有这个 key(如果不存在相应的 key,则该更新被视为 INSERT)。用表来类比,changelog 流中的数据记录被解释为 UPSERT,也称为 INSERT/UPDATE,因为任何具有相同 key 的现有行都被覆盖。另外,value 为空的消息将会被视作为 DELETE 消息。

前提条件

  • 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上,因此要与kafka集群建立增强型跨源连接,且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。

注意事项

  • 创建Flink OpenSource SQL作业时,在作业编辑界面的“运行参数”处,“Flink版本”需要选择“1.12”,勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶,方便后续查看作业日志。
  • Upsert Kafka 始终以upsert方式工作,并且需要在DDL中定义主键。在具有相同主键值的消息按序存储在同一个分区的前提下,在 changlog source 定义主键意味着 在物化后的 changelog 上主键具有唯一性。定义的主键将决定哪些字段出现在Kafka消息的key中。
  • 由于该连接器以 upsert 的模式工作,该连接器作为 source 读入时,可以确保具有相同主键值下仅最后一条消息会生效。
  • 数据类型的使用,请参考Format章节。

语法格式

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create table kafkaSource(
  attr_name attr_type 
  (',' attr_name attr_type)* 
  (','PRIMARY KEY (attr_name, ...) NOT ENFORCED)
)
with (
  'connector' = 'upsert-kafka',
  'topic' = '',
  'properties.bootstrap.servers' = '',
  'key.format' = '',
  'value.format' = ''
);

参数说明

表1 参数说明

参数

是否必选

默认参数

数据类型

说明

connector

String

connector类型,对于upsert kafka,需配置为'upsert-kafka'。

topic

String

Kafka topic名。

properties.bootstrap.servers

String

Kafka brokers地址,以逗号分隔。

key.format

String

用于对Kafka消息中key部分序列化和反序列化的格式。key字段由PRIMARY KEY语法指定。支持的格式如下:

  • csv
  • json
  • avro

请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。

key.fields-prefix

String

为键格式的所有字段定义自定义前缀,以避免与值格式的字段发生名称冲突。

默认情况下,前缀为空。如果定义了自定义前缀,则表架构和'key.fields'都将使用前缀名称。在构造密钥格式的数据类型时,将删除前缀,并在密钥格式中使用无前缀的名称。请注意,此选项要求'value.fields-include' 必须设置为'EXCEPT_KEY'。

value.format

String

用于对 Kafka消息中 value 部分序列化和反序列化的格式。支持的格式:

  • csv
  • json
  • avro

请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。

value.fields-include

ALL

String

控制哪些字段应该出现在值中。取值范围如下:

  • ALL:消息的value部分将包含schema的所有字段,包括定义中键的字段。
  • EXCEPT_KEY:记录的value部分包含schema的所有内容,定义为主键的字段除外。

properties.*

String

该选项可以传递任意的Kafka参数。

“properties.”后的后缀名必须匹配定义在 kafka参数文档中的参数名。 Flink会自动移除选项名中的 "properties." 前缀,并将转换后的键名以及值传入KafkaClient。

例如:您可以通过 'properties.allow.auto.create.topics' = 'false' 来禁止自动创建 topic。

但是'key.deserializer' 和 'value.deserializer' 是不允许通过该方式传递参数,因为Flink会重写这些参数的值。

示例

该示例是从Kafka数据源中读取数据,并写入Print到结果表中,其具体步骤如下:

  1. 根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。
  2. 设置Kafka的安全组,添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。根据Kafka的地址测试队列连通性。若能连通,则表示跨源已经绑定成功,否则表示未成功。
  3. 创建flink opensource sql作业,输入以下作业脚本,提交运行作业。
    注意:创建作业时,在作业编辑界面的“运行参数”处,“Flink版本”选择“1.12”,勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶,方便后续查看作业日志。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改
    CREATE TABLE upsertKafkaSource (
      order_id string,
      order_channel string,
      order_time string,
      pay_amount double,
      real_pay double,
      pay_time string,
      user_id string,
      user_name string,  
      area_id string,
      PRIMARY KEY (order_id) NOT ENFORCED
    ) WITH (
      'connector' = 'upsert-kafka',
      'topic' = 'KafkaTopic',
      'properties.bootstrap.servers' =  'KafkaAddress1:KafkaPort,KafkAddress2:KafkaPort',
      'key.format' = 'csv',
      'value.format' = 'json'
    );
    
    CREATE TABLE printSink (
      order_id string,
      order_channel string,
      order_time string,
      pay_amount double,
      real_pay double,
      pay_time string,
      user_id string,
      user_name string,  
      area_id string,
      PRIMARY KEY (order_id) NOT ENFORCED
    ) WITH (
      'connector' = 'print'
    );
    
    INSERT INTO printSink
    SELECT * FROM upsertKafkaSource;
  4. 向Kafka中的指定topic中插入如下数据(注意:kafka插入数据时请指定key)。
    {"order_id":"202103251202020001", "order_channel":"miniAppShop", "order_time":"2021-03-25 12:02:02", "pay_amount":"60.00", "real_pay":"60.00", "pay_time":"2021-03-25 12:03:00", "user_id":"0002", "user_name":"Bob", "area_id":"330110"}
    
    {"order_id":"202103251505050001", "order_channel":"qqShop", "order_time":"2021-03-25 15:05:05", "pay_amount":"500.00", "real_pay":"400.00", "pay_time":"2021-03-25 15:10:00", "user_id":"0003", "user_name":"Cindy", "area_id":"330108"}
    
    
    {"order_id":"202103251202020001", "order_channel":"miniAppShop", "order_time":"2021-03-25 12:02:02", "pay_amount":"60.00", "real_pay":"60.00", "pay_time":"2021-03-25 12:03:00", "user_id":"0002", "user_name":"Bob", "area_id":"330110"}
  5. 用户可按下述操作查看输出结果:
    1. 登录DLI管理控制台,选择“作业管理 > Flink作业”。
    2. 单击对应的Flink作业名称,选择“运行日志”,单击“OBS桶”,根据作业运行的日期,找到对应日志的文件夹。
    3. 进入对应日期的文件夹后,找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入,下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。

    数据结果参考如下:

    +I(202103251202020001,miniAppShop,2021-03-2512:02:02,60.0,60.0,2021-03-2512:03:00,0002,Bob,330110)
    +I(202103251505050001,qqShop,2021-03-2515:05:05,500.0,400.0,2021-03-2515:10:00,0003,Cindy,330108)
    -U(202103251202020001,miniAppShop,2021-03-2512:02:02,60.0,60.0,2021-03-2512:03:00,0002,Bob,330110)
    +U(202103251202020001,miniAppShop,2021-03-2512:02:02,60.0,60.0,2021-03-2512:03:00,0002,Bob,330110)

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