更新时间：2024-06-06 GMT+08:00
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"}
预期输出：
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。
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：RDS MySQL快速入门。
整体作业开发流程
整体作业开发流程参考图1。
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“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。
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、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。
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：优先级选为：1，策略选为：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：优先级选为：1，策略选为：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。
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
