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Upsert Kafka结果表

更新时间:2025-01-10 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。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。

Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka topic。

upsert-kafka连接器作为 sink,可以消费changelog 流。它会将INSERT/UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息写入,并将DELETE数据以value为空的Kafka消息写入(表示对应 key 的消息被删除)。Flink将根据主键列的值对数据进行分区,从而保证主键上的消息有序,因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。

前提条件

  • 确保已创建Kafka集群。
  • 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。
  • Flink跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险,优先推荐您使用DLI提供的跨源认证。

    跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介

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。
  • 数据类型的使用,请参考Format章节。
  • Upsert Kafka始终以upsert方式工作,并且需要在 DDL 中定义主键。
  • 默认情况下,如果启用checkpoint,Upsert Kafka sink会保证至少一次将数据插入Kafka topic。这意味着,Flink可以将具有相同key的重复记录写入Kafka topic。因此,upsert-kafka 连接器可以实现幂等写入。

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

(none)

String

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

topic

(none)

String

Kafka topic名。

properties.bootstrap.servers

(none)

String

Kafka brokers地址,以逗号分隔。

key.format

(none)

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

(none)

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

(none)

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value中。可取值:

  • 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。

sink.parallelism

(none)

Interger

定义upsert-kafka sink 算子的并行度。默认情况下,由框架确定并行度,与上游链接算子的并行度保持一致。

properties.*

(none)

String

该选项可以传递任意的 Kafka 参数。

选项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。

ssl_auth_name

String

DLI侧创建的Kafka_SSL类型的跨源认证名称。Kafka配置SSL时使用该配置。

注意:若仅使用SSL类型,则需要同时配置'properties.security.protocol '= 'SSL';

若使用SASL_SSL类型,则需要同时配置'properties.security.protocol' = 'SASL_SSL'、'properties.sasl.mechanism' = 'GSSAPI或者PLAIN'、'properties.sasl.jaas.config' = 'org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username=\"xxx\" password=\"xxx\";'

krb_auth_name

String

DLI侧创建的Kerberos类型的跨源认证名称。Kafka配置SASL认证时使用该配置。

注意:如果使用SASL_PLAINTEXT类型,且使用Kerberos认证,则需要同时配置'properties.sasl.mechanism' = 'GSSAPI'和'properties.security.protocol' = 'SASL_PLAINTEXT'

示例

从Kafka源表获取Kafka source topic数据,通过Upsert Kafka结果表将Kafka source topic数据写入到Kafka sink topic中。

  1. 参考增强型跨源连接,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。参考测试地址连通性根据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 orders (
      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
    ) WITH (
      'connector' = 'kafka',
      'topic' = 'KafkaTopic',
      'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaAddress1:KafkaPort,KafkAddress2:KafkaPort',
      'properties.group.id' = 'GroupId',
      'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
      "format" = "json"
    );
    CREATE TABLE UPSERTKAFKASINK (
      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' = 'json',
      'value.format' = 'json'
    );
    insert into UPSERTKAFKASINK
    select * from orders;
  4. 连接Kafka集群,kafka中source topic发送如下测试数据:
    {"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. 连接Kafka集群,获取kafka sink topic的数据,结果参考如下:
    {"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"}

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