文档首页> 数据湖探索 DLI> SQL语法参考（即将下线）> Flink Opensource SQL1.12语法参考> 数据定义语句DDL> 创建源表> Kafka源表
更新时间：2024-02-07 GMT+08:00
查看PDF

Kafka源表

功能描述

创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。

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。

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。
  • 建表时数据类型的使用请参考Format章节。

语法格式

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
 
create table kafkaSource(
  attr_name attr_type 
  (',' attr_name attr_type)* 
  (','PRIMARY KEY (attr_name, ...) NOT ENFORCED)
  (',' WATERMARK FOR rowtime_column_name AS watermark-strategy_expression)
)
with (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = '',
  'properties.bootstrap.servers' = '',
  'properties.group.id' = '',
  'scan.startup.mode' = '',
  'format' = ''
);

参数说明

表1 参数说明

参数

是否必选

默认值

数据类型

参数说明

connector

是

无

String

指定要使用的连接器，固定为'kafka'。

topic

是

无

String

Kafka的topic名称。

注意：

  • “topic”和“topic-pattern”参数只能配置一个，不能同时配置。
  • 若有多个topic，请以';'分隔，如'topic-1;topic-2'。

topic-pattern

否

无

String

匹配读取kafka topic名称的正则表达式。

注意：“topic-pattern”和“topic”只能选择一个，不可同时存在。

例如：

'topic.*'

'(topic-c|topic-d)'

'(topic-a|topic-b|topic-\\d*)'

'(topic-a|topic-b|topic-[0-9]*)'

properties.bootstrap.servers

是

无

String

Kafka brokers地址，以逗号分隔。

properties.group.id

是

无

String

消费组名称

properties.*

否

无

String

设置和传入任意的Kafka原生配置文件。

注意：

  • “properties.”中的后缀名必须是Apache Kafka中的配置键。

    例如关闭自动创建topic：'properties.allow.auto.create.topics' = 'false'。

  • 存在一些配置不支持配置，如'key.deserializer'和'value.deserializer'。

format

是

无

String

序列化和反序列化Kafka消息的value的格式。注意：该参数和'value.format'参数只能选择一个。

请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。

key.format

否

无

String

序列化和反序列化Kafka消息的key的格式。

注意：

  • 若配置了该参数，则'key.fields'也需要配置，否则kafka的记录中key会为空。
  • 请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。

key.fields

否

[]

List<String>

定义表中的列作为key的列表，同时需要配置'key.format'。

该参数默认为空，因此没有定义key。

使用形式如：'field1;field2'。

key.fields-prefix

否

无

String

为所有Kafka消息键（Key）指定自定义前缀，以避免与消息体（Value）格式字段重名。

value.format

是

无

String

用于反序列化和序列化 Kafka 消息的值部分的格式。

注意:

  • value.format和format参数只能配置其中一个，如果同时配置两个，则会有冲突。
  • 请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。

value.fields-include

否

ALL

枚举类型

可选值：[ALL, EXCEPT_KEY]

在解析消息体时，是否要包含消息键字段。

取值如下：

  • ALL（默认值）：所有定义的字段都存放消息体（Value）解析出来的数据。
  • EXCEPT_KEY：除去key.fields定义字段，剩余的定义字段可以用来存放消息体（Value）解析出来的数据。

scan.startup.mode

否

group-offsets

String

Kafka读取数据的启动位点。

取值如下：

  • earliest-offset：从Kafka最早分区开始读取。
  • latest-offset：从Kafka最新位点开始读取。
  • group-offsets（默认值）：根据Group读取。
  • timestamp：从Kafka指定时间点读取。配置该参数时，同时需要在WITH参数中指定scan.startup.timestamp-millis参数。
  • specific-offsets：从Kafka指定分区指定偏移量读取。配置该参数时，同时需要在WITH参数中指定scan.startup.specific-offsets参数。

scan.startup.specific-offsets

否

无

String

在scan.startup.mode参数指定为'specific-offsets'模式下生效，为每个分区指定偏移量，例如：partition:0,offset:42;partition:1,offset:300'。

scan.startup.timestamp-millis

否

无

Long

在scan.startup.mode参数指定为'timestamp'模式下生效，指定启动位点时间戳。

scan.topic-partition-discovery.interval

否

无

Duration

消费者定期发现动态创建的Kafka主题和分区的时间间隔。

ssl_auth_name

否

无

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

否

无

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'

元信息列

您可以在源表中定义元信息列，以获取Kafka消息的元信息。例如，当WITH参数中定义了多个topic时，如果在Kafka源表中定义了元信息列，那么Flink读取到的数据就会被标识是从哪个topic中读取的数据。

表2 元信息列

Key

数据类型

是否可读(R)写(W)

说明

topic

STRING NOT NULL

R

Kafka消息所在的Topic名称。

partition

INT NOT NULL

R

Kafka消息所在的Partition名称。

headers

MAP<STRING, BYTES> NOT NULL

R/W

Kafka消息的headers。

leader-epoch

INT NULL

R

Kafka消息的Leader epoch。

其书写方式请参考示例1。

offset

BIGINT NOT NULL

R

Kafka消息的偏移量（offset）。

timestamp

TIMESTAMP(3) WITH LOCAL TIME ZONE NOT NULL

R/W

Kafka消息的时间戳。

timestamp-type

STRING NOT NULL

R

Kafka消息的时间戳类型：

  • NoTimestampType：消息中没有定义时间戳。
  • CreateTime：消息产生的时间。
  • LogAppendTime：消息被添加到Kafka Broker的时间。

    其书写方式请参考示例1。

示例（适用于Kafka集群未开启SASL_SSL场景）

  • 示例1：读取Kafka的元信息列，输出到Print sink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 (
  `topic` String metadata,
  `partition` int metadata,
  `headers` MAP<STRING, BYTES> metadata,
  `leaderEpoch` INT metadata from 'leader-epoch',
  `offset` bigint metadata,
  `timestamp` TIMESTAMP(3) metadata,
  `timestampType` string metadata from 'timestamp-type',
  `message` string
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'KafkaTopic',
  'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaAddress1:KafkaPort,KafkaAddress2:KafkaPort',
  'properties.group.id' = 'GroupId',
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
  "format" = "csv",
  "csv.field-delimiter" = "\u0001",
  "csv.quote-character" = "''"
);

CREATE TABLE printSink (
  `topic` String,
  `partition` int,
  `headers` MAP<STRING, BYTES>,
  `leaderEpoch` INT,
  `offset` bigint,
  `timestamp` TIMESTAMP(3),
  `timestampType` string,
  `message` string --message表示读取kafka中存储的用户写入数据
) WITH (
  'connector' = 'print'
);

insert into printSink select * from orders;

      若不需要读取整个message的消息，而是需要读取每个字段的值，则需要将使用如下语句：

      CREATE TABLE orders (
  `topic` String metadata,
  `partition` int metadata,
  `headers` MAP<STRING, BYTES> metadata,
  `leaderEpoch` INT metadata from 'leader-epoch',
  `offset` bigint metadata,
  `timestamp` TIMESTAMP(3) metadata,
  `timestampType` string metadata from 'timestamp-type',
  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' = '<yourTopic>',
  'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaAddress1:KafkaPort,KafkaAddress2:KafkaPort',
  'properties.group.id' = 'GroupId',
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
  "format" = "json"
);

CREATE TABLE printSink (
  `topic` String,
  `partition` int,
  `headers` MAP<STRING, BYTES>,
  `leaderEpoch` INT,
  `offset` bigint,
  `timestamp` TIMESTAMP(3),
  `timestampType` string,
  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' = 'print'
);

insert into printSink select * from orders;
    4. 向Kafka的相应topic中发送如下数据：
      {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100.00", "pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}

{"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-24 16:06:06", "pay_amount":"200.00", "real_pay":"180.00", "pay_time":"2021-03-24 16:10:06", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}

{"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(fz-source-json,0,{},0,243,2021-12-27T09:23:32.253,CreateTime,{"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100.00", "pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"})
+I(fz-source-json,0,{},0,244,2021-12-27T09:23:39.655,CreateTime,{"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-24 16:06:06", "pay_amount":"200.00", "real_pay":"180.00", "pay_time":"2021-03-24 16:10:06", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"})
+I(fz-source-json,0,{},0,245,2021-12-27T09:23:48.405,CreateTime,{"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"})

  • 示例2：将Kafka作为源表，Print作为结果表，从Kafka中读取编码格式为json数据类型的数据，输出到日志文件中。
    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，输入以下作业运行脚本，并提交运行。
      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 timestamp(3),
  pay_amount double,
  real_pay double,
  pay_time string,
  user_id string,
  user_name string,
  area_id string
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = '<yourTopic>',
  'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaAddress1:KafkaPort,KafkaAddress2:KafkaPort',
  'properties.group.id' = 'GroupId',
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
  "format" = "json"
);

CREATE TABLE printSink (
  order_id string,
  order_channel string,
  order_time timestamp(3),
  pay_amount double,
  real_pay double,
  pay_time string,
  user_id string,
  user_name string,
  area_id string
) WITH (
  'connector' = 'print'
);

insert into printSink select * from orders;
    4. 向Kafka的相应topic中发送输入测试数据：
      {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100.00", "pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"} 

{"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-24 16:06:06", "pay_amount":"200.00", "real_pay":"180.00", "pay_time":"2021-03-24 16:10:06", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}

{"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(202103241000000001,webShop,2021-03-24T10:00,100.0,100.0,2021-03-2410:02:03,0001,Alice,330106)
+I(202103241606060001,appShop,2021-03-24T16:06:06,200.0,180.0,2021-03-2416:10:06,0001,Alice,330106)
+I(202103251202020001,miniAppShop,2021-03-25T12:02:02,60.0,60.0,2021-03-2512:03:00,0002,Bob,330110)

示例（适用于Kafka集群已开启SASL_SSL场景）

  • 示例1：DMS集群使用SASL_SSL认证方式。

    创建DMS的kafka集群，开启SASL_SSL，并下载SSL证书，将下载的证书client.jks上传到OBS桶中。

    CREATE TABLE ordersSource (
  order_id string,
  order_channel string,
  order_time timestamp(3),
  pay_amount double,
  real_pay double,
  pay_time string,
  user_id string,
  user_name string,
  area_id string
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'xx',
  'properties.bootstrap.servers' = 'xx:9093,xx:9093,xx:9093',
  'properties.group.id' = 'GroupId',
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
  'properties.connector.auth.open' = 'true',
  'properties.ssl.truststore.location' = 'obs://xx/xx.jks',  -- 用户上传证书的位置
  'properties.sasl.mechanism' = 'PLAIN',  -- 按照SASL_PLAINTEXT方式填写
  'properties.security.protocol' = 'SASL_SSL',
  'properties.sasl.jaas.config' = 'org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username=\"xx\" password=\"xx\";',  -- 创建kafka集群时设置的账号和密码
  "format" = "json"
);
 
CREATE TABLE ordersSink (
  order_id string,
  order_channel string,
  order_time timestamp(3),
  pay_amount double,
  real_pay double,
  pay_time string,
  user_id string,
  user_name string,
  area_id string
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'xx',
  'properties.bootstrap.servers' = 'xx:9093,xx:9093,xx:9093',
  'properties.connector.auth.open' = 'true',
  'properties.ssl.truststore.location' = 'obs://xx/xx.jks',
  'properties.sasl.mechanism' = 'PLAIN',
  'properties.security.protocol' = 'SASL_SSL',
  'properties.sasl.jaas.config' = 'org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username=\"xx\" password=\"xx\";',
  "format" = "json"
);
 
insert into ordersSink select * from ordersSource;
  • 示例2：MRS集群使用kafka SASL_SSL认证方式。
    • MRS集群请开启Kerberos认证。
    • 在”组件管理 > Kafka > 服务配置”中查找配置项” security.protocol”，并设置为”SASL_SSL”。
    • 登陆MRS集群的Manager，下载用户凭据：”系统设置 > 用户管理 ，点击用户名后的”更多 > 下载认证凭据”。

      根据用户凭据生成相应的truststore.jks文件，并将用户凭据以及truststore.jks文件传入OBS中。

    • 若运行作业提示“Message stream modified (41)”，可能与JDK的版本有关系，可以尝试修改运行样例代码的JDK为8u_242以下版本或删除“krb5.conf”配置文件的“renew_lifetime = 0m”配置项。
    • 端口请使用KafKa服务配置中设置的sasl_ssl.port端口。
    • security.protocol请设置为SASL_SSL。
    CREATE TABLE ordersSource (
  order_id string,
  order_channel string,
  order_time timestamp(3),
  pay_amount double,
  real_pay double,
  pay_time string,
  user_id string,
  user_name string,
  area_id string
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'xx',
  'properties.bootstrap.servers' = 'xx:21009,xx:21009',
  'properties.group.id' = 'GroupId',
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
  'properties.sasl.kerberos.service.name' = 'kafka',
  'properties.connector.auth.open' = 'true',
  'properties.connector.kerberos.principal' = 'xx',  -- 用户名
  'properties.connector.kerberos.krb5' = 'obs://xx/krb5.conf',
  'properties.connector.kerberos.keytab' = 'obs://xx/user.keytab',
  'properties.security.protocol' = 'SASL_SSL',
  'properties.ssl.truststore.location' = 'obs://xx/truststore.jks',
  'properties.ssl.truststore.password' = 'xx',  -- 生成truststore.jks设置的密码
  'properties.sasl.mechanism' = 'GSSAPI',
  "format" = "json"
);
 
CREATE TABLE ordersSink (
  order_id string,
  order_channel string,
  order_time timestamp(3),
  pay_amount double,
  real_pay double,
  pay_time string,
  user_id string,
  user_name string,
  area_id string
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'xx',
  'properties.bootstrap.servers' = 'xx:21009,xx:21009',
  'properties.sasl.kerberos.service.name' = 'kafka',
  'properties.connector.auth.open' = 'true',
  'properties.connector.kerberos.principal' = 'xx',
  'properties.connector.kerberos.krb5' = 'obs://xx/krb5.conf',
  'properties.connector.kerberos.keytab' = 'obs://xx/user.keytab',
  'properties.ssl.truststore.location' = 'obs://xx/truststore.jks',
  'properties.ssl.truststore.password' = 'xx',
  'properties.security.protocol' = 'SASL_SSL',
  'properties.sasl.mechanism' = 'GSSAPI',
  "format" = "json"
);
 
insert into ordersSink select * from ordersSource;
  • 示例3：MRS集群使用SASL_PAINTEXT的Kerberos认证。
    • MRS集群请开启Kerberos认证。
    • 将“组件管理 > Kafka > 服务配置”中查找配置项” security.protocol”，并设置为”SASL_PLAINTEXT”。
    • 登陆MRS集群的Manager，下载用户凭据“系统设置 > 用户管理”，点击用户名后的“更多 > 下载认证凭据”，并上传到OBS中。
    • 若运行提示“Message stream modified (41)”的错误，可能与JDK的版本有关系，可以尝试修改运行样例代码的JDK为8u_242以下版本或删除“krb5.conf”配置文件的“renew_lifetime = 0m”配置项。
    • 端口请使用KafKa服务配置中设置的sasl.port端口。
    • security.protocol请设置为SASL_PLAINTEXT。
    CREATE TABLE ordersSources (
  order_id string,
  order_channel string,
  order_time timestamp(3),
  pay_amount double,
  real_pay double,
  pay_time string,
  user_id string,
  user_name string,
  area_id string
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'xx',
  'properties.bootstrap.servers' = 'xx:21007,xx:21007',
  'properties.group.id' = 'GroupId',
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
  'properties.sasl.kerberos.service.name' = 'kafka',
  'properties.connector.auth.open' = 'true',
  'properties.connector.kerberos.principal' = 'xx',
  'properties.connector.kerberos.krb5' = 'obs://xx/krb5.conf',
  'properties.connector.kerberos.keytab' = 'obs://xx/user.keytab',
  'properties.security.protocol' = 'SASL_PLAINTEXT',
  'properties.sasl.mechanism' = 'GSSAPI',
  "format" = "json"
);
 
CREATE TABLE ordersSink (
  order_id string,
  order_channel string,
  order_time timestamp(3),
  pay_amount double,
  real_pay double,
  pay_time string,
  user_id string,
  user_name string,
  area_id string
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'xx',
  'properties.bootstrap.servers' = 'xx:21007,xx:21007',
  'properties.sasl.kerberos.service.name' = 'kafka',
  'properties.connector.auth.open' = 'true',
  'properties.connector.kerberos.principal' = 'xx',
  'properties.connector.kerberos.krb5' = 'obs://xx/krb5.conf',
  'properties.connector.kerberos.keytab' = 'obs://xx/user.keytab',
  'properties.security.protocol' = 'SASL_PLAINTEXT',
  'properties.sasl.mechanism' = 'GSSAPI',
  "format" = "json"
);
 
insert into ordersSink select * from ordersSource;
  • 示例4：MRS集群使用SSL方式。
    • MRS集群请不要开启Kerberos认证。
    • 登陆MRS集群的Manager，下载用户凭据：“系统设置 > 用户管理”。 点击用户名后的“更多 > 下载认证凭据”。

      根据用户凭据生成相应的truststore.jks文件，并将用户凭据以及truststore.jks文件传入OBS中。

    • 端口请注意使用KafKa服务配置中设置的ssl.port端口
    • security.protocol请设置为SSL。
    • ssl.mode.enable请设置为true。
      CREATE TABLE ordersSource (
  order_id string,
  order_channel string,
  order_time timestamp(3),
  pay_amount double,
  real_pay double,
  pay_time string,
  user_id string,
  user_name string,
  area_id string
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'xx',
  'properties.bootstrap.servers' = 'xx:9093,xx:9093,xx:9093',
  'properties.group.id' = 'GroupId',
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
  'properties.connector.auth.open' = 'true',
  'properties.ssl.truststore.location' = 'obs://xx/truststore.jks',
  'properties.ssl.truststore.password' = 'xx',  -- 生成truststore.jks时设置的密码
  'properties.security.protocol' = 'SSL',
  "format" = "json"
);
 
CREATE TABLE ordersSink (
  order_id string,
  order_channel string,
  order_time timestamp(3),
  pay_amount double,
  real_pay double,
  pay_time string,
  user_id string,
  user_name string,
  area_id string
) WITH (
  'connector' = 'print'
);
 
insert into ordersSink select * from ordersSource;

常见问题

  • Flink作业运行失败，作业运行日志中如下报错信息，应该怎么解决？
    org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Timeout expired while fetching topic metadata

    跨源未绑定或未绑定成功，或是Kafka集群安全组未配置放通DLI队列的网段地址。参考增强型跨源连接重新配置跨源，或者Kafka集群安全组放通DLI队列的网段地址。

  • Flink作业运行失败，作业运行日志中如下报错信息，应该怎么解决？
    Caused by: java.lang.RuntimeException: RealLine:45;Table 'default_catalog.default_database.printSink' declares persistable metadata columns, but the underlying DynamicTableSink doesn't implement the SupportsWritingMetadata interface. If the column should not be persisted, it can be declared with the VIRTUAL keyword.

    sink表中定义了metadata类型，但是Print connector并不支持把sink表中的matadata去掉即可。

父主题： 创建源表