Redis维表

功能描述

创建Redis表作为维表用于与输入流连接，从而生成相应的宽表。

前提条件

• 要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。
  • 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。
  • 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。
• 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。
• 若需要获取key的值，则可以通过在flink中设置主键获取，主键字段即对应redis的key。
• 若定义主键，则不能够定义复合主键，即主键只能是一个字段，不能是多个字段。
• schema-syntax取值约束：
  • 当schema-syntax为map或array时，非主键字段最多只能只有一个，且需要为相应的map或array类型。
  • 当schema-syntax为fields-scores时，非主键字段个数需要为偶数，且除主键字段外，每两个字段的第二个字段的类型需要为doule，会将该字段的值视为前一个字段的score，其示例如下：

    CREATE TABLE redisSource (
      redisKey string,
      order_id string,
      score1 double,
      order_channel string,
      score2 double,
      order_time string,
      score3 double,
      pay_amount double,
      score4 double,
      real_pay double,
      score5 double,
      pay_time string,
      score6 double,
      user_id string,
      score7 double,
      user_name string,
      score8 double,
      area_id string,
      score9 double,
      primary key (redisKey) not enforced
    ) WITH (
      'connector' = 'redis',
      'host' = 'RedisIP',
      'password' = 'RedisPassword',
      'data-type' = 'sorted-set',
      'deploy-mode' = 'master-replica',
      'schema-syntax' = 'fields-scores'
    );

• data-type取值约束：
  • 当data-type为set时，flink中定义的非主键字段的类型必须相同。
  • 当data-type为sorted-set且schema-syntax为fields和array时，只能读取redis的sorted set中的值，而不能读取score。
  • 当data-type为string时，只能有一个非主键字段。
  • 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为map时，除主键字段外，只能有一个非主键字段，且需要为map类型，同时该字段的map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。
  • 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
    两个字段其中第一个字段类型是array表示Redis的set中的值，第二个字段类型为array<double>，表示相应索引的score。其示例如下：

    CREATE TABLE redisSink (
      order_id string,
      arrayField Array<String>,
      arrayScore array<double>,
      primary key (order_id) not enforced
    ) WITH (
      'connector' = 'redis',
      'host' = 'RedisIP',
      'password' = 'RedisPassword',
      'data-type' = 'sorted-set',
      "default-score" = '3',
      'deploy-mode' = 'master-replica',
      'schema-syntax' = 'array-scores'
    );

语法格式

create table dwsSource (
  attr_name attr_type 
  (',' attr_name attr_type)* 
  (',' watermark for rowtime_column_name as watermark-strategy_expression)
  ,PRIMARY KEY (attr_name, ...) NOT ENFORCED
)
with (
  'connector' = 'redis',
  'host' = ''
);

参数说明

示例

从Kafka源表中读取数据，将Redis表作为维表，并将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下：

1. 参考增强型跨源连接，根据Redis和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Redis和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Redis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. 登录Redis客户端，通过如下命令向Redis发送如下数据：

   HMSET 330102  area_province_name a1 area_province_name b1 area_county_name c1 area_street_name d1 region_name e1
   
   HMSET 330106  area_province_name a1 area_province_name b1 area_county_name c2 area_street_name d2 region_name e1
   
   HMSET 330108  area_province_name a1 area_province_name b1 area_county_name c3 area_street_name d3 region_name e1
   
   HMSET 330110  area_province_name a1 area_province_name b1 area_county_name c4 area_street_name d4 region_name e1

4. 创建flink opensource sql作业，输入以下作业脚本，提交运行作业。该作业脚本将Kafka为数据源，Redis作为维表，数据写入到Kafka结果表中。
   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,
     proctime as Proctime()
   ) WITH (
     'connector' = 'kafka',
     'topic' = 'kafkaSourceTopic',
     'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaAddress1:KafkaPort,KafkaAddress2:KafkaPort',
     'properties.group.id' = 'GroupId',
     'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
     'format' = 'json'
   );
   
   --创建地址维表
   create table area_info (
       area_id string, 
       area_province_name string,
       area_city_name string,
       area_county_name string, 
       area_street_name string, 
       region_name string, 
       primary key (area_id) not enforced -- redis的key
   ) WITH (
     'connector' = 'redis',
     'host' = 'RedisIP',
     'password' = 'RedisPassword',
     'data-type' = 'hash',
     'deploy-mode' = 'master-replica'
   );
   
   --根据地址维表生成详细的包含地址的订单信息宽表
   create table order_detail(
       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,
       area_province_name string,
       area_city_name string,
       area_county_name string,
       area_street_name string,
       region_name string
   ) with (
     'connector' = 'kafka',
     'topic' = 'kafkaSinkTopic',
     'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaAddress1:KafkaPort,KafkaAddress2:KafkaPort',
     'format' = 'json'
   );
   
   insert into order_detail
       select orders.order_id, orders.order_channel, orders.order_time, orders.pay_amount, orders.real_pay, orders.pay_time, orders.user_id, orders.user_name,
              area.area_id, area.area_province_name, area.area_city_name, area.area_county_name,
              area.area_street_name, area.region_name  from orders
       left join area_info for system_time as of orders.proctime as area on orders.area_id = area.area_id;

5. 连接Kafka集群，向Kafka的source topic中插入如下测试数据：

   {"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"}
   
   {"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"}

6. 连接Kafka集群，在Kafka的sink topic读取数据，结果数据参考如下：

   {"order_id":"202103241606060001","order_channel":"appShop","order_time":"2021-03-24 16:06:06","pay_amount":200.0,"real_pay":180.0,"pay_time":"2021-03-24 16:10:06","user_id":"0001","user_name":"Alice","area_id":"330106","area_province_name":"a1","area_city_name":"b1","area_county_name":"c2","area_street_name":"d2","region_name":"e1"}
   
   {"order_id":"202103251202020001","order_channel":"miniAppShop","order_time":"2021-03-25 12:02:02","pay_amount":60.0,"real_pay":60.0,"pay_time":"2021-03-25 12:03:00","user_id":"0002","user_name":"Bob","area_id":"330110","area_province_name":"a1","area_city_name":"b1","area_county_name":"c4","area_street_name":"d4","region_name":"e1"}
   
   {"order_id":"202103251505050001","order_channel":"qqShop","order_time":"2021-03-25 15:05:05","pay_amount":500.0,"real_pay":400.0,"pay_time":"2021-03-25 15:10:00","user_id":"0003","user_name":"Cindy","area_id":"330108","area_province_name":"a1","area_city_name":"b1","area_county_name":"c3","area_street_name":"d3","region_name":"e1"}
   

常见问题

若在windows环境中向redis中写入中文时，会导致写入数据异常，请避免此情况。