# DWS维表 #### 功能描述 创建DWS表用于与输入流连接，从而生成相应的宽表。 #### 前提条件 - 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中"[创建集群](https://support.huaweicloud.com/mgtg-dws/dws_01_0019.html)"章节。 - 请确保已创建DWS数据库表。 - 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与DWS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。 - 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](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dli/dli_01_0426.html)章节。 - 如何设置安全组规则，请参见[《虚拟私有云用户指南》](https://support.huaweicloud.com/usermanual-vpc/zh-cn_topic_0073379079.html)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](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dli/dli_01_0561.html)。 #### 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。 #### 语法格式 ``` create table dwsSource ( attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* ) with ( 'connector' = 'gaussdb', 'url' = '', 'table-name' = '', 'username' = '', 'password' = '' ); ``` #### 参数说明 表1参数说明 | 参数 | 是否必选 | 默认值 | 数据类型 | 说明 | |:---|:---|:---|:---|:---| | connector | 是 | 无 | String | connector类型，需配置为'gaussdb'。 | | url | 是 | 无 | String | jdbc连接地址。 使用gsjdbc4驱动连接时，格式为：jdbc:postgresql://${ip}:${port}/${dbName} 。 使用gsjdbc200驱动连接时，格式为：jdbc:gaussdb://${ip}:${port}/${dbName}。 | | table-name | 是 | 无 | String | 读取数据库中的数据所在的表名。 | | driver | 否 | 无 | String | jdbc连接驱动，默认为: org.postgresql.Driver。 - 使用gsjdbc4驱动连接时，加载的数据库驱动类为：org.postgresql.Driver。 - 使用gsjdbc200驱动连接时，加载的数据库驱动类为：com.huawei.gauss200.jdbc.Driver。 | | username | 否 | 无 | String | 数据库认证用户名，需要和'password'一起配置。 | | password | 否 | 无 | String | 数据库认证密码，需要和'username'一起配置。 | | scan.partition.column | 否 | 无 | String | 用于对输入进行分区的列名。 与scan.partition.lower-bound、scan.partition.upper-bound、scan.partition.num必须同时存在或者同时不存在。 | | scan.partition.lower-bound | 否 | 无 | Integer | 第一个分区的最小值。 与scan.partition.column、scan.partition.upper-bound、scan.partition.num必须同时存在或者同时不存在。 | | scan.partition.upper-bound | 否 | 无 | Integer | 最后一个分区的最大值。 与scan.partition.column、scan.partition.lower-bound、scan.partition.num必须同时存在或者同时不存在。 | | scan.partition.num | 否 | 无 | Integer | 分区的个数。 与scan.partition.column、scan.partition.upper-bound、scan.partition.upper-bound必须同时存在或者同时不存在。 | | scan.fetch-size | 否 | 0 | Integer | 每次从数据库拉取数据的行数。默认值为0，表示不限制。 | | scan.auto-commit | 否 | true | Boolean | 设置自动提交标志。 它决定每一个statement是否以事务的方式自动提交。 | | lookup.cache.max-rows | 否 | 无 | Integer | 维表配置，缓存的最大行数，超过该值时，最先添加的数据将被标记为过期。 默认表示不使用该配置。 | | lookup.cache.ttl | 否 | 无 | Duration | 维表配置，缓存超时时间，超过该时间的数据会被剔除。格式为：{length value}{time unit label}，如123ms, 321s，支持的时间单位包括: d,h,min,s,ms等，默认为ms。 默认表示不使用该配置。 | | lookup.max-retries | 否 | 3 | Integer | 维表配置，数据拉取最大重试次数。 | | pwd_auth_name | 否 | 无 | String | 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。 | #### 示例 从Kafka源表中读取数据，将DWS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](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dli/dli_01_0426.html)，在DLI上根据DWS和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 2. 设置DWS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](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dli/dli_01_0489.html)分别根据DWS和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. 连接DWS数据库实例，在DWS中创建相应的表，作为维表，表名为area_info，SQL语句如下： ``` create table public.area_info( area_id VARCHAR, area_province_name VARCHAR, area_city_name VARCHAR, area_county_name VARCHAR, area_street_name VARCHAR, region_name VARCHAR); ``` 4. 连接DWS数据库实例，向DWS维表area_info中插入测试数据，其语句如下： ``` insert into area_info (area_id, area_province_name, area_city_name, area_county_name, area_street_name, region_name) values ('330102', 'a1', 'b1', 'c1', 'd1', 'e1'), ('330106', 'a1', 'b1', 'c2', 'd2', 'e1'), ('330108', 'a1', 'b1', 'c3', 'd3', 'e1'), ('330110', 'a1', 'b1', 'c4', 'd4', 'e1'); ``` 5. 参考[创建Flink OpenSource作业](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dli/dli_01_0498.html)，创建flink opensource sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。该作业脚本将Kafka作为数据源，DWS作为维表，数据输出到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' = 'dws-order', '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 ) WITH ( 'connector' = 'gaussdb', 'driver' = 'org.postgresql.Driver', 'url' = 'jdbc:gaussdb://DwsAddress:DwsPort/DwsDbName', 'table-name' = 'area_info', 'username' = 'DwsUserName', 'password' = 'DwsPassword', 'lookup.cache.max-rows' = '10000', 'lookup.cache.ttl' = '2h' ); --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; ``` 6. 连接Kafka集群，向kafka中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"} ``` 7. 连接Kafka集群，读取kafka中sink topic中数据，结果参考如下： ``` {"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 - Q：若Flink作业日志中有如下报错信息，应该怎么解决？ ``` java.io.IOException: unable to open JDBC writer ... Caused by: org.postgresql.util.PSQLException: The connection attempt failed. ... Caused by: java.net.SocketTimeoutException: connect timed out ``` A：应考虑是跨源没有绑定，或者跨源没有绑定成功。 - 参考[增强型跨源连接](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dli/dli_01_0426.html)章节，重新配置跨源。参考[DLI跨源连接DWS失败](https://support.huaweicloud.com/dli_faq/dli_03_0179.html)进行问题排查。 - Q：如果该DWS表在某schema下，则应该如何配置？ A：如下示例是使用schema为dbuser2下的表area_info： ``` --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 ) WITH ( 'connector' = 'gaussdb', 'driver' = 'org.postgresql.Driver', 'url' = 'jdbc:postgresql://DwsAddress:DwsPort/DwsDbname', 'table-name' = 'dbuser2.area_info', 'username' = 'DwsUserName', 'password' = 'DwsPassword', 'lookup.cache.max-rows' = '10000', 'lookup.cache.ttl' = '2h' ); ```