Hbase结果表

功能描述

DLI将作业的输出数据输出到HBase中。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。HBase支持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用DLI，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。

前提条件

• 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase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。
• 如果使用MRS HBase，请在增强型跨源的主机信息中添加MRS集群所有节点的主机ip信息。

  详细操作请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息”章节描述。

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“1.15”，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。
• 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据
• 创建的HBase结果表的列簇必须定义为ROW类型，字段名对应列簇名（column family），嵌套的字段名对应列限定符名（column qualifier）。用户只需在表结构中声明查询中使用的的列簇和列限定符。除了ROW类型的列，剩下的原子数据类型字段（比如，STRING, BIGINT）将被识别为 HBase的rowkey，一张表中只能声明一个rowkey。rowkey字段的名字可以是任意的，如果是保留关键字，需要用反引号。

语法格式

create table hbaseSink (
  attr_name attr_type 
  (',' attr_name attr_type)* 
  ','PRIMARY KEY (attr_name, ...) NOT ENFORCED)
) with (
  'connector' = 'hbase-2.2',
  'table-name' = '',
  'zookeeper.quorum' = ''
);

参数说明

数据类型映射

HBase以字节数组存储所有数据。在读和写过程中要序列化和反序列化数据。

Flink 的 HBase 连接器利用 HBase（Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink 数据类型转换。

Flink 的 HBase 连接器将所有数据类型（除字符串外）null值编码成空字节。对于字符串类型，null值的字面值由null-string-literal选项值决定。

示例

该示例是从Kafka数据源中读取数据，并写入到HBase结果表中，其具体步骤如下（该示例中hbase的版本为2.2.3）：

1. 参考增强型跨源连接，在DLI上根据HBase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。参考“修改主机信息”章节描述，在增强型跨源中增加MRS的主机信息。
2. 设置HBase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分别根据HBase和Kafka的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。
3. 参考MRS HBase的使用，通过HBase shell在HBase中创建相应的表，表名为order，表中只有一个列族detail，创建语句如下：

   create 'order', {NAME => 'detail'}

4. 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业脚本，并提交运行。该作业脚本将Kafka作为数据源，HBase作为结果表（Rowkey为order_id，列簇名为detail）
   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“1.15”，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,KafkaAddress2:KafkaPort',
     'properties.group.id' = 'GroupId',
     'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
     'format' = 'json'
   );
   
   create table hbaseSink(
     order_id string,
     detail Row(
       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' = 'hbase-2.2',
     'table-name' = 'order',
     'zookeeper.quorum' = 'ZookeeperAddress:ZookeeperPort',
     'sink.buffer-flush.max-rows' = '1'
   );
   
   insert into hbaseSink select order_id, Row(order_channel,order_time,pay_amount,real_pay,pay_time,user_id,user_name,area_id) from orders;

5. 连接Kafka集群，向Kafka中输入数据：

   {"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"}

6. 通过HBase shell使用下述语句查看数据结果：

    scan 'order'

   数据结果参考如下：

   202103241000000001   column=detail:area_id, timestamp=2021-12-16T21:30:37.954, value=330106
   
   202103241000000001   column=detail:order_channel, timestamp=2021-12-16T21:30:37.954, value=webShop
   
   202103241000000001   column=detail:order_time, timestamp=2021-12-16T21:30:37.954, value=2021-03-24 10:00:00
   
   202103241000000001   column=detail:pay_amount, timestamp=2021-12-16T21:30:37.954, value=@Y\x00\x00\x00\x00\x00\x00
   
   202103241000000001   column=detail:pay_time, timestamp=2021-12-16T21:30:37.954, value=2021-03-24 10:02:03
   
   202103241000000001   column=detail:real_pay, timestamp=2021-12-16T21:30:37.954, value=@Y\x00\x00\x00\x00\x00\x00
   
   202103241000000001   column=detail:user_id, timestamp=2021-12-16T21:30:37.954, value=0001
   
   202103241000000001   column=detail:user_name, timestamp=2021-12-16T21:30:37.954, value=Alice
   
   202103241606060001   column=detail:area_id, timestamp=2021-12-16T21:30:44.842, value=330106
   
   202103241606060001   column=detail:order_channel, timestamp=2021-12-16T21:30:44.842, value=appShop
   
   202103241606060001   column=detail:order_time, timestamp=2021-12-16T21:30:44.842, value=2021-03-24 16:06:06
   
   202103241606060001   column=detail:pay_amount, timestamp=2021-12-16T21:30:44.842, value=@i\x00\x00\x00\x00\x00\x00
   
   202103241606060001   column=detail:pay_time, timestamp=2021-12-16T21:30:44.842, value=2021-03-24 16:10:06
   
   202103241606060001   column=detail:real_pay, timestamp=2021-12-16T21:30:44.842, value=@f\x80\x00\x00\x00\x00\x00
   
   202103241606060001   column=detail:user_id, timestamp=2021-12-16T21:30:44.842, value=0001
   
   202103241606060001   column=detail:user_name, timestamp=2021-12-16T21:30:44.842, value=Alice
   
   202103251202020001   column=detail:area_id, timestamp=2021-12-16T21:30:52.181, value=330110
   
   202103251202020001   column=detail:order_channel, timestamp=2021-12-16T21:30:52.181, value=miniAppShop
   
   202103251202020001   column=detail:order_time, timestamp=2021-12-16T21:30:52.181, value=2021-03-25 12:02:02
   
   202103251202020001   column=detail:pay_amount, timestamp=2021-12-16T21:30:52.181, value=@N\x00\x00\x00\x00\x00\x00
   
   202103251202020001   column=detail:pay_time, timestamp=2021-12-16T21:30:52.181, value=2021-03-25 12:03:00
   
   202103251202020001   column=detail:real_pay, timestamp=2021-12-16T21:30:52.181, value=@N\x00\x00\x00\x00\x00\x00
   
   202103251202020001   column=detail:user_id, timestamp=2021-12-16T21:30:52.181, value=0002
   
   202103251202020001   column=detail:user_name, timestamp=2021-12-16T21:30:52.181, value=Bob

常见问题

Q：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.zookeeper.ClientCnxn$SessionTimeoutException: Client session timed out, have not heard from server in 90069ms for connection id 0x0

A：可能是跨源连接未绑定或跨源绑定失败。参考增强型跨源连接重新配置跨源，Kafka集群安全组放通DLI队列的网段地址。