更新时间:2024-11-14 GMT+08:00
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JDBC

功能描述

JDBC连接器是Flink内置的Connector,提供了对MySQL、PostgreSQL等常见数据库的读写支持。表类型支持源表、结果表和维表。

表1 支持类别

类别

详情

支持表类型

源表、维表、结果表

前提条件

  • 要与实例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。

注意事项

  • JDBC结果表如果定义了主键,将以upsert模式与外部系统交换UPDATE/DELETE消息;否则,它将以append模式与外部系统交换消息,不支持消费UPDATE/DELETE消息。
  • 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

语法格式

create table jbdcTable (
  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' = 'jdbc',
  'url' = '',
  'table-name' = '',
  'username' = '',
  'password' = ''
);

参数说明

表2 参数说明

参数

是否必选

默认值

类型

说明

connector

String

指定要使用的连接器,当前固定为'jdbc'。

url

String

数据库的URL。

  • 连接MySQL数据库时,格式为:jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/dbName
  • 连接PostgreSQL数据库时,格式为:jdbc:postgresql://PostgreSQLAddress:PostgreSQLPort/dbName

table-name

String

读取数据库中的数据所在的表名。

driver

String

连接数据库所需要的驱动。如果未配置,则会自动通过URL提取。

  • MySQL数据库默认驱动为com.mysql.jdbc.Driver。
  • PostgreSQL数据库默认驱动为org.postgresql.Driver。

username

String

数据库认证用户名,需要和'password'一起配置。

password

String

数据库认证密码,需要和'username'一起配置。

connection.max-retry-timeout

60s

Duration

尝试连接数据库服务器最大重试超时时间,不应小于1s。

scan.partition.column

String

用于对输入进行分区的列名。分区扫描参数,具体请参考分区扫描功能介绍

scan.partition.num

Integer

分区的个数。分区扫描参数,具体请参考分区扫描功能介绍

scan.partition.lower-bound

Integer

第一个分区的最小值。分区扫描参数,具体请参考分区扫描功能介绍

scan.partition.upper-bound

Integer

最后一个分区的最大值。分区扫描参数,具体请参考分区扫描功能介绍

scan.fetch-size

0

Integer

每次从数据库拉取数据的行数。如果指定为0,则会忽略sql hint。

scan.auto-commit

true

Boolean

是否设置自动提交,以确定事务中的每个statement是否自动提交

lookup.cache.max-rows

Integer

lookup cache的最大行数,如果超过该值,缓存中最先添加的条目将被标记为过期。 默认情况下,lookup cache是未开启的。具体请参考Lookup Cache功能介绍

lookup.cache.ttl

Duration

lookup cache中每一行记录的最大存活时间,如果超过该时间,缓存中最先添加的条目将被标记为过期。 默认情况下,lookup cache是未开启的。具体请参考Lookup Cache功能介绍

lookup.cache.caching-missing-key

true

Boolean

是否缓存空查询结果,默认为true。具体请参考Lookup Cache功能介绍

lookup.max-retries

3

Integer

查询数据库失败的最大重试次数。

sink.buffer-flush.max-rows

100

Integer

flush前缓存记录的最大值,可以设置为 '0' 来禁用它。

sink.buffer-flush.interval

1s

Duration

flush间隔时间,超过该时间后异步线程将flush数据。可以设置为 '0' 来禁用它。如果想完全异步地处理缓存的flush事件,可以将 'sink.buffer-flush.max-rows' 设置为 '0' ,并配置适当的flush时间间隔。

sink.max-retries

3

Integer

写入到数据库失败后的最大重试次数。

sink.parallelism

Integer

用于定义JDBC sink算子的并行度。默认情况下,并行度是由框架决定,即与上游并行度一致。

分区扫描功能介绍

为了加速Source任务实例中的数据读取,Flink为JDBC表提供了分区扫描功能。以下参数定义了从多个任务并行读取时如何对表进行分区。

  • scan.partition.column:用于对输入进行分区的列名,该列的数据类型必须是数字,日期或时间戳。
  • scan.partition.num: 分区数。
  • scan.partition.lower-bound:第一个分区的最小值。
  • scan.partition.upper-bound:最后一个分区的最大值。
  • 建表时以上扫描分区参数必须同时存在或者同时不存在。
  • scan.partition.lower-bound和scan.partition.upper-bound参数仅用于决定分区步长,而不是用于过滤表中的行,表中的所有行都会被分区并返回。

Lookup Cache功能介绍

JDBC连接器可以用在时态表关联中作为一个可lookup的维表,当前只支持同步的查找模式。

默认情况下,Lookup cache是未启用的,所有请求都会发送到外部数据库。您可以设置Lookup.cache.max-rows和Lookup.cache.ttl参数来启用。Lookup cache的主要目的是用于提高时态表关联JDBC连接器的性能。

当Lookup cache被启用时,每个进程(即TaskManager)将维护一个缓存。Flink将优先查找缓存,只有当缓存未查找到时才向外部数据库发送请求,并使用返回的数据更新缓存。当缓存命中最大缓存行Lookup.cache.max-rows或当行超过最大存活时间Lookup.cache.ttl时,缓存中最先添加的条目将被标记为过期。缓存中的记录可能不是最新的,用户可以将Lookup.cache.ttl设置为一个更小的值以获得更好的刷新数据,但这可能会增加发送到数据库的请求数。所以要做好吞吐量和正确性之间的平衡。

默认情况下,Flink会缓存主键的空查询结果,您可以通过将Lookup.cache.caching-missing-key设置为false来切换行为。

数据类型映射

表3 数据类型映射

MySQL类型

PostgreSQL类型

Flink SQL类型

TINYINT

-

TINYINT

SMALLINT

TINYINT UNSIGNED

SMALLINT

INT2

SMALLSERIAL

SERIAL2

SMALLINT

INT

MEDIUMINT

SMALLINT UNSIGNED

INTEGER

SERIAL

INT

BIGINT

INT UNSIGNED

BIGINT

BIGSERIAL

BIGINT

BIGINT UNSIGNED

-

DECIMAL(20, 0)

BIGINT

BIGINT

BIGINT

FLOAT

REAL

FLOAT4

FLOAT

DOUBLE

DOUBLE PRECISION

FLOAT8

DOUBLE PRECISION

DOUBLE

NUMERIC(p, s)

DECIMAL(p, s)

NUMERIC(p, s)

DECIMAL(p, s)

DECIMAL(p, s)

BOOLEAN

TINYINT(1)

BOOLEAN

BOOLEAN

DATE

DATE

DATE

TIME [(p)]

TIME [(p)] [WITHOUT TIMEZONE]

TIME [(p)] [WITHOUT TIMEZONE]

DATETIME [(p)]

TIMESTAMP [(p)] [WITHOUT TIMEZONE]

TIMESTAMP [(p)] [WITHOUT TIMEZONE]

CHAR(n)

VARCHAR(n)

TEXT

CHAR(n)

CHARACTER(n)

VARCHAR(n)

CHARACTER

VARYING(n)

TEXT

STRING

BINARY

VARBINARY

BLOB

BYTEA

BYTES

-

ARRAY

ARRAY

示例

  • 示例1:使用JDBC作为数据源,Print作为结果表,从RDS MySQL数据库中读取数据,并写入到Print结果表中。
    1. 参考增强型跨源连接,根据RDS MySQL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RDS MySQL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RDS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. 登录RDS MySQL,并使用下述命令在flink库下创建orders表,并插入数据。创建数据库的操作可以参考创建RDS数据库

      在flink数据库库下创建orders表:

      CREATE TABLE `flink`.`orders` (
      	`order_id` VARCHAR(32) NOT NULL,
      	`order_channel` VARCHAR(32) NULL,
      	PRIMARY KEY (`order_id`)
      )	ENGINE = InnoDB
      	DEFAULT CHARACTER SET = utf8mb4
      	COLLATE = utf8mb4_general_ci;

      插入表数据:

      insert into orders(
        order_id,
        order_channel
      ) values
        ('1', 'webShop'),  
        ('2', 'miniAppShop');
    4. 参考创建Flink OpenSource作业,创建flink opensource sql作业,输入以下作业运行脚本,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“1.15”,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

      认证用的username和password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

      CREATE TABLE jdbcSource (
        order_id string,
        order_channel string
      ) WITH (
        'connector' = 'jdbc',
        'url' = 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--flink为RDS MySQL创建的数据库名
        'table-name' = 'orders',
        'username' = 'MySQLUsername',
        'password' = 'MySQLPassword',
        'scan.fetch-size' = '10',
        'scan.auto-commit' = 'true'
      );
      
      CREATE TABLE printSink (
        order_id string,
        order_channel string
      ) WITH (
        'connector' = 'print'
      );
      
      insert into printSink select * from jdbcSource;
    5. 查看taskmanager.out文件中的数据结果,数据结果参考如下:
      +I(1,webShop)
      +I(2,miniAppShop)
  • 示例2:使用DataGen源表发送数据,通过JDBC结果表将数据输出到MySQL数据库中。
    1. 参考增强型跨源连接,根据RDS MySQL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RDS MySQL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RDS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. 登录RDS MySQL,并使用下述命令在flink库下创建orders表,并插入数据。创建数据库的操作可以参考创建RDS数据库
      在flink数据库库下创建orders表:
      CREATE TABLE `flink`.`orders` (
      	`order_id` VARCHAR(32) NOT NULL,
      	`order_channel` VARCHAR(32) NULL,
      	PRIMARY KEY (`order_id`)
      )	ENGINE = InnoDB
      	DEFAULT CHARACTER SET = utf8mb4
      	COLLATE = utf8mb4_general_ci;
    4. 参考创建Flink OpenSource作业,创建flink opensource sql作业,输入以下作业运行脚本,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“1.15”,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 dataGenSource (
        order_id string,
        order_channel string
      ) WITH (
        'connector' = 'datagen',
        'fields.order_id.kind' = 'sequence',
        'fields.order_id.start' = '1',
        'fields.order_id.end' = '1000',
        'fields.order_channel.kind' = 'random',
        'fields.order_channel.length' = '5'
      );
      
      CREATE TABLE jdbcSink (
        order_id string,
        order_channel string,
        PRIMARY KEY(order_id) NOT ENFORCED
      ) WITH (
        'connector' = 'jdbc',
        'url' = 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--其中url中的flink表示MySQL中orders表所在的数据库名
        'table-name' = 'orders',
        'username' = 'MySQLUsername',
        'password' = 'MySQLPassword',
        'sink.buffer-flush.max-rows' = '1'
      );
      
      insert into jdbcSink select * from dataGenSource;
    5. 查看表中数据,在MySQL中执行sql查询语句
      select * from orders;
  • 示例3:从DataGen源表中读取数据,将JDBC表作为维表,并将二者生成的表信息写入Print结果表中。
    1. 参考增强型跨源连接,根据RDS MySQL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RDS MySQL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RDS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. 登录RDS MySQL,并使用下述命令在flink库下创建orders表,并插入数据。创建数据库的操作可以参考创建RDS数据库

      在flink数据库库下创建orders表:

      CREATE TABLE `flink`.`orders` (
      	`order_id` VARCHAR(32) NOT NULL,
      	`order_channel` VARCHAR(32) NULL,
      	PRIMARY KEY (`order_id`)
      )	ENGINE = InnoDB
      	DEFAULT CHARACTER SET = utf8mb4
      	COLLATE = utf8mb4_general_ci;

      插入表数据:

      insert into orders(
        order_id,
        order_channel
      ) values
        ('1', 'webShop'),  
        ('2', 'miniAppShop');
    4. 参考创建Flink OpenSource作业,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DataGen为数据源,JDBC作为维表,数据写入到Print结果表。

      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 dataGenSource (
        order_id string,
        order_time timestamp,
        proctime as Proctime()
      ) WITH (
        'connector' = 'datagen',
        'fields.order_id.kind' = 'sequence',
        'fields.order_id.start' = '1',
        'fields.order_id.end' = '2'
      );
      
      --创建维表
      CREATE TABLE jdbcTable (
        order_id string,
        order_channel string
      ) WITH (
        'connector' = 'jdbc',
        'url' = 'jdbc:mysql://JDBCAddress:JDBCPort/flink',--flink为RDS MySQL中orders表所在的数据库名
        'table-name' = 'orders',
        'username' = 'JDBCUserName',
        'password' = 'JDBCPassWord',
        'lookup.cache.max-rows' = '100',
        'lookup.cache.ttl' = '1000',
        'lookup.cache.caching-missing-key' = 'false',
        'lookup.max-retries' = '5'
      );
      
      CREATE TABLE printSink (
        order_id string,
        order_time timestamp,
        order_channel string
      ) WITH (
        'connector' = 'print'
      );
      
      insert into
        printSink
      SELECT
        dataGenSource.order_id, dataGenSource.order_time, jdbcTable.order_channel
      from
        dataGenSource
        left join jdbcTable for system_time as of dataGenSource.proctime on dataGenSource.order_id = jdbcTable.order_id;
    5. 查看taskmanager.out文件中的数据结果,数据结果参考如下:
      +I(1, xxx, webShop)
      +I(2, xxx, miniAppShop)

常见问题

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