DLI支持券SQL数据分析吗

功能描述

DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse 数据库 中，表类型仅支持结果表。

ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。

前提条件

• 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上。
• 该场景需要与ClickHouse建立增强型跨源连接，并根据实际情况设置ClickHouse集群所在安全组规则中的端口。

  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

• 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 MRS 的ClickHouse集群，集群版本选择MRS 3.1.0及以上版本。
• ClickHouse结果表不支持删除表数据操作。
• Flink中支持字段类型范围为：string、tinyint、smallint、int、bigint、float、double、date、timestamp、decimal以及Array。

  其中Array中的数据类型仅支持int、bigint、string、float、double。

语法格式

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create table clickhouseSink (  attr_name attr_type   (',' attr_name attr_type)* )with (  'type' = 'clickhouse',  'url' = '',  'table-name' = '');

参数说明

示例

• 示例1：从Kafka中读取数据，并将数据插入ClickHouse中（ClickHouse版本为MRS的21.3.4.25，且MRS集群未开启Kerberos认证）：
  1. 参考增强型跨源连接，在DLI上根据ClickHouse和Kafka集群所在的虚拟 私有云 和子网分别创建跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。
  2. 设置ClickHouse和Kafka集群安全组的入向规则，使其对当前将要使用的Flink作业队列网段放通。参考测试地址连通性根据ClickHouse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. 使用ClickHouse客户端连接到ClickHouse服务端，并使用以下命令查询集群标识符cluster等其他环境参数信息。

     详细操作请参考从零开始使用ClickHouse。

     select cluster,shard_num,replica_num,host_name from system.clusters;

     其返回信息如下图：

     ┌─cluster────┬────┬─shard_num─┐│ default_cluster │    1   │           1 ││ default_cluster │    1   │           2 │└──────── ┴────┴────── ┘

     根据获取到的集群标识符cluster，例如当前为default_cluster ，使用以下命令在ClickHouse的default_cluster集群节点上创建数据库flink。

     CREATE DATAB AS E flink ON CLUSTER default_cluster;

  4. 使用以下命令在default_cluster集群节点上和flink数据库下创建表名为order的ReplicatedMergeTree表。

     CREATE TABLE flink.order ON CLUSTER default_cluster(order_id String,order_channel String,order_time String,pay_amount Float64,real_pay Float64,pay_time String,user_id String,user_name String,area_id String) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/flink/order', '{replica}')ORDER BY order_id;

  5. 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DMS Kafka作为数据源，ClickHouse作业结果表。

     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 clickhouseSink(  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' = 'clickhouse',  'url' = 'jdbc:clickhouse://ClickhouseAddress1:ClickhousePort,ClickhouseAddress2:ClickhousePort/flink',  'username' = 'username',  'password' = 'password',  'table-name' = 'order',  'sink.buffer-flush.max-rows' = '10',  'sink.buffer-flush.interval' = '3s');insert into clickhouseSink select * from orders;

  6. 连接Kafka集群，向DMS Kafka中插入以下测试数据：

     {"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"}

  7. 使用ClickHouse客户端连接到ClickHouse，执行以下查询命令，查询写入flink数据库下order表中的数据。

     select * from flink.order;

     查询结果参考如下：

     202103241000000001 webShop 2021-03-24 10:00:00 100 100 2021-03-24 10:02:03 0001 Alice 330106202103241606060001 appShop 2021-03-24 16:06:06 200 180 2021-03-24 16:10:06 0001 Alice 330106 202103251202020001 miniAppShop 2021-03-25 12:02:02 60 60 2021-03-25 12:03:00 0002 Bob 330110 

• 示例2：从Kafka中读取数据，并将数据插入ClickHouse中（ClickHouse版本为MRS的21.3.4.25，且MRS集群开启Kerberos认证）
  1. 参考增强型跨源连接，在DLI上根据ClickHouse和Kafka集群所在的虚拟私有云和子网分别创建跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。
  2. 设置ClickHouse和Kafka集群安全组的入向规则，使其对当前将要使用的Flink作业队列网段放通。参考测试地址连通性根据ClickHouse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. 使用ClickHouse客户端连接到ClickHouse服务端，并使用以下命令查询集群标识符cluster等其他环境参数信息。

     参考从零开始使用ClickHouse。

     select cluster,shard_num,replica_num,host_name from system.clusters;

     其返回信息如下图：

     ┌─cluster────┬────┬─shard_num─┐│ default_cluster │    1   │           1 ││ default_cluster │    1   │           2 │└──────── ┴────┴────── ┘

     根据获取到的集群标识符cluster，例如当前为default_cluster ，使用以下命令在ClickHouse的default_cluster集群节点上创建数据库flink。

     CREATE DATABASE flink ON CLUSTER default_cluster;

  4. 使用以下命令在default_cluster集群节点上和flink数据库下创建表名为order的ReplicatedMergeTree表。

     CREATE TABLE flink.order ON CLUSTER default_cluster(order_id String,order_channel String,order_time String,pay_amount Float64,real_pay Float64,pay_time String,user_id String,user_name String,area_id String) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/flink/order', '{replica}')ORDER BY order_id;

  5. 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，ClickHouse作业结果表。

     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 clickhouseSink(  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' = 'clickhouse',  'url' = 'jdbc:clickhouse://ClickhouseAddress1:ClickhousePort,ClickhouseAddress2:ClickhousePort/flink?ssl=true&sslmode=none',  'table-name' = 'order',  'username' = 'username',  'password' = 'password', --DEW凭据中的key  'sink.buffer-flush.max-rows' = '10',  'sink.buffer-flush.interval' = '3s',  'dew.endpoint'='kms.xx.xx.com', --使用的DEW服务所在的endpoint信息  'dew.csms.secretName'='xx', --DEW服务通用凭据的凭据名称  'dew.csms.decrypt.fields'='password', --password字段值需要利用DEW凭证管理,进行解密替换  'dew.csms.version'='v1');insert into clickhouseSink select * from orders;

  6. 连接Kafka集群，向Kafka中插入以下测试数据：

     {"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"}

  7. 使用ClickHouse客户端连接到ClickHouse，执行以下查询命令，查询写入flink数据库下order表中的数据。

     select * from flink.order;

     查询结果参考如下：

     202103241000000001 webShop 2021-03-24 10:00:00 100 100 2021-03-24 10:02:03 0001 Alice 330106202103241606060001 appShop 2021-03-24 16:06:06 200 180 2021-03-24 16:10:06 0001 Alice 330106 202103251202020001 miniAppShop 2021-03-25 12:02:02 60 60 2021-03-25 12:03:00 0002 Bob 330110