访问Kafka数据

前提条件

• 已开通Lindorm实例的计算引擎服务。具体操作，请参见开通与变配。
• 已创建与Lindorm实例位于同一地域的Kafka实例。具体操作，请参见公网和VPC接入。
• 已在Kafka实例中创建Topic。具体操作，请参见步骤三：创建资源。

操作步骤

1. 启动Beeline，并访问Lindorm计算引擎服务。具体操作，请参见使用Beeline访问JDBC服务。
2. 登录消息队列Kafka版控制台，获取访问Kafka数据的连接信息。
   1. 在实例详情页面的接入点信息区域，获取Kafka实例的域名接入点。
   2. 在Topic管理页面，获取Kafka实例的Topic名称。
3. 在Lindorm计算引擎中创建Kafka Topic对应的Hive临时表。

   CREATE TEMPORARY TABLE kafka_tbl USING kafka OPTIONS(table_options);

   USING kafka中Kafka为指定数据源。Kafka表无需指定Schema，Lindorm计算引擎提供默认的Kafka Schema，不可修改，Schema信息如下：

   列名称	数据类型	说明
   key	binary	该记录在Kafka中的Key信息。
   value	binary	该记录在Kafka中的Value信息。
   topic	string	该记录所属的Kafka Topic。
   partition	int	该记录所属的Partition。
   offset	bigint	该记录在Partition的offset。
   timestamp	timestamp	该记录的时间戳。
   timestampType	int	该记录时间戳的类型： 0：CreateTime。 1：LogAppendTime。 详细信息，请参见timestampType。

   table_options参数说明：

   参数	是否可选	说明	示例值
   kafka.bootstrap.servers	是	Kafka实例的域名接入点。	alikafka-pre-cn-x0r34a20****-1-vpc.alikafka.aliyuncs.com:9092,alikafka-pre-cn-x0r34a20****-2-vpc.alikafka.aliyuncs.com:9092,alikafka-pre-cn-x0r34a20****-3-vpc.alikafka.aliyuncs.com:9092
   subscribe	是	Kafka实例的Topic名称。	topic_to_read
   startingTimestamp	是	待访问Topic数据片段开始时间的时间戳，单位为毫秒。 说明 您可以使用Spark SQL unix_timestamp函数将时间转换为UNIX时间戳。	1682406000000
   endingTimestamp	是	待访问Topic数据片段结束时间的时间戳，单位为毫秒。 说明 您可以使用Spark SQL unix_timestamp函数将时间转换为UNIX时间戳。	1682409600000
   startingOffsetsByTimestampStrategy	否	如果Kafka实例中部分Partition中没有数据，需要添加该参数。	latest

   创建Kafka表支持多种类型参数，更多参数请参考：Structured Streaming + Kafka Integration Guide。

   示例：

   CREATE TEMPORARY TABLE kafka_tbl USING kafka OPTIONS(
     "kafka.bootstrap.servers"="alikafka-pre-cn-x0r34a20****-1-vpc.alikafka.aliyuncs.com:9092,alikafka-pre-cn-x0r34a20****-2-vpc.alikafka.aliyuncs.com:9092,alikafka-pre-cn-x0r34a20****-3-vpc.alikafka.aliyuncs.com:9092",
     "subscribe"="topic_to_read",
     "startingTimestamp"=1682406000000,
     "endingTimestamp"=1682409600000);

4. 查询Kafka表的数据。
   • 查询表Kafka_tbl中Schema的数据。

     DESCRIBE kafka_tbl;

   • 查询表Kafka_tbl中的数据。

     SELECT * FROM kafka_tbl LIMIT 10;

   • 使用Spark函数提取Kafka中的数据。例如，查询表Kafka_tbl中Value为{"content": "kafka record"}的数据。

     SELECT get_json_object(cast(value as string), '$.content') FROM kafka_tbl LIMIT 10;

     返回结果：

     Output: kafka record

（可选）实践：将Kafka数据导入Hive表

如果您有数据分析等相关需求，可以参考以下步骤将Kafka中的数据导入Hive表。

{"id": 1, "name": "name1"}
{"id": 2, "name": "name2"}

1. 创建Kafka源表。

   CREATE TEMPORARY TABLE kafka_src_tbl USING kafka OPTIONS(
     "kafka.bootstrap.servers"="kafka_addr:9092",
     "subscribe"="topic1",
     "startingTimestamp"=1682406000000,
     "endingTimestamp"=1682409600000);

   参数的详细说明，请参见参数说明。
2. 创建Hive目标表。

   CREATE TABLE kafka_target_tbl(id LONG, name STRING) USING parquet;

3. 将Kafka源表中所有数据解析后写入Hive目标表中。

   INSERT INTO kafka_target_tbl
       SELECT
         cast(get_json_object(cast(value as string), '$.id') as long),
         get_json_object(cast(value as string), '$.name')
       FROM
         kafka_src_tbl;

4. 查询Kafka导入Hive表中的数据。

   SELECT * FROM kafka_target_tbl LIMIT 10;

   返回结果：

   Output:
   +-----+--------+
   | id  |  name  |
   +-----+--------+
   | 1   | name1  |
   | 2   | name2  |
   +-----+--------+