通过Flink读写云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版数据_实时计算 Flink版(Flink)-阿里云帮助中心

本文介绍如何通过阿里云实时计算Flink版实时读写云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版数据。

背景信息

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版是一种大规模并行处理（MPP）数据仓库服务，可提供海量数据在线分析服务。实时计算Flink版是基于Apache Flink构建的⼀站式实时大数据分析平台，内置丰富上下游连接器，满足不同业务场景的需求，提供高效、灵活的实时计算服务。通过实时计算Flink版读取AnalyticDB PostgreSQL版数据，可以充分发挥云原生数据仓库的优势，提高数据分析的效率和精度。

使用限制

该功能暂不支持AnalyticDB PostgreSQL版Serverless模式。
仅Flink实时计算引擎VVR 6.0.0及以上版本支持云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版连接器。
仅Flink实时计算引擎VVR 8.0.1及以上版本支持云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版7.0版本。
说明
如果您使用了自定义连接器，具体操作请参见管理自定义连接器。

前提条件

AnalyticDB PostgreSQL版实例和Flink全托管工作空间需要位于同一VPC下。
说明
不在同一VPC下时请参见网络连通性。
已创建Flink全托管工作空间。具体操作请参见开通实时计算Flink版。
已创建AnalyticDB PostgreSQL版实例和账号。具体操作请参见创建实例和创建初始账号。

步骤一：配置白名单并准备数据

登录云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版控制台。
将目标Flink工作空间所属的网段加入AnalyticDB PostgreSQL版的白名单。
1. 查看目标Flink工作空间的虚拟交换机所属网段，详情请参见控制台操作。
2. 添加至目标AnalyticDB PostgreSQL版实例的白名单中，请参见操作步骤。
  说明
  如果您通过公网访问，请添加公网IP至白名单。
单击页面右上方的登录数据库，并填写账号和密码。连接数据库的更多方式，请参见客户端连接。

在对应实例的目标数据库中创建一张名为adbpg_dim_table的表并插入50条测试数据。

建表SQL和插入数据SQL的示例如下：

--创建名称为adbpg_dim_table的表。
CREATE TABLE adbpg_dim_table(
id int,
username text,
PRIMARY KEY(id)
);

--向adbpg_dim_table的表中插入50行数据，其中id字段的值为从1到50的整数，而username字段的值为username字符串后面跟随当前行数的文本表示。
INSERT INTO adbpg_dim_table(id, username)
SELECT i, 'username'||i::text
FROM generate_series(1, 50) AS t(i);

您可以使用select * from adbpg_dim_table order by id;语句查看插入后的数据。

创建一张名为adbpg_sink_table的表，用于Flink写入结果数据。
```
CREATE TABLE adbpg_sink_table(
  id int,
  username text,
  score int
);
```

步骤二：创建Flink作业

登录实时计算控制台，单击目标工作空间操作列下的控制台。
在左侧导航栏，单击数据开发 > ETL，单击新建，选择空白的流作业草稿，单击下一步。

在新建作业草稿对话框，填写作业配置信息。

作业参数	说明	示例
文件名称	作业的名称。说明作业名称在当前项目中必须保持唯一。	adbpg-test
存储位置	指定该作业的代码文件所属的文件夹。您还可以在现有文件夹右侧，单击图标，新建子文件夹。	作业草稿
引擎版本	当前作业使用的Flink的引擎版本。引擎版本号含义、版本对应关系和生命周期重要时间点详情请参见引擎版本介绍。	vvr-8.0.1-flink-1.17

单击创建。

步骤三：编写作业代码并部署作业

将以下作业代码拷贝到作业文本编辑区。

---创建一个datagen源表。本示例中无需修改WITH参数。
CREATE TEMPORARY TABLE datagen_source (
 id INT,
 score INT
) WITH (
 'connector' = 'datagen', 
 'fields.id.kind'='sequence',
 'fields.id.start'='1',
 'fields.id.end'='50',
 'fields.score.kind'='random',
 'fields.score.min'='70',
 'fields.score.max'='100'
);

--创建adbpg维表。需根据您的实际情况修改WITH参数。
CREATE TEMPORARY TABLE dim_adbpg(
 id int,
 username varchar,
 PRIMARY KEY(id) not ENFORCED
) WITH(
 'connector' = 'adbpg', 
 'url' = 'jdbc:postgresql://gp-2ze****3tysk255b5-master.gpdb.rds.aliyuncs.com:5432/flinktest',
 'tablename' = 'adbpg_dim_table', 
 'username' = 'flinktest',
 'password' = '${secret_values.adb_password}',
 'maxRetryTimes'='2', --写入数据失败后，重试写入的最大次数。
 'cache'='lru',  --缓存策略，
 'cacheSize'='100'  --缓存大小
);

--创建adbpg结果表。需根据您的实际情况修改WITH参数。
CREATE TEMPORARY TABLE sink_adbpg (
  id int,
  username varchar,
  score int
) WITH (
  'connector' = 'adbpg', 
  'url' = 'jdbc:postgresql://gp-2ze****3tysk255b5-master.gpdb.rds.aliyuncs.com:5432/flinktest',
  'tablename' = 'adbpg_sink_table',  
  'username' = 'flinktest',
  'password' = '${secret_values.adb_password}',
  'maxRetryTimes' = '2',
  'conflictMode' = 'ignore',--当Insert写入出现主键冲突或者唯一索引冲突时的处理策略。
  'retryWaitTime' = '200'  --重试的时间间隔。
);

--维表和源表join后的结果插入adbpg结果表。
INSERT INTO sink_adbpg
SELECT ts.id,ts.username,ds.score
FROM datagen_source AS ds
JOIN dim_adbpg FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME() AS ts
on ds.id = ts.id;

根据实际情况修改参数。

本示例中无需修改datagen源表。您需要根据实际情况修改adbpg维表和结果表参数，具体说明如下。涉及的连接器更多相关参数和类型映射请参见相关文档。

参数	是否必填	说明
url	是	AnalyticDB PostgreSQL版的JDBC连接地址。格式为`jdbc:postgresql://<地址>:<端口>/<连接的数据库名称>`。您可在云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版控制台对应实例的数据库连接页面查看。
tablename	是	AnalyticDB PostgreSQL版的表名。
username	是	AnalyticDB PostgreSQL版的数据库账号。
password	是	AnalyticDB PostgreSQL版的数据库账号密码。
targetSchema	否	Schema名称。默认为public。如果您使用了对应数据库下其他Schema，请填写此参数。

在作业开发页面顶部，单击深度检查，进行语法检查。
单击部署。
在运维中心 > 作业运维页面，单击目标作业操作列下的启动。

步骤四：查看写入数据结果

登录云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版控制台。
单击登录数据库，连接数据库的更多方式，请参见客户端连接。
执行如下查询语句，查看Flink写入数据。
```
SELECT * FROM adbpg_sink_table ORDER BY id;
```
结果如下图所示。