使用Hologres和数据库搭建GitHub实时数据大屏_实时数仓 Hologres(Hologres)-阿里云帮助中心

本文以GitHub公开事件数据为例，为您介绍使用Hologres+DataWorks数据集成构建实时数仓，并通过Hologres对接BI分析工具（本文以DataV为例）的基本步骤，实现海量数据的实时分析。

示例架构

其中：

待处理数据：
本实践使用GitHub公开事件作为示例数据，更多关于数据集的介绍请参见业务与数据认知。
数据库：
本实践使用RDS MySQL数据库，通过DataWorks数据集成功能将数据库中数据同步至Hologres，您也可以选择其他数据库，DataWorks支持的数据源请参见支持的数据源及同步方案。
数据服务：
Hologres是兼容PostgreSQL协议的实时数仓引擎，支持海量数据实时写入与更新、实时数据写入即可查。
实时大屏：
本实践以DataV为例，为您展示搭建实时大屏后查看并分析数据的效果。

实践步骤

准备工作

本实践使用已存储在公共MySQL中的Github公共事件作为示例数据，因此您无需操作Github公共事件数据集成至数据库步骤，使用DataWorks数据集成功能将数据库中的示例数据同步至Hologres中进行分析。本实践需准备的环境如下所示。

准备Hologres环境
您需开通Hologres，创建并连接Hologres数据库，后续在Hologres数据库中执行命令读取数据。您也可以申请Hologres的免费资源包，免费试用体验本教程的核心步骤。Hologres提供的免费资源包介绍及申请引导请参见新用户免费试用。
说明
为确保Hologres与DataWorks之间的网络连通性，请确保DataWorks资源组与Hologres使用同一个VPC，详情请参见网络连通方案。
准备RDS MySQL环境
本实践已为您准备好MySQL公共环境，您可以直接使用MySQL公共环境验证本实践。如果您需要同步您的数据，需开通RDS MySQL数据库，详情请参见快速创建RDS MySQL实例。
准备DataWorks环境
1. 您需开通DataWorks并创建工作空间，详情请参见开通DataWorks服务和创建工作空间。
  - DataWorks新版资源组默认不具备公网访问能力，为确保公共MySQL（公网）与DataWorks之间的网络连通性，需要为绑定的VPC配置公网NAT网关并绑定EIP，详情请参见网络连通方案。
  说明
  如果您之前尚未开通过任何地域的DataWorks（新用户），则开通DataWorks时可以勾选DataWorks资源组选项，系统会为您自动分配一个按量付费类型的新版资源组。
  新用户也可以直接在资源组列表页面购买使用新版资源组，购买方式请参见新增和使用Serverless资源组。如果老用户需要购买使用新版资源组，请提交工单。
  新版资源组的计费详情请参见Serverless资源组计费。
2. （可选）购买DataWorks独享数据集成资源组，绑定至您创建的DataWorks工作空间并为独享数据集成资源组绑定专有网络（VPC），详情请参见新增和使用独享数据集成资源组。
  为确保Hologres与DataWorks之间的网络连通性，请确保DataWorks资源组与Hologres使用同一个VPC。
  说明
  仅当您此前购买和使用过旧版资源组时，需要执行该步骤。
（可选）准备大屏搭建产品：本文以DataV为例
本文以DataV为例，为您示例搭建大屏后的效果。

创建Hologres内部表

您需要在Hologres中先创建一个Hologres内部表并创建相应的索引，用于后续数据实时写入，示例代码如下。

-- 新建schema用于创建内表并导入数据
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS hologres_dataset_github_event;

DROP TABLE IF EXISTS hologres_dataset_github_event.hologres_github_event;

BEGIN;
CREATE TABLE hologres_dataset_github_event.hologres_github_event (
  id bigint PRIMARY KEY,
  actor_id bigint,
  actor_login text,
  repo_id bigint,
  repo_name text,
  org_id bigint,
  org_login text,
  type text,
  created_at timestamp with time zone NOT NULL,
  action text,    
  commit_id text,
  member_id bigint,
  language text
);
CALL set_table_property ('hologres_dataset_github_event.hologres_github_event', 'distribution_key', 'id');
CALL set_table_property ('hologres_dataset_github_event.hologres_github_event', 'event_time_column', 'created_at');
CALL set_table_property ('hologres_dataset_github_event.hologres_github_event', 'clustering_key', 'created_at');

COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.id IS '事件ID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.actor_id IS '事件发起人ID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.actor_login IS '事件发起人登录名';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.repo_id IS 'repoID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.repo_name IS 'repo名称';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.org_id IS 'repo所属组织ID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.org_login IS 'repo所属组织名称';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.type IS '事件类型';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.created_at IS '事件发生时间';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.action IS '事件行为';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.commit_id IS '提交记录ID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.member_id IS '成员ID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.language IS '编程语言';

COMMIT;

通过DataWorks数据集成实时写入数据至Hologres

创建同步任务所需的数据源。

登录DataWorks控制台，选择工作空间所在地域。
单击左侧导航栏的更多 > 管理中心，在下拉列表中选择对应工作空间后，单击进入管理中心。
单击左侧导航栏的数据源 > 数据源列表，在数据源页面单击新增数据源。

按照界面指引创建MySQL数据源和Hologres数据源。主要参数配置如下：

MySQL数据源：数据来源

参数	说明
数据源名称	自定义。
配置模式	选择连接串模式。
JDBC链接地址	单击新增地址，配置信息如下：主机地址IP：rm-bp1z69dodhh85z9qa.mysql.rds.aliyuncs.com 端口号：3306
数据库名称	github_events_share
用户名	workshop
密码	workshop#2017 此密码仅为本教程示例，请勿在实际业务中使用。
认证选项	选择无认证。

Hologres数据源：数据去向

参数	说明
数据源名称	自定义。
认证方式	默认为阿里云账号及阿里云RAM角色。
所属云账号	选择当前阿里云主账号。
地域	选择Hologres实例所在地域。
Hologres实例	选择已创建的Hologres实例。
数据库名称	填写上述已创建的Hologres数据库名称。
默认访问身份	选择阿里云主账号。
认证选项	选择无认证。

创建单表实时同步任务。

您可在DataWorks的DataStudio侧进行实时同步任务配置，具体操作请参见DataStudio侧实时同步任务配置。主要操作流程如下：

在数据同步任务界面，配置输入节点和输出节点。重点参数配置如下：

节点	类型	节点配置		备注
输入	MySQL	数据源	选择上述已创建的MySQL数据源。	MySQL类型节点配置详情请参见配置MySQL输入。
		表	选择`github_public_event`。
输出	Hologres	数据源	选择上述已创建的Hologres数据源。	Hologres类型节点配置详情请参见配置Hologres输出。
		表	选择已创建的`hologres_dataset_github_event.hologres_github_event`。
		字段映射	选择同名映射。

在数据同步任务界面右侧单击基本配置，选择已创建的独享数据集成资源组或新版资源组。
说明
新用户只能使用新版资源组，且占用的CU量配置为2 CU。

提交并发布实时同步任务，详情请参见提交并发布实时同步任务。
在运维中心 > 实时任务运维 > 实时同步任务面板启动该任务，详情请参见：实时同步任务运维。
待数据同步成功后，前往Hologres进行实时数据分析。
说明
公共数据源MySQL中保留近7天数据，离线数据将会通过全量进行同步，实时数据将在全量初始化完成后，实时写入Hologres。

查询实时数据

在Hologres中运行如下示例命令查询今日最活跃项目：

SELECT
    repo_name,
    COUNT(*) AS events
FROM
    hologres_dataset_github_event.hologres_github_event
WHERE
    created_at >= CURRENT_DATE
GROUP BY
    repo_name
ORDER BY
    events DESC
LIMIT 5;

返回结果示例如下：

repo_name	                             events
--------------------------------------+---------
Hardwaregore/gimmie-commits	           59672
happyfish2024/mins	                   12626
bullet-dev-team/demo-app-env-list	     9002
bullet-dev-team/python-pyramid-public	 8255
SSlam1234/StatSlamImagesCDN	           6618

（可选）通过DataV搭建实时大屏

您可以通过DataV的数据大屏模板，基于Hologres数据源来快速搭建GitHub事件数据实时大屏。

创建Hologres数据源。
将数据所在的Hologres实例和数据库创建为DataV的数据源，详情请参见DataV。
创建可视化应用。
1. 登录DataV控制台。
2. 在工作台页面，单击创建PC端看板。
  选择使用Hologres实时分析GitHub事件数据模板。
3. 修改模板中相关组件的数据源。
  以左上角的今日公开事件总数为例：
  1. 单击今日公开事件总数对应的数字框，点击右侧数据源，选择数据源类型为实时数仓Hologres。
  2. 选择已有数据源为您已创建的数据源。
    如果您在Hologres中的表名和Schema与本实践相同，则不需修改SQL。
  3. 修改完成后，数据响应结果刷新，大屏中成功展示实时数据。
  4. 按照示例更新大屏中的数据源和表名，需更新组件及更新后效果如下图所示。
4. 单击右上角发布，完成大屏搭建。
  您也可以单击预览，预览实时更新的数据大屏。