如何使用Flink将数据保存到表格存储时序表中_表格存储(Tablestore)-阿里云帮助中心

本文以表格存储Tablestore中的宽表作为上游数据源为例介绍如何使用实时计算Flink写数据到Tablestore的时序表中。

背景信息

Tablestore的时序模型是针对时间序列数据的特点进行设计，适用于物联网设备监控、设备采集数据、机器监控数据等场景。更多信息，请参见时序模型介绍。

在Tablestore的时序模型中，采用一张二维的时序表来存储时序数据。

每行代表一个时间线在某个时间点的数据，该行的主键部分为时间线标识和时间戳，该行的数据列部分为该时间线在该时间戳下的数据点，可以有多个数据列。其中度量名称（measurement）、数据源（data source）和标签（tags）组成了一个时间线标识，时间戳（time）则标识具体的时间点。

注意事项

Flink中的每个TaskManager建议配置2 CPU和4GB内存，此配置可以充分发挥每个TaskManager的计算能力。单个TaskManager能达到1万/s的写入速率。
在source表分区数目足够多的情况下，建议Flink中并发配置在16以内，写入速率随并发线性增长。
Flink与Tablestore实例必须处于同一专有网络VPC。Tablestore实例的服务地址必须使用VPC地址。
当前支持使用此功能的地域有华东1（杭州）、华东2（上海）、华北2（北京）、华北3（张家口）、华北6（乌兰察布）、华南1（深圳）、中国香港、德国（法兰克福）、美国（弗吉尼亚）、印度（孟买）、新加坡。

Tablestore数据结果表

Flink支持使用Tablestore时序表存储输出结果。更多信息，请参见表格存储Tablestore连接器。

时序模型主要有_m_name、_data_source、_tags、_time四个主键，因此时序表作为结果表时需要指定四个主键，其余配置与数据表作为结果表时的配置相同。目前支持WITH参数，SINK表主键和Map格式主键三种方式指定时序表主键。三种方式_tags列的转换优先级为WITH参数方式的优先级最高，Map格式主键与SINK表主键方式次之。

WITH参数

使用WITH参数方式定义DDL的示例如下：

--创建源表的临时表。
CREATE TEMPORARY TABLE timeseries_source (
    measurement STRING,
    datasource STRING,
    tag_a STRING,
    `time` BIGINT,
    binary_value BINARY,
    bool_value BOOLEAN,
    double_value DOUBLE,
    long_value BIGINT,
    string_value STRING,
    tag_b STRING,
    tag_c STRING,
    tag_d STRING,
    tag_e STRING,
    tag_f STRING
) 
WITH (
    'connector' = 'ots',
    'endPoint' = 'https://xxx.cn-hangzhou.vpc.tablestore.aliyuncs.com',
    'instanceName' = 'xxx',
    'tableName' = 'test_widecolume_source_table',
    'tunnelName' = 'test_widecolume_source_tunnel',
    'accessId' ='xxxxxxxxxxx',
    'accessKey' ='xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
    'ignoreDelete' = 'true', --是否忽略delete操作的数据。
);

--创建结果表的临时表。
CREATE TEMPORARY TABLE timeseries_sink (
    measurement STRING,
    datasource STRING,
    tag_a STRING,
    `time` BIGINT,
    binary_value BINARY,
    bool_value BOOLEAN,
    double_value DOUBLE,
    long_value BIGINT,
    string_value STRING,
    tag_b STRING,
    tag_c STRING,
    tag_d STRING,
    tag_e STRING,
    tag_f STRING,
    PRIMARY KEY(measurement, datasource, tag_a, `time`) NOT ENFORCED
) 
WITH (
    'connector' = 'ots',
    'endPoint' = 'https://xxx.cn-hangzhou.vpc.tablestore.aliyuncs.com',
    'instanceName' = 'xxx',
    'tableName' = 'test_timeseries_sink_table',
    'accessId' ='xxxxxxxxxxx',
    'accessKey' ='xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
    'storageType' = 'TIMESERIES',
    'timeseriesSchema' = '{"measurement":"_m_name","datasource":"_data_source","tag_a":"_tags","tag_b":"_tags","tag_c":"_tags","tag_d":"_tags","tag_e":"_tags","tag_f":"_tags","time":"_time"}'
);

--将源表数据插入到结果表。
INSERT INTO timeseries_sink
    select 
    measurement,
    datasource,
    tag_a,
    `time`,
    binary_value,
    bool_value,
    double_value,
    long_value,
    string_value,
    tag_b,
    tag_c,
    tag_d,
    tag_e,
    tag_f
    from
        timeseries_source;

WITH参数说明请参见下表。

参数	适用模型	是否必填	说明
connector	通用参数	是	连接器类型。固定取值为ots。
endPoint	通用参数	是	Tablestore实例的服务地址，必须使用实例的VPC地址。更多信息，请参见服务地址。
instanceName	通用参数	是	Tablestore实例的名称。
tableName	通用参数	是	Tablestore的数据表或者时序表名称。数据表作为源表时填写数据表名称，时序表作为结果表时填写时序表名称。
tunnelName	宽表模型	是	Tablestore数据表的数据通道名称。关于创建通道的具体操作，请参见创建数据通道。
accessId	通用参数	是	阿里云账号或者RAM用户的AccessKey（包括AccessKey ID和AccessKey Secret）。关于获取AccessKey的具体操作，请参见创建AccessKey。
accessKey	通用参数	是
ignoreDelete	宽表模型	否	是否忽略DELETE操作类型的实时数据，可选配置。默认值为false。数据表作为源表时可以根据需要配置。
storageType	通用参数	是	数据存储类型。取值范围如下： WIDE_COLUMN（默认）：数据表当数据表作为源表时，不配置此参数或者配置此参数为WIDE_COLUMN。 TIMESERIES：时序表当时序表作为结果表时，必须配置为TIMESERIES。
timeseriesSchema	时序模型	是	需要指定为时序表主键的列。以JSON的key-value格式来指定时序表主键，例如`{"measurement":"_m_name","datasource":"_data_source","tag_a":"_tags","tag_b":"_tags","tag_c":"_tags","tag_d":"_tags","tag_e":"_tags","tag_f":"_tags","time":"_time"}`。配置的主键类型必须与时序表中主键类型一致。其中tags主键可以支持同时包含多列。

SINK表主键

时序结果表的DDL定义示例如下所示。主键定义中的第一位measurement为_m_name列，第二位datasource为_data_source列，最后一位time为time列，中间的多列为tag列。

使用SINK表主键方式定义DDL的示例如下：

CREATE TEMPORARY TABLE timeseries_sink (
    measurement STRING,
    datasource STRING,
    tag_a STRING,
    `time` BIGINT,
    binary_value BINARY,
    bool_value BOOLEAN,
    double_value DOUBLE,
    long_value BIGINT,
    string_value STRING,
    tag_b STRING,
    tag_c STRING,
    tag_d STRING,
    tag_e STRING,
    tag_f STRING
    PRIMARY KEY(measurement, datasource, tag_a,tag_b,tag_c,tag_d,tag_e,tag_f `time`) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'ots',
    'endPoint' = 'https://xxx.cn-hangzhou.vpc.tablestore.aliyuncs.com',
    'instanceName' = 'xxx',
    'tableName' = 'test_timeseries_sink_table',
    'accessId' ='xxxxxxxxxxx',
    'accessKey' ='xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
    'storageType' = 'TIMESERIES',
);

Map格式的主键

对于时序Sink表主键，Tablestore引入了Flink的Map类型便于生成时序模型中时序表的_tags列，Map类型可以支持列的改名、简单函数等映射操作。使用Map时必须保证其中的_tags主键声明位置在第三位。

--创建源表的临时表。
CREATE TEMPORARY TABLE timeseries_source (
    measurement STRING,
    datasource STRING,
    tag_a STRING,
    `time` BIGINT,
    binary_value BINARY,
    bool_value BOOLEAN,
    double_value DOUBLE,
    long_value BIGINT,
    string_value STRING,
    tag_b STRING,
    tag_c STRING,
    tag_d STRING,
    tag_e STRING,
    tag_f STRING
) 
WITH (
    'connector' = 'ots',
    'endPoint' = 'https://xxx.cn-hangzhou.vpc.tablestore.aliyuncs.com',
    'instanceName' = 'xxx',
    'tableName' = 'test_widecolume_source_table',
    'tunnelName' = 'test_widecolume_source_tunnel',
    'accessId' ='xxxxxxxxxxx',
    'accessKey' ='xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
    'ignoreDelete' = 'true', --是否忽略delete操作的数据。
);
--创建结果表的临时表。
CREATE TEMPORARY TABLE timeseries_sink (
    measurement STRING,
    datasource STRING,
    tags Map<String, String>, 
    `time` BIGINT,
    binary_value BINARY,
    bool_value BOOLEAN,
    double_value DOUBLE,
    long_value BIGINT,
    string_value STRING,
    tag_b STRING,
    tag_c STRING,
    tag_d STRING,
    tag_e STRING,
    tag_f STRING,
    PRIMARY KEY(measurement, datasource, tags, `time`) NOT ENFORCED
) 
WITH (
    'connector' = 'ots',
    'endPoint' = 'https://xxx.cn-hangzhou.vpc.tablestore.aliyuncs.com',
    'instanceName' = 'xxx',
    'tableName' = 'test_timeseries_sink_table',
    'accessId' ='xxxxxxxxxxx',
    'accessKey' ='xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
    'storageType' = 'TIMESERIES',
);

--将源表数据插入到结果表。
INSERT INTO timeseries_sink
    select 
        m_name,
        data_source,
        MAP["tag_a":tag_a,"tag_b":tag_b,"tag_c":tag_c,"tag_d":tag_d,"tag_e":tag_e,"tag_f":tag_f] AS tags,
        `time`,
        cpu_sys,
        cpu_user,
        disk_0,
        disk_1,
        disk_2,
        memory_used,
        net_in,
        net_out 
    from
        timeseries_source;

实时计算作业开发流程

前提条件

已创建AccessKey。具体操作，请参见创建AccessKey。
已为Tablestore数据表（源表）创建数据通道。具体操作，请参见创建数据通道。

步骤一：创建作业

登录实时计算控制台。
在Flink全托管页签，单击目标工作空间操作列下的控制台。
在左侧导航栏，单击SQL开发。
单击新建。
在新建作业草稿对话框中，单击空白的流作业草稿。
Flink全托管也为您提供了丰富的代码模板和数据同步，每种代码模板都为您提供了具体的使用场景、代码示例和使用指导。您可以直接单击对应的模板快速地了解Flink产品功能和相关语法，实现您的业务逻辑，详情请参见代码模板和数据同步模板。
单击下一步。

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。	flink-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-6.0.4-flink-1.15

单击创建。

步骤二：编写作业代码

创建一个源表（Tablestore数据表）和结果表（Tablestore时序表）的临时表。

说明

在生产作业中，建议您尽量减少临时表的使用，直接使用元数据管理中已经注册的表。

创建一个timeseries_source和timeseries_sink临时表代码示例如下：

CREATE TEMPORARY TABLE timeseries_source (
    measurement STRING,
    datasource STRING,
    tag_a STRING,
    `time` BIGINT,
    binary_value BINARY,
    bool_value BOOLEAN,
    double_value DOUBLE,
    long_value BIGINT,
    string_value STRING,
    tag_b STRING,
    tag_c STRING,
    tag_d STRING,
    tag_e STRING,
    tag_f STRING
) 
WITH (
    'connector' = 'ots',
    'endPoint' = 'https://xxx.cn-hangzhou.vpc.tablestore.aliyuncs.com',
    'instanceName' = 'xxx',
    'tableName' = 'test_widecolume_source_table',
    'tunnelName' = 'test_widecolume_source_tunnel',
    'accessId' = 'xxxxxxxxxxx',
    'accessKey' = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
    --是否忽略delete操作的数据。
    'ignoreDelete' = 'true', 
);

CREATE TEMPORARY TABLE timeseries_sink (
    measurement STRING,
    datasource STRING,
    tag_a STRING,
    `time` BIGINT,
    binary_value BINARY,
    bool_value BOOLEAN,
    double_value DOUBLE,
    long_value BIGINT,
    string_value STRING,
    tag_b STRING,
    tag_c STRING,
    tag_d STRING,
    tag_e STRING,
    tag_f STRING,
    PRIMARY KEY(measurement, datasource, tag_a, `time`) NOT ENFORCED
) 
WITH (
    'connector' = 'ots',
    'endPoint' = 'https://xxx.cn-hangzhou.vpc.tablestore.aliyuncs.com',
    'instanceName' = 'xxx',
    'tableName' = 'test_timeseries_sink_table',
    'accessId' = 'xxxxxxxxxxx',
    'accessKey' = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
    'storageType' = 'TIMESERIES',
    'timeseriesSchema' = '{"measurement":"_m_name","datasource":"_data_source","tag_a":"_tags","tag_b":"_tags","tag_c":"_tags","tag_d":"_tags","tag_e":"_tags","tag_f":"_tags","time":"_time"}'
);

编写作业逻辑。

将源表数据插入到结果表的代码示例如下：

INSERT INTO timeseries_sink
    select 
    measurement,
    datasource,
    tag_a,
    `time`,
    binary_value,
    bool_value,
    double_value,
    long_value,
    string_value,
    tag_b,
    tag_c,
    tag_d,
    tag_e,
    tag_f
    from
        timeseries_source;

步骤三：进行更多配置

在作业开发页面右侧，单击更多配置后，您可以填写以下参数信息：

引擎版本：修改您创建作业时选择的Flink引擎版本。
说明从VVR 3.0.3版本（对应Flink 1.12版本）开始，VVP支持同时运行多个不同引擎版本的SQL作业。如果您的作业已使用了Flink 1.12及更早版本的引擎，您需要按照以下情况进行处理：
- Flink 1.12版本：停止后启动作业，系统将自动将引擎升级为vvr-3.0.3-flink-1.12版本。
- Flink 1.11或Flink 1.10版本：手动将作业引擎版本升级到vvr-3.0.3-flink-1.12或vvr-4.0.7-flink-1.13版本后重启作业，否则会在启动作业时超时报错。
附加依赖文件：作业中需要使用到的附加依赖，例如临时函数等。
说明
如果没有VVR的权限，您可以下载VVR依赖，并在资源上传页面进行上传，然后选择附加依赖文件为上传的VVR依赖即可。具体操作，请参见附录：配置VVR依赖。

步骤四：进行深度检查

在作业开发页面顶部，单击深度检查，进行语法检查。

（可选）步骤五：进行作业调试

在作业开发页面顶部，单击调试。

您可以使用作业调试功能模拟作业运行、检查输出结果，验证SELECT或INSERT业务逻辑的正确性，提升开发效率，降低数据质量风险，详情请参见作业调试。

步骤六：作业部署

在作业开发页面顶部，单击部署，在部署新版本对话框，可根据需要填写或选中相关内容，单击确认。

说明

Session集群适用于非生产环境的开发测试环境，您可以使用Session集群模式部署或调试作业，提高作业JM（Job Manager）资源利用率和提高作业启动速度。但不推荐您将作业提交至Session集群中，因为会存在业务稳定性问题。具体操作，请参见步骤一：创建Session集群。

步骤七：启动并查看Flink计算结果

说明

如果您对作业进行了修改（例如更改SQL代码、增删改WITH参数、更改作业版本等），且希望修改生效，则需要先上线，然后停止再启动。另外，如果作业无法复用State，希望作业全新启动时，也需要停止后再启动作业。作业停止详情请参见作业停止。

在左侧导航栏，单击作业运维。
单击目标作业名称操作列中的启动。
作业启动参数配置详情请参见作业启动。单击启动后，您可以看到作业状态变为运行中，则代表作业运行正常。
在作业运维详情页面，查看Flink计算结果。
1. 在作业运维页面，单击目标作业名称。
2. 单击作业探查。
3. 在运行日志页签，单击运行Task Managers页签下的Path, ID。
4. 单击日志，在页面搜索Sink相关的日志信息。

附录：配置VVR依赖

下载VVR依赖。
上传VVR依赖。
1. 登录实时计算控制台。
2. 在Flink全托管页签，单击目标工作空间操作列下的控制台。
3. 在左侧导航栏，单击资源管理。
4. 单击上传资源，选择要上传的VVR依赖的JAR包。
在目标作业开发页面附加依赖文件项，选择目标VVR依赖的JAR包。