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flink如何以upsert的方式写入maxcompute呀?

flink如何以upsert的方式写入maxcompute呀?

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真的很搞笑 2023-12-03 20:32:20 80 0
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  • Apache Flink目前不支持直接写入MaxCompute,但是可以通过Hive Catalog将Flink的数据写入Hive表,然后再通过Hive与MaxCompute的映射关系将数据同步到MaxCompute。

    首先,你需要在Flink中配置Hive Catalog,然后创建一个Hive表,这个表的存储位置指向MaxCompute。然后,你可以将Flink的数据写入到这个Hive表中。

    以下是一个简单的示例,展示了如何使用Flink的Hive Catalog将数据写入到MaxCompute:

    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    
    // 创建Hive连接器
    HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog(
        "myhive", // catalog name
        "default", // default database
        "path/to/hive-site.xml", // hive config file
        "myuser", // user name
        "mypassword"); // password
    
    env.registerCatalog("myhive", hiveCatalog);
    env.useCatalog("myhive");
    
    // 创建数据流
    DataStream<String> stream = env.fromElements("element1", "element2", "element3");
    
    // 创建Hive表
    TableSchema schema = TableSchema.builder()
        .fields(Arrays.asList(
            FieldSchema.builder().name("column1").type("string").build(),
            FieldSchema.builder().name("column2").type("string").build()))
        .build();
    hiveCatalog.createTable(new ObjectPath("default", "my_table"), schema, false);
    
    // 将数据流发送到Hive表
    stream.sinkTo(new HiveSink<>(new ObjectPath("default", "my_table"), hiveCatalog));
    
    // 启动任务
    env.execute("Flink Hive Sink");
    

    注意,这只是一个简单的示例,实际使用时可能需要根据你的具体需求进行修改。例如,你可能需要根据实际的数据类型和格式来修改TableSchema,或者根据实际的生产者和消费者数量来修改并行度。

    2023-12-04 16:20:43
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    在Flink中以upsert的方式写入MaxCompute,可以使用以下步骤:

    1. 首先,确保你已经安装了Flink和MaxCompute的相应依赖。

    2. 创建Flink作业并设置相关配置。你需要指定使用MaxCompute作为输出格式,并提供相应的连接信息,如项目名称、表名等。

    3. 定义数据源和转换逻辑。根据你的需求,从合适的数据源读取数据,并进行必要的转换操作。

    4. 使用insertInto方法将数据插入到MaxCompute表中。这个方法支持upsert操作,即如果数据已经存在,则更新它;如果数据不存在,则插入新行。

    下面是一个示例代码片段,演示了如何在Flink中使用upsert方式将数据写入MaxCompute:

    ```java
    import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import com.aliyun.odps.Table;
    import com.aliyun.odps.cdc.CdcWriter;
    import com.aliyun.odps.cdc.config.WriteMode;
    import com.aliyun.odps.cdc.tunnel.TunnelBuilder;
    import com.aliyun.odps.sdk.account.Account;
    import com.aliyun.odps.sdk.auth.Credentials;
    import com.aliyun.odps.sdk.utils.Configuration;

    public class FlinkUpsertToMaxCompute {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 创建Flink执行环境
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 定义数据源和转换逻辑
        DataStream<MyData> dataStream = env ... // 从合适的数据源读取数据并进行转换操作
    
        // 创建MaxCompute连接信息
        Account account = new Account("your_access_id", "your_access_key");
        Credentials credentials = Credentials.create(account);
        Configuration configuration = Configuration.create();
        configuration.set(ConfigurationKeys.WRITER_TYPE, WriteMode.UPSERT); // 设置写入模式为upsert
        configuration.set(ConfigurationKeys.OPERATION_TIMEOUT, "300"); // 设置超时时间(可选)
        configuration.set(ConfigurationKeys.WRITER_PREFIX, "your_project_name"); // 设置项目名称前缀(可选)
        configuration.set(ConfigurationKeys.WRITER_TABLE, "your_table_name"); // 设置表名(可选)
        configuration.set(ConfigurationKeys.WRITER_COLUMN, "column1, column2, column3"); // 设置要写入的列(可选)
        configuration.set(ConfigurationKeys.WRITER_PARTITION, "partition_column=partition_value"); // 设置分区条件(可选)
        configuration.set(ConfigurationKeys.WRITER_ROWKEY, "rowkey"); // 设置主键列(可选)
        configuration.set(ConfigurationKeys.WRITER_SPLIT_SIZE, "1000"); // 设置每个split的大小(可选)
        configuration
    
    2023-12-03 21:42:25
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