在 Flink 控制台,bytehouse-cdw 连接器支持做结果表,可以通过 Flink 任务将数据写入到 ByteHouse 目标表。
ByteHouse 是一款云原生数据仓库,云数仓版(CDW)是一个支持实时导入和离线导入的自助数据分析平台,能够对海量数据进行高效分析。
如需了解 ByteHouse 云数仓版更多信息,请参见 ByteHouse 云数仓版简介。
CREATE TABLE `bh_de_sink` ( `id` STRING NOT NULL, `event_time` STRING, `content` ARRAY<DECIMAL(20, 0)> ) PARTITIONED BY (`id`) WITH ( 'connector' = 'bytehouse-cdw', 'jdbc.enable-gateway-connection' = 'true', -- 指定 ByteHouse Gateway 的地域。 -- 示例VOLCANO_PRIVATE为火山引擎私有网络,此时需要ByteHouse CDW和Flink处于相同VPC。 'bytehouse.gateway.region' = 'VOLCANO_PRIVATE', 'bytehouse.gateway.host' = 'tenant-xxxx.bytehouse.ivolces.com', 'bytehouse.gateway.port' = '19000', 'bytehouse.gateway.api-token' = '<< your API token >>', 'bytehouse.gateway.virtual-warehouse' = 'default_vw', 'database' = 'demo_database', 'table-name' = 'demo_table' );
参数 | 必选 | 默认值 | 数据类型 | 描述 |
---|---|---|---|---|
| 是 | (none) | String | 指定要使用的驱动,这里应该是 |
| 是 | (none) | String | 需要连接的 ByteHouse 云数仓版数据库的名称。 |
| 是 | (none) | String | 需要连接的 ByteHouse 云数仓版表的名称。 |
| 否 | (none) | String | 用户名。 |
| 否 | (none) | String | 密码。 |
| 否 |
| Duration | 通过 JDBC 执行查询的超时设置。 |
| 否 |
| Boolean | 指定 JDBC 连接是否需要经过 ByteHouse网关。 |
| 否 | (none) | String | ByteHouse 网关区域。支持的值包括:
|
| 否 | (none) | String | ByteHouse 网关的私有主机。前提是将 bytehouse.gateway.region 设置为 |
| 否 |
| Integer | ByteHouse 网关的私有端口。前提是将 bytehouse.gateway.region 设置为 |
| 否 | (none) | String | 通过 ByteHouse Gateway 进行查询处理的计算组的名称或 ID。默认情况下,使用通过 ByteHouse 控制台配置的默认计算组。 |
| 否 | (none) | String | ByteHouse 网关账户 ID。 |
| 否 | (none) | String | ByteHouse Gateway 访问密钥 ID。 |
| 否 | (none) | String | ByteHouse 网关密钥。 |
| 否 | (none) | String | ByteHouse 网关API token令牌。 |
| 否 | 1 | Integer | 存储转储的并行度(即每次插入执行的线程数)。 |
| 否 | (none) | String | 预接收器分组的密钥。密钥可以由多个字段组成,以逗号分隔。 |
| 否 | (none) | String | 预接收器分组的表达式。如果设置了,所有涉及的字段名称也必须在 sink.group-by.key 中列出。 |
| 否 | (none) | Integer | 记录预接收器分组的组数。如果未指定,它将回退到 sink.parallelism(如果提供)。The ByteHouse Gateway secret key. |
| 否 |
| Duration | 两次批量刷新之间的最大间隔。最小为 200 毫秒(ms)。 |
| 否 |
| Integer | 刷新前缓冲记录的最大大小。最小为 100。 |
| 否 |
| Integer | 触发异步刷新过载预防的待处理批次数的阈值。最小为 1。 |
| 否 |
| Integer | 刷新数据失败时的最大尝试次数。将其设置为 -1 表示无限次重试。 |
| 否 | (none) | Integer | 刷新数据的最大并行度。默认情况下,并行度由框架使用与上游链式运算符相同的并行度来确定。 |
| 否 |
| Boolean | 指定是否启用主动数据验证(即,在添加到批次之前要验证的每个记录)。默认情况下,使用被动数据验证(即,仅在数据刷新尝试失败时触发数据验证)来减少运行时开销。 |
| 否 |
| String | 选择要接收的数据记录。支持的值有:
|
| 否 |
| Boolean | 允许检查点等待,直到所有缓冲批次都完全耗尽。如果设置为 false,则所有缓冲批次将在每个检查点期间写入检查点状态。如果已知数据刷新到表的速度很快,建议将其设置为 true。 |
| 否 |
| Duration | 刷新指标的固定间隔。 该时间最少为 |
| 否 |
| String | 记录指标的日志级别。 这对应于 Log4J 内置的标准日志级别。 |
| 否 | (none) | Duration | 时间戳数据的附加时间偏移量。 |
| 否 |
| Integer | 异步查找的比例因子。如果设置为小于 2,查找将以同步 (SYNC) 模式运行。如果设置为 n(n >= 2),查找将以异步 (ASYNC) 模式运行,每个查找实例的最大并发数等于 n。 |
| 否 |
| Long | 数据表的查找缓存的最大行数。如果设置为 0,则禁用缓存。 |
| 否 | (none) | Duration | ByteHouse 表的查找缓存的 TTL。如果未指定,则不为缓存记录设置 TTL。 |
| 否 |
| Integer | 查找操作失败时允许的最大重试次数。 |
如下表格是 Flink SQL 数据类型和 ByteHouse 数据类型的映射关系。如果需要了解。
Flink SQL 字段类型 | ByteHouse 字段类型 |
---|---|
TINYINT | Int8 |
SMALLINT | Int16 |
INT | Int32 |
BIGINT | Int64 |
DECIMAL(20, 0) | UInt64 |
FLOAT | Float32 |
DOUBLE | Float64 |
DECIMAL(p, s) | Decimal(P, S) |
BOOLEAN | Int8 |
DATE | Date |
TIME [(p)] [WITHOUT TIMEZONE] | 暂不支持,请使用 String 类型替代 |
TIMESTAMP [(p)] [WITHOUT TIMEZONE] | DateTime |
STRING | String |
BYTES | |
ARRAY | ARRAY |
CREATE TABLE `bh_de_source` ( -- source table `id` BIGINT NOT NULL, `time` TIMESTAMP(0), `content` ARRAY<DECIMAL(20, 0)> ) PARTITIONED BY (`id`) WITH ( 'connector' = 'datagen' ); CREATE TABLE `bh_de_sink` ( -- sink table `id` STRING NOT NULL, `event_time` STRING, `content` ARRAY<DECIMAL(20, 0)> ) PARTITIONED BY (`id`) WITH ( 'connector' = 'bytehouse-cdw', 'jdbc.enable-gateway-connection' = 'true', 'bytehouse.gateway.region' = 'VOLCANO_PRIVATE', 'bytehouse.gateway.host' = 'tenant-xxxx.bytehouse.ivolces.com', 'bytehouse.gateway.port' = '19000', 'bytehouse.gateway.api-token' = '<< your API token >>', 'bytehouse.gateway.virtual-warehouse' = 'default_vw', 'database' = 'demo_database', 'table-name' = 'demo_table' ); INSERT INTO `bh_de_sink` ( -- data loading `id`, `event_time`, `content` ) SELECT IFNULL(CAST(`id` AS STRING), '43'), -- type casting with default value CAST(`time` AS STRING), -- type casting IFNULL(`content`, 'hello') -- default value FROM `bh_de_source`
Flink 连接器的 DataStream API 源数据类型为 RowData
。通过 DataStream API 的使用主要流程是通过 CnchSinkFunctionBuilder
获取 CnchSinkFunction
实例,下面是一个演示基本用法的示例。详细参数配置可以参考 ByteHouse 官方文档。
StreamExecutionEnvironment env = ...; // Adding a source to the data stream DataStream<RowData> dataStream = env.addSource(...).returns(TypeInformation.of(RowData.class)); // List of columns representing the table schema List<Column> columns = Arrays.asList( Column.physical("year", DataTypes.INT()), Column.physical("npc", DataTypes.STRING()), Column.physical("offence", DataTypes.STRING()), Column.physical("case_no", DataTypes.INT())); try (@SuppressWarnings("unchecked") CnchSinkFunction<RowData, ?> cnchSink = new CnchSinkFunctionBuilder.Insert(database, tableName) .withSchema(columns) .withGatewayConnection("VOLCANO_PRIVATE", "your_host", "your_port") .withGatewayApiToken("<< your API token >>") .withGatewayVirtualWarehouse("default_vw") .withFlushInterval(Duration.ofSeconds(1)) .build()) { // Add the sink to the data stream dataStream.addSink(cnchSink); // Trigger the execution env.execute(); }
问题描述:
{"t": "2024-10-17 10:00:00"}
。t
字段为 TIMESTAMP 类型。2024-10-17 18:00:00
。问题原因:源端(例如 Kafka 数据源)时间戳数据以不带时区的格式输出时(如 “2024-10-17 10:00:00” ),默认按 UTC 解析为 Epoch 时间戳;如果源端业务的时区并非 UTC,那么按上述方式输出时间戳值则会间接地引入 UTC 与源端业务时区之间的小时数偏差。
解决方案:
'timestmap-offset' = '-8h'
,这样子在单个 ByteHouse Sink 中生效。containerized.taskmanager.env.FLINK_WRITE_TO_BYTEHOUSE_TIMESTAMP_OFFSET: -8h
。