Data Lake Analytics
作为云上数据处理的枢纽,最近加入了对于RDS(目前支持
MySQL
,
SQLServer
,
Postgres
引擎)的支持, 这篇教程带你玩转 DLA 的 RDS 支持。我们文章中会以
MySQL
的介绍为主,最后会简要介绍下
SQLServer
与
Postgres
的一些不同点、需要注意的地方。
在 DLA 里面创建一个底层映射到
MySQL
的外表的语法如下:
跟普通的建表不同的是这里多了两个属性:
VPC_ID
和
INSTANCE_ID
。
VPC_ID
是你的RDS所在VPC的ID, 如下图所示:
而
INSTANCE_ID
则是你的RDS实例ID, 在RDS的详情页面可以找到:
建表需要这两个额外信息是因为现在用户的数据库都是处于用户自己的VPC内部,默认情况下 DLA 是访问不了用户 VPC 里面的资源的,为了让DLA能够访问到用户RDS里面的数据,我们需要利用阿里云的VPC反向访问技术。
权限声明: 当您通过上述方式建库,就视为您同意我们利用VPC反向访问的技术去读写您的RDS。
另外您还需要把
100.104.0.0/16
IP地址段加入到你的RDS的白名单列表,这是我们VPC反向访问的IP地段,如下图:
数据库建完之后,我们可以建表了,我们先在你的 RDS 里面建立如下的 person 表用来做测试:
并且向里面插入一下测试数据:
然后就可以在 DLA 的数据库里面建立相应的映射表了:
这样我们通过MySQL客户端连接到 DLA 数据库上面,就可以对 MySQL 数据库里面的数据进行查询了:
其实 DLA 里面使用 RDS 的典型场景不是把RDS的数据读出来进行分析,因为RDS本身能承载的数据量有限,不适合大数据分析,更多的场景是在我们对存储在OSS/OTS上的大数据进行分析,分析完成之后把结果数据回写到 RDS 里面供前台业务使用。这种场景在DLA里面非常容易实现,还是举前面
person
表例子,下面的语句把
oss_db
里面
customer
的十条记录进行了一些转换然后插入了我们的
hello_mysql_vps_rds.person
表:
SQLServer
和
PostgreSQL
总体用法上跟 MySQL 类似,但是因为
MySQL
里面
database
跟
schema
是等价的,只有一层结构,而
SQLServer
和
PostgreSQL
面则有
database
和
schema
的两层结构,因此在建库和建表的时候都有点稍微不一样:
SQLServer
CATALOG
要指定
sqlserver
。
LOCATION
要指定数据库的名字,指定的方式跟
MySQL
不一样, 是通过
DatabaseName=dla_test
的方式来指定。这是 SQLServer JDBC URL 定义的,不是DLA定义的。
PostgreSQL
这里跟
MySQL
几乎一样,除了
CATALOG
要指定成
postgresql
。
建表这块的差异主要在
table_mapping
这个字段里面,
MySQL
的
table_mapping
里面只有表名(
person
):
而
SQLServer
和
PostgreSQL
的
table_mapping
里面则要有schema的名字和表名:
Happy DLAing!
本文作者:xumingmingv
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