成立网站,wordpress地址和站点地址区别,深圳市富通建设工程有限公司网站,wordpress博文图片ReadFromUpsertKafka组件
组件说明
upsert方式从Kafka topic中读取数据。
计算引擎
flink
有界性
Unbounded
组件分组
kafka
端口
Inport#xff1a;默认端口
outport#xff1a;默认端口
组件属性
名称展示名称默认值允许值是否必填描述例子kafka_hostKAFKA_HO…ReadFromUpsertKafka组件
组件说明
upsert方式从Kafka topic中读取数据。
计算引擎
flink
有界性
Unbounded
组件分组
kafka
端口
Inport默认端口
outport默认端口
组件属性
名称展示名称默认值允许值是否必填描述例子kafka_hostKAFKA_HOST“”无是逗号分隔的Kafka broker列表。127.0.0.1:9092topicTOPIC“”无是用于写入Kafka topic名称。topic-1tableDefinitionTableDefinition“”无是Flink table定义。key_formatkeyFormat“”Set(“json”, “csv”, “avro”)是用于对Kafka消息中key部分反序列化的格式。key字段由PRIMARY KEY语法指定。jsonvalue_formatValueFormat“”Set(“json”, “csv”, “avro”)是用于对Kafka消息中value部分反序列化的格式jsonvalue_fields_includeValueFieldsIncludeALLSet(“ALL”, “EXCEPT_KEY”)是控制哪些字段应该出现在 value 中。可取值ALL消息的 value 部分将包含 schema 中所有的字段包括定义为主键的字段。EXCEPT_KEY记录的 value 部分包含 schema 的所有字段定义为主键的字段除外。ALLkey_fields_prefixKeyFieldsPrefix“”无否为所有消息键Key格式字段指定自定义前缀以避免与消息体Value格式字段重名。默认情况下前缀为空。 如果定义了前缀表结构和配置项 ‘key.fields’ 都需要使用带前缀的名称。当构建消息键格式字段时前缀会被移除 消息键格式将会使用无前缀的名称。请注意该配置项要求必须将 ‘value.fields-include’ 配置为 ‘EXCEPT_KEY’。propertiesPROPERTIES“”无否该选项可以传递任意的 Kafka 参数。选项的后缀名必须匹配定义在 Kafka 参数文档中的参数名。 Flink 会自动移除 选项名中的 “properties.” 前缀并将转换后的键名以及值传入 KafkaClient。 例如你可以通过 ‘properties.allow.auto.create.topics’ ‘false’ 来禁止自动创建 topic。 但是某些选项例如’key.deserializer’ 和 ‘value.deserializer’ 是不允许通过该方式传递参数因为 Flink 会重写这些参数的值。
ReadFromUpsertKafka示例配置
演示实时统计网页pv和uv的总量。
{flow: {name: ReadFromUpsertKafkaTest,uuid: 1234,stops: [{uuid: 5555,name: ReadFromUpsertKafka1,bundle: cn.piflow.bundle.flink.kafka.ReadFromUpsertKafka,properties: {kafka_host: hadoop01:9092,topic: result_total_pv_uv_min,key_format: json,value_format: json,value_fields_include: ALL,tableDefinition: {\ifNotExists\:true,\physicalColumnDefinition\:[{\columnName\:\do_date\,\columnType\:\STRING\,\nullable\:false,\primaryKey\:true,\partitionKey\:false,\comment\:\统计日期\},{\columnName\:\do_min\,\columnType\:\STRING\,\nullable\:false,\primaryKey\:true,\partitionKey\:false,\comment\:\统计分钟\},{\columnName\:\pv\,\columnType\:\BIGINT\,\nullable\:false,\primaryKey\:false,\partitionKey\:false,\comment\:\点击量\},{\columnName\:\uv\,\columnType\:\BIGINT\,\nullable\:false,\primaryKey\:false,\partitionKey\:false,\comment\:\一天内同个访客多次访问仅计算一个UV\},{\columnName\:\currenttime\,\columnType\:\TIMESTAMP\,\nullable\:false,\primaryKey\:false,\partitionKey\:false,\comment\:\当前时间\}],\metadataColumnDefinition\:null,\computedColumnDefinition\:null},properties: {\value.json.fail-on-missing-field\: false,\properties.group.id\: \test\}}},{uuid: 6666,name: ShowChangeLogData1,bundle: cn.piflow.bundle.flink.common.ShowChangeLogData,properties: {showNumber: 5000}}],paths: [{from: ReadFromUpsertKafka1,outport: ,inport: ,to: ShowChangeLogData1}]}
}示例说明 通过k.kafka.ReadFromUps从kafka的result_total_pv_uv_min topic中读取数据使用WriteToUpsertKafka组件写入到result_total_pv_uv_min中的数据 通过ShowChangeLogData组件将数据输出到控制台。
tableDefinition属性结构
{ifNotExists: true,physicalColumnDefinition: [{columnName: do_date,columnType: STRING,nullable: false,primaryKey: true,partitionKey: false,comment: 统计日期}, {columnName: do_min,columnType: STRING,nullable: false,primaryKey: true,partitionKey: false,comment: 统计分钟}, {columnName: pv,columnType: BIGINT,nullable: false,primaryKey: false,partitionKey: false,comment: 点击量}, {columnName: uv,columnType: BIGINT,nullable: false,primaryKey: false,partitionKey: false,comment: 一天内同个访客多次访问仅计算一个UV}, {columnName: currenttime,columnType: TIMESTAMP,nullable: false,primaryKey: false,partitionKey: false,comment: 当前时间}],metadataColumnDefinition: null,computedColumnDefinition: null
}演示DEMO 欢迎关注PiflowX公众号谢谢支持 演示案例参考
实时数仓|以upsert的方式读写Kafka数据—Flink1.12为例_upsert-connect 时间周期-CSDN博客
