- 实时数据仓库ADB(AnalyticDB)云产品:https://www.aliyun.com/product/ads
- 数据湖分析服务DLA(Data Lake Analytics)云产品:https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics
- 数据湖分析DLA简介:https://yq.aliyun.com/articles/635516
DLA作为数据湖数据分析场景中的中枢,能够对云上众多数据存储、数据库等系统进行融合数据分析,为用户提供统一操作视角,打通系统边界,对分析结果进行回流。
目前已经支持的数据存储、数据库系统包括:
数据系统源(查询)目标(数据回流)OSS支持支持Table Store支持支持AnalyticDB支持支持RDS for MySQL支持支持用户自建MySQL支持支持RDS for PostgreSQL支持支持用户自建PostgreSQL支持支持RDS for SQL Server支持支持用户自建SQL Server支持支持云数据库Redis支持暂不支持用户自建Redis支持暂不支持云数据库MongoDB支持暂不支持用户自建MongoDB支持暂不支持PolarDB支持支持通过弹性网络技术,目前DLA支持了跨地域(region)的数据访问能力,上述的多个数据源同时通过DLA也具备了跨多个地域的融合分析能力,能够帮助用户实现多云(Multicloud: https://en.wikipedia.org/wiki/Multicloud)场景下的数据融合分析。
本文重点介绍通过DLA实现跨地域、跨实例的多AnalyticDB读写访问。涉及的网络结构如下图所示,假设用户使用的DLA服务位于上海region。
假设ADB的两个实例中,都已经存在如下两张表,对应ADB的DDL为:
CREATE TABLE customer (
c_custkey int COMMENT '',
c_name varchar COMMENT '',
c_address varchar COMMENT '',
c_nationkey int COMMENT '',
c_phone varchar COMMENT '',
c_acctbal double COMMENT '',
c_mktsegment varchar COMMENT '',
c_comment varchar COMMENT '',
PRIMARY KEY (C_CUSTKEY,C_NATIONKEY)
)
PARTITION BY HASH KEY (C_CUSTKEY) PARTITION NUM 32
TABLEGROUP tpch_50x_group
OPTIONS (UPDATETYPE='realtime')
COMMENT '';
CREATE DIMENSION TABLE nation (
n_nationkey int COMMENT '',
n_name varchar COMMENT '',
n_regionkey int COMMENT '',
n_comment varchar COMMENT '',
PRIMARY KEY (N_NATIONKEY)
)
OPTIONS (UPDATETYPE='realtime')
COMMENT '';
其中customer表有7,500,000条数据,nation表有25条数据。
DLA映射北京region的ADB实例由于使用的是上海region的DLA服务,所以,需要通过公网访问该北京region的ADB实例的经典网络地址:ads-dla-test-f508cb23.cn-beijing-1.ads.aliyuncs.com:10006(跨region访问不能走VPC,网络不通)
连接上海region的DLA服务,执行如下建库和建表命令,映射指向北京region ADB实例和customer表。
CREATE DATABASE `beijing_public_ads_dla_test`
WITH DBPROPERTIES (
catalog = 'ads',
location = 'jdbc:mysql://ads-dla-test-f508cb23.cn-beijing-1.ads.aliyuncs.com:10006/ads_dla_test',
instance = 'ads_dla_test',
user = 'L*T',
password = '****'
)
COMMENT '';
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS `customer` (
`c_custkey` INT NULL COMMENT '',
`c_name` STRING NULL COMMENT '',
`c_address` STRING NULL COMMENT '',
`c_nationkey` INT NULL COMMENT '',
`c_phone` STRING NULL COMMENT '',
`c_acctbal` DOUBLE NULL COMMENT '',
`c_mktsegment` STRING NULL COMMENT '',
`c_comment` STRING NULL COMMENT ''
);
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS nation (
n_nationkey int COMMENT '',
n_name varchar COMMENT '',
n_regionkey int COMMENT '',
n_comment varchar COMMENT ''
);
DLA映射上海region的ADB实例
由于使用的是上海region的DLA服务,所以,可以通过VPC网络地址访问同上海region的ADB实例:dla-data-4d5443bf-vpc.cn-shanghai-1.ads.aliyuncs.com:10001 注意:为ADB生成的VPC URL必须是为
连接上海region的DLA服务,执行如下建库和建表命令,映射指向上海region ADB实例和customer表。
CREATE DATABASE `shanghai_vpc_dla_data`
WITH DBPROPERTIES (
catalog = 'ads',
location = 'jdbc:mysql://dla-data-4d5443bf-vpc.cn-shanghai-1.ads.aliyuncs.com:10001/dla_data',
instance = 'dla_data',
user = 'L*M',
password = '****'
)
COMMENT '';
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS `customer` (
`c_custkey` INT NULL COMMENT '',
`c_name` STRING NULL COMMENT '',
`c_address` STRING NULL COMMENT '',
`c_nationkey` INT NULL COMMENT '',
`c_phone` STRING NULL COMMENT '',
`c_acctbal` DOUBLE NULL COMMENT '',
`c_mktsegment` STRING NULL COMMENT '',
`c_comment` STRING NULL COMMENT ''
);
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS nation (
n_nationkey int COMMENT '',
n_name varchar COMMENT '',
n_regionkey int COMMENT '',
n_comment varchar COMMENT ''
);
查询
如下是按照国家统计客户的数量的查询示例,由于上述两个ADB实例中的两张表的数据相同,所以通过DLA查询,下面四个查询的结果是相同的。查询是通过上海region的DLA执行的:
- 查询1:北京region ADB的customer表join北京region ADB的nation表;
SELECT a.c_nationkey, b.n_name, count(*) as cnt
FROM beijing_public_ads_dla_test.customer a
JOIN beijing_public_ads_dla_test.nation b ON a.c_nationkey = b.n_nationkey
GROUP BY a.c_nationkey, b.n_name
ORDER BY cnt DESC;
- 查询2:上海region ADB的customer表join上海region ADB的nation表;
SELECT a.c_nationkey, b.n_name, count(*) as cnt
FROM shanghai_vpc_dla_data.customer a
JOIN shanghai_vpc_dla_data.nation b ON a.c_nationkey = b.n_nationkey
GROUP BY a.c_nationkey, b.n_name
ORDER BY cnt DESC;
- 查询3:上海region ADB的customer表join北京region ADB的nation表;
SELECT a.c_nationkey, b.n_name, count(*) as cnt
FROM shanghai_vpc_dla_data.customer a
JOIN beijing_public_ads_dla_test.nation b ON a.c_nationkey = b.n_nationkey
GROUP BY a.c_nationkey, b.n_name
ORDER BY cnt DESC;
- 查询4:北京region ADB的customer表join上海region ADB的nation表;
SELECT a.c_nationkey, b.n_name, count(*) as cnt
FROM beijing_public_ads_dla_test.customer a
JOIN shanghai_vpc_dla_data.nation b ON a.c_nationkey = b.n_nationkey
GROUP BY a.c_nationkey, b.n_name
ORDER BY cnt DESC;
写入
通过DLA执行INSERT from SELECT,将其他数据源的查询结果写入ADB数据源中。
在DLA中执行如下语句,指向上海region的OSS bucket建库、建表:
CREATE DATABASE `tpch_50x_text`
WITH DBPROPERTIES (
catalog = 'oss',
location = 'oss://oss-****/datasets/tpch/50x/text_date/'
)
COMMENT '';
CREATE EXTERNAL TABLE `tpch_50x_text`.`nation` (
`n_nationkey` int,
`n_name` string,
`n_regionkey` int,
`n_comment` string
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '|'
STORED AS `TEXTFILE`
LOCATION 'oss://oss-****/datasets/tpch/50x/text_date/nation_text';
更多关于DLA对OSS的数据查询,请参考:https://yq.aliyun.com/articles/623282 (教程:使用Data Lake Analytics + OSS分析CSV格式的TPC-H数据集)https://yq.aliyun.com/articles/623246 (教程:Data Lake Analytics + OSS数据文件格式处理大全)https://yq.aliyun.com/articles/623247 (Data Lake Analytics中OSS LOCATION的使用说明)https://yq.aliyun.com/articles/624151 (教程:如何使用Data Lake Analytics创建分区表)https://yq.aliyun.com/articles/679405 (使用Data Lake Analytics快速分析OSS上的日志文件)https://yq.aliyun.com/articles/672475 (教程:如何通过DLA实现数据文件格式转换)
如下示例场景:
- 通过上海region DLA服务,将上海region的OSS bucket数据写入上海region的ADB中:
INSERT INTO shanghai_vpc_dla_data.nation
SELECT * FROM tpch_50x_text.nation;
- 通过上海region DLA服务,将上海region的OSS bucket数据写入北京region的ADB中:(由于需要跨region的公网访问,建议该模式下数据量不要太大)
INSERT INTO beijing_public_ads_dla_test.nation
SELECT * FROM tpch_50x_text.nation;
- 通过上海region DLA服务,将上海region的ADB数据写入北京region的ADB中:(由于需要跨region的公网访问,建议该模式下数据量不要太大)
INSERT INTO beijing_public_ads_dla_test.nation
SELECT * FROM shanghai_vpc_dla_data.nation;
- 通过上海region DLA服务,将北京region的ADB数据写入上海region的ADB中:(由于需要跨region的公网访问,建议该模式下数据量不要太大)
INSERT INTO shanghai_vpc_dla_data.nation
SELECT * FROM beijing_public_ads_dla_test.nation;
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