【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch

NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch

  • 1.简介
  • 2.应用场景
  • 3.示例
    • 3.1 案例一:无输入流文件,来源表含增量字段
    • 3.2 案例二:无输入流文件,不含增量字段
    • 3.3 案例三:无输入流文件,带自增 id
    • 3.4 案例四:有来源流文件,查多表,无增量字段
    • 3.5 案例五:有来源流文件,查多表,带增量字段

1.简介

该处理器用于 生成在表中执行分页查询的 SQL 查询语句,分区(属性 partition)大小以及表的行数决定页面的大小和数量以及生成的流文件。此外,可以通过设置最大值列(Max-Value)来实现增量抓取数据,处理器会跟踪列的最大值,从而 只抓取列值超过已记录到的最大值的行,该处理器只在主节点上运行,可以接受传入的连接。

提供传入连接与否,处理器的行为是不同的:

  • 如果没有指定传入连接,处理器将根据指定的处理器调度生成 SQL 语句。许多字段都支持表达式语言,但是没有流文件属性可用。但是,可以使用变量注册表评估属性。
  • 如果指定了传入连接,并且处理器任务没有可用的流文件,则不执行任何工作。
  • 如果指定了传入连接,并且处理程序任务有可用流文件,则流文件的属性可以在表达式语言中用于表名等字段。但是,Max-Value 列和返回字段的列必须为空或者引用每个指定表中可用的列(多表查询,字段设置成属性表达式语言就可以了)。

关于该组件的相关配置在 官方文档 中已经描述的很清楚了,此处不再赘述。

2.应用场景

GenerateTableFetch 使用其属性和指定的数据库连接生成包含 SQL 语句的流文件,这些 SQL 语句可用于从表中获取分页的数据。GenerateTableFetch 执行对数据库的查询,以确定当前行数和最大值,如果指定了最大值列,则收集其最大值列的值大于 GenerateTableFetch 最后观察到的值的行数。这允许增量获取新行,而不是每次生成 SQL 来获取整个表。如果没有设置最大值列,那么处理器将生成 SQL 来每次获取整个表。

为了生成将获取分页数据的 SQL,默认情况下 GenerateTableFetch 将生成基于最大值列(如果存在)对数据排序的 SQL,并使用结果集的行号来确定每个页面。例如,如果最大值列是一个整数 id,分区大小为 10 10 10,那么第一个页面的 SQL 可能是 SELECT * FROM myTable LIMIT 10,第二个页面可能是 SELECT * FROM myTable OFFSET 10 LIMIT 10,依此类推。

根据数据库、行数等,对数据进行排序可能是一项昂贵的操作。或者,也可以使用 Column for Value Partitioning 属性指定一个列,该列的值将用于确定页面。如果设置了,GenerateTableFetch 将确定列的最小值和最大值,并使用最小值作为初始偏移量。然后,获取页面的 SQL 基于这个初始偏移量和值的总差(即最大值 - 最小值)除以页面大小。例如,如果列 id 用于值分区,然后列值 100 100 100 200 200 200,页面大小为 10 10 10 的 SQL 来获取第一页可能是 SELECT * FROM myTable id > = 100 and id < 110,第二页可能是 SELECT * from myTable id > = 110 and id < 120 等等。

重要的是,将用于值分区的列设置为可以强制类型为长整数(即不是日期或时间戳)的列,并且为了获得最佳性能,列值是均匀分布的,而不是稀疏的。作为上面的反例,考虑一个列 id,其值分别为 100 100 100 2000 2000 2000 30000 30000 30000。如果分区大小为 100 100 100,那么列值相对稀疏,因此 “第二页” 的 SQL 将返回零行,直到查询中的值变为 id >= 2000 为止,每个页面都将返回零行。另一个反例是值不是均匀分布的:假设一个值为 100 、 200 、 201 、 202 、 … 299 100、200、201、202、…299 100200201202299。然后,第一个页面的 SQL 将返回值为 id = 100 的一行,第二个页面将返回值为 200 … … 299 200…… 299 200……299 100 100 100 行。这可能导致下游处理时间不一致,因为页面可能包含非常不同的行数。由于这些原因,建议使用足够密集(而不是稀疏)且分布相当均匀的列进行值分区。

3.示例

首先配置好数据库 DBCPConnectionPool

【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第1张图片
然后配置 GenerateTableFetch 中的 Database Connection Pooling Service

【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第2张图片

3.1 案例一:无输入流文件,来源表含增量字段

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【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第4张图片
【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第5张图片

保存状态:

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3.2 案例二:无输入流文件,不含增量字段

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输出:

【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第8张图片

3.3 案例三:无输入流文件,带自增 id

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当然,实际增量抽取时,max-value 也设置成 id

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【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第11张图片

【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第12张图片

3.4 案例四:有来源流文件,查多表,无增量字段

【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第13张图片

使用 GenerateFlowFile 配置一个多表表名数组,切割 json,然后将表名提取到属性中:

【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第14张图片

【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第15张图片

输出结果:

【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第16张图片
【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第17张图片

【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第18张图片

3.5 案例五:有来源流文件,查多表,带增量字段

只需将案例四中 json 修改一下:

【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第19张图片

【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第20张图片

【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第21张图片

输出结果:

【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第22张图片

【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第23张图片

【大数据】NiFi 中的处理器(一):GenerateTableFetch_第24张图片

状态:

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