PiflowX组件-ReadFromUpsertKafka

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_host	KAFKA_HOST	“”	无	是	逗号分隔的Kafka broker列表。	127.0.0.1:9092
topic	TOPIC	“”	无	是	用于写入Kafka topic名称。	topic-1
tableDefinition	TableDefinition	“”	无	是	Flink table定义。
key_format	keyFormat	“”	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。	json
value_format	ValueFormat	“”	Set(“json”, “csv”, “avro”)	是	用于对Kafka消息中value部分反序列化的格式	json
value_fields_include	ValueFieldsInclude	ALL	Set(“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。	ALL
key_fields_prefix	KeyFieldsPrefix	“”	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’。
properties	PROPERTIES	“”	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

1. 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）；

2. 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

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