Data Lake Analytics中如何讀寫PolarDB的數(shù)據(jù)

Data Lake Analytics中如何讀寫PolarDB的數(shù)據(jù)，很多新手對(duì)此不是很清楚，為了幫助大家解決這個(gè)難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來(lái)學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

Data Lake Analytics 作為云上數(shù)據(jù)處理的樞紐，最近加入了對(duì)于PolarDB的支持, PolarDB 是阿里云自研的下一代關(guān)系型分布式云原生數(shù)據(jù)庫(kù)，100%兼容MySQL，存儲(chǔ)容量最高可達(dá) 100T，性能最高提升至 MySQL 的 6 倍。這篇教程帶你玩轉(zhuǎn) DLA 的 PolarDB 支持。

創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)

在 DLA 里面創(chuàng)建一個(gè)底層映射到 PolarDB 的外表的語(yǔ)法如下:

CREATE SCHEMA porlardb_test WITH DBPROPERTIES (
  CATALOG = 'mysql', 
  LOCATION = 'jdbc:mysql://pc-bp1dlebalabala.rwlb.rds.aliyuncs.com:3306/dla_test',
  USER = 'dla_test_1',
  PASSWORD = 'the-fake-password',
  VPC_ID = 'vpc-2zeij924vxd303kwifake',
  INSTANCE_ID = 'rm-2zer0vg58mfo5fake'
);

跟普通的建表不同的是這里多了兩個(gè)屬性: VPC_ID 和 INSTANCE_ID 。VPC_ID 是你的PolarDB所在VPC的ID。

建表需要這兩個(gè)額外信息是因?yàn)楝F(xiàn)在用戶的數(shù)據(jù)庫(kù)都是處于用戶自己的VPC內(nèi)部，默認(rèn)情況下 DLA 是訪問(wèn)不了用戶 VPC 里面的資源的，為了讓DLA能夠訪問(wèn)到用戶PolarDB面的數(shù)據(jù)，我們需要利用阿里云的VPC反向訪問(wèn)技術(shù)。

權(quán)限聲明: 當(dāng)您通過(guò)上述方式建庫(kù)，就視為您同意我們利用VPC反向訪問(wèn)的技術(shù)去讀寫您的PolarDB。

另外您還需要把 100.104.0.0/16 IP地址段加入到你的PolarDB的白名單列表，這是我們VPC反向訪問(wèn)的IP地段，如下圖:

cdn.com/7749f8bb0c3ef32d6d191a218f556c66c9ad8d0f.png">

同時(shí)細(xì)心的讀者可能注意到我們這里的 CATALOG 寫的是 mysql, 而不是 polardb, 這是因?yàn)?PolarDB 100%兼容MySQL，我們直接以MySQL協(xié)議去訪問(wèn)就好了。

創(chuàng)建表

數(shù)據(jù)庫(kù)建完之后，我們可以建表了，我們先在你的 PolarDB 里面建立如下的 person 表用來(lái)做測(cè)試:

create table person (
       id int,
       name varchar(1023),
       age int
);

并且向里面插入一下測(cè)試數(shù)據(jù):

insert into person 
  values (1, 'james', 10), 
         (2, 'bond', 20), 
         (3, 'jack', 30), 
         (4, 'lucy', 40);

然后就可以在 DLA 的數(shù)據(jù)庫(kù)里面建立相應(yīng)的映射表了:

create external table person (
       id int,
       name varchar(1023),
       age int
);

這樣我們通過(guò)MySQL客戶端連接到 DLA 數(shù)據(jù)庫(kù)上面，就可以對(duì) PolarDB 數(shù)據(jù)庫(kù)里面的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢了:

mysql> select * from person;
+------+-------+------+
| id   | name  | age  |
+------+-------+------+
|    1 | james |   10 |
|    2 | bond  |   20 |
|    3 | jack  |   30 |
|    4 | lucy  |   40 |
+------+-------+------+
4 rows in set (0.35 sec)

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