使用流程

快速上手 - 图1

第一步：登记数据源

在项目中心（新）登记数据源，详见平台整体-控制台用户手册，此处不作赘述。

第二步：登记流表

1. 创建逻辑库

  1. 使用实时管理员及以上角色登录平台，选择 实时开发 。
  2. 选择左侧边栏 实时数仓 ，打开数仓选择页面。
  3. 单击 快速上手 - 图2 流表管理，进入流表管理页面。
  4. 单击 快速上手 - 图3 创建库 ， 进行逻辑库创建。

快速上手 - 图4

说明： 库名在同一项目内不可重复，建议根据 业务主题域 或 实时数仓分层 进行库名定义。

2. 创建流表

  1. 在流表管理页面，单击目标逻辑库，表单页面左上角显示对应库名表示切换成功。
  2. 单击 创建表 按键，进行表创建。
  3. 单击 保存 ，完成流表注册。

文档以Kafka类型流表创建作为样例进行说明。

表单参数 说明
数据库 当前流表归属的逻辑库，默认置灰不可修改。用户可通过切换逻辑库重新创建表来更改数据库的值。
表名 流表名称，任务开发时将直接使用此名称。
描述 流表描述，通常用于描述流表的业务含义。
数据源类型 选择流表对应的数据源类型。
数据源 选择流表对应的数据源名称，此处仅展示当前项目获取使用授权的数据源。
Topic 手动输入需要映射的Kafka Topic名称，多个Topic间使用 ; 进行分隔。注意：多个Topic的表结构需保持一致，否则任务运行会报错。
序列化方式 Kafka Topic内数据的编译方式，支持Json、csv、avro、string、ua、ndc、canal-json、debezium-json、maxwell-json 等方式。
说明：流表序列化方式需要与Topic数据实际序列化方式保持一致。
字段信息获取方式 支持 DDL解析 、 数据解析和从数据库获取 三种方式。
自动解析：所有流表数据源类型均支持
数据解析：数据源类型为Kafka、RocketMQ、Pulsar且序列化方式为 json、canal-json、debezium-json、maxwell-json时支持
从数据库获取：数据源类型为MySQL、Oracle、Elasticsearch、HBase、Kudu 时支持
字段信息 支持用户手动设置字段名与类型，当字段类型为array、map、row类型时支持设置嵌套字段，
说明：目前嵌套层数最多为5层，具体映射规则请参考 流表序列化及映射规则章节。
配置 支持自定义配置Flink高级参数，由于不同引擎版本参数不同，在使用过程中请注意对应引擎版本。
（1）消息队列

1. Kafka

快速上手 - 图5

1、数据源类型选择Kafka
2、选择topic，支持下拉选择，也支持自主填写。
3、填写字段，kafka数据源支持从数据源读取数据后解析字段自动生成，也可选择直接复制DDL解析。
4、填写WATERMARK（注意WATERMARK需要timestamp(3)字段）
5、点击保存(勾选不进行语法检查则直接保存)。

2. RocketMQ

登记方式同Kafka，但是目前RocketMQ暂不支持数据解析方式获取字段。

3. Pulsar

登记方式同Kafka，但是目前Pulsar暂不支持数据解析方式获取字段

（2）关系型数据库

1. MySQL
快速上手 - 图6

1、数据源类型选择mysql，按照指引选择对应的库表。
2、填写字段，关系型数据库支持直接从源库表中获取字段不必用户自己填写。
3、mysql无需填写WATERMARK。
4、点击保存

2. Oracle

Oracle 填写方式同Mysql。

（3）NoSQL

1. ElasticSearch

快速上手 - 图7

ES中当选择数据源后无需再填写库表，但是需要选择索引，在6.x版本中document-type字段已经被废弃，所以如果数据源是7.x的版本document-type字段无需填写。

ES支持从数据库中获取字段信息并自动解析。

2. Hbase

填写方式同MySQL。

3. Kudu

快速上手 - 图8

Kudu数据源只需填写数据源和表，字段信息可以直接从数据库中获取。

（4）数据湖

1. Iceberg

快速上手 - 图9

数据源选择时，选择该集群的Iceberg数据源即可。其余配置与Mysql登记相同。

第三步：创建流表

快速上手 - 图10

1、进入sql任务开发页面。

2、编写sql任务，使用时可以如上图所示直接打开表tab页面拖拽流表到任务中指定位置。

3、提交运行 使用流表时，SQL中无需额外执行create table，系统会自动去获取数据源信息。