数据源功能使用
介绍一下如何使用1.1.0版本的新特性功能数据源
1.数据源功能介绍
1.1 概念
- 数据源:我们将能提供数据存储的数据库服务称为数据库,如mysql/hive/kafka,数据源定义的是连接到实际数据库的配置信息,配置信息主要是是连接需要的地址,用户认证信息,连接参数等。存储与linkis的数据库的linkisps_dm_datasource*相关的表中
- 元数据:单指数据库的元数据,是指定义数据结构的数据,数据库各类对象结构的数据。 例如数据库中的数据库名,表名,列名,字段的长度、类型等信息数据。
1.2 三个主要模块
linkis-datasource-client 客户端模块,用户数据源的基本管理的DataSourceRemoteClient,以及进行元数据的查询操作的MetaDataRemoteClient.
linkis-datasource-manager-server 数据源管理模块,服务名ps-data-source-manager。对数据源的进行基本的管理,对外提供数据源的新增,查询,修改,连接测试等http接口。对内提供了rpc服务 ,方便元数据查询模块通过rpc调用,查询数据库建立连接需要的必要信息。
- http接口文档
- http接口类 org.apache.linkis.metadatamanager.server.restful
- rpc接口类 org.apache.linkis.metadatamanager.server.receiver
linkis-metedata-manager-server 元数据查询模块,服务名ps-metadatamanager。提供对数据库元数据的基本查询功能,对外提供了http接口,对内提供了rpc服务,方便数据源管理模块,通过rpc调用,进行该数据源的连通性测试。
- http接口文档
- http接口类 org.apache.linkis.datasourcemanager.core.restful
- rpc接口类 org.apache.linkis.datasourcemanager.core.receivers
1.3 处理逻辑
1.3.1 LinkisDataSourceRemoteClient
功能结构图如下:
- LinkisDataSourceRemoteClient客户端根据请求参数,组装http请求,
- HTTP请求发送到linkis-ps-data-source-manager
- linkis-ps-data-source-manager 会进行基本参数校验,部分接口只能管理员角色能操作
- linkis-ps-data-source-manager 与数据库进行基本的数据操作
- linkis-ps-data-source-manager 提供的数据源测试连接的接口 内部通过rpc方式,调用ps-metadatamanager方法进行连接测试
- http请求处理后的数据结果,会通过注解DWSHttpMessageResult功能,进行结果集到实体类的映射转化
LinkisDataSourceRemoteClient接口
- GetAllDataSourceTypesResult getAllDataSourceTypes(GetAllDataSourceTypesAction) 查询所有数据源类型
- QueryDataSourceEnvResult queryDataSourceEnv(QueryDataSourceEnvAction) 查询数据源可使用的集群配置信息
- GetInfoByDataSourceIdResult getInfoByDataSourceId(GetInfoByDataSourceIdAction): 通过数据源id查询数据源信息
- QueryDataSourceResult queryDataSource(QueryDataSourceAction) 查询数据源信息
- GetConnectParamsByDataSourceIdResult getConnectParams(GetConnectParamsByDataSourceIdAction) 获取连接配置参数
- CreateDataSourceResult createDataSource(CreateDataSourceAction) 创建数据源
- DataSourceTestConnectResult getDataSourceTestConnect(DataSourceTestConnectAction) 测试数据源是否能正常建立连接
- DeleteDataSourceResult deleteDataSource(DeleteDataSourceAction) 删除数据源
- ExpireDataSourceResult expireDataSource(ExpireDataSourceAction) 设置数据源为过期状态
- GetDataSourceVersionsResult getDataSourceVersions(GetDataSourceVersionsAction) 查询数据源配置的版本列表
- PublishDataSourceVersionResult publishDataSourceVersion(PublishDataSourceVersionAction) 发布数据源配置版本
- UpdateDataSourceResult updateDataSource(UpdateDataSourceAction) 更新数据源
- UpdateDataSourceParameterResult updateDataSourceParameter(UpdateDataSourceParameterAction) 更新数据源配置参数
- GetKeyTypeDatasourceResult getKeyDefinitionsByType(GetKeyTypeDatasourceAction) 查询某数据源类型需要的配置属性
1.3.2 LinkisMetaDataRemoteClient
功能结构图如下:
- LinkisMetaDataRemoteClient客户端,根据请求参数,组装http请求,
- HTTP请求发送到ps-metadatamanager
- ps-metadatamanager 会进行基本参数校验,
- 请求会根据参数 datasourceId,发送RPC请求到linkis-ps-data-source-manager,获取该数据源的类型,连接参数如用户名密码等信息
- 拿到连接需要的信息后,根据数据源类型,加载对应目录下的lib包,通过反射机制调用对应的函数方法,从而查询到元数据信息
- http请求处理后的数据结果,会通过注解DWSHttpMessageResult功能,进行结果集到实体类的映射转化
LinkisMetaDataRemoteClient接口
- MetadataGetDatabasesResult getDatabases(MetadataGetDatabasesAction) 查询数据库列表
- MetadataGetTablesResult getTables(MetadataGetTablesAction) 查询table数据
- MetadataGetTablePropsResult getTableProps(MetadataGetTablePropsAction)
- MetadataGetPartitionsResult getPartitions(MetadataGetPartitionsAction) 查询分区表
- MetadataGetColumnsResult getColumns(MetadataGetColumnsAction) 查询数据表字段
1.3 源码模块目录结构
linkis-public-enhancements/linkis-datasource
├── linkis-datasource-client //客户端代码
├── linkis-datasource-manager //数据源管理模块
│ ├── common //数据源管理公共模块
│ └── server //数据源管理服务模块
├── linkis-metadata //旧版本已有的模块,保留
├── linkis-metadata-manager //元数据查询模块
│ ├── common //元数据查询公共模块
│ ├── server //元数据查询服务模块
│ └── service //支持的数据源类型
│ ├── elasticsearch
│ ├── hive
│ ├── kafka
│ └── mysql
1.4 安装包目录结构
/lib/linkis-public-enhancements/
├── linkis-ps-data-source-manager
├── linkis-ps-metadatamanager
│ └── service
│ ├── elasticsearch
│ ├── hive
│ ├── kafka
│ └── mysql
wds.linkis.server.mdm.service.lib.dir
控制反射调用时加载的类路径,参数默认值是/lib/linkis-public-enhancements/linkis-ps-metadatamanager/service
1.5 配置参数
2. 数据源功能的启用
linkis的启动脚本中默认不会启动数据源相关的服务两个服务(ps-data-source-manager,ps-metadatamanager), 如果想使用数据源服务,可以通过如下方式进行开启: 修改$LINKIS_CONF_DIR/linkis-env.sh
中的 export ENABLE_METADATA_MANAGER=true
值为true。 通过linkis-start-all.sh/linkis-stop-ll.sh 进行服务启停时,会进行数据源服务的启动与停止。
通过eureka页面查看服务是否正常启动
注意" class="reference-link">注意
- 1.linkis的管理台web版本需要配合升级至1.1.0版本才能在linkis管理台上使用数据源管理页面功能。
- 2.目前数据源中已有mysql/hive/kafak/elasticsearch的jar包, 但是kafak/elasticsearch数据源未经过严格的测试,不保证功能的完整可用性。
3. 数据源的使用
数据源的使用分为三步:
- step 1. 创建数据源/配置连接参数
- step 2. 发布数据源,选择要使用的连接配置版本
- step 3. 数据源使用,查询元数据信息 ,hive/kafka/elasticsearch配置是关联对应的集群环境配置.
3.1 Mysql 数据源
3.1.1 通过管理台创建
只能创建配置数据源,以及测试数据源是否能正常连接,无法进行直接进行元数据查询
数据源管理>新增数据源>选择mysql类型
输入相关的配置信息
录入成功后可以通过连接测试验证是否能够正常进行连接
注意" class="reference-link">注意
- 通过管理台创建的数据源归属的system是Linkis
- 创建成功后,还需要进行发布(发布时进行配置参数版本的切换和选择),才能被正常使用
配置的发布(使用那个配置进行数据源的建连):
点击版本后再弹窗页面选择合适的配置进行发布
3.1.2 使用客户端
scala 代码示例:
package org.apache.linkis.datasource.client
import java.util
import java.util.concurrent.TimeUnit
import org.apache.linkis.common.utils.JsonUtils
import org.apache.linkis.datasource.client.impl.{LinkisDataSourceRemoteClient, LinkisMetaDataRemoteClient}
import org.apache.linkis.datasource.client.request._
import org.apache.linkis.datasource.client.response._
import org.apache.linkis.datasourcemanager.common.domain.DataSource
import org.apache.linkis.httpclient.dws.authentication.StaticAuthenticationStrategy
import org.apache.linkis.httpclient.dws.config.DWSClientConfigBuilder
import org.junit.jupiter.api.{Disabled, Test}
object TestMysqlClient {
val gatewayUrl = "http://127.0.0.1:9001"
val clientConfig = DWSClientConfigBuilder.newBuilder
.addServerUrl(gatewayUrl)
.connectionTimeout(30000)
.discoveryEnabled(false)
.discoveryFrequency(1, TimeUnit.MINUTES)
.loadbalancerEnabled(true)
.maxConnectionSize(1)
.retryEnabled(false)
.readTimeout(30000)
.setAuthenticationStrategy(new StaticAuthenticationStrategy)
.setAuthTokenKey("hadoop")
.setAuthTokenValue("xxxxx")
.setDWSVersion("v1")
val dataSourceclient = new LinkisDataSourceRemoteClient(clientConfig.build())
val clientConfig2 = DWSClientConfigBuilder.newBuilder
.addServerUrl(gatewayUrl)
.connectionTimeout(30000)
.discoveryEnabled(false)
.discoveryFrequency(1, TimeUnit.MINUTES)
.loadbalancerEnabled(true)
.maxConnectionSize(1)
.retryEnabled(false)
.readTimeout(30000)
.setAuthenticationStrategy(new StaticAuthenticationStrategy)
.setAuthTokenKey("hadoop")
.setAuthTokenValue("xxxxx")
.setDWSVersion("v1")
val metaDataClient = new LinkisMetaDataRemoteClient(clientConfig2.build())
@Test
@Disabled
def testCreateDataSourceMysql: Unit = {
val user = "hadoop"
val system = "Linkis"
//创建数据源
val dataSource = new DataSource();
dataSource.setDataSourceName("for-mysql-test")
dataSource.setDataSourceDesc("this is for mysql test")
dataSource.setCreateSystem(system)
dataSource.setDataSourceTypeId(1L)
val map = JsonUtils.jackson.readValue(JsonUtils.jackson.writeValueAsString(dataSource), new util.HashMap[String, Any]().getClass)
val createDataSourceAction: CreateDataSourceAction = CreateDataSourceAction.builder()
.setUser(user)
.addRequestPayloads(map)
.build()
val createDataSourceResult: CreateDataSourceResult = dataSourceclient.createDataSource(createDataSourceAction)
val dataSourceId = createDataSourceResult.getInsertId
//设置连接参数
val params = new util.HashMap[String, Any]
val connectParams = new util.HashMap[String, Any]
connectParams.put("host", "127.0.0.1")
connectParams.put("port", "36000")
connectParams.put("username", "db username")
connectParams.put("password", "db password")
params.put("connectParams", connectParams)
params.put("comment", "init")
val updateParameterAction: UpdateDataSourceParameterAction = UpdateDataSourceParameterAction.builder()
.setUser(user)
.setDataSourceId(dataSourceId)
.addRequestPayloads(params)
.build()
val updateParameterResult: UpdateDataSourceParameterResult = dataSourceclient.updateDataSourceParameter(updateParameterAction)
val version: Long = updateParameterResult.getVersion
//发布配置版本
dataSourceclient.publishDataSourceVersion(
PublishDataSourceVersionAction.builder()
.setDataSourceId(dataSourceId)
.setUser(user)
.setVersion(version)
.build())
//使用示例
val metadataGetDatabasesAction: MetadataGetDatabasesAction = MetadataGetDatabasesAction.builder()
.setUser(user)
.setDataSourceId(dataSourceId)
.setSystem(system)
.build()
val metadataGetDatabasesResult: MetadataGetDatabasesResult = metaDataClient.getDatabases(metadataGetDatabasesAction)
val metadataGetTablesAction: MetadataGetTablesAction = MetadataGetTablesAction.builder()
.setUser(user)
.setDataSourceId(dataSourceId)
.setDatabase("linkis")
.setSystem(system)
.build()
val metadataGetTablesResult: MetadataGetTablesResult = metaDataClient.getTables(metadataGetTablesAction)
val metadataGetColumnsAction = MetadataGetColumnsAction.builder()
.setUser(user)
.setDataSourceId(dataSourceId)
.setDatabase("linkis")
.setSystem(system)
.setTable("linkis_datasource")
.build()
val metadataGetColumnsResult: MetadataGetColumnsResult = metaDataClient.getColumns(metadataGetColumnsAction)
}
}
3.2 Hive 数据源
3.2.1 通过管理台创建
只能创建配置数据源,以及测试数据源是否能正常连接,无法进行直接进行元数据查询
先需要进行集群环境信息的配置 表linkis_ps_dm_datasource_env
INSERT INTO `linkis_ps_dm_datasource_env`
(`env_name`, `env_desc`, `datasource_type_id`, `parameter`, `create_user`, `modify_user`)
VALUES
('testEnv', '测试环境', 4, '{\r\n "keytab": "4dd408ad-a2f9-4501-83b3-139290977ca2",\r\n "uris": "thrift://clustername:9083",\r\n "principle":"hadoop@WEBANK.COM"\r\n}', 'user','user');
主键id,作为envId,在建立连接时,需要通过此envId参数,获取集群配置相关信息。 配置字段解释:
{
"keytab": "bml resource id",//keytab 存储再物料库中的resourceId,目前需要通过http接口手动上传。
"uris": "thrift://clustername:9083",
"principle":"hadoop@WEBANK.COM" //认证的principle
}
web端创建:
3.2.2 使用客户端
package org.apache.linkis.datasource.client
import java.util
import java.util.concurrent.TimeUnit
import org.apache.linkis.common.utils.JsonUtils
import org.apache.linkis.datasource.client.impl.{LinkisDataSourceRemoteClient, LinkisMetaDataRemoteClient}
import org.apache.linkis.datasource.client.request._
import org.apache.linkis.datasource.client.response._
import org.apache.linkis.datasourcemanager.common.domain.DataSource
import org.apache.linkis.httpclient.dws.authentication.StaticAuthenticationStrategy
import org.apache.linkis.httpclient.dws.config.DWSClientConfigBuilder
import org.junit.jupiter.api.{Disabled, Test}
object TestHiveClient {
val gatewayUrl = "http://127.0.0.1:9001"
val clientConfig = DWSClientConfigBuilder.newBuilder
.addServerUrl(gatewayUrl)
.connectionTimeout(30000)
.discoveryEnabled(false)
.discoveryFrequency(1, TimeUnit.MINUTES)
.loadbalancerEnabled(true)
.maxConnectionSize(1)
.retryEnabled(false)
.readTimeout(30000)
.setAuthenticationStrategy(new StaticAuthenticationStrategy)
.setAuthTokenKey("hadoop")
.setAuthTokenValue("xxxxx")
.setDWSVersion("v1")
val dataSourceclient = new LinkisDataSourceRemoteClient(clientConfig.build())
val clientConfig2 = DWSClientConfigBuilder.newBuilder
.addServerUrl(gatewayUrl)
.connectionTimeout(30000)
.discoveryEnabled(false)
.discoveryFrequency(1, TimeUnit.MINUTES)
.loadbalancerEnabled(true)
.maxConnectionSize(1)
.retryEnabled(false)
.readTimeout(30000)
.setAuthenticationStrategy(new StaticAuthenticationStrategy)
.setAuthTokenKey("hadoop")
.setAuthTokenValue("xxxxx")
.setDWSVersion("v1")
val metaDataClient = new LinkisMetaDataRemoteClient(clientConfig2.build())
@Test
@Disabled
def testCreateDataSourceMysql: Unit = {
val user = "hadoop"
val system = "Linkis"
//创建数据源
val dataSource = new DataSource();
dataSource.setDataSourceName("for-hive-test")
dataSource.setDataSourceDesc("this is for hive test")
dataSource.setCreateSystem(system)
dataSource.setDataSourceTypeId(4L)
val map = JsonUtils.jackson.readValue(JsonUtils.jackson.writeValueAsString(dataSource), new util.HashMap[String, Any]().getClass)
val createDataSourceAction: CreateDataSourceAction = CreateDataSourceAction.builder()
.setUser(user)
.addRequestPayloads(map)
.build()
val createDataSourceResult: CreateDataSourceResult = dataSourceclient.createDataSource(createDataSourceAction)
val dataSourceId = createDataSourceResult.getInsertId
//设置连接参数
val params = new util.HashMap[String, Any]
val connectParams = new util.HashMap[String, Any]
connectParams.put("envId", "3")
params.put("connectParams", connectParams)
params.put("comment", "init")
val updateParameterAction: UpdateDataSourceParameterAction = UpdateDataSourceParameterAction.builder()
.setUser(user)
.setDataSourceId(dataSourceId)
.addRequestPayloads(params)
.build()
val updateParameterResult: UpdateDataSourceParameterResult = dataSourceclient.updateDataSourceParameter(updateParameterAction)
val version: Long = updateParameterResult.getVersion
//发布配置版本
dataSourceclient.publishDataSourceVersion(
PublishDataSourceVersionAction.builder()
.setDataSourceId(dataSourceId)
.setUser(user)
.setVersion(version)
.build())
//使用示例
val metadataGetDatabasesAction: MetadataGetDatabasesAction = MetadataGetDatabasesAction.builder()
.setUser(user)
.setDataSourceId(dataSourceId)
.setSystem(system)
.build()
val metadataGetDatabasesResult: MetadataGetDatabasesResult = metaDataClient.getDatabases(metadataGetDatabasesAction)
val metadataGetTablesAction: MetadataGetTablesAction = MetadataGetTablesAction.builder()
.setUser(user)
.setDataSourceId(dataSourceId)
.setDatabase("linkis_test_ind")
.setSystem(system)
.build()
val metadataGetTablesResult: MetadataGetTablesResult = metaDataClient.getTables(metadataGetTablesAction)
val metadataGetColumnsAction = MetadataGetColumnsAction.builder()
.setUser(user)
.setDataSourceId(dataSourceId)
.setDatabase("linkis_test_ind")
.setSystem(system)
.setTable("test")
.build()
val metadataGetColumnsResult: MetadataGetColumnsResult = metaDataClient.getColumns(metadataGetColumnsAction)
}
}