Data Lake Analytics中如何讀寫PolarDB的數據

Data Lake Analytics中如何讀寫PolarDB的數據，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

Data Lake Analytics 作為云上數據處理的樞紐，最近加入了對于PolarDB的支持, PolarDB 是阿里云自研的下一代關系型分布式云原生數據庫，100%兼容MySQL，存儲容量最高可達 100T，性能最高提升至 MySQL 的 6 倍。這篇教程帶你玩轉 DLA 的 PolarDB 支持。

創建數據庫

在 DLA 里面創建一個底層映射到 PolarDB 的外表的語法如下:

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。

建表需要這兩個額外信息是因為現在用戶的數據庫都是處于用戶自己的VPC內部，默認情況下 DLA 是訪問不了用戶 VPC 里面的資源的，為了讓DLA能夠訪問到用戶PolarDB面的數據，我們需要利用阿里云的VPC反向訪問技術。

權限聲明: 當您通過上述方式建庫，就視為您同意我們利用VPC反向訪問的技術去讀寫您的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反向訪問的IP地段，如下圖:

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同時細心的讀者可能注意到我們這里的 CATALOG 寫的是 mysql, 而不是 polardb, 這是因為 PolarDB 100%兼容MySQL，我們直接以MySQL協議去訪問就好了。

創建表

數據庫建完之后，我們可以建表了，我們先在你的 PolarDB 里面建立如下的 person 表用來做測試:

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

并且向里面插入一下測試數據:

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

然后就可以在 DLA 的數據庫里面建立相應的映射表了:

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

這樣我們通過MySQL客戶端連接到 DLA 數據庫上面，就可以對 PolarDB 數據庫里面的數據進行查詢了:

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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