【华为云技术分享】DLI 跨源｜当 DLI 遇见 MongoDB

导语：

MongoDB 作为灵活高效易扩展的 no-schema 数据库，越来越受到互联网公司、游戏行业等开发者的青睐，但是 MongoDB 有着独特的语言接口，并不能很好满足数据分析师构建数据治理应用的需求，而数据湖探索 DLI 恰好解决了这一痛点。搭配华为云上 DDS 服务提供的 MongoDB，DLI 无需数据搬迁，便可以直接使用 SQL 分析，并且将分析后的数据导入 OBS,RDS,DWS 等更多的云上数据存储。当 DLI 遇见 MongoDB，让数据不再成为“孤岛”。

一、X 游戏公司的数据分析场景

X 游戏公司最近新上了一款爆款手游 A，日活突破百万，每月都能为 X 公司贡献数千万的利润。随着游戏业务量的迅猛发展，游戏数据分析师小鑫遇到了前所未有的挑战。

当时为了游戏快速上线，架构师选用华为云 DDS 服务提供的 MongoDB 数据库，用于用户数据存储。MongoDB 高性能，易扩展，no-schema 等特性，很好的支撑了游戏爆发式数据增长以及游戏玩法的快速更新迭代。但是，现在存储在 MongoDB 里的海量数据，犹如隐藏在群山中的矿脉，如何才能挖掘其中更大价值？如何筛选出优质客户从而提供更好地服务？如何分析用户行为，为游戏开发提供切实可行的数据支持？。。。种种数据分析需求，让小鑫抓狂了，他急需一种易用高效的分析工具，协助他完成数据挖掘任务。

二、MongoDB 的数据存储

在解决小鑫的问题之前，让我们来了解一下 MongoDB。它是面向文档的数据库，介于关系型数据库和非关系型数据库之间，具有非常强大的扩展能力。其数据库里的一条记录就是一个文档，它由域和值对组成。MongoDB 的文档是一个键值(key-value)对，类似于一个 json 对象。但 MongoDB 的文档不需要设置相同的字段，并且相同的字段不需要相同的数据类型，这也是 MongoDB 的突出特点。

MongoDB 的优势在于，其一：性能强。MongoDB 拥有强大数据持久能力，减少对数据库系统的输入/输出操作；通过构建索引，支持更快的查询速度，并可以支持从嵌入式文档和数组中返回键值。其二：支持丰富的查询语言。MongoDB 具有良好的开放性和兼容性，支持多种语言进行读写操作、文档搜索、数据聚合等操作，当然这些 API 是 MongoDB 特有的，存在一定学习成本。其三：便捷的复制能力。MongoDB 提供一种叫副本集（replica set）的服务，将数据分布在多台机器上以实现数据冗余和自动故障转移。其四：扩展性强。MongoDB 的核心功能之一就是良好的扩展能力。通过分片的方式将数据分布在一组计算机中，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

三、DLI 崭露头角

小鑫找到了华为工程师 Z，小 Z 向小鑫极力推荐华为云数据湖分析利器 DLI，只要你会 SQL，就能玩转云上各种数据源，包括了 DDS。DLI 提供跨源融合分析功能，兼容 SQL,SPARK,FLINK 编程 API,只需轻松几步，便可分析 DDS 中的 MongoDB 数据，无需数据搬迁。“这么神奇？”小鑫跃跃欲试。小 Z 立刻祭出了，DLI 分析 MongoDB 三版斧：

1. 建立跨源连接

DLI 分析集群和用户的 DDS 集群分属不同的虚拟子网，存在网络隔离，而建立跨源连接，即可打通 DLI 集群与 DDS 集群的网络。具体步骤是

• 先查看 DDS 集群网络信息，记录下集群所属 VPC、子网、子网网段

• 在 DLI 跨源连接管理界面，创建指向 DDS 的增强型跨源连接，在连接中指定 DDS 所属的 VPC 和子网

• 最后在新建的跨源连接中绑定用户队列，增强型跨源连接绑定的队列需要是非按需队列

2. 创建跨源表

小鑫的样例数据包括了一个用户集合，一个装备集合。用户集合中存放着用户信息，装备集合中存放着用户游戏装备信息。

在 DLI SQL 编辑器中，执行创建 MongoDB 跨源表的 SQL，创建关联的用户表和装备表，如下所示

 CREATE TABLE user(  account string,  phone string,  age int,  sex string,  credit int,  lastlogin int) USING MONGO OPTIONS (  'url' = '192.168.0.95:8635,192.168.0.98:8635/test?authSource=admin',  'database' = 'test',  'collection' = 'user',  'user' = 'rwuser',  'password' = '***');  CREATE TABLE equipment(  account string,  eq_id int,  attack int,  defence int,  weight int,  name string,  value int) USING MONGO OPTIONS (  'url' = '192.168.0.95:8635,192.168.0.98:8635/test?authSource=admin',  'database' = 'test',  'collection' = 'equipment',  'user' = 'rwuser',  'password' = '***');

建表成功将在界面中返回成功。

3. 查询分析

建表完成后，在华为工程师的指导下，小鑫开始了再 DLI 中的数据探索，他先执行了一些简单的查询语句：

/*  查询成年用户*/select * from user where age >= 18

/*  查询装备id为666福星装备的记录*/SELECT * FROM equipment where eq_id = 666

之后，他又试了试两张表关联查询语句：

/*  查询拥有福星装备的未成年用户信息*/select * from user as a join equipment as b where a.account=b.account and a.age < 18 and b.eq_id=666

结果如图所示：

看来这些基本的 sql 查询根本不在话下，小鑫着手开发游戏数据 ETL，并很快搞定了业务部门的需求，收获了领导的认可。但需求总在变化，还有更加紧急的需求在等着小鑫，而 DLI 可以应付的了么？（未完待续...）

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