【华为云技术分享】DLI 跨源|当 DLI 遇见 MongoDB

发布于: 2020 年 07 月 31 日

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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