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Data Lake Analytics 作为云上数据处理的枢纽,最近加入了对于Redis 的支持, 这篇教程带你玩转 DLA 的 Redis 支持。
创建数据库
在 DLA 里面创建一个底层映射到 Redis 的数据库的语法如下:
CREATE DATABASE `redis_test`WITH DBPROPERTIES ( catalog = 'redis', location = 'r-xxxxx.redis.rds.aliyuncs.com:6379/hello_', password = 'xxxxx', vpc_id = 'vpc-xxxxx', instance_id = 'r-xxxxxx')
这里要特别说明一下这个 location 属性,前面 r-xxxxx.redis.rds.aliyuncs.com:6379 是redis服务器的域名和端口,最后的 hello_ 是一个前缀,具体的用途后面再细说,redis服务的域名和端口你可以从阿里云控制直接查询到:
跟普通的建库语法不同的是这里多了两个属性: VPC_ID 和 INSTANCE_ID , 这是因为现在用户的 Redis 数据库都是处于用户自己的VPC内部,默认情况下 DLA 是访问不了用户 VPC 里面的资源的,为了让DLA能够访问到用户RDS里面的数据,我们需要利用阿里云的VPC反向访问技术。
权限声明: 当您通过上述方式建库,就视为您同意我们利用VPC反向访问的技术去读写您的 Redis 。
另外您还需要把 100.104.0.0/16 加入你的 Redis 的白名单列表,这是我们VPC反向访问的IP地段,如下图:
创建表
数据库建完之后,我们可以建表了,我们先在你的 Redis 里初始化一些数据用来测试, 因为Redis是没有schema信息的,我们必须往里面插入数据才能生效,所以我们插入一些测试数据:
# CSV格式的数据set hello_world_1 1,james,10set hello_world_2 2,bond,20set hello_world_3 3,lily,30set hello_world_4 4,lucy,20# JSON格式的数据set hello_foo_1 '{"id":1,"name":"james
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