建立MaxCompute Paimon外部表格 - MaxCompute

MaxCompute支援通過建立Paimon外部表格來與儲存在OSS上的Paimon表目錄建立映射關係，並訪問其中的資料。本文將介紹如何建立Paimon外部表格並通過MaxCompute訪問Paimon外部表格。

背景資訊

Apache Paimon是一種流批一體的湖儲存格式，具備高吞吐的寫入和低延後查詢能力。阿里雲Realtime ComputeFlink版、開源巨量資料平台E-MapReduce的常見計算引擎（如Spark、Hive或Trino）都與Paimon有完善的整合。藉助Apache Paimon，您可以快速構建自己的資料湖儲存服務在儲存服務OSS上，並接入MaxCompute實現資料湖的分析。關於Apache Paimon的詳細資料，請參見Apache Paimon。

前提條件

當前執行操作的帳號已具備建立MaxCompute表（CreateTable）的許可權。更多表許可權資訊，請參見MaxCompute許可權。
已建立MaxCompute專案。具體操作，請參見建立MaxCompute專案。
已建立儲存空間（Bucket）以及對應的檔案目錄。具體操作，請參見建立儲存空間。
說明
由於MaxCompute只在部分地區部署，跨地區的資料連通性可能存在問題，因此建議Bucket與MaxCompute專案所在地區保持一致。
已購買Flink全託管，具體操作請參見開通Realtime ComputeFlink版。

注意事項

當前MaxCompute僅支援對Paimon外部表格的讀取操作。要建立Paimon外部表格，您可以使用阿里雲Realtime ComputeFlink版或開源巨量資料平台E-MapReduce。
Paimon當前暫時不支援開啟了Schema操作的MaxCompute專案。
Paimon外部表格不支援cluster屬性。

建立Paimon外部表格命令文法

MaxCompute建立Paimon外部表格的文法定義如下：

create external table  [if not exists] <mc_oss_extable_name>
(
<col_name> <data_type>,
...
)
[partitioned by (<col_name> <data_type>, ...)]
stored by 'org.apache.paimon.hive.PaimonStorageHandler'
with serdeproperties (
    'odps.properties.rolearn'='acs:ram::xxxxxxxxxxxxx:role/aliyunodpsdefaultrole'
)
location '<oss_location>'
using 'paimon_maxcompute_connector.jar';

參數介紹和文法詳情，請參見建立OSS外部表格。

使用說明

步驟一：在Flink中準備資料

建立Paimon Catalog和Paimon表，並在表中插入資料，參考樣本操作步驟如下。如果您在Flink中已有Paimon表和資料，可以跳過此步。

登入Realtime Compute控制台，建立Paimon Catalog。具體操作，請參見建立Paimon Catalog。
建立Paimon表。具體操作，請參見使用Paimon Catalog。
1. 在中繼資料管理頁面，選擇已建立Paimon Catalog下的default，然後單擊建立表，如下圖所示。
2. 在添加表對話方塊，選擇Apache Paimon連接器，輸入以下語句，單擊確定。本位以test_tbl為例。
```
CREATE TABLE `catalogname`.`default`.test_tbl (
    dt STRING,
    id BIGINT,
    data STRING,
    PRIMARY KEY (dt, id) NOT ENFORCED
) PARTITIONED BY (dt);
```
3. 在SQL 開發頁面，建立包含如下語句的SQL作業，部署並運行作業。關於如何建立並運行SQL作業詳情，請參見SQL作業開發。
```
INSERT INTO `catalogname`.`default`.test_tbl VALUES ('2023-04-21', 1, 'AAA'), ('2023-04-21', 2, 'BBB'), ('2023-04-22', 1, 'CCC'), ('2023-04-22', 2, 'DDD');
```
  說明
  - 請確認SQL作業的引擎版本為vvr-8.0.1-flink-1.17及以上版本。
  - 若SQL作業有限流作業（例如執行INSERT INTO ... VALUES ...語句），需要在作業營運頁面，編輯運行參數配置，在其他配置設定execution.checkpointing.checkpoints-after-tasks-finish.enabled: true代碼。關於如何配置作業的運行參數詳情，請參見配置作業部署資訊。

步驟二：在MaxCompute專案中上傳Paimon外掛程式

您可以選擇以下其中一種方式，在已建立的MaxCompute專案中上傳Paimon外掛程式。

使用MaxCompute用戶端

通過用戶端（odpscmd）訪問已建立的MaxCompute專案，並執行以下代碼，將paimon_maxcompute_connector.jar上傳至MaxCompute專案中。

ADD JAR <path_to_paimon_maxcompute_connector.jar>;

使用DataWorks

登入DataWorks控制台，在左側導覽列選擇工作空間列表，單擊目標工作空間操作列中的快速進入 > 資料開發。
在資料開發頁面，單擊建立按鈕，選擇建立資源 > JAR。
在建立資源對話方塊，配置建立資源參數，上傳paimon_maxcompute_connector.jar，單擊建立。建立資源操作詳情，請參見步驟一：建立或上傳資源。
資源建立完成後，您需在資源編輯頁面，單擊工具列中的表徵圖，提交資源至調度程式開發伺服器端。

步驟三：通過MaxCompute建立Paimon外表

使用本地用戶端（odpscmd）串連或其他可以運行MaxCompute SQL的工具，建立MaxCompute Paimon外部表格。本文以oss_extable_paimon_1為例。

create external table  oss_extable_paimon_1
(
    dt STRING,
    id BIGINT,
    data STRING
)
stored by 'org.apache.paimon.hive.PaimonStorageHandler'
with serdeproperties (
    'odps.properties.rolearn'='acs:ram::124895376754****:role/aliyunodpsdefaultrole'
)
location 'oss://oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/paimon_flink/test_db_y.db/test_tbl_nopt/'
using 'paimon_maxcompute_connector.jar'
;

步驟四：通過MaxCompute讀取Paimon外部表格

使用本地用戶端（odpscmd）或其他可以運行MaxCompute SQL的工具，執行以下命。
```
SET odps.sql.common.table.planner.ext.hive.bridge = true;
SET odps.sql.hive.compatible = true;
```

執行以下命令，查詢MaxCompute Paimon外部表格oss_extable_paimon_1。

SELECT * FROM oss_extable_paimon_1;

樣本返回結果如下。

+------------+------------+------------+
| id         | data       | dt         |
+------------+------------+------------+
| 1          | AAA        | 2023-04-21 |
| 2          | BBB        | 2023-04-21 |
+------------+------------+------------+