实时计算Flink版：实时数仓Hologres

• 通用

  参数	说明	数据类型	是否必填	默认值	备注
  connector	表类型。	String	是	无	固定值为hologres。
  dbname	数据库名称。	String	是	无	Hologres V2.0版本推出了全新的弹性高可用实例形态，将计算资源分解为不同的计算组（Virtual Warehouse），更好的服务于高可用部署。不同的计算组使用相同的Endpoint，您可以通过在dbname参数后添加特定的后缀来指定连接某个计算组。例如某张维表希望连接特定的计算组read_warehouse，可以通过'dbname' = 'db_test@read_warehouse' 方式指定。 说明 仅JDBC相关模式支持使用计算组，详见源表、维表和结果表WITH参数中的sdkMode参数。
  tablename	表名称。	String	是	无	如果Schema不为Public时，则tablename需要填写为schema.tableName。
  username	用户名，请填写阿里云账号的AccessKey ID。	String	是	无	详情请参见如何查看AccessKey ID和AccessKey Secret信息？ 重要 为了避免您的AK信息泄露，建议您通过密钥管理的方式填写AccessKey ID取值，详情请参见变量管理。
  password	密码，请填写阿里云账号的AccessKey Secret。	String	是	无	详情请参见如何查看AccessKey ID和AccessKey Secret信息？ 重要 为了避免您的AK信息泄露，建议您通过密钥管理的方式填写AccessKey Secret取值，详情请参见变量管理。
  endpoint	Hologres服务地址。	String	是	无	详情请参见访问域名。
  connection.ssl.mode	是否启用SSL（Secure Sockets Layer）传输加密，以及启用采用何种模式。	String	否	disable	参数取值如下： disable（默认值）：不启用传输加密。 require：启用SSL，只对数据链路加密。 verify-ca：启用SSL，加密数据链路，同时使用CA证书验证Hologres服务端的真实性。 verify-full：启用SSL，加密数据链路，使用CA证书验证Hologres服务端的真实性，同时比对证书内的CN或DNS与连接时配置的Hologres连接地址是否一致。 说明 VVR 8.0.5及以上版本开始支持此参数。 Hologres自1.1版本起支持SSL传输加密的require模式，2.1版本起新增支持verify-ca和verify-full模式。详见传输加密。 当配置为verify-ca或者verify-full时，需要同时配置connection.ssl.root-cert.location参数。
  connection.ssl.root-cert.location	当传输加密模式需要证书时，配置证书的路径。	String	否	无	当connection.ssl.mode配置为verify-ca或者verify-full时，需要同时配置CA证书的路径。证书可以使用实时计算控制台的资源上传功能上传至平台，上传后文件存放在/flink/usrlib目录下。例如，需要使用的CA证书文件名为certificate.crt，则上传后参数取值应该为 '/flink/usrlib/certificate.crt'。 说明 VVR 8.0.5及以上版本开始支持此参数。 CA证书获取方式见传输加密-下载CA证书。
  jdbcRetryCount	当连接故障时，写入和查询的重试次数。	Integer	否	10	无。
  jdbcRetrySleepInitMs	每次重试的固定等待时间。	Long	否	1000	实际重试的等待时间的计算公式为jdbcRetrySleepInitMs+retry*jdbcRetrySleepStepMs。单位为毫秒。
  jdbcRetrySleepStepMs	每次重试的累加等待时间。	Long	否	5000	实际重试的等待时间的计算公式为jdbcRetrySleepInitMs+retry*jdbcRetrySleepStepMs。单位为毫秒。
  jdbcConnectionMaxIdleMs	JDBC连接的空闲时间。	Long	否	60000	超过这个空闲时间，连接就会断开释放掉。单位为毫秒。
  jdbcMetaCacheTTL	本地缓存TableSchema信息的过期时间。	Long	否	60000	单位为毫秒。
  jdbcMetaAutoRefreshFactor	如果缓存的剩余时间小于触发时间，则系统会自动刷新缓存。	Integer	否	4	缓存的剩余时间计算方法：缓存的剩余时间=缓存的过期时间 - 缓存已经存活的时间。缓存自动刷新后，则从0开始重新计算缓存的存活时间。 触发时间计算方法：jdbcMetaCacheTTL/jdbcMetaAutoRefreshFactor两个参数的比值。
  type-mapping.timestamp-converting.legacy	Flink和Hologres之间是否进行时间类型的相互转换。	Boolean	否	true	参数取值如下： true：不进行相互转换。时区转换将采用运行环境中的JVM时区。 false（推荐）：进行相互转换。时区转换将使用Flink所配置的时区。 说明 仅实时计算引擎VVR 8.0.6及以上版本支持该参数。 Flink和Hologres的时区详情，请参见Flink与Hologres时区说明。 property-version=0时，默认值为true；property-version=1时，默认值为false。
  property-version	Connector参数版本。	Integer	否	0	可填的值为0和1，默认值为0。 说明 仅VVR 8.0.6及以上版本支持配置该参数。 在不同参数版本里，可用的参数集合和参数的默认值可能不同。如果存在区别，区别详情会在参数的说明部分描述。 推荐使用参数版本1。

• 源表独有

  参数	说明	数据类型	是否必填	默认值	备注
  field_delimiter	导出数据时，不同行之间使用的分隔符。	String	否	"\u0002"	无。
  binlog	是否消费Binlog数据。	Boolean	否	false	参数取值如下： true：消费Binlog数据。 false（默认值）：不消费Binlog数据。 说明 实时计算引擎VVR 8.0.6及以上版本支持多版本默认值。 property-version=0时，默认值为false。 property-version=1时，默认值为true。
  sdkMode	SDK模式。	String	否	holohub	参数取值如下： holohub（默认值）：使用holohub模式消费binlog。 jdbc：使用jdbc模式消费binlog。 jdbc_fixed: 使用fixed jdbc模式消费binlog，与jdbc模式的区别在于不受连接数限制。目前此模式暂不支持消费开起数据脱敏功能的database的binlog，详情请参见数据脱敏。 详情请参见Binlog Source表。 版本推荐参数如下： VVR 6.0.3及以下版本：不支持配置该参数。 VVR 6.0.4～6.0.6版本：推荐使用默认配置，即holohub。 VVR 6.0.7及以上版本：推荐配置为jdbc。 VVR 8.0.4～8.0.5版本：系统会自动切换为jdbc。 VVR 8.0.6及以上版本：系统会根据Hologres版本进行自动切换。 2.1.27及以上版本，为jdbc_fixed模式。 2.1.0～2.1.26版本，为jdbc模式 Hologres实例为2.0版本，Flink系统会尝试使用jdbc模式，如果存在权限不足等异常，会自动选择holohub模式启动。 说明 VVR 6.0.7及以上版本： Hologres实例为2.0以下版本，Flink系统采用您配置的参数值。 Hologres实例为2.0及以上版本，由于Hologres 2.0版本下线了holohub服务，此时如果您配置了holohub，Flink系统自动切换为jdbc。但是如果您配置为jdbc，Flink系统采用jdbc。 VVR 8.0.4～8.0.5版本： Hologres实例为2.0版本，Flink系统自动切换为jdbc。可能存在权限不足等问题，参考实时计算Flink版实时消费Hologres文档进行处理。
  jdbcBinlogSlotName	JDBC模式的binlog源表的Slot名称。创建方法请参见JDBC模式Binlog源表。	String	否	无	仅在sdkMode配置为jdbc时生效，如果用户未配置，连接器会默认创建一个Slot来使用。详见JDBC模式Binlog源表。 说明 Hologres实例2.1版本起，不再需要配置此参数，连接器也不会尝试自动创建。
  binlogMaxRetryTimes	读取Binlog数据出错后的重试次数。	Integer	否	60	无。
  binlogRetryIntervalMs	读取Binlog数据出错后的重试时间间隔。	Long	否	2000	单位为毫秒。
  binlogBatchReadSize	批量读取Binlog的数据行数。	Integer	否	100	无。
  cdcMode	是否采用CDC模式读取Binlog数据。	Boolean	否	false	参数取值如下： true：CDC模式读取Binlog数据。 false（默认值）：非CDC模式读取Binlog数据。 说明 实时计算引擎VVR 8.0.6及以上版本支持多版本默认值。 property-version=0时，默认值为false。 property-version=1时，默认值为true。
  upsertSource	源表是否使用upsert类型的Changelog。	Boolean	否	false	仅在CDC模式下生效。参数取值如下： true：仅支持Upsert类型，包括INSERT、DELETE和UPDATE_AFTER。 false（默认值）：支持所有类型，包括INSERT、DELETE、UPDATE_BEFORE和UPDATE_AFTER。 说明 如果下游包含回撤算子（例如使用ROW_NUMBER OVER WINDOW去重），则需要设置upsertSource为true，此时源表会以Upsert方式从Hologres中读取数据。
  binlogStartupMode	Binlog数据消费模式。	String	否	earliestOffset	参数取值如下： initial：先全量消费数据，再读取Binlog开始增量消费。 earliestOffset（默认值）：从最早的Binlog开始消费。 timestamp：从设置的startTime开始消费Binlog。 说明 如果设置了startTime或者在启动界面选择了启动时间，则binlogStartupMode强制使用timestamp模式，其他消费模式不生效，即startTime参数优先级更高。 说明 仅实时计算引擎VVR 4.0.13及以上版本支持该参数。 实时计算引擎VVR 8.0.6及以上版本支持多版本默认值。 property-version=0时，默认值为false。 property-version=1时，默认值为true。
  startTime	启动位点的时间。	String	否	无	格式为yyyy-MM-dd hh:mm:ss。如果没有设置该参数，且作业没有从State恢复，则从最早的Binlog开始消费Hologres数据。
  jdbcScanFetchSize	扫描时攒批大小。	Integer	否	256	无。
  jdbcScanTimeoutSeconds	扫描操作超时时间。	Integer	否	60	单位为秒。
  jdbcScanTransactionSessionTimeoutSeconds	扫描操作所在事务的超时时间。	Integer	否	600秒（0表示不超时）	对应Hologres的GUC参数idle_in_transaction_session_timeout，详情请参见GUC参数。 说明 仅实时计算引擎Flink1.13-vvr-4.0.15及以上版本支持该参数。
  enable_filter_push_down	全量读取阶段是否进行filter下推。	Boolean	否	false	参数取值如下： false（默认值）：不进行filter下推。 true：读取全量数据时，将支持的过滤条件下推到Hologres执行。包括非Binlog Source全量读取以及Binlog Source使用全增量一体化消费模式时的全量阶段。 重要 实时计算引擎Flink1.15-vvr-6.0.3到Flink1.15-vvr-6.0.5默认会进行filter下推，但如果作业使用了hologres维表，且写入的DML中包含有对维表非主键字段的过滤条件时，维表的filter会被错误的下推，可能导致维表join出现错误结果。因此推荐使用实时计算引擎Flink1.15-vvr-6.0.6及以上版本，并在源表增加此参数来开启过滤条件下推功能。

• 结果表独有

  参数	说明	数据类型	是否必填	默认值	备注
  sdkMode	SDK模式。	String	否	jdbc	参数取值如下： jdbc：默认值，表示使用jdbc模式进行写入。 jdbc_copy：是否使用fixed copy方式写入。 fixed copy是hologres1.3新增的能力，相比通过insert方法（jdbc模式）进行写入，fixed copy方式可以更高的吞吐（因为是流模式），更低的数据延时，更低的客户端内存消耗（因为不攒批）。但此模式暂不支持delete数据，也不支持写入分区父表，不支持ignoreNullWhenUpdate参数。 rpc：表示使用rpc模式进行写入，与useRpcMode参数一致，与jdbc模式的区别在于不占用连接数，并且不支持写入Hologres的JSONB、RoarinBitmap类型。 jdbc_fixed（beta功能）：表示使用fixed jdbc方式进行写入， 需要Hologres引擎版本大于等于1.3，与jdbc模式的区别在于不占用连接数，不支持写入Hologres的Jsonb，RoarinBitmap类型。目前此模式暂不支持写入开启数据脱敏功能的database，详情请参见数据脱敏。 版本推荐参数如下： VVR 6.0.3以下版本：不支持配置该参数。 VVR 6.0.4及以上版本：推荐配置为jdbc。 说明 VVR 6.0.7～VVR 8.0.1版本： 如果Hologres实例为2.0以下版本，Flink系统采用您配置的参数值。 如果Hologres实例为2.0及以上版本，由于Hologres 2.0及以上版本下线了rpc服务，此时如果您将该参数配置为rpc，Flink系统将自动切换该参数值为jdbc_fixed，但是如果您配置为其他值，Flink系统将采用您配置的参数值。 rpc模式不会对同一批次中相同主键的数据做去重，如果业务场景需要保留完整的数据，切换为jdbc模式后，可以通过设置'jdbcWriteBatchSize'='1'防止去重。 VVR 8.0.3及以上版本 自此版本开始，无论Hologres实例版本，都不再支持rpc模式，如果选择rpc模式，将自动切换该参数值为jdbc_fixed且设置'jdbcWriteBatchSize'='1'防止去重。
  bulkload	是否采用bulkload写入。	Boolean	否	false	仅在sdkMode设置为jdbc_copy时生效。bulkload写入目前仅适用于无主键表或者主键保证不重复的有主键表（主键重复会抛出异常），相比默认的jdbc_copy，写入使用更少的Hologres资源。 说明 仅实时计算引擎VVR 8.0.5及以上版本且Hologres实例为2.1及以上版本支持该参数。
  useRpcMode	是否通过RPC方式使用Hologres连接器。	Boolean	否	false	参数取值如下： true：使用RPC方式使用Hologres连接器。 与sdkMode参数设置为rpc效果相同，通过RPC方式会降低SQL连接数。 false（默认值）：使用JDBC方式使用Hologres连接器。 通过JDBC方式会占用SQL连接，导致JDBC连接数增加。 说明 Hologres 2.0版本下线了rpc模式，推荐使用sdkMode参数来选择jdbc或者jdbc_fixed模式。 实时计算引擎VVR 6.0.7及VVR 8.0.1版本在检测到Hologres实例是2.0及以上版本时，会自动切换rpc模式为jdbc_fixed模式。 实时计算引擎VVR 8.0.3及以上版本会自动切换rpc模式为jdbc_fixed模式。 rpc模式不会对同一批次中相同主键的数据做去重，如果业务场景需要保留完整的数据变化记录，推荐使用实时计算引擎VVR 8.0.5及以上版本，jdbc模式可以配置deduplication.enabled参数为false不进行去重。 property-version=1时，该参数下线。
  mutatetype	数据写入模式。	String	否	insertorignore	详情请参见流式语义。 说明 实时计算引擎VVR 8.0.6及以上版本支持多版本默认值。 property-version=0时，默认值为insertorignore。 property-version=1时，默认值为insertorupdate。
  partitionrouter	是否写入分区表。	Boolean	否	false	无。
  createparttable	当写入分区表时，是否根据分区值自动创建不存在的分区表。	Boolean	否	false	RPC模式下，如果分区值中存在短划线（-），暂不支持自动创建分区表。 说明 Hologres实例1.3.22及以上版本开始支持使用Date类型做分区键。实时计算引擎VVR 8.0.3及以上版本，支持使用Date类型做分区键时自动创建分区表。 请确保分区值不会出现脏数据，否则会创建错误的分区表导致Failover，建议慎用该参数。 当sdk_mode设置为jdbc_copy时，不支持写入分区父表。
  ignoredelete	是否忽略撤回消息。	Boolean	否	true	说明 仅在使用流式语义时生效。 实时计算引擎VVR 8.0.8及以上版本推荐使用sink.delete-strategy参数替换该参数。两个参数同时配置时，只有sink.delete-strategy参数生效。 实时计算引擎VVR 8.0.6及以上版本支持多版本默认值。 property-version=0时，默认值为true。 property-version=1时，默认值为false。
  sink.delete-strategy	撤回消息的处理策略。	String	否	无	参数取值如下： IGNORE_DELETE：忽略Update Before和Delete消息。适用于仅需插入或更新数据，而无需删除数据的场景。 NON_PK_FIELD_TO_NULL：忽略Update Before消息，并将Delete消息执行为将非主键字段更新为null。适用于希望在局部更新操作中执行删除操作而不影响其他列的场景。 DELETE_ROW_ON_PK：忽略Update Before消息，并将Delete消息执行为根据主键删除整行。适用于在局部更新过程中，希望执行删除整行操作，从而影响其他列的场景。 CHANGELOG_STANDARD：Flink框架按照 Flink SQL Changelog的工作原理运行，不忽略删除操作，并通过先删除数据再插入的方式执行更新操作，以确保数据准确性。适用于不涉及局部更新的场景。 说明 仅实时计算引擎VVR 8.0.8及以上版本支持该参数。 启用NON_PK_FIELD_TO_NULL选项可能会导致记录中只有主键，其他所有列都为null。
  connectionSize	单个Flink结果表任务所创建的JDBC连接池大小。	Integer	否	3	如果作业性能不足，建议您增加连接池大小。连接池大小和数据吞吐成正比。
  jdbcWriteBatchSize	JDBC模式，Hologres Sink节点数据攒批条数（不是来一条数据处理一条，而是攒一批再处理）的最大值。	Integer	否	256	单位为数据行数。 说明 jdbcWriteBatchSize、jdbcWriteBatchByteSize和jdbcWriteFlushInterval三者之间为或的关系。如果同时设置了这三个参数，则满足其中一个，就进行写入结果数据。
  jdbcWriteBatchByteSize	JDBC模式，Hologres Sink节点数据攒批字节数（不是来一条数据处理一条，而是攒一批再处理）的最大值。	Long	否	2097152（2*1024*1024）字节，即2 MB	说明 jdbcWriteBatchSize、jdbcWriteBatchByteSize和jdbcWriteFlushInterval三者之间为或的关系。如果同时设置了这三个参数，则满足其中一个，就进行写入结果数据。
  jdbcWriteFlushInterval	JDBC模式，Hologres Sink节点数据攒批写入Hologres的最长等待时间。	Long	否	10000	单位为毫秒。 说明 jdbcWriteBatchSize、jdbcWriteBatchByteSize和jdbcWriteFlushInterval三者之间为或的关系。如果同时设置了这三个参数，则满足其中一个，就进行写入结果数据。
  ignoreNullWhenUpdate	当mutatetype='insertOrUpdate'时，是否忽略更新写入数据中的Null值。	Boolean	否	false	取值说明如下： false（默认值）：将Null值写到Hologres结果表里。 true：忽略更新写入数据中的Null值。 说明 仅Flink计算引擎VVR 4.0及以上版本支持该参数。 当sdk_mode设置为jdbc_copy时，不支持此参数。
  connectionPoolName	连接池名称。同一个TaskManager中，配置相同名称的连接池的表可以共享连接池。	String	否	无	取值为非'default'的任意字符串。如果多个表设置相同的连接池，则这些使用相同连接池的表的connectionSize参数也需要相同。 说明 VVR 4.0.12以下版本：不支持配置该参数。 VVR 4.0.12～VVR 8.0.3版本：默认不共享，每个表使用自己的连接池。 VVR 8.0.4以上版本：同一个作业中endpoint相同的表会默认共享连接池。作业中表数量较多时连接数可能相对不足影响性能，这种情况下推荐为不同的表设置不同的connectionPoolName。 此参数可以按需配置，比如作业中有维表A，B以及结果表C，D，E五张hologres表，可以A表和B表使用'pool1'，C表和D表使用'pool2'，E表流量较大，单独使用'pool3'。
  jdbcEnableDefaultForNotNullColumn	如果将Null值写入Hologres表中Not Null且无默认值的字段，是否允许连接器帮助填充一个默认值。	Boolean	否	true	参数取值如下： true（默认值）：允许连接器填充默认值并写入，规则如下。 如果字段是String类型，则默认写为空（""）。 如果字段是Number类型，则默认写为0。 如果是Date、timestamp或timestamptz时间类型字段，则默认写为1970-01-01 00:00:00。 false：不填充默认值，写Null到Not Null字段时，会抛出异常。
  remove-u0000-in-text.enabled	如果写入时字符串类型包含\u0000非法字符，是否允许连接器帮助去除。	Boolean	否	false	参数取值如下： false（默认值）：连接器不对数据进行操作，但碰到脏数据时写入可能抛出如下异常，ERROR: invalid byte sequence for encoding "UTF8": 0x00 此时需要在源表提前处理脏数据，或者在SQL中定义脏数据处理逻辑。 true：连接器会帮助去除字符串类型中的\u0000，防止写入抛出异常。 重要 实时计算引擎VVR 8.0.1及以上版本，仅sdkMode='jdbc'场景下支持该参数。 实时计算引擎VVR 8.0.8及以上版本，仅sdkMode='jdbc_copy'或sdkMode='jdbc'场景下支持该参数。
  partial-insert.enabled	是否只插入INSERT语句中定义的字段。	Boolean	否	false	参数取值如下： false（默认值）：无论INSERT语句中声明了哪些字段，都会更新结果表DDL中定义的所有字段，对于未在INSERT语句中声明的字段，会被更新为null。 true：将INSERT语句中定义的字段下推给连接器，从而可以只对声明的字段进行更新或插入。 说明 仅实时计算引擎VVR 6.0.7及以上版本支持该参数。 此参数仅在mutatetype参数配置为InsertOrUpdate时生效。
  deduplication.enabled	jdbc及jdbc_fixed模式写入攒批过程中，是否进行去重。	Boolean	否	true	参数取值如下： true（默认值）：如果一批数据中有主键相同的数据，默认进行去重，只保留最后一条到达的数据。以两个字段，其中第一个字段为主键的数据举例： INSERT (1,'a')和INSERT (1,'b')两条记录先后到达，去重之后只保留后到达的(1,'b')写入Hologres结果表中。 Hologres结果表中已经存在记录(1,'a')，此时DELETE (1,'a')和INSERT (1,'b')两条记录先后到达，只保留后到达的(1,'b')写入hologres中，表现为直接更新，而不是先删除再插入。 false：在攒批过程中不进行去重，如果发现新到的数据和目前攒批的数据中存在主键相同的情况，先将攒批数据写入，写入完成之后再继续写入新到的数据。 说明 仅实时计算引擎VVR 8.0.5及以上版本支持该参数。 不允许攒批去重时，极端情况下（例如所有数据的主键都相同）写入会退化为不攒批的单条写入，对性能有一定影响。

• 维表独有

  参数	说明	数据类型	是否必填	默认值	备注
  sdkMode	SDK模式。	String	否	jdbc	参数取值如下： jdbc（默认值）：表示使用jdbc模式进行查询，支持主键点查和非主键的查询，但是非主键的查询对性能影响较大，查询较慢。 rpc：表示使用rpc模式进行点查，与useRpcMode参数一致，仅支持主键点查，即维表的主键字段必须与Flink Join On的字段完全匹配，与jdbc模式的区别在于不占用连接数，不支持读取Hologres的Jsonb，RoarinBitmap类型。 jdbc_fixed：（beta功能，需要hologres引擎版本大于等于1.3）表示使用fixed jdbc方式进行点查，与jdbc模式的区别在于不占用连接数，且不支持读取Hologres的Jsonb，RoarinBitmap类型。仅支持主键点查，即维表的主键字段必须与Flink Join On的字段完全匹配。目前此模式暂不支持查询开起数据脱敏功能的database，详情请参见数据脱敏。 版本推荐参数如下： VVR 6.0.3以下版本：不支持配置该参数。 VVR 6.0.4及以上版本：推荐配置为jdbc。 说明 在VVR 6.0.6版本，SDK模式选择为jdbc时，如果维表字符串类型的查询结果中包含null值，可能抛出空指针异常，此时推荐您使用rpc模式绕过。 VVR 6.0.7～VVR 8.0.1版本： 如果Hologres实例为2.0以下版本，Flink系统将采用您配置的参数值。 如果Hologres实例为2.0及以上版本，由于Hologres 2.0及以上版本下线了rpc服务，此时如果您将该参数配置为了rpc，Flink系统自动将参数值切换为jdbc_fixed。但是如果您配置为其他值，Flink系统将采用您配置的参数值。 VVR 8.0.3及以上版本： 自此版本开始，无论Hologres实例版本，都不再支持rpc模式，如果选择rpc模式，将自动切换该参数值为jdbc_fixed。
  useRpcMode	是否通过RPC方式使用Hologres连接器。	Boolean	否	false	参数取值如下： true：使用RPC方式使用Hologres连接器。与sdkMode参数设置为rpc效果相同。通过RPC方式会降低SQL连接数。 false（默认值）：使用JDBC方式使用Hologres连接器。 通过JDBC方式会占用SQL连接，导致JDBC链接数增加。 说明 Hologres 2.0版本下线了rpc了服务，推荐使用sdkMode参数来选择jdbc或者jdbc_fixed模式。 实时计算引擎VVR 6.0.7及VVR 8.0.1版本在检测到Hologres实例是2.0及以上版本时，会自动切换rpc模式为jdbc_fixed模式。 实时计算引擎VVR 8.0.3及以上版本会自动切换rpc模式为jdbc_fixed模式。
  connectionSize	单个Flink维表任务所创建的JDBC连接池大小。	Integer	否	3	如果作业性能不足，建议您增加连接池大小。连接池大小和数据吞吐成正比。
  connectionPoolName	连接池名称。同一个TaskManager中，配置相同名称的连接池的表可以共享连接池。	String	否	无	取值为非'default'的任意字符串。如果多个表设置相同的连接池，则这些使用相同连接池的表的connectionSize参数也需要相同。 您可以按需配置此参数，例如作业中有维表A，B以及结果表C，D，E五张hologres表，可以A表和B表使用pool1，C表和D表使用pool2，E表流量较大，单独使用pool3。 说明 VVR 4.0.12以下版本：不支持配置该参数。 VVR 4.0.12～VVR 8.0.3版本：默认不共享，每个表使用自己的连接池。 VVR 8.0.4以上版本：同一个作业中Endpoint相同的表会默认共享连接池。作业中表数量较多时连接数可能相对不足影响性能，这种情况下推荐为不同的表设置不同的connectionPoolName。
  jdbcReadBatchSize	点查Hologres维表时，攒批处理的最大条数。	Integer	否	128	无。
  jdbcReadBatchQueueSize	维表点查请求缓冲队列大小。	Integer	否	256	无。
  jdbcReadTimeoutMs	维表点查的超时时间。	Long	否	默认值为0，表示不会超时	仅vvr 4.0.15-flink 1.13及以上版本、vvr 6.0.2-flink 1.15及以上版本支持该参数。
  jdbcReadRetryCount	维表点查超时时的重试次数。	Interger	否	VVR 8.0.5以下版本：1 VVR 8.0.5及以上版本：10	仅VVR 6.0.3以上版本支持该参数。 本参数与jdbcRetryCount不同，后者是指连接发生异常时的重试次数。
  jdbcScanFetchSize	在一对多join（即没有使用完整主键）时使用scan接口，scan攒批处理数据的条数。	Integer	否	256	无。
  jdbcScanTimeoutSeconds	scan操作的超时时间。	Integer	否	60	单位为秒。
  cache	缓存策略。	String	否	见备注列。	Hologres仅支持None和LRU两种缓存策略，取值详情请参见背景信息。 说明 Cache默认值和VVR版本有关： VVR 4.x版本及以上版本，默认值为None。 VVR 4.x版本以下版本，默认值为LRU。
  cacheSize	缓存大小。	Integer	否	10000	选择LRU缓存策略后，可以设置缓存大小。单位为条。
  cacheTTLMs	缓存更新时间间隔。	Long	否	见备注列。	单位为毫秒。cacheTTLMs默认值和cache的配置有关： 如果cache配置为LRU，则cacheTTLMs为缓存超时时间。默认不过期。 如果cache配置为None，则cacheTTLMs可以不配置，表示缓存不超时。
  cacheEmpty	是否缓存join结果为空的数据。	Boolean	否	true	true（默认值）：表示缓存join结果为空的数据。 false：表示不缓存join结果为空的数据。
  async	是否异步返回数据。	Boolean	否	false	true：表示异步返回数据。 false（默认值）：表示不进行异步返回数据。 说明 异步返回数据是无序的。

VVR提供了RichInputFormat的实现类HologresBulkreadInputFormat来读取Hologres表数据。以下为构建Hologres Source读取表数据的示例。

// 初始化读取的表的Schema，需要和Hologres表Schema的字段匹配，可以只定义部分字段。
TableSchema schema = TableSchema.builder()
  .field("a", DataTypes.INT())
  .build();
// Hologres的相关参数。
Configuration config = new Configuration();
config.setString(HologresConfigs.ENDPOINT, "yourEndpoint");
config.setString(HologresConfigs.USERNAME, "yourUserName");
config.setString(HologresConfigs.PASSWORD, "yourPassword");
config.setString(HologresConfigs.DATABASE, "yourDatabaseName");
config.setString(HologresConfigs.TABLE, "yourTableName");
// 构建JDBC Options。
JDBCOptions jdbcOptions = JDBCUtils.getJDBCOptions(config);
String query = JDBCUtils.getSimpleSelectFromStatement(
  jdbcOptions.getTable(), schema.getFieldNames());

// 构建HologresBulkreadInputFormat读取表数据。
HologresBulkreadInputFormat inputFormat = new HologresBulkreadInputFormat(jdbcOptions, schema, query);
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
TypeInformation<RowData> typeInfo = InternalTypeInfo.of(schema.toRowDataType().getLogicalType());
env.addSource(new InputFormatSourceFunction<>(inputFormat, typeInfo)).returns(typeInfo)
  .print();
env.execute();

// set up the Java DataStream API
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 初始化读取的表的Schema，需要和Hologres表Schema的字段匹配，可以只定义部分字段。
TableSchema schema = TableSchema.builder()
  .field("a", DataTypes.INT())
  .build();

// Hologres的相关参数。
Configuration config = new Configuration();
config.setString(HologresConfigs.ENDPOINT, "yourEndpoint");
config.setString(HologresConfigs.USERNAME, "yourUserName");
config.setString(HologresConfigs.PASSWORD, "yourPassword");
config.setString(HologresConfigs.DATABASE, "yourDatabaseName");
config.setString(HologresConfigs.TABLE, "yourTableName");

// 构建JDBC Options。
JDBCOptions jdbcOptions = JDBCUtils.getJDBCOptions(config);

HologresBulkreadInputFormat inputFormat = new HologresBulkreadInputFormat(new HologresConnectionParam(config), jdbcOptions,  schema, "", -1);
TypeInformation<RowData> typeInfo = InternalTypeInfo.of(schema.toRowDataType().getLogicalType());
env.addSource(new InputFormatSourceFunction<>(inputFormat, typeInfo)).returns(typeInfo)
  .print();
env.execute();

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.ververica</groupId>
    <artifactId>ververica-connector-hologres</artifactId>
    <version>${vvr-version}</version>
</dependency>

VVR提供了Source的实现类HologresBinlogSource来读取Hologres Binlog数据。以下为构建Hologres Binlog Source的示例。

// 初始化读取的表的Schema，需要和Hologres表Schema的字段匹配，可以只定义部分字段。
TableSchema schema = TableSchema.builder()
  .field("a", DataTypes.INT())
  .build();

// Hologres的相关参数。
Configuration config = new Configuration();
config.setString(HologresConfigs.ENDPOINT, "yourEndpoint");
config.setString(HologresConfigs.USERNAME, "yourUserName");
config.setString(HologresConfigs.PASSWORD, "yourPassword");
config.setString(HologresConfigs.DATABASE, "yourDatabaseName");
config.setString(HologresConfigs.TABLE, "yourTableName");
config.setBoolean(HologresBinlogConfigs.BINLOG_CDC_MODE, true);

// 构建JDBC Options。
JDBCOptions jdbcOptions = JDBCUtils.getJDBCOptions(config);
jdbcOptions.setHolohubEndpoint(JDBCUtils.getHolohubEndpoint(jdbcOptions));
RowDataRecordConverter recordConverter = buildRecordConverter(schema, config, jdbcOptions);

// 构建Hologres Binlog Source。
long startTimeMs = 0;
HologresBinlogSource<RowData> source = new HologresBinlogSource<>(
  schema,
  config,
  jdbcOptions,
  recordConverter,
  startTimeMs);
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Test source").print();
env.execute();

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 初始化读取的表的Schema，需要和Hologres表Schema的字段匹配，可以只定义部分字段。
TableSchema schema = TableSchema.builder()
  .field("a", DataTypes.INT())
  .build();

// Hologres的相关参数。
Configuration config = new Configuration();
config.setString(HologresConfigs.ENDPOINT, "yourEndpoint");
config.setString(HologresConfigs.USERNAME, "yourUserName");
config.setString(HologresConfigs.PASSWORD, "yourPassword");
config.setString(HologresConfigs.DATABASE, "yourDatabaseName");
config.setString(HologresConfigs.TABLE, "yourTableName");
config.setString(HologresConfigs.SDK_MODE, "jdbc");
config.setBoolean(HologresBinlogConfigs.OPTIONAL_BINLOG, true);
config.setBoolean(HologresBinlogConfigs.BINLOG_CDC_MODE, true);
// 构建JDBC Options。
JDBCOptions jdbcOptions = JDBCUtils.getJDBCOptions(config);
// 设置或创建默认slotname
config.setString(HologresBinlogConfigs.JDBC_BINLOG_SLOT_NAME, HoloBinlogUtil.getOrCreateDefaultSlotForJDBCBinlog(jdbcOptions));

boolean cdcMode = config.get(HologresBinlogConfigs.BINLOG_CDC_MODE)
  && config.get(HologresBinlogConfigs.OPTIONAL_BINLOG);
// 构建Binlog Record Converter。
JDBCBinlogRecordConverter recordConverter = new JDBCBinlogRecordConverter(
  jdbcOptions.getTable(),
  schema,
  new HologresConnectionParam(config),
  cdcMode,
  Collections.emptySet());

// 构建Hologres Binlog Source。
long startTimeMs = 0;
HologresJDBCBinlogSource source = new HologresJDBCBinlogSource(
  new HologresConnectionParam(config),
  schema,
  config,
  jdbcOptions,
  startTimeMs,
  StartupMode.TIMESTAMP,
  recordConverter,
  "",
  -1);

env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Test source").print();
env.execute();

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 初始化读取的表的Schema，需要和Hologres表Schema的字段匹配，可以只定义部分字段。
TableSchema schema = TableSchema.builder()
  .field("a", DataTypes.INT())
  .build();

// Hologres的相关参数。
Configuration config = new Configuration();
config.setString(HologresConfigs.ENDPOINT, "yourEndpoint");
config.setString(HologresConfigs.USERNAME, "yourUserName");
config.setString(HologresConfigs.PASSWORD, "yourPassword");
config.setString(HologresConfigs.DATABASE, "yourDatabaseName");
config.setString(HologresConfigs.TABLE, "yourTableName");
config.setString(HologresConfigs.SDK_MODE, "jdbc");
config.setBoolean(HologresBinlogConfigs.OPTIONAL_BINLOG, true);
config.setBoolean(HologresBinlogConfigs.BINLOG_CDC_MODE, true);
// 构建JDBC Options。
JDBCOptions jdbcOptions = JDBCUtils.getJDBCOptions(config);
// 构建Hologres Binlog Source。
long startTimeMs = 0;
HologresBinlogSource source = new HologresBinlogSource(
  new HologresConnectionParam(config),
  schema,
  config,
  jdbcOptions,
  startTimeMs,
  StartupMode.INITIAL,
  "",
  "",
  -1,
  Collections.emptySet());

env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Test source").print();
env.execute();

VVR提供了OutputFormatSinkFunction的实现类HologresSinkFunction来写入数据。以下为构建Hologres Sink的示例。

// 初始化读取的表的Schema。
TableSchema schema = TableSchema.builder()
  .field("a", DataTypes.INT())
  .field("b", DataTypes.STRING())
  .build();

// Hologres的相关参数。
Configuration config = new Configuration();
config.setString(HologresConfigs.ENDPOINT, "yourEndpoint");
config.setString(HologresConfigs.USERNAME, "yourUserName");
config.setString(HologresConfigs.PASSWORD, "yourPassword");
config.setString(HologresConfigs.DATABASE, "yourDatabaseName");
config.setString(HologresConfigs.TABLE, "yourTableName");
config.setBoolean(HologresConfigs.USE_RPC_MODE, true);
HologresConnectionParam hologresConnectionParam = new HologresConnectionParam(config);

// 构建Hologres Writer，以RowData的方式写入数据。
AbstractHologresWriter<RowData> hologresWriter =
  buildHologresWriter(schema, config, hologresConnectionParam);

// 构建Hologres Sink。
HologresSinkFunction sinkFunction = new HologresSinkFunction(hologresConnectionParam, hologresWriter);
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
TypeInformation<RowData> typeInfo = InternalTypeInfo.of(schema.toRowDataType().getLogicalType());
int offset = (int) (System.currentTimeMillis() % Integer.MAX_VALUE);
env.fromElements((RowData)GenericRowData.of(2 + offset, StringData.fromString("2")), GenericRowData.of(3 + offset, StringData.fromString("3"))).returns(typeInfo)
  .addSink(sinkFunction);
env.execute();

// set up the Java DataStream API
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 初始化读取的表的Schema，需要和Hologres表Schema的字段匹配，可以只定义部分字段。
TableSchema schema = TableSchema.builder()
  .field("a", DataTypes.INT())
  .field("b", DataTypes.STRING())
  .build();

// Hologres的相关参数。
Configuration config = new Configuration();
config.setString(HologresConfigs.ENDPOINT, "yourEndpoint");
config.setString(HologresConfigs.USERNAME, "yourUserName");
config.setString(HologresConfigs.PASSWORD, "yourPassword");
config.setString(HologresConfigs.DATABASE, "yourDatabaseName");
config.setString(HologresConfigs.TABLE, "yourTableName");
config.setString(HologresConfigs.SDK_MODE, "jdbc");

HologresConnectionParam hologresConnectionParam = new HologresConnectionParam(config);
// 构建Hologres Writer，以RowData的方式写入数据。
AbstractHologresWriter<RowData> hologresWriter = HologresJDBCWriter.createRowDataWriter(
  hologresConnectionParam, schema, HologresTableSchema.get(hologresConnectionParam), new Integer[0]);
// 构建Hologres Sink。
HologresSinkFunction sinkFunction = new HologresSinkFunction(hologresConnectionParam, hologresWriter);
TypeInformation<RowData> typeInfo = InternalTypeInfo.of(schema.toRowDataType().getLogicalType());
int offset = (int) (System.currentTimeMillis() % Integer.MAX_VALUE);
env.fromElements((RowData)GenericRowData.of(2 + offset, StringData.fromString("2")), GenericRowData.of(3 + offset, StringData.fromString("3"))).returns(typeInfo)
  .addSink(sinkFunction);

env.execute();