Data Lake Analytics 作为云上数据处理的枢纽，最近加入了对于MongoDB 的支持, 这篇教程带你玩转 DLA 的 MongoDB 支持。
创建数据库
在 DLA 里面创建一个底层映射到 MongoDB 的外表的语法如下:
CREATE DATABASE `mongo_test`
WITH DBPROPERTIES (
catalog = 'mongodb',
location = 'mongodb://<your-user-name>:<your-password>@dds-bp1694axxxxxxxx.mongodb.rds.aliyuncs.com:3717,dds-bp1694ayyyyyyyy.mongodb.rds.aliyuncs.com:3717/admin?replicaSet=zzzzz',
database = 'mongo_test',
vpc_id = 'vpc-aaaaaaa'
);这里要特别说明一下这个 location 属性，如果对 MongoDB 不熟悉的同学有可能看不明白，这个实际上是MongoDB的 ConnectionString, 里面包含了你的用户名、密码、要连接的MongoDB的地址、使用的认证数据库等等，不过不用担心，这么长的ConnectionString你不需要手动去拼出来，直接从阿里云MongoDB的控制台上可以直接复制过来这个信息:
因为信息安全的原因，密码被显示成星号，这里大家要替换成真实的密码。另外底层实际连接的数据库是通过 database 这个属性来指定的。
跟普通的建表不同的是这里多了两个属性: VPC_ID 和 INSTANCE_ID 。VPC_ID 是你的 MongoDB 所在VPC的ID, 如下图所示:
而 INSTANCE_ID 则是你的 MongoDB 实例ID, 在 MongoDB 的详情页面可以找到:
建表需要这两个额外信息是因为现在用户的 MongoDB 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 MongoDB 。
另外您还需要把 100.104.0.0/16 加入你的 MongoDB 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 MongoDB 里面建立如下的 person 表用来做测试, 因为MongoDB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:
db.person.insert({id:1, name: "james", age: 10, create_time: new Date()})
db.person.insert({id:2, name: "bond", age: 20, create_time: new Date()});
db.person.insert({id:3, name: "lily", age: 30, create_time: new Date()});
db.person.insert({id:4, name: "lucy", age: 20, create_time: new Date()});然后就可以在 DLA 的数据库里面建立相应的映射表了:
create external table dla_person (
id int,
title varchar(127),
age int,
create_time timestamp
)TBLPROPERTIES (
TABLE_MAPPING = 'person',
COLUMN_MAPPING = 'title,name'
);这里我们展示了DLA的两个特性：
-
通过
TABLE_MAPPING我们可以让DLA层面的表名跟底层的表名不一样。- 你可以省略这个设置，那么表名就跟底层一样。
-
通过
COLUMN_MAPPING我们可以让DLA层面的column名字也跟底层不一样。- 同样，你也可以省略这个配置。
如果
TABLE_MAPPING和COLUMN_MAPPING你都不需要配置，那么整个TBLPROPERTIES都可以去掉。
这样我们就可以通过MySQL客户端连接到 DLA 数据库上面，就可以对 MongoDB 数据库里面的数据进行查询了:
mysql> select * from dla_person;
+------+-------+------+-------------------------+
| id | title | age | create_time |
+------+-------+------+-------------------------+
| 1 | james | 10 | 2018-12-14 14:22:54.369 |
| 2 | bond | 20 | 2018-12-14 14:23:48.527 |
| 3 | lily | 30 | 2018-12-14 14:23:48.962 |
| 4 | lucy | 20 | 2018-12-14 14:23:49.396 |
+------+-------+------+-------------------------+
4 rows in set (0.92 sec)熟悉SQL的同学一定觉得很爽吧，可以去熟悉的SQL语法去操作MongoDB数据库。
ETL: 把数据从OSS里面清洗出来写入MongoDB
很多场景下，在我们对存储在OSS/OTS上的大数据进行分析，分析完成之后把结果数据回写到 MongoDB 里面供前台业务使用。这种场景在DLA里面非常容易实现，还是举前面 dla_person 表例子，下面的语句把 oss_db 里面 customer 的前十条记录进行了一些转换然后插入了我们的 mongo_test.dla_person 表:
mysql> insert into mongo_test.dla_person
-> select c_custkey, c_name, c_custkey + 20, now() from oss_db.customer limit 10;
+------+
| rows |
+------+
| 10 |
+------+
1 row in set (3.72 sec)
mysql> select * from mongo_test.dla_person;
+------+--------------------+------+-------------------------+
| id | title | age | create_time |
+------+--------------------+------+-------------------------+
| 1 | james | 10 | 2018-12-14 14:22:54.369 |
| 2 | bond | 20 | 2018-12-14 14:23:48.527 |
| 3 | lily | 30 | 2018-12-14 14:23:48.962 |
| 4 | lucy | 20 | 2018-12-14 14:23:49.396 |
| 1 | Customer#000000001 | 21 | 2018-12-20 10:15:56.629 |
| 3 | Customer#000000003 | 23 | 2018-12-20 10:15:56.629 |
| 5 | Customer#000000005 | 25 | 2018-12-20 10:15:56.629 |
| 7 | Customer#000000007 | 27 | 2018-12-20 10:15:56.629 |
| 9 | Customer#000000009 | 29 | 2018-12-20 10:15:56.629 |
| 2 | Customer#000000002 | 22 | 2018-12-20 10:15:56.629 |
| 4 | Customer#000000004 | 24 | 2018-12-20 10:15:56.629 |
| 6 | Customer#000000006 | 26 | 2018-12-20 10:15:56.629 |
| 8 | Customer#000000008 | 28 | 2018-12-20 10:15:56.629 |
| 10 | Customer#000000010 | 30 | 2018-12-20 10:15:56.629 |
+------+--------------------+------+-------------------------+
14 rows in set (0.16 sec)总结
我们今天介绍了DLA对于MongoDB的支持，目前DLA支持的数据源已经包括: OSS, OTS, RDS(MySQL, SQLServer, Postgres), MongoDB, 数据可以在这些数据源之间进行联合JOIN、流转，更多详细的介绍可以直接去我们的官网试用。