基于 RisingWave 和 ScyllaDB 构建事件驱动应用

概览

在构建事件驱动应用时，人们面临着两大挑战：1）低延迟处理大量数据；2）实现流数据的实时摄取和转换。

结合 RisingWave 的流处理功能和 ScyllaDB 的高性能 NoSQL 数据库，可为构建事件驱动应用和数据管道提供有效的解决方案。

RisingWave 是什么？

RisingWave 是一款专为流处理设计且与 PostgreSQL 兼容的数据库。它擅长摄取实时数据流、执行各种转换并实现对结果的即时查询。

ScyllaDB 是什么？

ScyllaDB 是一款高性能分布式 NoSQL 数据库，擅长处理大量数据并为应用程序提供低延迟访问。ScyllaDB 与 Apache Cassandra 数据模型和协议兼容，这意味着在许多情况下，它可以作为 Cassandra 的简单替代品。ScyllaDB 还提供与 Amazon DynamoDB 兼容的 API。

ScyllaDB 具有低延迟和高吞吐量的特性，适合为需要快速数据访问的实时应用提供服务，如在线游戏、实时分析或物联网（IoT）应用。

二者协同

RisingWave 擅长处理流数据，包括对流数据的摄取、连接和转换。而 ScyllaDB 则能以极低的延迟为实时应用提供大量数据。

这两个系统为构建事件驱动应用或管道提供了坚实的基础。RisingWave 可在事件发生时即时处理事件数据，其内置的 ScyllaDB 连接器可实时将处理后的数据导出到 ScyllaDB。这种集成能够确保数据随时可供实时应用或管道查询使用。

如何将 RisingWave 与 ScyllaDB 集成

我们将使用以下示例来演示如何使用 RisingWave 和 ScyllaDB 构建事件驱动应用。设想一下电子商务中的个性化推荐场景，通过连接点击流和产品目录流，我们可以实时分析用户的偏好并提供个性化推荐。

连接点击流和产品目录流

点击流示例如下：

{
  "user_id": "john_doe",
  "item_id": "12345",
  "timestamp": "2023-03-08T15:30:00Z"
}

产品目录流示例如下：

{
  "item_id": "12345",
  "category": "electronics",
  "price": 100,
  "timestamp": "2023-03-08T10:00:00Z"
}

步骤 1：从 RisingWave 摄取 Kafka 的实时数据

假设我们已将这两个流的数据分别打包到两个 Kafka Topic 中。

现在在 RisingWave 中创建两个 Source 来摄取这两个流：

# 为点击流创建一个 Source
CREATE SOURCE clickstream (
  user_id VARCHAR,
  item_id VARCHAR,
  timestamp TIMESTAMPTZ
)
WITH (
  type = 'kafka',
  kafka_topic = 'clickstream',
  kafka_brokers = 'localhost:9092'
);
 
# 为产品目录流创建一个 Source
 
CREATE SOURCE product_catalog (
  item_id VARCHAR,
  category VARCHAR,
  price NUMERIC,
  timestamp TIMESTAMPTZ
)
WITH (
  type = 'kafka',
  kafka_topic = 'product_catalog',
  kafka_brokers = 'localhost:9092'
);

步骤 2：在 ScyllaDB 中创建表

由于我们要实时连接数据流并将数据导出到 ScyllaDB，因此需要在 ScyllaDB 中创建一个表来保存连接后的数据流。

CREATE TABLE joined_stream (
  user_id TEXT,
  item_id TEXT,
  timestamp TIMESTAMPTZ,
  category TEXT,
  price DECIMAL,
  PRIMARY KEY (user_id, item_id, timestamp)
);

步骤 3：执行流 Join 并导出到 ScyllaDB

在 RisingWave 中，您可以通过创建 Sink 将数据导出到下游系统。在 CREATE SINK 语句中还可以包含数据转换逻辑。创建 Sink 时与创建 Source 或者实时物化视图类似，本质上都是创建了持续数据处理的任务。在 RisingWave 中，如果要创建的是简单直接的实时数据处理管道，只需两条 SQL 语句即可做到：CREATE SOURCE 和 CREATE SINK。

CREATE SINK joined_stream AS
SELECT c.user_id, c.item_id, c.timestamp, p.category, p.price
FROM clickstream c
JOIN product_catalog p ON c.item_id = p.item_id;
WITH (
    connector='cassandra',
    type='append-only',
    cassandra.url = '<node1>,<node2>,<node3>',
    cassandra.keyspace = '<keyspace>',
    cassandra.table = 'joined_stream'
);

有关详细的句法和参数信息，请参阅 从 RisingWave 导出数据到 Cassandra 或 ScyllaDB。

到这一步，ScyllaDB 中的数据已可为应用或下游系统提供查询服务。

总结

只需三个步骤，我们就建立了无缝的连续数据处理管道，自动执行流 Join 并将连接后的数据导出到 ScyllaDB。ScyllaDB 的高性能使得实时应用能够以低延迟查询数据。这一集成的独特之处在于整个工作流程的设置非常简单。

以上是一个简单的用例示范，除此之外，使用 RisingWave，您可以轻松地过滤、连接和转换流数据，轻松表达复杂的转换逻辑。我们鼓励您进一步探索，如有任何疑问或需要支持，请联系我们。

事件驱动应用和数据管道的价值正在不断增长，能够轻松配置技术栈是一大优势。RisingWave 和 ScyllaDB 的集成可简化技术栈，使您能够专注于通过实时数据处理和分析实现价值。

资源

• 有关 RisingWave 和 ScyllaDB 的可运行集成，请查看此演示。
• 使用 RisingWave 和 ScyllaDB 进行经济高效的流处理
• ScyllaDB 文档
• RisingWave 用例
• RisingWave 文档
• 有关 RisingWave 所支持集成的完整列表，请查看此页面。