//插入 iceberg - dwd 层 会员浏览商品日志信息 :DWD_BROWSELOG
tblEnv.executeSql(
  s"""
    |insert into hadoop_iceberg.icebergdb.DWD_BROWSELOG
    |select
    | log_time,
    | user_id2,
    | user_ip,
    | front_product_url,
    | browse_product_url,
    | browse_product_tpcode,
    | browse_product_code,
    | obtain_points
    | from $table where iceberg_ods_tbl_name = 'ODS_BROWSELOG'
  """.stripMargin)

另外，在Flink处理此topic中每条数据时都有获取对应写入后续Kafka topic信息，本业务对应的每条用户日志数据写入的kafka topic为“KAFKA-DWD-BROWSE-LOG-TOPIC”，所以代码可以复用。

二、创建Iceberg-DWD层表

代码在执行之前需要在Hive中预先创建对应的Iceberg表，创建Icebreg表方式如下：

1、在Hive中添加Iceberg表格式需要的包

启动HDFS集群，node1启动Hive metastore服务，在Hive客户端启动Hive添加Iceberg依赖包：

#node1节点启动Hive metastore服务
[root@node1 ~]# hive --service metastore &

#在hive客户端node3节点加载两个jar包
add jar /software/hive-3.1.2/lib/iceberg-hive-runtime-0.12.1.jar;
add jar /software/hive-3.1.2/lib/libfb303-0.9.3.jar;

2、创建Iceberg表

这里创建Iceberg-DWD表有“DWD_BROWSELOG”,创建语句如下：

CREATE TABLE DWD_BROWSELOG  (
 log_time string,
 user_id string,
 user_ip string,
 front_product_url string,
 browse_product_url string,
 browse_product_tpcode string,
 browse_product_code string,
 obtain_points string
)STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler' 
LOCATION 'hdfs://mycluster/lakehousedata/icebergdb/DWD_BROWSELOG/' 
TBLPROPERTIES ('iceberg.catalog'='location_based_table',
'write.metadata.delete-after-commit.enabled'= 'true',
'write.metadata.previous-versions-max' = '3'
);

三、代码测试

以上代码编写完成后，代码执行测试步骤如下：

1、在Kafka中创建对应的topic

#在Kafka 中创建 KAFKA-DWD-BROWSE-LOG-TOPIC topic
./kafka-topics.sh --zookeeper node3:2181,node4:2181,node5:2181 --create --topic KAFKA-DWD-BROWSE-LOG-TOPIC --partitions 3 --replication-factor 3

#监控以上topic数据
[root@node1 bin]# ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1:9092,node2:9092,node3:9092 --topic KAFKA-DWD-BROWSE-LOG-TOPIC