Chame a operação CreateTunnel para criar um ou mais tunnels em uma tabela. Ao criar um tunnel, especifique o nome da tabela, o nome do tunnel e o tipo do tunnel.
Pré-requisitos
Uma instância de TunnelClient está inicializada.
Uma tabela de dados foi criada. Para mais informações, consulte Create a data table.
Parâmetros
Parâmetros de requisição
Parâmetro | Descrição |
TableName | O nome da tabela de dados para a qual criar o tunnel. |
TunnelName | O nome do tunnel. |
Type | O tipo do tunnel. Valores válidos: BaseData, Stream e BaseAndStream. O tipo BaseData indica que o tunnel consome os dados completos da tabela. O tipo Stream indica que o tunnel consome os dados incrementais da tabela. O tipo BaseAndStream indica que o tunnel consome os dados diferenciais da tabela. Ao definir este parâmetro como Stream ou BaseAndStream, o sistema considera incrementais os dados gravados na tabela após a criação do tunnel. Para consumir dados incrementais gerados a partir de um ponto específico no tempo, configure o parâmetro startTime para os dados incrementais.
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Parâmetros de resposta
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Parâmetro |
Descrição |
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TunnelId |
O id do tunnel. |
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ResponseInfo |
Outros campos retornados na resposta, incluindo o campo RequestId da requisição. O RequestId identifica a requisição de forma exclusiva. |
Exemplos
O exemplo de código a seguir demonstra como criar um tunnel do tipo BaseAndStream:
req := &tunnel.CreateTunnelRequest{
TableName: "<TABLE_NAME>",
TunnelName: "<TUNNEL_NAME>",
Type: tunnel.TunnelTypeBaseStream, // Create a tunnel of the BaseAndStream type.
}
resp, err := tunnelClient.CreateTunnel(req)
if err != nil {
log.Fatal("create tunnel failed ", err)
}
log.Println("tunnel id is", resp.TunnelId)
Perguntas frequentes
Referências
Para informações sobre a operação de API utilizada para criar um tunnel, consulte CreateTunnel.
Para começar rapidamente a consumir dados com o Tunnel Service, consulte Getting started.
Para consultar informações sobre todos os tunnels de uma tabela, acesse Query information about all tunnels of a data table.
Para consultar informações sobre um tunnel específico, acesse Query information about a tunnel.
Para excluir um tunnel que não é mais necessário, consulte Delete a tunnel.
O Tunnel Service pode ser usado para migrar dados. Para mais informações, consulte Synchronize data between tables.
O Realtime Compute for Apache Flink pode usar os tunnels do Tunnel Service como source de dados de streaming para computar e analisar dados do Tablestore. Para mais informações, consulte Use Realtime Compute for Apache Flink to process Tablestore data e Use Realtime Compute for Apache Flink to process Tablestore data.
O uso do Tunnel Service em si não gera cobrança. No entanto, o throughput de leitura gerado ao consumir dados por meio de tunnels é cobrado. Para mais informações, consulte Billing overview.