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Flink CDC同步mysql数据到doris

前置参考

flink快速安装：Flink入门-CSDN博客

doris快速安装：Apache Doris快速安装-CSDN博客

Flink CDC简介

Flink CDC 是一个基于流的数据集成工具，旨在为用户提供一套功能更加全面的编程接口（API）。 该工具使得用户能够以 YAML 配置文件的形式，优雅地定义其 ETL（Extract, Transform, Load）流程，并协助用户自动化生成定制化的 Flink 算子并且提交 Flink 作业。 Flink CDC 在任务提交过程中进行了优化，并且增加了一些高级特性，如表结构变更自动同步（Schema Evolution）、数据转换（Data Transformation）、整库同步（Full Database Synchronization）以及 精确一次（Exactly-once）语义。

Flink CDC 深度集成并由 Apache Flink 驱动，提供以下核心功能：

  • ✅ 端到端的数据集成框架
  • ✅ 为数据集成的用户提供了易于构建作业的 API
  • ✅ 支持在 Source 和 Sink 中处理多个表
  • ✅ 整库同步
  • ✅具备表结构变更自动同步的能力（Schema Evolution），

如何使用 Flink CDC

Flink CDC 提供了基于 

YAML

格式的用户 API，更适合于数据集成场景。以下是一个 

YAML

文件的示例，它定义了一个数据管道(Pipeline)，该Pipeline从 MySQL 捕获实时变更，并将它们同步到 Apache Doris：

source:
  type: mysql
  hostname: localhost
  port: 3306
  username: root
  password: 123456
  tables: app_db.\.*
  server-id: 5400-5404
  server-time-zone: UTC

sink:
  type: doris
  fenodes: 127.0.0.1:8030
  username: root
  password: ""
  table.create.properties.light_schema_change: true
  table.create.properties.replication_num: 1

pipeline:
  name: Sync MySQL Database to Doris
  parallelism: 2

通过使用 

flink-cdc.sh

提交 YAML 文件，一个 Flink 作业将会被编译并部署到指定的 Flink 集群。 请参考 核心概念 以获取 Pipeline 支持的所有功能的完整文档说明。

Streaming ELT 同步 MySQL 到 Doris

这篇教程将展示如何基于 Flink CDC 快速构建 MySQL 到 Doris 的 Streaming ELT 作业，包含整库同步、表结构变更同步和分库分表同步的功能。 本教程的演示都将在 Flink CDC CLI 中进行，无需一行 Java/Scala 代码，也无需安装 IDE。

准备阶段

准备一台已经安装了 Docker 的 Linux 或者 MacOS 电脑。

准备 Flink Standalone 集群

  1. 下载 Flink 1.18.0，解压后得到 flink-1.18.0 目录。 使用下面的命令跳转至 Flink 目录下，并且设置 FLINK_HOME 为 flink-1.18.0 所在目录。cd flink-1.18.0
  2. 通过在 conf/flink-conf.yaml 配置文件追加下列参数开启 checkpoint，每隔 3 秒做一次 checkpoint。execution.checkpointing.interval: 3000
  3. 使用下面的命令启动 Flink 集群。./bin/start-cluster.sh

启动成功的话，可以在 http://localhost:8081/访问到 Flink Web UI，如下所示：

Flink UI

多次执行 

start-cluster.sh

可以拉起多个 TaskManager。

准备 Docker 环境

接下来的教程将以 

docker-compose

的方式准备所需要的组件。

  1. 宿主机配置 由于 Doris 的运行需要内存映射支持，需在宿主机执行如下命令:sysctl -w vm.max_map_count=2000000

MacOS 由于内部实现容器的方式不同，在部署时宿主机直接修改max_map_count值可能无法成功，需要先创建以下容器：

docker run -it --privileged --pid=host --name=change_count debian nsenter -t 1 -m -u -n -i sh

容器创建成功执行以下命令：

sysctl -w vm.max_map_count=2000000

然后 

exit

退出，创建 Doris Docker 集群。

  1. docker 镜像启动 使用下面的内容创建一个 docker-compose.yml 文件：version: '2.1'services: doris: image: yagagagaga/doris-standalone ports: - "8030:8030" - "8040:8040" - "9030:9030" mysql: image: debezium/example-mysql:1.1 ports: - "3306:3306" environment: - MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 - MYSQL_USER=mysqluser - MYSQL_PASSWORD=mysqlpw

该 Docker Compose 中包含的容器有：

  • MySQL: 包含商品信息的数据库 app_db
  • Doris: 存储从 MySQL 中根据规则映射过来的结果表

在 

docker-compose.yml

所在目录下执行下面的命令来启动本教程需要的组件：

docker-compose up -d

该命令将以 detached 模式自动启动 Docker Compose 配置中定义的所有容器。你可以通过 docker ps 来观察上述的容器是否正常启动了，也可以通过访问http://localhost:8030/ 来查看 Doris 是否运行正常。

在 MySQL 数据库中准备数据
  1. 进入 MySQL 容器docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456
  2. 创建数据库 app_db 和表 orders,products,shipments，并插入数据-- 创建数据库CREATE DATABASE app_db;USE app_db;-- 创建 orders 表CREATE TABLE `orders` (`id` INT NOT NULL,`price` DECIMAL(10,2) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`));-- 插入数据INSERT INTO `orders` (`id`, `price`) VALUES (1, 4.00);INSERT INTO `orders` (`id`, `price`) VALUES (2, 100.00);-- 创建 shipments 表CREATE TABLE `shipments` (`id` INT NOT NULL,`city` VARCHAR(255) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`));-- 插入数据INSERT INTO `shipments` (`id`, `city`) VALUES (1, 'beijing');INSERT INTO `shipments` (`id`, `city`) VALUES (2, 'xian');-- 创建 products 表CREATE TABLE `products` (`id` INT NOT NULL,`product` VARCHAR(255) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`));-- 插入数据INSERT INTO `products` (`id`, `product`) VALUES (1, 'Beer');INSERT INTO `products` (`id`, `product`) VALUES (2, 'Cap');INSERT INTO `products` (`id`, `product`) VALUES (3, 'Peanut');
Create database in Doris
Doris

暂时不支持自动创建数据库，需要先创建写入表对应的数据库。

  1. 进入 Doris Web UI。http://localhost:8030/ 默认的用户名为 root，默认密码为空。Doris UI
  2. 通过 Web UI 创建 app_db 数据库create database app_db;Doris create table

通过 FlinkCDC cli 提交任务

  1. 下载下面列出的二进制压缩包，并解压得到目录 flink cdc-3.0.0 '：flink-cdc-3.0.0-bin.tar.gz. flink-cdc-3.0.0 下会包含 bin、lib、log、conf 四个目录。
  2. 下载下面列出的 connector 包，并且移动到 lib 目录下 下载链接只对已发布的版本有效, SNAPSHOT 版本需要本地基于 master 或 release- 分支编译.- MySQL pipeline connector 3.0.0- Apache Doris pipeline connector 3.0.0

3.编写任务配置 yaml 文件 下面给出了一个整库同步的示例文件 

mysql-to-doris.yaml

：

################################################################################
# Description: Sync MySQL all tables to Doris
################################################################################
source:
  type: mysql
  hostname: localhost
  port: 3306
  username: root
  password: 123456
  tables: app_db.\.*
  server-id: 5400-5404
  server-time-zone: UTC

sink:
  type: doris
  fenodes: 127.0.0.1:8030
  username: root
  password: ""
  table.create.properties.light_schema_change: true
  table.create.properties.replication_num: 1

pipeline:
  name: Sync MySQL Database to Doris
  parallelism: 2

其中： source 中的 

tables: app_db.\.*

通过正则匹配同步 

app_db

下的所有表。 sink 添加 

table.create.properties.replication_num

参数是由于 Docker 镜像中只有一个 Doris BE 节点。

  1. 最后，通过命令行提交任务到 Flink Standalone cluster bash bin/flink-cdc.sh mysql-to-doris.yaml

提交成功后，返回信息如：

Pipeline has been submitted to cluster.
Job ID: ae30f4580f1918bebf16752d4963dc54
Job Description: Sync MySQL Database to Doris

在 Flink Web UI，可以看到一个名为 

Sync MySQL Database to Doris

的任务正在运行。

MySQL-to-Doris

打开 Doris 的 Web UI，可以看到数据表已经被创建出来，数据能成功写入。

Doris display data

同步变更

进入 MySQL 容器

 docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456

接下来，修改 MySQL 数据库中表的数据，Doris 中显示的订单数据也将实时更新：

  1. 在 MySQL 的 orders 表中插入一条数据INSERT INTO app_db.orders (id, price) VALUES (3, 100.00);
  2. 在 MySQL 的 orders 表中增加一个字段ALTER TABLE app_db.orders ADD amount varchar(100) NULL;
  3. 在 MySQL 的 orders 表中更新一条数据UPDATE app_db.orders SET price=100.00, amount=100.00 WHERE id=1;
  4. 在 MySQL 的 orders 表中删除一条数据DELETE FROM app_db.orders WHERE id=2;

每执行一步就刷新一次 Doris Web UI，可以看到 Doris 中显示的 orders 数据将实时更新，如下所示：

Doris display result

同样的，去修改 

shipments

, 

products

表，也能在 Doris 中实时看到同步变更的结果。

Route the changes

Flink CDC 提供了将源表的表结构/数据路由到其他表名的配置，借助这种能力，我们能够实现表名库名替换，整库同步等功能。 下面提供一个配置文件说明：

################################################################################
# Description: Sync MySQL all tables to Doris
################################################################################
source:
   type: mysql
   hostname: localhost
   port: 3306
   username: root
   password: 123456
   tables: app_db.\.*
   server-id: 5400-5404
   server-time-zone: UTC

sink:
   type: doris
   fenodes: 127.0.0.1:8030
   benodes: 127.0.0.1:8040
   username: root
   password: ""
   table.create.properties.light_schema_change: true
   table.create.properties.replication_num: 1

route:
   - source-table: app_db.orders
     sink-table: ods_db.ods_orders
   - source-table: app_db.shipments
     sink-table: ods_db.ods_shipments
   - source-table: app_db.products
     sink-table: ods_db.ods_products

pipeline:
   name: Sync MySQL Database to Doris
   parallelism: 2

通过上面的 

route

配置，会将 

app_db.orders

表的结构和数据同步到 

ods_db.ods_orders

中。从而实现数据库迁移的功能。 特别地，

source-table

支持正则表达式匹配多表，从而实现分库分表同步的功能，例如下面的配置：

route:
  - source-table: app_db.order\.*
    sink-table: ods_db.ods_orders

这样，就可以将诸如 

app_db.order01

、

app_db.order02

、

app_db.order03

的表汇总到 ods_db.ods_orders 中。注意，目前还不支持多表中存在相同主键数据的场景，将在后续版本支持。

环境清理

本教程结束后，在 

docker-compose.yml

文件所在的目录下执行如下命令停止所有容器：

docker-compose down

在 Flink 所在目录 

flink-1.18.0

下执行如下命令停止 Flink 集群：

./bin/stop-cluster.sh
标签： flink 大数据 mysql
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_36070104/article/details/142895457
版权归原作者 向阳1218 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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