FlinkCDC Streaming ELT 同步 MySQL 到 StarRocks 保姆级教程↗

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：

多次执行 start-cluster.sh 可以拉起多个 TaskManager。

使用下面的内容创建一个 docker-compose.yml 文件：

version: '2.1'
services:
  StarRocks:
    image: starrocks/allin1-ubuntu:3.2.6
    ports:
      - "8080:8080"
      - "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

• StarRocks: 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 StarRocks 是否运行正常。

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
   CREATEDATABASEapp_db;
   
   USEapp_db;
   
   -- 创建 orders 表
   CREATETABLE`orders`(
   `id`INTNOTNULL,
   `price`DECIMAL(10,2)NOTNULL,
   PRIMARYKEY(`id`)
   );
   
   -- 插入数据
   INSERTINTO`orders`(`id`,`price`)VALUES(1,4.00);
   INSERTINTO`orders`(`id`,`price`)VALUES(2,100.00);
   
   -- 创建 shipments 表
   CREATETABLE`shipments`(
   `id`INTNOTNULL,
   `city`VARCHAR(255)NOTNULL,
   PRIMARYKEY(`id`)
   );
   
   -- 插入数据
   INSERTINTO`shipments`(`id`,`city`)VALUES(1,'beijing');
   INSERTINTO`shipments`(`id`,`city`)VALUES(2,'xian');
   
   -- 创建 products 表
   CREATETABLE`products`(
   `id`INTNOTNULL,
   `product`VARCHAR(255)NOTNULL,
   PRIMARYKEY(`id`)
   );
   
   -- 插入数据
   INSERTINTO`products`(`id`,`product`)VALUES(1,'Beer');
   INSERTINTO`products`(`id`,`product`)VALUES(2,'Cap');
   INSERTINTO`products`(`id`,`product`)VALUES(3,'Peanut');

这或许是一个对你有用的开源项目，data-warehouse-learning 项目是一套基于 MySQL + Kafka + Hadoop + Hive + Dolphinscheduler + Doris + Seatunnel + Paimon + Hudi + Iceberg + Flink + Dinky + DataRT + SuperSet 实现的实时离线数仓（数据湖）系统，以大家最熟悉的电商业务为切入点，详细讲述并实现了数据产生、同步、数据建模、数仓（数据湖）建设、数据服务、BI报表展示等数据全链路处理流程。

https://gitee.com/wzylzjtn/data-warehouse-learning

https://github.com/Mrkuhuo/data-warehouse-learning

https://bigdatacircle.top/

项目演示：

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

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

sink:
  type: starrocks
  name: StarRocks Sink
  jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:9030
  load-url: 127.0.0.1:8080
  username: root
  password: ""
  table.create.properties.replication_num: 1

pipeline:
  name: Sync MySQL Database to StarRocks
  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。

4. 最后，通过命令行提交任务到 Flink Standalone cluster

bash bin/flink-cdc.sh mysql-to-starrocks.yaml

提交成功后，返回信息如：

Pipeline has been submitted to cluster.
Job ID: 02a31c92f0e7bc9a1f4c0051980088a0
Job Description: Sync MySQL Database to StarRocks

在 Flink Web UI，可以看到一个名为 Sync MySQL Database to Doris 的任务正在运行。

通过数据库连接工具例如 Dbeaver 等连接到 jdbc:mysql://127.0.0.1:9030， 可以查看 StarRocks 中写入了三张表的数据。

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，StarRocks 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;

通过连接工具，我们可以看到 StarRocks 上也在实时发生着这些变更：

同样的，去修改 shipments, products 表，也能在 StarRocks 中实时看到同步变更的结果。

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: starrocks
   name: StarRocks Sink
   jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:9030
   load-url: 127.0.0.1:8030
   username: root
   password: ""
   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 StarRocks
  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。

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

https://gitee.com/wzylzjtn/data-warehouse-learning

https://github.com/Mrkuhuo/data-warehouse-learning

推荐阅读系列文章

• FlinkCDC Streaming ELT 同步 MySQL 到 Doris 保姆级教程
• 建议收藏 | Dinky系列总结篇 
• 建议收藏 | Flink系列总结篇