StarRocks数据导入

1、相关环境

Flink作为当前流行的流式计算框架，在对接StarRocks时，若直接使用JDBC的方式"流式"写入数据，对StarRocks是不友好的，StarRocks作为一款MVCC的数据库，其导入的核心思想还是"攒微批+降频率"。为此，StarRocks单独开发了flink-connector-starrocks，其内部实现仍是通过对数据缓存攒批后执行Stream Load导入。

1.1、StarRocks相关下载

https://www.mirrorship.cn/zh-CN/download/community

1.2、Flink CDC连接器

参考地址：

https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/release-2.0/content/about.html#supported-flink-versions

https://github.com/StarRocks/starrocks-connector-for-apache-flink

https://docs.starrocks.io/zh-cn/main/loading/Flink-connector-starrocks

1.3、搭建环境

StarRocks
Flink
Kafka
Zookeeper
MySQL

2、Flink读取Kafka数据写入StarRocks

Routine Load是StarRocks自带的可以消费Kafka数据的导入方式，其特点是简单易用，不依赖外部组件，但若需要对Kafka中的数据进行复杂的ETL，Routine Load可能就不能胜任了，这时就可以考虑使用Flink去消费Kafka中的数据，进行清洗转换后，再sink至StarRocks。

常见的实时报表的例子，使用Flink对Kafka中追加写入的数据进行实时处理，然后将数据源源不断的同步入库StarRocks。

2.1、数据准备

2.1.1、在Kafka中创建主题behavior和province

sql 复制代码

kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.110.101:2181 --create --replication-factor 1 --partitions 1 --topic behavior

kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.110.101:2181 --create --replication-factor 1 --partitions 1 --topic province

2.1.2、向主题behavior生产数据

sql 复制代码

kafka-console-producer.sh  --broker-list  192.168.110.101:9092  --topic behavior

2.1.3、生产数据

sql 复制代码

10001,zs,18,11,shopping
10002,ls,19, 11,add
10003,ww,19,61,star

2.1.4、向主题province生产数据

sql 复制代码

kafka-console-producer.sh  --broker-list  192.168.110.101:9092  --topic province

2.1.5、生产数据

sql 复制代码

11,北京
61,陕西

2.2、StarRocks准备

2.2.1、创建主键模型表s_province

sql 复制代码

create database starrocks;
use starrocks;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS starrocks.`s_province` (
  `uid` int(10) NOT NULL COMMENT "",
  `p_id` int(2) NOT NULL COMMENT "",
  `p_name` varchar(30) NULL COMMENT ""
)
PRIMARY KEY(`uid`)
DISTRIBUTED BY HASH(`uid`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_num" = "1",
-- 限主键模型
"enable_persistent_index" = "true"
);

2.3、Flink准备

2.3.1、启动Flink

sql 复制代码

 ./start-cluster.sh

2.3.2、启动sql-client

sql 复制代码

/sql-client.sh embedded

2.3.3、执行Flink SQL，创建上下游的映射表

1、Source部分，创建Flink向Kafka的映射表kafka_source_behavior

sql 复制代码

CREATE TABLE kafka_source_behavior (
    uuid int,
    name string,
    age int,
    province_id int,
    behavior string
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'behavior',
    'properties.bootstrap.servers' = '192.168.110.101:9092',
    'properties.group.id' = 'source_behavior',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    'format' = 'csv'
);

2、创建映射表kafka_source_province

sql 复制代码

CREATE TABLE kafka_source_province (
    pid int,
    p_name string
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'province',
    'properties.bootstrap.servers' = '192.168.110.101:9092',
    'properties.group.id' = 'source_province',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    'format' = 'csv'
);

3、Sink部分，创建Flink向StarRocks的映射表sink_province

sql 复制代码

CREATE TABLE sink_province (
   uid INT,
   p_id INT,
   p_name STRING,
   PRIMARY KEY (uid) NOT ENFORCED
)WITH (
   'connector' = 'starrocks',
   'jdbc-url'='jdbc:mysql://192.168.110.101:9030',
   'load-url'='192.168.110.101:8030',
   'database-name' = 'starrocks',
   'table-name' = 's_province',
   'username' = 'root',
   'password' = 'root',
   'sink.buffer-flush.interval-ms' = '5000',
   'sink.properties.column_separator' = '\x01',
   'sink.properties.row_delimiter' = '\x02'
);

2.3.4、执行同步任务

执行Flink SQL，开始同步任务

sql 复制代码

insert into sink_province select b.uuid as uid, b.province_id as p_id, p.p_name from kafka_source_behavior b join kafka_source_province p on b.province_id = p.pid;

2.4、StarRocks查看数据

sql 复制代码

mysql -h192.168.110.101 -P9030 -uroot --proot

use starrocks;
select * from s_province;

3、Flink JDBC读取MySQL数据写入StarRocks

使用Flink JDBC方式读取MySQL数据的实时场景不多，因为JDBC下Flink只能获取执行命令时MySQL表的数据，所以更适合离线场景。假设有复杂的MySQL数据，就可以在Flink中跑定时任务，来获取清洗后的数据，完成后写入StarRocks。

3.1、MySQL准备

3.1.1、MySQL中创建表s_user

sql 复制代码

use ODS;
CREATE TABLE `s_user` (
   `id` INT(11) NOT NULL,
   `name` VARCHAR(32) DEFAULT NULL,
   `p_id` INT(2) DEFAULT NULL,
   PRIMARY KEY (`id`)
);

3.1.2、插入数据

sql 复制代码

insert into s_user values(10086,'lm',61),(10010, 'ls',11), (10000,'ll',61);

3.2、StarRocks准备

3.2.1、StarRocks创建表s_user

sql 复制代码

use starrocks;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS starrocks.`s_user` (
   `id` int(10) NOT NULL COMMENT "",
   `name` varchar(20) NOT NULL COMMENT "",
   `p_id` INT(2) NULL COMMENT ""
)
PRIMARY KEY(`id`)
DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_num" = "1",
-- 限主键模型
"enable_persistent_index" = "true"
);

3.3、Flink创建映射表

3.3.1、启动Flink（服务未停止，可以跳过）

sql 复制代码

 ./start-cluster.sh

3.3.2、启动sql-client

sql 复制代码

./sql-client.sh embedded

3.3.3、Source部分，创建映射至MySQL的映射表source_mysql_suser

sql 复制代码

CREATE TABLE source_mysql_suser (
   id INT,
   name STRING,
   p_id INT,
   PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
)WITH (
   'connector' = 'jdbc',
   'url' = 'jdbc:mysql://192.168.110.102:3306/ODS',
   'table-name' = 's_user',
   'username' = 'root',
   'password' = 'root'
);

3.3.4、Sink部分，创建至StarRocks的映射表sink_starrocks_suser

sql 复制代码

CREATE TABLE sink_starrocks_suser (
   id INT,
   name STRING,
   p_id INT,
   PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
)WITH (
   'connector' = 'starrocks',
   'jdbc-url'='jdbc:mysql://192.168.110.101:9030',
   'load-url'='192.168.110.101:8030',
   'database-name' = 'starrocks',
   'table-name' = 's_user',
   'username' = 'root',
   'password' = 'root',
   'sink.buffer-flush.interval-ms' = '5000',
   'sink.properties.column_separator' = '\x01',
   'sink.properties.row_delimiter' = '\x02'
);

3.3.5、Flink清洗数据并写入StarRocks

只是简单做一个where筛选，实际业务可能是多表join的复杂场景

sql 复制代码

insert into sink_starrocks_suser select id,name,p_id from source_mysql_suser where p_id = 61;

数据写入StarRocks后，Flink任务完成并结束。此时若再对MySQL中s_user表的数据进行增删或修改操作，Flink亦不会感知。

4、Flink读取StarRocks数据写入MySQL

还使用MySQL 中的s_user表和StarRocks的s_user表，将业务流程反转一下，读取StarRocks中的数据写入其他业务库，例如MySQL。

4.1、Flink创建映射表

4.1.1、启动Flink（服务未停止，可以跳过）

sql 复制代码

./start-cluster.sh

4.1.2、启动sql-client

sql 复制代码

./sql-client.sh embedded

4.1.3、Source部分，创建StarRocks映射表source_starrocks_suser

sql 复制代码

CREATE TABLE source_starrocks_suser (
   id INT,
   name STRING,
   p_id INT
)WITH (
   'connector' = 'starrocks',
   'scan-url'='192.168.110.101:8030',
   'jdbc-url'='jdbc:mysql://192.168.110.101:9030',
   'database-name' = 'starrocks',
   'table-name' = 's_user',
   'username' = 'root',
   'password' = 'root'
);

4.1.4、Sink部分，创建向MySQL的映射表sink_mysql_suser

sql 复制代码

CREATE TABLE sink_mysql_suser (
   id INT,
   name STRING,
   p_id INT,
   PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
)WITH (
   'connector' = 'jdbc',
   'url' = 'jdbc:mysql://192.168.110.102:3306/ODS',
   'table-name' = 's_user',
   'username' = 'root',
   'password' = 'root'
);

4.2、MySQL准备

4.2.1、清空MySQL s_user表数据，为一会儿导入新数据做准备

sql 复制代码

 use ODS;
truncate table s_user;

4.3、Flink执行导入任务

简单梳理操作，实际业务可能会对StarRocks中多个表的数据进行分组或者join等处理然后再导入。

sql 复制代码

 insert into sink_mysql_suser select id,name,p_id from source_starrocks_suser;

4.4、查看MySQL数据

sql 复制代码

 select * from s_user;

5、Flink CDC同步MySQL数据至StarRocks

使用FlinkJDBC来读取MySQL数据时，JDBC的方式是"一次性"的导入，若希望让Flink感知MySQL数据源的数据变化，并近实时的实现据同步，就需要使用Flink CDC。
CDC是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的数据变动记录，同步到一个或多个数据目的地中（Sink）。直观的说就是当数据源的数据变化时，通过CDC可以让目标库中的数据同步发生变化（仅限于DML操作）。
还使用前面MySQL的s_user表以及StarRocks的s_user表来演示。

5.1、MySQL准备

5.1.1、MySQL开启binlog（格式为ROW模式）

vi /etc/my.cnf

sql 复制代码

log-bin=mysql-bin  # 开启binlog
binlog-format=ROW # 选择ROW模式
server_id=1       # 配置MySQL replaction

5.1.2、重启MySQL服务：

sql 复制代码

systemctl restart mysqld

5.2、StarRocks准备

5.2.1、StarRocks中清空s_user表中的数据

sql 复制代码

mysql -h192.168.110.101 -P9030 -uroot --proot

use starrocks;
truncate table s_user;

5.3、Flink准备

5.3.1、启动Flink（服务未停止，可以跳过）

sql 复制代码

./start-cluster.sh

5.3.2、启动sql-client

sql 复制代码

./sql-client.sh embedded

5.3.3、Source部分，创建MySQL映射表cdc_mysql_suser

sql 复制代码

CREATE TABLE cdc_mysql_suser (
   id INT,
   name STRING,
   p_id INT
) WITH (
   'connector' = 'mysql-cdc',
   'hostname' = '192.168.110.102',
   'port' = '3306',
   'username' = 'root',
   'password' = 'root',
   'database-name' = 'ODS',
   'scan.incremental.snapshot.enabled'='false',
   'table-name' = 's_user'
);

5.3.4、Sink部分，创建向StarRocks的cdc_starrocks_suser

sql 复制代码

CREATE TABLE cdc_starrocks_suser (
   id INT,
   name STRING,
   p_id INT,
   PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
)WITH (
   'connector' = 'starrocks',
   'jdbc-url'='jdbc:mysql://192.168.110.101:9030',
   'load-url'='192.168.110.101:8030',
   'database-name' = 'starrocks',
   'table-name' = 's_user',
   'username' = 'root',
   'password' = 'root',
   'sink.buffer-flush.interval-ms' = '5000',
   'sink.properties.column_separator' = '\x01',
   'sink.properties.row_delimiter' = '\x02'
);

5.4、执行同步任务

sql 复制代码

insert into cdc_starrocks_suser select id,name,p_id from cdc_mysql_suser;

在CDC场景下，Flink SQL执行后同步任务将会持续进行，当MySQL中数据出现变化，Flink会快速感知，并将变化同步至StarRocks中。

5.5、数据观察

5.5.1、MySQL库中观察数据

sql 复制代码

mysql -uroot --proot

use ODS;
select * from s_user;

5.5.2、StarRocks库中观察数据

sql 复制代码

mysql -h192.168.110.101 -P9030 -uroot --proot

use starrocks;
select * from s_user;

5.5.3、MySQL中，对数据进行增删改操作

sql 复制代码

 INSERT INTO s_user VALUES(12345,'SR',61);

DELETE FROM s_user WHERE id = 10010;

UPDATE s_user SET `name`='No.1' WHERE id = 10086;

5.5.4、查看StarRocks中表的数据

sql 复制代码

 select * from s_user;

可以确认对MySQL源表数据的增加、修改和删除操作引起的数据变化，都能同步至StarRocks目标表中。

6、通过CDC+SMT实现MySQL多表数据的秒级同步

StarRocks Migration Tool：为了友好的解决多表同步时的问题，StarRocks发布了StarRocks-migrate-tools（简称smt）工具，来快捷生成StarRocks表结构和Flink-SQL映射表及同步语句。Smt目前可用于MySQL、PostgreSQL、Oracle和hive，后面三个数据库的同步还在公测中，先以MySQL来进行演示。

6.1 MySQL准备

已开启binlog的MySQL中创建数据库CDC，并在其中创建表departments和jobs，创建完成后再导入少量数据。

6.1.1、创建表departments

sql 复制代码

CREATE DATABASE CDC;
USE CDC;
 CREATE TABLE `departments` (
   `department_id` int(4) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
   `department_name` varchar(3) DEFAULT NULL,
   `manager_id` int(6) DEFAULT NULL,
   `location_id` int(4) DEFAULT NULL,
   PRIMARY KEY (`department_id`)
);

6.1.2、为表departments插入数据

sql 复制代码

insert  into `departments`(`department_id`,`department_name`,`manager_id`,`location_id`) 
values (10,'Adm',200,1700),(20,'Mar',201,1800),(30,'Pur',114,1700),(40,'Hum',203,2400),(50,'Shi',121,1500),(60,'IT',103,1400),(70,'Pub',204,2700),(80,'Sal',145,2500),(90,'Exe',100,1700),(100,'Fin',108,1700),(110,'Acc',205,1700),(120,'Tre',NULL,1700),(130,'Cor',NULL,1700),(140,'Con',NULL,1700),(150,'Sha',NULL,1700),(160,'Ben',NULL,1700),(170,'Man',NULL,1700),(180,'Con',NULL,1700),(190,'Con',NULL,1700),(200,'Ope',NULL,1700),(210,'IT ',NULL,1700),(220,'NOC',NULL,1700),(230,'IT ',NULL,1700),(240,'Gov',NULL,1700),(250,'Ret',NULL,1700),(260,'Rec',NULL,1700),(270,'Pay',NULL,1700);

6.1.3、创建表jobs

sql 复制代码

CREATE TABLE `jobs` (
   `job_id` varchar(10) NOT NULL,
   `job_title` varchar(35) DEFAULT NULL,
   `min_salary` int(6) DEFAULT NULL,
   `max_salary` int(6) DEFAULT NULL,
   PRIMARY KEY (`job_id`)
);

6.1.4、为表jobs插入数据

sql 复制代码

insert  into `jobs`(`job_id`,`job_title`,`min_salary`,`max_salary`) 
values ('AC_ACCOUNT','Public Accountant',4200,9000),('AC_MGR','Accounting Manager',8200,16000),('AD_ASST','Administration Assistant',3000,6000),('AD_PRES','President',20000,40000),('AD_VP','Administration Vice President',15000,30000),('FI_ACCOUNT','Accountant',4200,9000),('FI_MGR','Finance Manager',8200,16000),('HR_REP','Human Resources Representative',4000,9000),('IT_PROG','Programmer',4000,10000),('MK_MAN','Marketing Manager',9000,15000),('MK_REP','Marketing Representative',4000,9000),('PR_REP','Public Relations Representative',4500,10500),('PU_CLERK','Purchasing Clerk',2500,5500),('PU_MAN','Purchasing Manager',8000,15000),('SA_MAN','Sales Manager',10000,20000),('SA_REP','Sales Representative',6000,12000),('SH_CLERK','Shipping Clerk',2500,5500),('ST_CLERK','Stock Clerk',2000,5000),('ST_MAN','Stock Manager',5500,8500);

6.2 配置SMT工具

6.2.1 下载smt工具，解压后修改配置文件

vi conf/config_prod.conf

1、配置MySQL部分

sql 复制代码

[db]

host = 192.168.110.102  #MySQL所在服务器IP
port = 3306  #MySQL服务端口
user = root  #用户名
password = root  #密码
# currently available types: `mysql`, `pgsql`, `oracle`, `hive`
type = mysql  #类型选择MySQL，目前PostgreSQL、Oracle和Hive正在公测中
# # only takes effect on `type == hive`.
# # Available values: kerberos, none, nosasl, kerberos_http, none_http, zk, ldap
# authentication = kerberos
[other]
# number of backends in StarRocks
be_num = 1  #配置StarRocks BE的节点数，以便生成更合理bucket数量的建表语句
# `decimal_v3` is supported since StarRocks-1.18.1
use_decimal_v3 = true  #使用更高精度的Decimal类型，1.18后的版本都支持
# file to save the converted DDL SQL
output_dir = ./result  #后续生成sql文件的保存目录
# !!!`database` `table` `schema` are case sensitive in `oracle`!!!
[table-rule.1]
# pattern to match databases for setting properties
# !!! database should be a `whole instance(or pdb) name` but not a regex when it comes with an `oracle db` !!!
database = CDC  #配置需要同步的数据库，需使用正则表达式的写法
# pattern to match tables for setting properties
table = departments|jobs  #配置需要同步的表，需使用正则表达式的写法
# `schema` only takes effect on `postgresql` and `oracle`
schema = ^public$  #同步MySQL时不需要管这个

2、配置StarRocks集群信息

sql 复制代码

############################################
### flink sink configurations  #这部分与Flink Sink部分写法相似
### DO NOT set `connector`, `table-name`, `database-name`, they are auto-generated
############################################
flink.starrocks.jdbc-url=jdbc:mysql://192.168.110.101:9030
flink.starrocks.load-url=192.168.110.101:8030
flink.starrocks.username=root
flink.starrocks.password=root
flink.starrocks.sink.properties.format=json  #以json格式攒批
flink.starrocks.sink.properties.strip_outer_array=true  #展开为数组
flink.starrocks.sink.buffer-flush.interval-ms=10000  #攒批10秒导入一次
# # used to set the server-id for mysql-cdc jobs instead of using a random server-id
# flink.cdc.server-id = 5000

6.3 SMT工具使用

参考地址：

https://docs.starrocks.io/zh-cn/latest/loading/Flink_cdc_load#从-mysql-实时同步

6.3.1 执行smt工具

sql 复制代码

./starrocks-migrate-tool

6.3.2 在配置的./result路径下生成sql语句文件

sql 复制代码

flink-create.1.sql
flink-create.all.sql
starrocks-create.1.sql
starrocks-create.all.sql
starrocks-external-create.1.sql
starrocks-external-create.all.sql

6.4 生成Flink 任务

6.4.1 同步库表结构

如果数据需要经过 Flink 处理后写入目标表，目标表与源表的结构不一样，则您需要修改 SQL 文件 starrocks-create.all.sql 中的建表语句。

sql 复制代码

mysql -h192.168.110.101 -P9030 -uroot -proot < /opt/module/smt/result/starrocks-create.all.sql

6.4.2、同步数据

进入 Flink 目录，执行如下命令

sql 复制代码

./bin/sql-client.sh -f /opt/module/smt/result/flink-create.all.sql

6.4.3、处理同步数据

在同步过程中，如果您需要对数据进行一定的处理，例如 GROUP BY、JOIN 等，则可以修改 SQL 文件 flink-create.all.sql。可以通过执行 count(*) 和 GROUP BY 计算。

sql 复制代码

INSERT INTO `default_catalog`.`demo`.`orders_sink` SELECT product_id,product_name, COUNT(*) AS cnt FROM `default_catalog`.`demo`.`orders_src` WHERE order_date >'2021-01-01 00:00:01' GROUP BY product_id,product_name;

执行同步数据命令（5.4.2），如果返回如下结果，则表示 Flink job 已经提交，开始同步全量和增量数据。

sql 复制代码

[INFO] Submitting SQL update statement to the cluster...
[INFO] SQL update statement has been successfully submitted to the cluster:
Job ID: 5ae005c4b3425d8bb13fe660260a35da

6.5 观察任务状况

sql 复制代码

 ./flink list

Waiting for response...

------------------ Running/Restarting Jobs -------------------

19.01.2022 21:55:30 : 80c4e81de2d0d7e34c8f1aac1c22a8c4 : insert-into_default_catalog.CDC.departments_sink (RUNNING)

19.01.2022 21:55:34 : b2b76afe7d33196a09a274142d9128cf : insert-into_default_catalog.CDC.jobs_sink (RUNNING)

6.6 数据观察

就不再演示改变数据了，与场景四中的情况相同，当数据源中的数据变化时，StarRocks中的数据也会同步变化，实现数据的近实时同步。

这个场景特别适合维度表的数据同步，因为当前StarRocks还不支持update语法，就可以将数据需要频繁更新的维度表放在MySQL中，使用Flink CDC+SMT实时的在StarRocks中同步数据，实现灵活的多表关联查询。