Flink CDC详解

大数据东哥(Aidon)2024-04-28 20:47

文章目录

      • [Flink CDC](#Flink CDC)
        • [一 CDC简介](#一 CDC简介)
          • [1.1 CDC定义](#1.1 CDC定义)
          • [1.2 CDC应用场景](#1.2 CDC应用场景)
          • [1.3 CDC实现机制](#1.3 CDC实现机制)
          • [1.4 开源CDC工具对比](#1.4 开源CDC工具对比)
        • [二 Flink CDC简介](#二 Flink CDC简介)
          • [2.1 Flink CDC介绍](#2.1 Flink CDC介绍)
          • [2.2 Flink CDC Connector(连接器)](#2.2 Flink CDC Connector(连接器))
          • [2.3 Flink CDC && Flink版本](#2.3 Flink CDC && Flink版本)
          • [2.4 Flink CDC特点](#2.4 Flink CDC特点)
        • [三 Flink CDC发展](#三 Flink CDC发展)
          • [3.1 发展历程](#3.1 发展历程)
          • [3.2 背景](#3.2 背景)
            • [Dynamic Table & ChangeLog Stream](#Dynamic Table & ChangeLog Stream)
          • [3.3 传统 CDC ETL 分析](#3.3 传统 CDC ETL 分析)
          • [3.4 基于 Flink CDC 的 ETL 分析](#3.4 基于 Flink CDC 的 ETL 分析)
            • [Flink CDC 1.x痛点](#Flink CDC 1.x痛点)
            • [Flink CDC 2.0设计](#Flink CDC 2.0设计)
            • [Flink CDC未来规划](#Flink CDC未来规划)
        • [四 Table & SQL API应用](#四 Table & SQL API应用)
        • [五 DataStream API应用](#五 DataStream API应用)
        • [六 Flink CDC Connector](#六 Flink CDC Connector)
          • [6.1 MySQL CDC 连接器](#6.1 MySQL CDC 连接器)
          • [6.2 如何创建 MySQL CDC 表](#6.2 如何创建 MySQL CDC 表)
          • [6.3 支持的元数据](#6.3 支持的元数据)
          • [6.4 动态加表](#6.4 动态加表)
        • [七 Flink CDC案例一](#七 Flink CDC案例一)
          • [7.1 基于 Flink CDC 构建 MySQL 和 Postgres 的 Streaming ETL](#7.1 基于 Flink CDC 构建 MySQL 和 Postgres 的 Streaming ETL)
          • [7.2 在 Flink SQL CLI 中使用 Flink DDL 创建表](#7.2 在 Flink SQL CLI 中使用 Flink DDL 创建表)
          • [7.3 关联订单数据并且将其写入 Elasticsearch 中](#7.3 关联订单数据并且将其写入 Elasticsearch 中)
        • [八 Flink CDC案例二](#八 Flink CDC案例二)
          • [8.1 基于 Flink CDC 同步 MySQL 分库分表构建实时数据湖](#8.1 基于 Flink CDC 同步 MySQL 分库分表构建实时数据湖)
          • [8.2 准备教程所需要的组件](#8.2 准备教程所需要的组件)
          • [8.3 准备数据](#8.3 准备数据)
          • [8.4 在 Flink SQL CLI 中使用 Flink DDL 创建表](#8.4 在 Flink SQL CLI 中使用 Flink DDL 创建表)
          • [8.5 流式写入 Iceberg](#8.5 流式写入 Iceberg)
          • [8.6 环境清理](#8.6 环境清理)
        • 参考
一 CDC简介
1.1 CDC定义

CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。

1.2 CDC应用场景

  • **数据同步：**用于备份，容灾；

  • **数据分发：**一个数据源分发给多个下游系统；

  • **数据采集：**面向数据仓库 / 数据湖的 ETL 数据集成，是非常重要的数据源。

1.3 CDC实现机制

  • 基于查询的 CDC机制：

    • 离线调度查询作业，批处理。把一张表同步到其他系统，每次通过查询去获取表中最新的数据；
    • 无法保障数据一致性，查的过程中有可能数据已经发生了多次变更；
    • 不保障实时性，基于离线调度存在天然的延迟。

  • 基于日志的 CDC机制：

    • 实时消费日志，流处理，例如 MySQL 的 binlog 日志完整记录了数据库中的变更，可以把 binlog 文件当作流的数据源；
    • 保障数据一致性，因为 binlog 文件包含了所有历史变更明细；
    • 保障实时性，因为类似 binlog 的日志文件是可以流式消费的，提供的是实时数据。
1.4 开源CDC工具对比

从上图可知：

  • 基于日志的CDC机制，除Canal都可以很好的做到增量同步。

  • 基于查询的CDC机制，增量和断点几乎都不支持，除Sqoop支持增量方式。

  • 从全量同步维度看，除Canal不支持全量同步，其它的CDC都支持。

  • 从全量+增量角度看，基于日志方式的CDC都是支持的。

  • 从架构角度去看，该表将架构分为单机和分布式，这里的分布式架构不单纯体现在数据读取能力的水平扩展上，更重要的是在大数据场景下分布式系统接入能力。例如 Flink CDC 的数据入湖或者入仓的时候，下游通常是分布式的系统，如 Hive、HDFS、Iceberg、Hudi 等，那么从对接入分布式系统能力上看，Flink CDC 的架构能够很好地接入此类系统。

  • 在数据转换 / 数据清洗能力上，当数据进入到 CDC 工具的时候是否能较方便的对数据做一些过滤或者清洗，甚至聚合？

    • 在 Flink CDC 上操作相当简单，可以通过 Flink SQL 去操作这些数据；
    • 像 DataX、Debezium 等则需要通过脚本或者模板去做，所以用户的使用门槛会比较高。

  • 在生态方面，这里指的是下游的一些数据库或者数据源的支持。Flink CDC 下游有丰富的 Connector，例如写入到 TiDB、MySQL、Pg、HBase、Kafka、ClickHouse 等常见的一些系统，也支持各种自定义 connector。

Flink CDC本质是一组数据源连接器，使用更改数据捕获(CDC)从不同的数据库中摄取更改。Apache Flink®的CDC连接器集成了Debezium作为捕获数据更改的引擎，所以它可以充分利用Debezium的能力。

Connector Database Driver
mongodb-cdc MongoDB: 3.6, 4.x, 5.0 MongoDB Driver: 4.3.1
mysql-cdc MySQL: 5.6, 5.7, 8.0.xRDS MySQL: 5.6, 5.7, 8.0.xPolarDB MySQL: 5.6, 5.7, 8.0.xAurora MySQL: 5.6, 5.7, 8.0.xMariaDB: 10.xPolarDB X: 2.0.1 JDBC Driver: 8.0.27
oceanbase-cdc OceanBase CE: 3.1.xOceanBase EE (MySQL mode): 2.x, 3.x JDBC Driver: 5.1.4x
oracle-cdc Oracle: 11, 12, 19 Oracle Driver: 19.3.0.0
postgres-cdc PostgreSQL: 9.6, 10, 11, 12 JDBC Driver: 42.2.12
sqlserver-cdc Sqlserver: 2012, 2014, 2016, 2017, 2019 JDBC Driver: 7.2.2.jre8
tidb-cdc TiDB: 5.1.x, 5.2.x, 5.3.x, 5.4.x, 6.0.0 JDBC Driver: 8.0.27
db2-cdc Db2: 11.5 DB2 Driver: 11.5.0.0

Flink®CDC Connectors与Flink®的版本配套关系如下表所示:

Flink® CDC Version Flink® Version
1.0.0 1.11.*
1.1.0 1.11.*
1.2.0 1.12.*
1.3.0 1.12.*
1.4.0 1.13.*
2.0.* 1.13.*
2.1.* 1.13.*
2.2.* 1.13., 1.14.
2.3.* 1.13., 1.14., 1.15.*, 1.16.0

  • 支持读取数据库快照，即使发生故障，也可以只读取一次binlog。

  • CDC连接器用于DataStream API，用户可以在一个作业中对多个数据库和表进行更改，而无需部署Debezium和Kafka。

  • 用于表/SQL API的CDC连接器，用户可以使用SQL DDL创建CDC源来监视单个表上的更改。

3.1 发展历程

  • 2020 年 7 月由云邪提交了第一个 commit，这是基于个人兴趣孵化的项目；

  • 2020 年 7 中旬支持了 MySQL-CDC；

  • 2020 年 7 月末支持了 Postgres-CDC；

  • 2021年2月27，release-1.2.0发布，支持Flink version to 1.12.1，同时支持Debezium version to 1.4.1.Final版本。

  • 2021年5月12，release-1.4.0发布，支持Flink version to 1.13.0。

  • 2021年8月11，release-2.0.0发布，支持Flink version to 1.13.1，支持MySQL-CDC 2.0，提供并行读取，无锁和检查点功能。

  • 2021年11月15，release-2.1.0发布，新增MongoDB-CDC和Oracle-CDC，同时吸引一大堆贡献者。

  • 2022年3月27，release-2.2.0发布，兼容Flink version to 1.14，同时新增TiDB-CDC，SQL-Server CDC，oceanbase CDC等。

  • 2022年11月10，release-2.3.0发布，当前最新稳定版本。

3.2 背景
Dynamic Table & ChangeLog Stream

大家都知道 Flink 有两个基础概念：Dynamic Table 和 Changelog Stream。

  • Dynamic Table 就是 Flink SQL 定义的动态表，动态表和流的概念是对等的。参照上图，流可以转换成动态表，动态表也可以转换成流。
  • 在 Flink SQL中，数据在从一个算子流向另外一个算子时都是以 Changelog Stream 的形式，任意时刻的 Changelog Stream 可以翻译为一个表，也可以翻译为一个流。

联想下 MySQL 中的表和 binlog 日志，就会发现：MySQL 数据库的一张表所有的变更都记录在 binlog 日志中，如果一直对表进行更新，binlog 日志流也一直会追加，数据库中的表就相当于 binlog 日志流在某个时刻点物化的结果；日志流就是将表的变更数据持续捕获的结果。这说明 Flink SQL 的 Dynamic Table 是可以非常自然地表示一张不断变化的 MySQL 数据库表。

在此基础上，我们调研了一些 CDC 技术，最终选择了 Debezium 作为 Flink CDC 的底层采集工具。Debezium 支持全量同步，也支持增量同步，也支持全量 + 增量的同步，非常灵活，同时基于日志的 CDC 技术使得提供 Exactly-Once 成为可能。

将 Flink SQL 的内部数据结构 RowData 和 Debezium 的数据结构进行对比，可以发现两者是非常相似的。

  • 每条 RowData 都有一个元数据 RowKind，包括 4 种类型， 分别是插入 (INSERT)、更新前镜像 (UPDATE_BEFORE)、更新后镜像 (UPDATE_AFTER)、删除 (DELETE)，这四种类型和数据库里面的 binlog 概念保持一致。
  • 而 Debezium 的数据结构，也有一个类似的元数据 op 字段， op 字段的取值也有四种，分别是 c、u、d、r，各自对应 create、update、delete、read。对于代表更新操作的 u，其数据部分同时包含了前镜像 (before) 和后镜像 (after)。

通过分析两种数据结构，Flink 和 Debezium 两者的底层数据是可以非常方便地对接起来的，大家可以发现 Flink 做 CDC 从技术上是非常合适的。

3.3 传统 CDC ETL 分析

我们来看下传统 CDC 的 ETL 分析链路，如下图所示：

传统的基于 CDC 的 ETL 分析中，数据采集工具是必须的，国外用户常用 Debezium，国内用户常用阿里开源的 Canal，采集工具负责采集数据库的增量数据，一些采集工具也支持同步全量数据。采集到的数据一般输出到消息中间件如 Kafka，然后 Flink 计算引擎再去消费这一部分数据写入到目的端，目的端可以是各种 DB，数据湖，实时数仓和离线数仓。

注意

  • Flink 提供了 changelog-json format，可以将 changelog 数据写入离线数仓如 Hive / HDFS；对于实时数仓，Flink 支持将 changelog 通过 upsert-kafka connector 直接写入 Kafka。
  • 实时通常讲究效率，缩短链路通常是效率提升的一种方式，于是将上图中虚线框中的内容合二为一，则变成了Flink CDC的最佳实现。

在使用了 Flink CDC 之后，除了组件更少，维护更方便外，另一个优势是通过 Flink SQL 极大地降低了用户使用门槛，可以看下面的例子：

该例子是通过 Flink CDC 去同步数据库数据并写入到 TiDB，用户直接使用 Flink SQL 创建了产品和订单的 MySQL-CDC 表，然后对数据流进行 JOIN 加工，加工后直接写入到下游数据库。通过一个 Flink SQL 作业就完成了 CDC 的数据分析，加工和同步。

大家会发现这是一个纯 SQL 作业，这意味着只要会 SQL 的 BI，业务线同学都可以完成此类工作。与此同时，用户也可以利用 Flink SQL 提供的丰富语法进行数据清洗、分析、聚合。

此外，利用 Flink SQL 双流 JOIN、维表 JOIN、UDTF 语法可以非常容易地完成数据打宽，以及各种业务逻辑加工。

  • 全量 + 增量读取的过程需要保证所有数据的一致性：因此需要通过加锁保证，但是加锁在数据库层面上是一个十分高危的操作。底层 Debezium 在保证数据一致性时，需要对读取的库或表加锁，全局锁可能导致数据库锁住，表级锁会锁住表的读，DBA 一般不给锁权限。

    Flink CDC 1.x 可以不加锁，能够满足大部分场景，但牺牲了一定的数据准确性。Flink CDC 1.x 默认加全局锁，虽然能保证数据一致性，加锁的时间不确定，但存在上述 hang 住数据的风险。

  • 不支持水平扩展：因为 Flink CDC 底层是基于 Debezium，起架构是单节点，所以Flink CDC 只支持单并发。在全量阶段读取阶段，如果表非常大 (亿级别)，读取时间在小时甚至天级别，用户不能通过增加资源去提升作业速度。

  • 全量读取阶段不支持 checkpoint：CDC 读取分为两个阶段，全量读取和增量读取，目前全量读取阶段是不支持 checkpoint 的，因此会存在一个问题：当我们同步全量数据时，假设需要 5 个小时，当我们同步了 4 小时的时候作业失败，这时候就需要重新开始，再读取 5 个小时。

2.0 的设计方案，核心要解决上述的三个问题，即支持无锁、水平扩展和Checkpoint。

这篇论文里描述的无锁算法如下图所示：

左边是 Chunk 的切分算法描述，Chunk 的切分算法其实和很多数据库的分库分表原理类似，通过表的主键对表中的数据进行分片。假设每个 Chunk 的步长为 10，按照这个规则进行切分，只需要把这些 Chunk 的区间做成左开右闭或者左闭右开的区间，保证衔接后的区间能够等于表的主键区间即可。

右边是每个 Chunk 的无锁读算法描述，该算法的核心思想是在划分了 Chunk 后，对于每个 Chunk 的全量读取和增量读取，在不用锁的条件下完成一致性的合并。Chunk 的切分如下图所示：

因为每个 chunk 只负责自己主键范围内的数据，不难推导，只要能够保证每个 Chunk 读取的一致性，就能保证整张表读取的一致性，这便是无锁算法的基本原理。

关于 CDC 项目的未来规划，我们希望围绕稳定性，进阶 feature 和生态集成三个方面展开。

  • 稳定性

    • 通过社区的方式吸引更多的开发者，公司的开源力量提升 Flink CDC 的成熟度；
    • 支持 Lazy Assigning。Lazy Assigning 的思路是将 chunk 先划分一批，而不是一次性进行全部划分。当前 Source Reader 对数据读取进行分片是一次性全部划分好所有 chunk，例如有 1 万个 chunk，可以先划分 1 千个 chunk，而不是一次性全部划分，在 SourceReader 读取完 1 千 chunk 后再继续划分，节约划分 chunk 的时间。

  • 进阶 Feature

    • 支持 Schema Evolution。这个场景是：当同步数据库的过程中，突然在表中添加了一个字段，并且希望后续同步下游系统的时候能够自动加入这个字段；
    • 支持 Watermark Pushdown 通过 CDC 的 binlog 获取到一些心跳信息，这些心跳的信息可以作为一个 Watermark，通过这个心跳信息可以知道到这个流当前消费的一些进度；
    • 支持 META 数据，分库分表的场景下，有可能需要元数据知道这条数据来源哪个库哪个表，在下游系统入湖入仓可以有更多的灵活操作；
    • 整库同步：用户要同步整个数据库只需一行 SQL 语法即可完成，而不用每张表定义一个 DDL 和 query。

  • 生态集成

    • 集成更多上游数据库，如 Oracle，MS SqlServer。Cloudera 目前正在积极贡献 oracle-cdc connector；
    • 在入湖层面，Hudi 和 Iceberg 写入上有一定的优化空间，例如在高 QPS 入湖的时候，数据分布有比较大的性能影响，这一点可以通过与生态打通和集成继续优化。
四 Table & SQL API应用

使用提供的连接器设置Flink集群需要几个步骤。

  1. 使用1.12+版本和Java 8+安装Flink集群。
  2. 从下载页面下载连接器SQL jar(或者自己构建)。
  3. 将下载的jar放在FLINK_HOME/lib/目录下。
  4. 重新启动Flink集群。

这个例子展示了如何在Flink SQL Client中创建MySQL CDC源并对其执行查询。

sql 复制代码 
-- creates a mysql cdc table source
CREATE TABLE mysql_binlog (
 id INT NOT NULL,
 name STRING,
 description STRING,
 weight DECIMAL(10,3),
 PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED
) WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = 'localhost',
 'port' = '3306',
 'username' = 'flinkuser',
 'password' = 'flinkpw',
 'database-name' = 'inventory',
 'table-name' = 'products'
);

-- read snapshot and binlog data from mysql, and do some transformation, and show on the client
SELECT id, UPPER(name), description, weight FROM mysql_binlog;
五 DataStream API应用

包括以下Maven依赖项(可通过Maven Central获得):

xml 复制代码 
<dependency>
  <groupId>com.ververica</groupId>
  <!-- add the dependency matching your database -->
  <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
  <!-- The dependency is available only for stable releases, SNAPSHOT dependency need build by yourself. -->
  <version>2.4-SNAPSHOT</version>
</dependency>
java 复制代码 
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;

public class MySqlBinlogSourceExample {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("yourHostname")
            .port(yourPort)
            .databaseList("yourDatabaseName") // set captured database
            .tableList("yourDatabaseName.yourTableName") // set captured table
            .username("yourUsername")
            .password("yourPassword")
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // converts SourceRecord to JSON String
            .build();
    
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    
    // enable checkpoint
    env.enableCheckpointing(3000);
    
    env
      .fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source")
      // set 4 parallel source tasks
      .setParallelism(4)
      .print().setParallelism(1); // use parallelism 1 for sink to keep message ordering
    
    env.execute("Print MySQL Snapshot + Binlog");
  }
}
6.1 MySQL CDC 连接器

MySQL CDC 连接器允许从 MySQL 数据库读取快照数据和增量数据。如下描述了如何设置 MySQL CDC 连接器来对 MySQL 数据库运行 SQL 查询。

支持的数据库

Connector Database Driver
mysql-cdc MySQL: 5.6, 5.7, 8.0.xRDS MySQL: 5.6, 5.7, 8.0.xPolarDB MySQL: 5.6, 5.7, 8.0.xAurora MySQL: 5.6, 5.7, 8.0.xMariaDB: 10.xPolarDB X: 2.0.1 JDBC Driver: 8.0.21

为了设置 MySQL CDC 连接器，下表提供了使用构建自动化工具（如 Maven 或 SBT ）和带有 SQL JAR 包的 SQL 客户端的两个项目的依赖关系信息。

Maven dependency

<dependency>
  <groupId>com.ververica</groupId>
  <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
  <!-- 请使用已发布的版本依赖，snapshot版本的依赖需要本地自行编译。 -->
  <version>2.2.1</version>
</dependency>

SQL Client JAR

下载链接仅在已发布版本可用，请在文档网站左下角选择浏览已发布的版本。

下载 flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2.1.jar 到 <FLINK_HOME>/lib/ 目录下。

注意:

flink-sql-connector-mysql-cdc-XXX-SNAPSHOT 版本是开发分支release-XXX对应的快照版本，快照版本用户需要下载源代码并编译相应的 jar。用户应使用已经发布的版本，例如 flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2.1.jar 当前已发布的所有版本都可以在 Maven 中央仓库获取。

为每个 Reader 设置不同的 Server id

每个用于读取 binlog 的 MySQL 数据库客户端都应该有一个唯一的 id，称为 Server id。 MySQL 服务器将使用此 id 来维护网络连接和 binlog 位置。 因此，如果不同的作业共享相同的 Server id， 则可能导致从错误的 binlog 位置读取数据。 因此，建议通过为每个 Reader 设置不同的 Server id SQL Hints, 假设 Source 并行度为 4, 我们可以使用 SELECT * FROM source_table /*+ OPTIONS('server-id'='5401-5404') */ ; 来为 4 个 Source readers 中的每一个分配唯一的 Server id。

设置 MySQL 会话超时时间

当为大型数据库创建初始一致快照时，你建立的连接可能会在读取表时碰到超时问题。你可以通过在 MySQL 侧配置 interactive_timeout 和 wait_timeout 来缓解此类问题。

  • interactive_timeout: 服务器在关闭交互连接之前等待活动的秒数。 更多信息请参考 MySQL documentations.
  • wait_timeout: 服务器在关闭非交互连接之前等待活动的秒数。 更多信息请参考 MySQL documentations.
6.2 如何创建 MySQL CDC 表
sh 复制代码 
#	启动flink集群
start-cluster.sh
# 启动flink sql客户端
sql-client.sh

MySQL中表结构定义：

sql 复制代码 
CREATE TABLE `orders` (
  `order_id` int NOT NULL,
  `order_date` datetime DEFAULT NULL,
  `customer_name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `price` decimal(10,5) DEFAULT NULL,
  `product_id` int DEFAULT NULL,
  `order_status` tinyint(1) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`order_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

MySQL CDC 表可以定义如下：

sql 复制代码 
-- 每 3 秒做一次 checkpoint，用于测试，生产配置建议5到10分钟                      
Flink SQL> SET 'execution.checkpointing.interval' = '3s';   
-- 在 Flink SQL中注册 MySQL 表 'orders'
Flink SQL> CREATE TABLE orders (
     order_id INT,
     order_date TIMESTAMP(0),
     customer_name STRING,
     price DECIMAL(10, 5),
     product_id INT,
     order_status BOOLEAN,
     PRIMARY KEY(order_id) NOT ENFORCED
     ) WITH (
     'connector' = 'mysql-cdc',
     'hostname' = 'qianfeng01',
     'port' = '3306',
     'username' = 'root',
     'password' = '123456',
     'database-name' = 'mydb',
     'table-name' = 'orders');
  
-- 从订单表读取全量数据(快照)和增量数据(binlog)
Flink SQL> SELECT * FROM orders;
6.3 支持的元数据

下表中的元数据可以在 DDL 中作为只读（虚拟）meta 列声明。

Key DataType Description
table_name STRING NOT NULL 当前记录所属的表名称。
database_name STRING NOT NULL 当前记录所属的库名称。
op_ts TIMESTAMP_LTZ(3) NOT NULL 当前记录表在数据库中更新的时间。 如果从表的快照而不是 binlog 读取记录，该值将始终为0。

下述创建表示例展示元数据列的用法：

sql 复制代码 
-- 在 Flink SQL中注册 MySQL 表 'products'
Flink SQL> CREATE TABLE products (
    db_name STRING METADATA FROM 'database_name' VIRTUAL,
    table_name STRING METADATA  FROM 'table_name' VIRTUAL,
    operation_ts TIMESTAMP_LTZ(3) METADATA FROM 'op_ts' VIRTUAL,
    order_id INT,
    order_date TIMESTAMP(0),
    customer_name STRING,
    price DECIMAL(10, 5),
    product_id INT,
    order_status BOOLEAN,
    PRIMARY KEY(order_id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'localhost',
    'port' = '3306',
    'username' = 'root',
    'password' = '123456',
    'database-name' = 'mydb',
    'table-name' = 'orders'
);

-- 订单状态实时分布
Flink SQL> select order_status,count(order_id) from products group by order_status;
6.4 动态加表

扫描新添加的表功能使你可以添加新表到正在运行的作业中，新添加的表将首先读取其快照数据，然后自动读取其变更日志。

想象一下这个场景：一开始， Flink 作业监控表 [product, user, address], 但几天后，我们希望这个作业还可以监控表 [order, custom]，这些表包含历史数据，我们需要作业仍然可以复用作业的已有状态，动态加表功能可以优雅地解决此问题。

以下操作显示了如何启用此功能来解决上述场景。 使用现有的 Flink CDC Source 作业，如下：

java 复制代码 
    MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
        .hostname("yourHostname")
        .port(yourPort)
        .scanNewlyAddedTableEnabled(true) // 启用扫描新添加的表功能
        .databaseList("db") // 设置捕获的数据库
        .tableList("db.product, db.user, db.address") // 设置捕获的表 [product, user, address]
        .username("yourUsername")
        .password("yourPassword")
        .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 将 SourceRecord 转换为 JSON 字符串
        .build();
   // 你的业务代码

如果我们想添加新表 [order, custom] 对于现有的 Flink 作业，只需更新 tableList() 将新增表 [order, custom] 加入并从已有的 savepoint 恢复作业。

Step 1: 使用 savepoint 停止现有的 Flink 作业。

sh 复制代码 
$ ./bin/flink stop $Existing_Flink_JOB_ID
Suspending job "cca7bc1061d61cf15238e92312c2fc20" with a savepoint.
Savepoint completed. Path: file:/tmp/flink-savepoints/savepoint-cca7bc-bb1e257f0dab

Step 2: 更新现有 Flink 作业的表列表选项。

  1. 更新 tableList() 参数.
  2. 编译更新后的作业，示例如下：
java 复制代码 
    MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
        .hostname("yourHostname")
        .port(yourPort)
        .scanNewlyAddedTableEnabled(true) 
        .databaseList("db") 
        .tableList("db.product, db.user, db.address, db.order, db.custom") // 设置捕获的表 [product, user, address ,order, custom]
        .username("yourUsername")
        .password("yourPassword")
        .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 将 SourceRecord 转换为 JSON 字符串
        .build();
   // 你的业务代码

Step 3: 从 savepoint 还原更新后的 Flink 作业。

sh 复制代码 
$ ./bin/flink run \
      --detached \ 
      --fromSavepoint /tmp/flink-savepoints/savepoint-cca7bc-bb1e257f0dab \
      ./FlinkCDCExample.jar

这篇教程将展示如何基于 Flink CDC 快速构建 MySQL 和 Postgres 的流式 ETL。本教程的演示都将在 Flink SQL CLI 中进行，只涉及 SQL，无需一行 Java/Scala 代码，也无需安装 IDE。

假设我们正在经营电子商务业务，商品和订单的数据存储在 MySQL 中，订单对应的物流信息存储在 Postgres 中。 对于订单表，为了方便进行分析，我们希望让它关联上其对应的商品和物流信息，构成一张宽表，并且实时把它写到 ElasticSearch 中。

接下来的内容将介绍如何使用 Flink Mysql/Postgres CDC 来实现这个需求，系统的整体架构如下图所示：

首先，开启 checkpoint，每隔3秒做一次 checkpoint

sql 复制代码 
-- Flink SQL                   
Flink SQL> SET execution.checkpointing.interval = 3s;

然后, 对于数据库中的表 products, orders, shipments， 使用 Flink SQL CLI 创建对应的表，用于同步这些底层数据库表的数据

sql 复制代码 
-- Flink SQL
Flink SQL> CREATE TABLE products (
    id INT,
    name STRING,
    description STRING,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
  ) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'localhost',
    'port' = '3306',
    'username' = 'root',
    'password' = '123456',
    'database-name' = 'mydb',
    'table-name' = 'products'
  );

Flink SQL> CREATE TABLE orders (
   order_id INT,
   order_date TIMESTAMP(0),
   customer_name STRING,
   price DECIMAL(10, 5),
   product_id INT,
   order_status BOOLEAN,
   PRIMARY KEY (order_id) NOT ENFORCED
 ) WITH (
   'connector' = 'mysql-cdc',
   'hostname' = 'localhost',
   'port' = '3306',
   'username' = 'root',
   'password' = '123456',
   'database-name' = 'mydb',
   'table-name' = 'orders'
 );

Flink SQL> CREATE TABLE shipments (
   shipment_id INT,
   order_id INT,
   origin STRING,
   destination STRING,
   is_arrived BOOLEAN,
   PRIMARY KEY (shipment_id) NOT ENFORCED
 ) WITH (
   'connector' = 'postgres-cdc',
   'hostname' = 'localhost',
   'port' = '5432',
   'username' = 'postgres',
   'password' = 'postgres',
   'database-name' = 'postgres',
   'schema-name' = 'public',
   'table-name' = 'shipments'
 );

最后，创建 enriched_orders 表， 用来将关联后的订单数据写入 Elasticsearch 中

sql 复制代码 
-- Flink SQL
Flink SQL> CREATE TABLE enriched_orders (
   order_id INT,
   order_date TIMESTAMP(0),
   customer_name STRING,
   price DECIMAL(10, 5),
   product_id INT,
   order_status BOOLEAN,
   product_name STRING,
   product_description STRING,
   shipment_id INT,
   origin STRING,
   destination STRING,
   is_arrived BOOLEAN,
   PRIMARY KEY (order_id) NOT ENFORCED
 ) WITH (
     'connector' = 'elasticsearch-7',
     'hosts' = 'http://localhost:9200',
     'index' = 'enriched_orders'
 );
7.3 关联订单数据并且将其写入 Elasticsearch 中

使用 Flink SQL 将订单表 order 与 商品表 products，物流信息表 shipments 关联，并将关联后的订单信息写入 Elasticsearch 中

sql 复制代码 
-- Flink SQL
Flink SQL> INSERT INTO enriched_orders
 SELECT o.*, p.name, p.description, s.shipment_id, s.origin, s.destination, s.is_arrived
 FROM orders AS o
 LEFT JOIN products AS p ON o.product_id = p.id
 LEFT JOIN shipments AS s ON o.order_id = s.order_id;

在 OLTP 系统中，为了解决单表数据量大的问题，通常采用分库分表的方式将单个大表进行拆分以提高系统的吞吐量。 但是为了方便数据分析，通常需要将分库分表拆分出的表在同步到数据仓库、数据湖时，再合并成一个大表。

这篇教程将展示如何使用 Flink CDC 构建实时数据湖来应对这种场景，本教程的演示基于 Docker，只涉及 SQL，无需一行 Java/Scala 代码，也无需安装 IDE，你可以很方便地在自己的电脑上完成本教程的全部内容。

接下来将以数据从 MySQL 同步到 Iceberg 为例展示整个流程，架构图如下所示：

你也可以使用不同的 source 比如 Oracle/Postgres 和 sink 比如 Hudi 来构建自己的 ETL 流程。

8.2 准备教程所需要的组件

接下来的教程将以 docker-compose 的方式准备所需要的组件。

使用下面的内容创建一个 docker-compose.yml 文件：

yaml 复制代码 
version: '2.1'
services:
  sql-client:
    user: flink:flink
    image: yuxialuo/flink-sql-client:1.13.2.v1 
    depends_on:
      - jobmanager
      - mysql
    environment:
      FLINK_JOBMANAGER_HOST: jobmanager
      MYSQL_HOST: mysql
    volumes:
      - shared-tmpfs:/tmp/iceberg
  jobmanager:
    user: flink:flink
    image: flink:1.13.2-scala_2.11
    ports:
      - "8081:8081"
    command: jobmanager
    environment:
      - |
        FLINK_PROPERTIES=
        jobmanager.rpc.address: jobmanager
    volumes:
      - shared-tmpfs:/tmp/iceberg
  taskmanager:
    user: flink:flink
    image: flink:1.13.2-scala_2.11
    depends_on:
      - jobmanager
    command: taskmanager
    environment:
      - |
        FLINK_PROPERTIES=
        jobmanager.rpc.address: jobmanager
        taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
    volumes:
      - shared-tmpfs:/tmp/iceberg
  mysql:
    image: debezium/example-mysql:1.1
    ports:
      - "3306:3306"
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456
      - MYSQL_USER=mysqluser
      - MYSQL_PASSWORD=mysqlpw

volumes:
  shared-tmpfs:
    driver: local
    driver_opts:
      type: "tmpfs"
      device: "tmpfs"

该 Docker Compose 中包含的容器有：

  • SQL-Client: Flink SQL Client, 用来提交 SQL 查询和查看 SQL 的执行结果
  • Flink Cluster：包含 Flink JobManager 和 Flink TaskManager，用来执行 Flink SQL
  • MySQL：作为分库分表的数据源，存储本教程的 user 表

注意：

  1. 为了简化整个教程，本教程需要的 jar 包都已经被打包进 SQL-Client 容器中了，镜像的构建脚本可以在 GitHub 上找到。 如果你想要在自己的 Flink 环境运行本教程，需要下载下面列出的包并且把它们放在 Flink 所在目录的 lib 目录下，即 FLINK_HOME/lib/。

    下载链接只对已发布的版本有效, SNAPSHOT 版本需要本地编译

    目前支持 Flink 1.13 的 iceberg-flink-runtime jar 包还没有发布，所以我们在这里提供了一个支持 Flink 1.13 的 iceberg-flink-runtime jar 包，这个 jar 包是基于 Iceberg 的 master 分支打包的。 当 Iceberg 0.13.0 版本发布后，你也可以在 apache official repository 下载到支持 Flink 1.13 的 iceberg-flink-runtime jar 包。

  2. 本教程接下来用到的容器相关的命令都需要在 docker-compose.yml 所在目录下执行

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:8081/ 来查看 Flink 是否运行正常。

8.3 准备数据

  1. 进入 MySQL 容器中

    docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456

  2. 创建数据和表，并填充数据

    创建两个不同的数据库，并在每个数据库中创建两个表，作为 user 表分库分表下拆分出的表。

    sql 复制代码 
     CREATE DATABASE db_1;
 USE db_1;
 CREATE TABLE user_1 (
   id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
   name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',
   address VARCHAR(1024),
   phone_number VARCHAR(512),
   email VARCHAR(255)
 );
 INSERT INTO user_1 VALUES (110,"user_110","Shanghai","123567891234","user_110@foo.com");

 CREATE TABLE user_2 (
   id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
   name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',
   address VARCHAR(1024),
   phone_number VARCHAR(512),
   email VARCHAR(255)
 );
INSERT INTO user_2 VALUES (120,"user_120","Shanghai","123567891234","user_120@foo.com");
    sql 复制代码 
    CREATE DATABASE db_2;
USE db_2;
CREATE TABLE user_1 (
  id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',
  address VARCHAR(1024),
  phone_number VARCHAR(512),
  email VARCHAR(255)
);
INSERT INTO user_1 VALUES (110,"user_110","Shanghai","123567891234", NULL);

CREATE TABLE user_2 (
  id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',
  address VARCHAR(1024),
  phone_number VARCHAR(512),
  email VARCHAR(255)
);
INSERT INTO user_2 VALUES (220,"user_220","Shanghai","123567891234","user_220@foo.com");

首先，使用如下的命令进入 Flink SQL CLI 容器中：

sh 复制代码 
docker-compose exec sql-client ./sql-client

我们可以看到如下界面：

然后，进行如下步骤：

  1. 开启 checkpoint，每隔3秒做一次 checkpoint

    Checkpoint 默认是不开启的，我们需要开启 Checkpoint 来让 Iceberg 可以提交事务。 并且，mysql-cdc 在 binlog 读取阶段开始前，需要等待一个完整的 checkpoint 来避免 binlog 记录乱序的情况。

    sql 复制代码 
    -- Flink SQL                   
Flink SQL> SET execution.checkpointing.interval = 3s;

  2. 创建 MySQL 分库分表 source 表

    创建 source 表 user_source 来捕获MySQL中所有 user 表的数据，在表的配置项 database-name , table-name 使用正则表达式来匹配这些表。 并且，user_source 表也定义了 metadata 列来区分数据是来自哪个数据库和表。

    sql 复制代码 
    -- Flink SQL
Flink SQL> CREATE TABLE user_source (
    database_name STRING METADATA VIRTUAL,
    table_name STRING METADATA VIRTUAL,
    `id` DECIMAL(20, 0) NOT NULL,
    name STRING,
    address STRING,
    phone_number STRING,
    email STRING,
    PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED
  ) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'mysql',
    'port' = '3306',
    'username' = 'root',
    'password' = '123456',
    'database-name' = 'db_[0-9]+',
    'table-name' = 'user_[0-9]+'
  );

  3. 创建 Iceberg sink 表

    创建 sink 表 all_users_sink，用来将数据加载至 Iceberg 中。 在这个 sink 表，考虑到不同的 MySQL 数据库表的 id 字段的值可能相同，我们定义了复合主键 (database_name, table_name, id)。

    sql 复制代码 
    -- Flink SQL
Flink SQL> CREATE TABLE all_users_sink (
    database_name STRING,
    table_name    STRING,
    `id`          DECIMAL(20, 0) NOT NULL,
    name          STRING,
    address       STRING,
    phone_number  STRING,
    email         STRING,
    PRIMARY KEY (database_name, table_name, `id`) NOT ENFORCED
  ) WITH (
    'connector'='iceberg',
    'catalog-name'='iceberg_catalog',
    'catalog-type'='hadoop',  
    'warehouse'='file:///tmp/iceberg/warehouse',
    'format-version'='2'
  );
8.5 流式写入 Iceberg

  1. 使用下面的 Flink SQL 语句将数据从 MySQL 写入 Iceberg 中

    sql 复制代码 
    -- Flink SQL
Flink SQL> INSERT INTO all_users_sink select * from user_source;

    上述命令将会启动一个流式作业，源源不断将 MySQL 数据库中的全量和增量数据同步到 Iceberg 中。 在 Flink UI 上可以看到这个运行的作业：

    然后我们就可以使用如下的命令看到 Iceberg 中的写入的文件：

    sh 复制代码 
    docker-compose exec sql-client tree /tmp/iceberg/warehouse/default_database/

    如下所示：

    在你的运行环境中，实际的文件可能与上面的截图不相同，但是整体的目录结构应该相似。

  2. 使用下面的 Flink SQL 语句查询表 all_users_sink 中的数据

    sql 复制代码 
    -- Flink SQL
Flink SQL> SELECT * FROM all_users_sink;

    在 Flink SQL CLI 中我们可以看到如下查询结果：

  3. 修改 MySQL 中表的数据，Iceberg 中的表 all_users_sink 中的数据也将实时更新：

    (3.1) 在 db_1.user_1 表中插入新的一行

    sql 复制代码 
    --- db_1
INSERT INTO db_1.user_1 VALUES (111,"user_111","Shanghai","123567891234","user_111@foo.com");

    (3.2) 更新 db_1.user_2 表的数据

    sql 复制代码 
    --- db_1
UPDATE db_1.user_2 SET address='Beijing' WHERE id=120;

    (3.3) 在 db_2.user_2 表中删除一行

    sql 复制代码 
    --- db_2
DELETE FROM db_2.user_2 WHERE id=220;

    每执行一步，我们就可以在 Flink Client CLI 中使用 SELECT * FROM all_users_sink 查询表 all_users_sink 来看到数据的变化。

    最后的查询结果如下所示：

    从 Iceberg 的最新结果中可以看到新增了(db_1, user_1, 111)的记录，(db_1, user_2, 120)的地址更新成了 Beijing，且(db_2, user_2, 220)的记录被删除了，与我们在 MySQL 做的数据更新完全一致。

8.6 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：

sh 复制代码 
docker-compose down
参考

阿里云云栖号：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1708018647118048692\&wfr=spider\&for=pc

Flink CDC官网：https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/release-2.2/content/about.html

相关推荐
zhixingheyi_tian1 小时前
Spark 之 Aggregate
大数据·分布式·spark
PersistJiao1 小时前
Spark 分布式计算中网络传输和序列化的关系（一）
大数据·网络·spark
宅小海4 小时前
scala String
大数据·开发语言·scala
小白的白是白痴的白4 小时前
11.17 Scala练习：梦想清单管理
大数据
java1234_小锋5 小时前
Elasticsearch是如何实现Master选举的？
大数据·elasticsearch·搜索引擎
宝哥大数据5 小时前
Flink Joins
flink
Java 第一深情9 小时前
零基础入门Flink，掌握基本使用方法
大数据·flink·实时计算
我的K84099 小时前
Flink整合Hudi及使用
linux·服务器·flink
MXsoft6189 小时前
华为服务器（iBMC）硬件监控指标解读
大数据·运维·数据库
PersistJiao10 小时前
Spark 分布式计算中网络传输和序列化的关系（二）
大数据·网络·spark·序列化·分布式计算
热门推荐
01(欧拉)openEuler系统添加网卡文件配置流程、(欧拉)openEuler系统手动配置ipv6地址流程、(欧拉)openEuler系统网络管理说明02PyTorch机器学习实现液态神经网络03【HarmonyOS】HUAWEI DevEco Studio 下载地址汇总04玄机平台应急响应—webshell查杀05Coze扣子平台完整体验和实践（附国内和国际版对比）06Ubuntu 20.04使用Livox mid 360 测试 FAST_LIO07【目标跟踪】相机运动补偿08Unity中PICO实现 隔空取物 和 接触抓取物体09RAG 实践- Ollama+RagFlow 部署本地知识库10怎样让音频速度变慢？请跟随以下方法进行操作