flink1.6集成doris，并从mysql同步数据到doris

使用 Apache Flink 1.6 集成 Doris，并从 MySQL 同步数据到 Doris 是一个复杂的任务，但可以通过以下步骤实现。Doris 是一个现代化的 MPP（大规模并行处理）SQL 数据库，支持实时分析和交互式查询。Flink 可以作为实时数据处理引擎，从 MySQL 中读取数据并将其写入 Doris。

前提条件

**安装Flink 1.6**：确保你的环境中已经安装了 Apache Flink 1.6。
**安装Doris**：确保你的环境中已经安装并配置了 Doris。
**安装MySQL**：确保你的环境中已经安装并配置了 MySQL。
**依赖库**：需要使用 `flink-connector-jdbc` 和 Doris 的 JDBC 驱动。

步骤

**添加依赖**：确保你的项目中包含了必要的依赖。
**配置MySQL和Doris**：配置 MySQL 和 Doris 的连接参数。
**读取MySQL数据**：使用 Flink 从 MySQL 中读取数据。
**数据处理**：对读取的数据进行处理。
**写入Doris**：将处理后的数据写入 Doris。

示例代码

以下是一个完整的示例代码，展示了如何使用 Flink 1.6 从 MySQL 中读取数据并同步到 Doris。

1. 添加依赖

如果你使用的是 Maven，需要添加以下依赖：

```xml

<groupId>org.apache.flink</groupId>

<artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>

</dependency>

<groupId>org.apache.flink</groupId>

<artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId>

</dependency>

<groupId>mysql</groupId>

<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>

</dependency>

<groupId>com.alibaba</groupId>

<artifactId>fastjson</artifactId>

</dependency>

<groupId>org.apache.doris</groupId>

<artifactId>doris-jdbc</artifactId>

</dependency>

</dependencies>

```

2. 配置MySQL和Doris

确保你的 MySQL 和 Doris 服务已经启动，并且你有一个包含数据的表。

3. 读取MySQL数据

```java

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JDBCSink;

import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JDBCOutputFormat;

import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JDBCStatementBuilder;

import java.sql.PreparedStatement;

import java.sql.SQLException;

import java.util.Properties;

public class MySQLToDoris {

public static void main(String[] args) throws Exception {

// 设置执行环境

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 配置MySQL连接

Properties mysqlProps = new Properties();

mysqlProps.setProperty("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver");

mysqlProps.setProperty("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/your_database");

mysqlProps.setProperty("username", "your_username");

mysqlProps.setProperty("password", "your_password");

// 从MySQL读取数据

DataStream<String> mysqlStream = env.readTextFile("path/to/mysql/data");

// 解析MySQL数据

DataStream<Tuple2<Integer, String>> parsedStream = mysqlStream.map(new MapFunction<String, Tuple2<Integer, String>>() {

@Override

public Tuple2<Integer, String> map(String value) throws Exception {

String[] parts = value.split(",");

return new Tuple2<>(Integer.parseInt(parts[0]), parts[1]);

}

});

// 配置Doris连接

Properties dorisProps = new Properties();

dorisProps.setProperty("driver", "org.apache.doris.jdbc.Driver");

dorisProps.setProperty("url", "jdbc:doris://localhost:8030/your_database");

dorisProps.setProperty("username", "your_username");

dorisProps.setProperty("password", "your_password");

// 定义Doris的插入语句

String dorisInsertSql = "INSERT INTO your_table (id, name) VALUES (?, ?)";

// 定义JDBCStatementBuilder

JDBCStatementBuilder statementBuilder = new JDBCStatementBuilder() {

@Override

public void staements(PreparedStatement ps, Object record) throws SQLException {

Tuple2<Integer, String> tuple = (Tuple2<Integer, String>) record;

ps.setInt(1, tuple.f0);

ps.setString(2, tuple.f1);

}

};

// 将数据写入Doris

parsedStream.addSink(JDBCSink.sink(dorisInsertSql, statementBuilder, dorisProps));

// 执行任务

env.execute("MySQL to Doris - Data Synchronization");

}

```

解释

**配置执行环境**：使用 `StreamExecutionEnvironment` 创建 Flink 的执行环境。
**配置MySQL连接**：使用 `Properties` 配置 MySQL 的连接参数。
**读取MySQL数据**：从 MySQL 中读取数据流。这里假设数据已经导出为文本文件，实际应用中可以使用 `JDBCInputFormat` 直接从 MySQL 读取。
**解析MySQL数据**：将读取的字符串数据解析为 `Tuple2<Integer, String>` 对象。
**配置Doris连接**：使用 `Properties` 配置 Doris 的连接参数。
**定义Doris的插入语句**：定义插入数据的 SQL 语句。
**定义JDBCStatementBuilder**：实现 `JDBCStatementBuilder` 接口，将数据绑定到 SQL 语句的占位符。
**将数据写入Doris**：使用 `JDBCSink` 将数据写入 Doris。
**执行任务**：调用 `env.execute` 启动 Flink 作业。

注意事项

**数据格式**：确保 MySQL 中的数据格式与解析逻辑一致。
**性能优化**：对于大数据量，可以考虑使用并行处理和优化 Flink 作业的配置。
**错误处理**：在生产环境中，建议添加适当的错误处理和日志记录。
**资源管理**：确保 Flink 集群的资源（如内存、CPU）足够处理数据量。

希望这能帮助你成功使用 Flink 1.6 从 MySQL 中同步数据到 Doris。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！