使用 SeaTunnel 建立从 MySQL 到 Databend 的数据同步管道

SeaTunnel 是一个非常易用、超高性能的分布式数据集成平台,支持实时海量数据同步。 每天可稳定高效地同步数百亿数据,已被近百家企业应用于生产,在国内较为普及。

Databend 是一款开源、弹性、低成本,基于对象存储也可以做实时分析的云原生湖仓。

SeaTunnel 架构

SeaTunnel 整体架构:

本文将使用 SeaTunnel 建立从 MySQL 到 Databend 的数据同步管道,实现从 MySQL 数据源同步数据到 Databend 目标表的目的。

SeaTunnel MySQL-CDC 和 Databend Sink Connector

SeaTunnel 的 MySQL CDC 连接器允许从 MySQL 数据库中读取快照数据和增量数据,其实现的原理是基于 debezium-mysql-connector 。

而 Databend 在 PR [Feature][Connector-V2] Support databend source/sink connector 之后也同时在 SeaTunnel 中支持了 Databend 作为 Source 和 Sink Connector。这里我们使用 SeaTunnel 的 MySQL-CDC Source Connector 和 Databend Sink Connector 来搭建数据同步管道。

编译 SeaTunnel

由于上述 Databend Connector 的 PR 刚合并入 SeaTunnel 的 dev 分支,还没有正式 release,所以目前要使用 Databend Connector 的话,需要基于源码对 SeaTunnel 进行构建。

Clone 源码

首先我们需要从 GitHub 克隆 SeaTunnel 源代码。

bash 复制代码
git clone git@github.com:apache/seatunnel.git

本地安装子项目

在克隆源代码之后,需要运行 ./mvnw 命令将子项目安装到 maven 本地存储库。否则代码无法在 JetBrains IntelliJ IDEA 中正确启动。

bash 复制代码
./mvnw install -Dmaven.test.skip

构建 SeaTunnel

安装 maven 后,可以使用以下命令进行编译和打包。

ini 复制代码
mvn clean package -pl seatunnel-dist -am -Dmaven.test.skip=true

构建后的内容在 seatunnel/seatunnel-dist/target 中,我们需要解压 apache-seatunnel-2.3.12-SNAPSHOT-src.tar.gz,得到如下目录:

bin 下面是可以直接运行的 shell 脚本,能够一键启动 SeaTunnel;

config 中是 jvm options 相关的配置文件;

lib 中是运行 SeaTunnel 或者 connector 相关的 jar 包。

创建 connector 配置文件

我们的任务设定是通过 SeaTunnel 从 MySQL 中同步 mydb.t1 表。 配置文件 为 mysql-to-databend.conf:

ini 复制代码
env{
  parallelism = 1
  job.mode = "STREAMING"
  checkpoint.interval = 2000
}

source {
  MySQL-CDC {
   base-url="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mydb"
   username="root"
   password="123456"
   table-names=["mydb.t1"]
   startup.mode="initial"
  }
}
sink {
  Databend {
    url = "jdbc:databend://127.0.0.1:8000?presigned_url_disabled=true"
    database = "default"
    table = "t1"
    username = "databend"
    password = "databend"
    # 批量操作设置
    batch_size = 2
    # 如果目标表不存在,是否自动创建
    auto_create = true
  }
}

相关的参数设定可以参考 seatunnel MySQL文档seatunnel Databend Connector

本地启动 MySQL 与 Databend

启动并初始化 MySQL 表数据

本地启动 MySQL 后,创建一个数据库 mydb,在 mydb 中新建一张表并插入 10 条数据:

sql 复制代码
create database mydb;
use mydb;
create table t1 (a int, b varchar(100));
insert into t1 values(1,'aa')
...
insert into t1 values(10,'bb')

本地启动 Databend

yaml 复制代码
version: '3'
services:
  databend:
    image: datafuselabs/databend:v1.2.754-nightly
    platform: linux/arm64
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - QUERY_DEFAULT_USER=databend
      - QUERY_DEFAULT_PASSWORD=databend
      - MINIO_ENABLED=true
    volumes:
      - ./data:/var/lib/minio
    healthcheck:
      test: "curl -f localhost:8080/v1/health || exit 1"
      interval: 2s
      retries: 10
      start_period: 2s
      timeout: 1s

直接 docker-compose up 即可启动 Databend 服务。

启动 SeaTunnel

bash 复制代码
./bin/seatunnel.sh --config ./bin/mysql-to-databend.conf -m local

启动后 Databend Sink Connector 会首先将 MySQL 表中的全量数据同步过来:

接下来我们往 MySQL 中插入几条数据,就会同步 MySQL 中增量的数据:

可以看到 SeaTunnel 在终端输出的日志:

以及 Databend 中查询到数据:

说明数据已经及时同步过来了。

目前 Databend Sink Connector 还只支持 Append Only 模式,对于 update、delete 的数据没做处理,会在下一个 seatunnel 的 PR 中实现完整的 CDC 功能。

结论

通过本文我们成功实现了从 MySQL 到 Databend 的实时数据同步管道。这个解决方案具有以下优势:

  1. 简单易用:SeaTunnel 提供了简洁的配置方式,只需少量配置即可建立高效的数据同步管道。
  2. 实时性强:基于 CDC 技术,能够实时捕获 MySQL 的数据变更并同步到 Databend。
  3. 可扩展性好:SeaTunnel 的分布式架构使其能够处理海量数据同步需求。
  4. 低开发成本:无需编写复杂的 ETL 代码,通过配置文件即可完成数据集成任务。

需要注意的是,目前 Databend Sink Connector 还只支持 Append Only 模式,对于 update、delete 的数据没做处理,完整的 CDC 功能将在后续的 PR 中实现。这个方案特别适合需要将 MySQL 数据实时同步到 Databend 进行分析的场景,帮助企业构建实时数据湖仓架构。

相关推荐
一只自律的鸡39 分钟前
【MySQL】第二章 基本的SELECT语句
数据库·mysql
liliangcsdn2 小时前
如何使用python创建和维护sqlite3数据库
数据库·sqlite
TDengine (老段)8 小时前
TDengine 数学函数 DEGRESS 用户手册
大数据·数据库·sql·物联网·时序数据库·iot·tdengine
TDengine (老段)8 小时前
TDengine 数学函数 GREATEST 用户手册
大数据·数据库·物联网·时序数据库·iot·tdengine·涛思数据
安当加密8 小时前
云原生时代的数据库字段加密:在微服务与 Kubernetes 中实现合规与敏捷的统一
数据库·微服务·云原生
爱喝白开水a9 小时前
LangChain 基础系列之 Prompt 工程详解:从设计原理到实战模板_langchain prompt
开发语言·数据库·人工智能·python·langchain·prompt·知识图谱
想ai抽9 小时前
深入starrocks-多列联合统计一致性探查与策略(YY一下)
java·数据库·数据仓库
武子康9 小时前
Java-152 深入浅出 MongoDB 索引详解 从 MongoDB B-树 到 MySQL B+树 索引机制、数据结构与应用场景的全面对比分析
java·开发语言·数据库·sql·mongodb·性能优化·nosql
longgyy9 小时前
5 分钟用火山引擎 DeepSeek 调用大模型生成小红书文案
java·数据库·火山引擎
ytttr87310 小时前
C# 仿QQ聊天功能实现 (SQL Server数据库)
数据库·oracle·c#