在 Flink Standalone 集群上运行 Flink CDC从下载到跑起一个 MySQL→Doris 同步任务

一、Flink Standalone 模式快速上手

1. 环境准备

• 操作系统：任意类 Unix 环境

  • Linux / Mac OS X / Windows + Cygwin 都可以

• JDK：按对应 Flink 版本要求准备（如 1.16+ 通常要求 JDK 8/11）

从 Flink 官网下载最新的稳定版本二进制包（例如 flink-1.18.0-bin-scala_2.12.tgz），然后解压：

tar -xzf flink-*.tgz

建议设置一个 FLINK_HOME 变量，后续使用更方便：

export FLINK_HOME=/path/flink-*

小贴士：可以把这行加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 里，长期生效。

2. 启动本地 Standalone 集群

进入 Flink 安装目录：

cd /path/flink-*

启动集群：

./bin/start-cluster.sh

这条命令会在本机启动：

• 1 个 JobManager
• 至少 1 个 TaskManager

使用 ps 可以看到相关进程：

ps aux | grep flink

然后打开浏览器访问：

http://localhost:8081

能看到 Flink Web Dashboard，就说明 Standalone 集群已经跑起来了。

如果需要停止集群，只需要一行命令：

./bin/stop-cluster.sh

二、安装 Flink CDC 独立包

Flink CDC 提供了一个单独打好的 tar 包，内部已经包含了：

• 启动脚本
• CDC 核心依赖
• 基础配置模板

1. 解压 flink-cdc 发行包

从 Flink CDC 的发布页下载 flink-cdc-*.tar.gz，例如：

tar -xzf flink-cdc-*.tar.gz

解压后会得到一个目录，比如 flink-cdc-3.0.0/，结构大致如下：

• bin/：
  包含 flink-cdc.sh 等脚本，用于提交 YAML Pipeline
• lib/：
  放 CDC 核心 JAR 以及各类 connector JAR
• conf/：
  一些配置文件（如日志等）
• log/：
  运行日志目录

你可以把这个目录理解为：一个"专门跑 CDC 的客户端工具"，通过它去向 Flink Standalone 集群提交作业。

2. 拷贝 Connector JAR 到 lib 目录

默认的 flink-cdc 只带了核心依赖，要连接不同的数据库，需要手动下载相应 connector JAR，放到 lib/ 目录下。

比如本文要演示的是：

MySQL → Apache Doris 实时同步

那我们至少需要：

• flink-connector-mysql-cdc / flink-cdc 内置的 MySQL source（具体以发行包说明为准）
• flink-sql-connector-doris 或 Flink CDC Doris pipeline connector 对应的 JAR

操作方式大致是：

cd /path/flink-cdc-*
cp /path/to/flink-sql-connector-doris-*.jar lib/
cp /path/to/flink-connector-mysql-cdc-*.jar lib/
# 其他依赖按官方要求放到 lib/ 下

注意：

• Release 页面上只提供稳定版本的下载链接，
• -SNAPSHOT 之类的版本通常需要你自己从仓库对应分支打包。

三、用 YAML 配出一条 MySQL → Doris 的同步流水线

Flink CDC 3.x 开始，官方推荐用 YAML Pipeline 来描述一个 CDC 任务，配置完成后直接用 flink-cdc.sh 提交即可。

下面这一份示例 mysql-to-doris.yaml，实现的是：

把 MySQL 数据库 app_db 下所有表，

同步到 Doris（库名同名，或由 Connector 端配置决定）。

################################################################################
# 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: doris
  fenodes: 127.0.0.1:8030
  username: root
  password: ""

pipeline:
  name: Sync MySQL Database to Doris
  parallelism: 2

我们简单拆一下这份配置：

1. source：MySQL CDC 源配置

• type: mysql
  声明这是一个 MySQL 源（CDC Source）
• hostname / port / username / password
  对应 MySQL 的连接信息
• tables: app_db.\.*
  使用正则匹配 app_db 库下的所有表（\.* 代表"任意表名"，注意 YAML 中要转义）
• server-id: 5400-5404
  MySQL binlog 读取需要一个 client server-id，
  这里给了一个 范围，方便并行 reader 使用不同 id
• server-time-zone: UTC
  控制时间戳字段解析的时区（避免时区错乱）

2. sink：Doris 下游配置

• type: doris
  使用 Doris sink
• fenodes: 127.0.0.1:8030
  Doris FE 的 HTTP 端口（通常是 8030）
• username / password
  用于建表 / 写入的 Doris 账号

Doris 侧的具体参数（如导入模式、批次大小、表属性）

一般也通过这些配置项传入，详见官方 Doris connector 文档。

3. pipeline：任务级参数

• name: Sync MySQL Database to Doris
  这个名字会同时出现在 Flink Web UI 的 Job Name 上
• parallelism: 2
  Flink Job 的默认并行度，可以根据机器和数据量调整

你可以基于这个模板，自行扩展：

• 只同步某个 schema / 某张表
• 对不同表做路由 / 分库分表映射
• 设置各种高级参数（比如 scan.startup.mode、debezium.* 透传配置等）

四、向 Standalone 集群提交 Flink CDC Job

确保此时：

1. Flink Standalone 集群已启动（localhost:8081 可访问）
2. flink-cdc 的 lib/ 里已经放好了必要的 connector JAR
3. mysql-to-doris.yaml 已经写好，并位于 flink-cdc-* 目录下或其他路径

在 flink-cdc-* 目录下执行：

cd /path/flink-cdc-*
./bin/flink-cdc.sh mysql-to-doris.yaml

如果一切正常，你会看到类似的返回：

Pipeline has been submitted to cluster.
Job ID: ae30f4580f1918bebf16752d4963dc54
Job Description: Sync MySQL Database to Doris

这说明：

• Flink CDC 已经读取 YAML，解析为一个 Flink Job Graph
• Job Graph 被提交到了你前面启动的 Standalone 集群
• Job ID 是在 Flink 集群里的唯一标识
• Job Description 对应我们在 pipeline 中配置的 name

五、在 Flink Web UI 中观察任务运行情况

打开浏览器访问：

http://localhost:8081

在 "Jobs" 页面你应该能看到一条正在运行的任务：

• Job Name ：Sync MySQL Database to Doris

• Status：RUNNING

• 拓扑图中能看到：

  • Source：MySQL CDC Source
  • （中间可能还有一些内部算子）
  • Sink：Doris Sink

点击 Job 详情，可以看到：

• 各个算子的 吞吐量（Records/s）
• Checkpoint 状态 & 周期
• Task 的并行度、延迟等信息

此时如果你在 MySQL 里对 app_db 下的表做增删改，

就能在 Doris 对应的表中看到实时同步的效果------

整个链路就是一个完整的 实时 ELT / CDC 同步任务。

六、一些实践小建议

最后补几条落地时常见的注意点，方便你直接往生产环境靠：

1. Server ID 范围不要冲突

   • 如果一个 MySQL 实例上会跑多个 CDC 任务，切记 server-id 范围不能重叠。

2. 确认 MySQL / Doris 网络互通 & 账号权限

   • MySQL 账号要具备 REPLICATION 相关权限
   • Doris 账号需要拥有目标库/表的写权限

3. 时区统一

   • 使用 server-time-zone 显式指定，避免 DST 或多时区杂糅导致时间错乱。

4. Checkpoint 配置

   • Standalone 模式下，建议在 Flink 集群级或作业内配置合理的 checkpoint 间隔、超时、重试次数。

5. 资源规划

   • 如果有多个 CDC Pipeline，可以：

     • 复用同一个 Standalone 集群跑多个 Job
     • 或按业务/租户维度拆分多个集群，避免互相影响。

七、总结

这篇内容可以一句话概括为：

在 Flink Standalone 集群 上

通过 Flink CDC 独立发行包 + YAML Pipeline

快速跑起一个 MySQL → Doris 的实时同步 Job。

优势很明显：

• 部署模式简单：一台机器就能跑完整集群；
• 运维观感清晰：任务统一在 Web UI 中可视化；
• 使用成本低：全程只需要写 YAML，不用写 Java/Scala 代码。