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实战:大数据Flink CDC同步Mysql数据到ElasticSearch

文章目录

    • 前言
    • 知识积累
      • CDC简介
      • CDC的种类
      • 常见的CDC方案比较
    • Springboot接入Flink CDC
      • 环境准备
      • 项目搭建
    • 本地运行
    • 集群运行
      • 将项目打包将包传入集群启动
      • 远程将包部署到flink集群
    • 写在最后

前言

前面的博文我们分享了大数据分布式流处理计算框架Flink和其基础环境的搭建,相信各位看官都已经搭建好了自己的运行环境。那么,今天就来实战一把使用Flink CDC同步Mysql数据导Elasticsearch。

知识积累

CDC简介

CDC 的全称是 Change Data Capture(变更数据捕获技术) ,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。
在这里插入图片描述

CDC的种类

CDC 的技术方案非常多,目前业界主流的实现机制可以分为两种:
基于查询的 CDC:
◆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:
◆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。

常见的CDC方案比较

在这里插入图片描述

Springboot接入Flink CDC

由于Flink官方提供了Java、Scala、Python语言接口用以开发Flink应用程序,故我们可以直接用Maven引入Flink依赖进行功能实现。

环境准备

1、SpringBoot 2.4.3
2、Flink 1.13.6
3、Scala 2.11
4、Maven 3.6.3
5、Java 8
6、mysql 8
7、es 7
Springboot、Flink、Scala版本一定要相匹配,也可以严格按照本博客进行配置。
注意:
如果只是本机测试玩玩,Maven依赖已经整合计算环境,不用额外搭建Flink环境;如果需要部署到Flink集群则需要额外搭建Flink集群。另外Scala 版本只是用于依赖选择,不用关心Scala环境。

项目搭建

1、引入Flink CDC Maven依赖

pom.xml

<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.4.3</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.example</groupId>
<artifactId>flink-demo</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>flink-demo</name>
<description>Demo project for Spring Boot</description>
<properties><java.version>8</java.version><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding><flink.version>1.13.6</flink.version>
</properties>
<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>8.0.23</version></dependency><!-- Flink CDC connector for MySQL --><dependency><groupId>com.ververica</groupId><artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId><version>2.1.0</version><exclusions><exclusion><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-shaded-guava</artifactId></exclusion></exclusions></dependency><!-- Flink CDC connector for ES https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-connector-elasticsearch7_2.11--><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-elasticsearch7_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-json --><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-json</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-table-api-java-bridge_2.11 --><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-table-planner_2.11 --><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-planner-blink_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-clients_2.11 --><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-clients_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-java</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-java_2.11 --><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency>
</dependencies>

2、创建测试数据库表users

users表结构

CREATE TABLE `users` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',`name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '名称',`birthday` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT '生日',`ts` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='用户';

3、es索引操作

es操作命令
es索引会自动创建

#设置es分片与副本
curl -X PUT "10.10.22.174:9200/users" -u elastic:VaHcSC3mOFfovLWTqW6E   -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"settings" : {"number_of_shards" : 3,"number_of_replicas" : 2}
}'#查询index下全部数据 
curl -X GET "http://10.10.22.174:9200/users/_search"  -u elastic:VaHcSC3mOFfovLWTqW6E -H 'Content-Type: application/json' #删除index
curl -X DELETE "10.10.22.174:9200/users" -u elastic:VaHcSC3mOFfovLWTqW6E

本地运行

@SpringBootTest
class FlinkDemoApplicationTests {/*** flinkCDC* mysql to es* @author senfel* @date 2023/8/22 14:37 * @return void*/@Testvoid flinkCDC() throws Exception{EnvironmentSettings fsSettings = EnvironmentSettings.newInstance()//.useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env,fsSettings);tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.DEFAULT);// 数据源表String sourceDDL ="CREATE TABLE users (\n" +"  id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED ,\n" +"  name STRING,\n" +"  birthday TIMESTAMP(3),\n" +"  ts TIMESTAMP(3)\n" +") WITH (\n" +"      'connector' = 'mysql-cdc',\n" +"      'hostname' = '10.10.10.202',\n" +"      'port' = '6456',\n" +"      'username' = 'root',\n" +"      'password' = 'MyNewPass2021',\n" +"      'server-time-zone' = 'Asia/Shanghai',\n" +"      'database-name' = 'cdc',\n" +"      'table-name' = 'users'\n" +"      )";// 输出目标表String sinkDDL ="CREATE TABLE users_sink_es\n" +"(\n" +"    id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,\n" +"    name STRING,\n" +"    birthday TIMESTAMP(3),\n" +"    ts TIMESTAMP(3)\n" +") \n" +"WITH (\n" +"  'connector' = 'elasticsearch-7',\n" +"  'hosts' = 'http://10.10.22.174:9200',\n" +"  'index' = 'users',\n" +"  'username' = 'elastic',\n" +"  'password' = 'VaHcSC3mOFfovLWTqW6E'\n" +")";// 简单的聚合处理String transformSQL = "INSERT INTO users_sink_es SELECT * FROM users";tableEnv.executeSql(sourceDDL);tableEnv.executeSql(sinkDDL);TableResult result = tableEnv.executeSql(transformSQL);result.print();env.execute("mysql-to-es");}

请求es用户索引发现并无数据:

[root@bluejingyu-1 ~]# curl -X GET “http://10.10.22.174:9200/users/_search” -u elastic:VaHcSC3mOFfovLWTqW6E -H ‘Content-Type: application/json’
{“took”:0,“timed_out”:false,“_shards”:{“total”:3,“successful”:3,“skipped”:0,“failed”:0},“hits”:{“total”:{“value”:0,“relation”:“eq”},“max_score”:null,“hits”:[]}}

操作mysql数据库新增多条数据

5 senfel 2023-08-30 15:02:28 2023-08-30 15:02:36
6 sebfel2 2023-08-30 15:02:43 2023-08-30 15:02:47

再次获取es用户索引查看数据

[root@bluejingyu-1 ~]# curl -X GET “http://10.10.22.174:9200/users/_search” -u elastic:VaHcSC3mOFfovLWTqW6E -H ‘Content-Type: application/json’
{“took”:67,“timed_out”:false,“_shards”:{“total”:3,“successful”:3,“skipped”:0,“failed”:0},“hits”:{“total”:{“value”:2,“relation”:“eq”},“max_score”:1.0,“hits”:[{“_index”:“users”,“_type”:“_doc”,“_id”:“5”,“_score”:1.0,“_source”:{“id”:5,“name”:“senfel”,“birthday”:“2023-08-30 15:02:28”,“ts”:“2023-08-30 15:02:36”}},{“_index”:“users”,“_type”:“_doc”,“_id”:“6”,“_score”:1.0,“_source”:{“id”:6,“name”:“sebfel2”,“birthday”:“2023-08-30 15:02:43”,“ts”:“2023-08-30 15:02:47”}}]}}

由上测试结果可知本地运行无异常。

集群运行

项目树:
在这里插入图片描述

1、创建集群运行代码逻辑

/*** FlinkMysqlToEs* @author senfel* @version 1.0* @date 2023/8/22 14:56*/
public class FlinkMysqlToEs {public static void main(String[] args) throws Exception {EnvironmentSettings fsSettings = EnvironmentSettings.newInstance()//.useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env,fsSettings);tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.DEFAULT);// 数据源表String sourceDDL ="CREATE TABLE users (\n" +"  id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED ,\n" +"  name STRING,\n" +"  birthday TIMESTAMP(3),\n" +"  ts TIMESTAMP(3)\n" +") WITH (\n" +"      'connector' = 'mysql-cdc',\n" +"      'hostname' = '10.10.10.202',\n" +"      'port' = '6456',\n" +"      'username' = 'root',\n" +"      'password' = 'MyNewPass2021',\n" +"      'server-time-zone' = 'Asia/Shanghai',\n" +"      'database-name' = 'cdc',\n" +"      'table-name' = 'users'\n" +"      )";// 输出目标表String sinkDDL ="CREATE TABLE users_sink_es\n" +"(\n" +"    id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,\n" +"    name STRING,\n" +"    birthday TIMESTAMP(3),\n" +"    ts TIMESTAMP(3)\n" +") \n" +"WITH (\n" +"  'connector' = 'elasticsearch-7',\n" +"  'hosts' = 'http://10.10.22.174:9200',\n" +"  'index' = 'users',\n" +"  'username' = 'elastic',\n" +"  'password' = 'VaHcSC3mOFfovLWTqW6E'\n" +")";// 简单的聚合处理String transformSQL = "INSERT INTO users_sink_es SELECT * FROM users";tableEnv.executeSql(sourceDDL);tableEnv.executeSql(sinkDDL);TableResult result = tableEnv.executeSql(transformSQL);result.print();env.execute("mysql-to-es");}
}

2、集群运行需要将Flink程序打包,不同于普通的jar包,这里必须采用shade

<build><finalName>flink-demo</finalName><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-shade-plugin</artifactId><version>3.2.4</version><executions><execution><phase>package</phase><goals><goal>shade</goal></goals><configuration><createDependencyReducedPom>false</createDependencyReducedPom><artifactSet><excludes><exclude>com.google.code.findbugs:jsr305</exclude><exclude>org.slf4j:*</exclude><exclude>log4j:*</exclude></excludes></artifactSet><filters><filter><artifact>*:*</artifact><excludes><exclude>module-info.class</exclude><exclude>META-INF/*.SF</exclude><exclude>META-INF/*.DSA</exclude><exclude>META-INF/*.RSA</exclude></excludes></filter></filters><transformers><transformerimplementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.AppendingTransformer"><resource>META-INF/spring.handlers</resource><resource>reference.conf</resource></transformer><transformerimplementation="org.springframework.boot.maven.PropertiesMergingResourceTransformer"><resource>META-INF/spring.factories</resource></transformer><transformerimplementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.AppendingTransformer"><resource>META-INF/spring.schemas</resource></transformer><transformerimplementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer" /><transformerimplementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer"><mainClass>com.example.flinkdemo.FlinkMysqlToEs</mainClass></transformer></transformers></configuration></execution></executions></plugin></plugins>
</build>

将项目打包将包传入集群启动

1、项目打包
mvn package -Dmaven.test.skip=true

2、手动上传到服务器拷贝如集群内部运行:
/opt/flink/bin# ./flink run …/flink-demo.jar

3、测试操作mysql数据库

删除id =6只剩下id=5的用户

5 senfel000 2023-08-30 15:02:28 2023-08-30 15:02:36

4、查询es用户索引

[root@bluejingyu-1 ~]# curl -X GET “http://10.10.22.174:9200/users/_search” -u elastic:VaHcSC3mOFfovLWTqW6E -H ‘Content-Type: application/json’
{“took”:931,“timed_out”:false,“_shards”:{“total”:3,“successful”:3,“skipped”:0,“failed”:0},“hits”:{“total”:{“value”:1,“relation”:“eq”},“max_score”:1.0,“hits”:[{“_index”:“users”,“_type”:“_doc”,“_id”:“5”,“_score”:1.0,“_source”:{“id”:5,“name”:“senfel”,“birthday”:“2023-08-30 15:02:28”,“ts”:“2023-08-30 15:02:36”}}]}}[

如上所示es中只剩下了id==5的数据;
经测试手动部署到集群环境成功。

远程将包部署到flink集群

1、新增controller触发接口

/*** remote runTask* @author senfel* @date 2023/8/30 16:57 * @return org.apache.flink.api.common.JobID*/
@GetMapping("/runTask")
public JobID runTask() {try {// 集群信息Configuration configuration = new Configuration();configuration.setString(JobManagerOptions.ADDRESS, "10.10.22.91");configuration.setInteger(JobManagerOptions.PORT, 6123);configuration.setInteger(RestOptions.PORT, 8081);RestClusterClient<StandaloneClusterId>  client = new RestClusterClient<>(configuration, StandaloneClusterId.getInstance());//jar包存放路径,也可以直接调用hdfs中的jarFile jarFile = new File("input/flink-demo.jar");SavepointRestoreSettings savepointRestoreSettings = SavepointRestoreSettings.none();//构建提交任务参数PackagedProgram program = PackagedProgram.newBuilder().setConfiguration(configuration).setEntryPointClassName("com.example.flinkdemo.FlinkMysqlToEs").setJarFile(jarFile).setSavepointRestoreSettings(savepointRestoreSettings).build();//创建任务JobGraph jobGraph = PackagedProgramUtils.createJobGraph(program, configuration, 1, false);//提交任务CompletableFuture<JobID> result = client.submitJob(jobGraph);return result.get();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return null;}
}

2、启动Springboot项目
在这里插入图片描述

3、postman请求
在这里插入图片描述
4、查看Fink集群控制台
在这里插入图片描述

由上图所示已将远程部署完成。

5、测试操作mysql数据库

5 senfel000 2023-08-30 15:02:28 2023-08-30 15:02:36
7 eeeee 2023-08-30 17:12:00 2023-08-30 17:12:04
8 33333 2023-08-30 17:12:08 2023-08-30 17:12:11

6、查询es用户索引

[root@bluejingyu-1 ~]# curl -X GET “http://10.10.22.174:9200/users/_search” -u elastic:VaHcSC3mOFfovLWTqW6E -H ‘Content-Type: application/json’
{“took”:766,“timed_out”:false,“_shards”:{“total”:3,“successful”:3,“skipped”:0,“failed”:0},“hits”:{“total”:{“value”:3,“relation”:“eq”},“max_score”:1.0,“hits”:[{“_index”:“users”,“_type”:“_doc”,“_id”:“5”,“_score”:1.0,“_source”:{“id”:5,“name”:“senfel000”,“birthday”:“2023-08-30 15:02:28”,“ts”:“2023-08-30 15:02:36”}},{“_index”:“users”,“_type”:“_doc”,“_id”:“7”,“_score”:1.0,“_source”:{“id”:7,“name”:“eeeee”,“birthday”:“2023-08-30 17:12:00”,“ts”:“2023-08-30 17:12:04”}},{“_index”:“users”,“_type”:“_doc”,“_id”:“8”,“_score”:1.0,“_source”:{“id”:8,“name”:“33333”,“birthday”:“2023-08-30 17:12:08”,“ts”:“2023-08-30 17:12:11”}}]}}

如上所以es中新增了两条数据;
经测试远程发布Flink Task完成。

写在最后

大数据Flink CDC同步Mysql数据到ElasticSearch搭建与测试运行较为简单,对于基础的学习测试环境独立集群目前只支持单个任务部署,如果需要多个任务或者运用于生产可以采用Yarn与Job分离模式进行部署。

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文章作者邮箱:yugongshiye@sina.cn 地址:广东惠州 ▲ 本章节目的 ⚪ 掌握Spark的SparkSQL通过方法来使用; ⚪ 掌握Spark的SparkSQL通过sql语句来调用; 一、SparkSQL基础语法——通过方法来使用 1. 查询 df.select("id","name").show()…...

【实践篇】Redis最强Java客户端(三)之Redisson 7种分布式锁使用指南

文章目录 0. 前言1. Redisson 7种分布式锁使用指南1.1 简单锁&#xff1a;1.2 公平锁&#xff1a;1.3 可重入锁&#xff1a;1.4 红锁&#xff1a;1.5 读写锁&#xff1a;1.6 信号量&#xff1a;1.7 闭锁&#xff1a; 2. Spring boot 集成Redisson 验证分布式锁3. 参考资料4. 源…...

卫星通话过后,卫星导航产业被彻底激活

华为新手机发布后&#xff0c;其主打的卫星通话功能备受热议。在卫星产业链发展的背后&#xff0c;下一个大产业在哪里让人颇为好奇。 目前&#xff0c;卫星导航颇被看好&#xff0c;或将引领下一个技术狂潮。它的特点是产业大、发展快、参与者多。继电动汽车、新能源和芯片产…...

【算法训练-链表 七】【排序】:链表排序、链表的奇偶重排、重排链表

废话不多说&#xff0c;喊一句号子鼓励自己&#xff1a;程序员永不失业&#xff0c;程序员走向架构&#xff01;本篇Blog的主题是【链表的排序】&#xff0c;使用【链表】这个基本的数据结构来实现&#xff0c;这个高频题的站点是&#xff1a;CodeTop&#xff0c;筛选条件为&am…...

LGB的两种写法

方法一 import lightgbm as lgb import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold from sklearn.metrics import accuracy_score# 读取训练集和测试集数据 train_data pd.read_csv(train.csv) test_data pd.read_csv(test.csv)# 分割特征和…...

深圳做网站企业/如何制作一个网页网站

没有悬念&#xff0c;一年一度的天猫双11购物节又创下了新的纪录。 2018年天猫双11购物狂欢节21秒破10亿元&#xff0c;比去年快7秒&#xff1b;1小时47分26秒破千亿元&#xff0c;比去年快7个多小时&#xff1b;15小时49分39秒超1682亿元&#xff0c;超过去年全天交易额&…...

做资讯网站要什么手续/营销型网站建设推广

好的,以下是一个简单的商品选择程序的 C 语言代码示例: #include <stdio.h>int main() {int choice;printf("请选择您想购买的商品:\n");printf("1. 咖啡\n");printf("2. 茶\n");printf("3. 汽水\n");printf("请输入您的…...

网站开发的后台技术/商丘优化公司

scratch3.0中我们通过添加“朗读文字”扩展便可以编写程序&#xff0c;将文字朗读出来。那么如何编程&#xff0c;让Python将文字转成语音并读出来&#xff1f;方法比较多&#xff0c;我们在此先介绍一种(利用系统内置语音引擎实现发音)&#xff0c;其他方法大家可以网上找到答…...

登录器显的窗口网站怎么做/网络营销推广方案

数据结构实验之图论三&#xff1a;判断可达性 Description 在古老的魔兽传说中&#xff0c;有两个军团&#xff0c;一个叫天灾&#xff0c;一个叫近卫。在他们所在的地域&#xff0c;有n个隘口&#xff0c;编号为1…n&#xff0c;某些隘口之间是有通道连接的。其中近卫军团在1…...

网站线下推广方式/seo概念的理解

在java中&#xff0c;给我们提供了3种循环结构&#xff1b;分别是while语句、do while语句和 for语句&#xff1b;下面我们就来介绍下java中的3种循环语句&#xff1a;1、while语句&#xff1a;它是告诉编译器反复循环执行一组代码&#xff0c;直到满足条件为止&#xff1b;变现…...

招生网站建设策划方案/营销运营主要做什么

如果你还没有安装好SciTE&#xff0c;可以参考《在ubuntu 12.04 中安装SciTE 文本编辑器》。刚安装好的SciTE文本编辑器非常简朴&#xff0c;需要经过适当配置才能成为真正称手的编程利器。下文中的所有配置项&#xff0c;可以直接拷贝&#xff0c;然后粘贴到SciTE的用户设置文…...