Flink CDC系列之：调研应用Flink CDC将 ELT 从 MySQL 流式传输到 StarRocks方案

本教程将展示如何使用 Flink CDC 快速构建从 MySQL 到 StarRocks 的 Streaming ELT 作业，包括同步一个数据库的所有表、模式变更演变和将分片表同步到一张表的功能。
本教程中的所有练习都在 Flink CDC CLI 中执行，整个过程使用标准 SQL 语法，无需一行 Java/Scala 代码或 IDE 安装。

准备

准备一台安装了 Docker 的 Linux 或 MacOS 电脑。

准备 Flink Standalone 集群

下载 Flink 1.18.0 ，解压得到 flink-1.18.0 目录。

使用以下命令进入 Flink 目录，并将 FLINK_HOME 设置为 flink-1.18.0 所在的目录。

cd flink-1.18.0

通过将以下参数附加到 conf/flink-conf.yaml 配置文件来启用检查点，每 3 秒执行一次检查点。

execution.checkpointing.interval: 3000

使用以下命令启动 Flink 集群。

./bin/start-cluster.sh

如果启动成功，你就可以通过http://localhost:8081/访问Flink Web UI，如下所示。

多次执行start-cluster.sh可以启动多个TaskManager。

准备 docker compose

以下教程将使用 docker-compose 准备所需的组件。使用下面提供的内容创建 docker-compose.yml 文件：

version: '2.1'
services:StarRocks:image: starrocks/allin1-ubuntu:3.2.6ports:- "8080:8080"- "9030:9030"MySQL:image: debezium/example-mysql:1.1ports:- "3306:3306"environment:- MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456- MYSQL_USER=mysqluser- MYSQL_PASSWORD=mysqlpw

Docker Compose 应包含以下服务（容器）：

• MySQL：包含一个名为 app_db 的数据库
• StarRocks：存储来自 MySQL 的表

docker-compose up -d

该命令会自动以分离模式启动 Docker Compose 配置中定义的所有容器。运行 docker ps 检查这些容器是否正常运行。您也可以访问 http://localhost:8030/ 检查 StarRocks 是否正在运行。

为 MySQL 准备记录

进入 MySQL 容器

docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456

创建 app_db 数据库和订单、产品、发货表，然后插入记录

-- create database
CREATE DATABASE app_db;USE app_db;-- create orders table
CREATE TABLE `orders` (
`id` INT NOT NULL,
`price` DECIMAL(10,2) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);-- insert records
INSERT INTO `orders` (`id`, `price`) VALUES (1, 4.00);
INSERT INTO `orders` (`id`, `price`) VALUES (2, 100.00);-- create shipments table
CREATE TABLE `shipments` (
`id` INT NOT NULL,
`city` VARCHAR(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);-- insert records
INSERT INTO `shipments` (`id`, `city`) VALUES (1, 'beijing');
INSERT INTO `shipments` (`id`, `city`) VALUES (2, 'xian');-- create products table
CREATE TABLE `products` (
`id` INT NOT NULL,
`product` VARCHAR(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);-- insert records
INSERT INTO `products` (`id`, `product`) VALUES (1, 'Beer');
INSERT INTO `products` (`id`, `product`) VALUES (2, 'Cap');
INSERT INTO `products` (`id`, `product`) VALUES (3, 'Peanut');

使用 Flink CDC CLI 提交作业

• 下载下面列出的二进制压缩包并解压到目录 flink cdc-3.1.0’：
  flink-cdc-3.1.0-bin.tar.gz flink-cdc-3.1.0 目录下会包含四个目录：bin、lib、log、conf。
• 下载下面列出的连接器包并移动到 lib 目录
  下载链接只针对稳定版本，SNAPSHOT 依赖需要自行基于 master 或 release 分支构建。请注意，需要将 jar 移动到 Flink CDC Home 的 lib 目录，而不是 Flink Home 的 lib 目录。
  • MySQL 管道连接器 3.1.0
  • StarRocks 管道连接器 3.1.0

您还需要将 MySQL 连接器放入 Flink lib 文件夹或使用 --jar 参数传递它，因为它们不再与 CDC 连接器一起打包：

• MySQL Connector Java

编写任务配置yaml文件。下面是同步整个数据库的示例文件mysql-to-starrocks.yaml：

################################################################################
# Description: Sync MySQL all tables to StarRocks
################################################################################
source:type: mysqlhostname: localhostport: 3306username: rootpassword: 123456tables: app_db.\.*server-id: 5400-5404server-time-zone: UTCsink:type: starrocksname: StarRocks Sinkjdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:9030load-url: 127.0.0.1:8080username: rootpassword: ""table.create.properties.replication_num: 1pipeline:name: Sync MySQL Database to StarRocksparallelism: 2

注意：

• source 中的 tables: app_db..* 通过正则匹配同步 app_db 中的所有表。
• sink 中的 table.create.properties.replication_num 是因为 Docker 镜像中只有一个 StarRocks BE 节点。

最后，使用Cli将作业提交到Flink Standalone集群。

bash bin/flink-cdc.sh mysql-to-starrocks.yaml

提交成功后返回信息如下：

Pipeline has been submitted to cluster.
Job ID: 02a31c92f0e7bc9a1f4c0051980088a0
Job Description: Sync MySQL Database to StarRocks

我们可以通过 Flink Web UI 找到一个名为“Sync MySQL Database to StarRocks“的作业正在运行。

通过Dbeaver等数据库连接工具使用mysql://127.0.0.1:9030连接jdbc，可以在StarRocks中查看写入三张表的数据。

同步架构和数据更改

进入MySQL容器

docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456

然后修改MySQL中的schema和记录，Doris的表也会实时改变：

在MySQL中的orders中插入一条记录：

INSERT INTO app_db.orders (id, price) VALUES (3, 100.00);

在 MySQL 的订单中添加一列：

ALTER TABLE app_db.orders ADD amount varchar(100) NULL;

从 MySQL 更新订单中的一条记录：

UPDATE app_db.orders SET price=100.00, amount=100.00 WHERE id=1;

从 MySQL 中删除订单中的一条记录：

DELETE FROM app_db.orders WHERE id=2;

每执行一步刷新一下Dbeaver，可以看到StarRocks中展示的订单表会实时更新，如下图：

同样的，通过修改shipping和products表，你也可以在StarRocks中实时看到同步修改的结果。

路由变更

Flink CDC 提供了将源表的表结构/数据路由到其他表名的配置。
利用此功能，我们可以实现表名、数据库名替换、全库同步等功能。以下是使用路由功能的示例文件：

################################################################################
# Description: Sync MySQL all tables to StarRocks
################################################################################
source:type: mysqlhostname: localhostport: 3306username: rootpassword: 123456tables: app_db.\.*server-id: 5400-5404server-time-zone: UTCsink:type: starrocksjdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:9030load-url: 127.0.0.1:8030username: rootpassword: ""table.create.properties.replication_num: 1route:- source-table: app_db.orderssink-table: ods_db.ods_orders- source-table: app_db.shipmentssink-table: ods_db.ods_shipments- source-table: app_db.productssink-table: ods_db.ods_productspipeline:name: Sync MySQL Database to StarRocksparallelism: 2

通过上面的路由配置，我们可以将app_db.orders的表结构和数据同步到ods_db.ods_orders中，从而实现数据库迁移的功能。具体来说，source-table支持正则匹配多表来同步分库分表，如下：

route:- source-table: app_db.order\.*sink-table: ods_db.ods_orders

这样我们就可以将app_db.order01、app_db.order02、app_db.order03等分片表同步到一张ods_db.ods_orders表中了。

注意，目前还不支持多张表存在相同主键数据的场景，后续版本会支持。

清理

完成教程后，运行以下命令停止docker-compose.yml目录中的所有容器：

docker-compose down

在Flink flink-1.18.0目录下，执行以下命令停止Flink集群：

./bin/stop-cluster.sh