大数据最新Flink cdc3，2024年最新斩获offer

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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• 通过 FlinkCDC cli 提交任务
• • 整库同步
    • 同步变更
    • 路由变更
    • 路由表结构不一致无法同步
• 结尾

前言

在FLink cdc 2.x的版本，各企业做了许多类似的基础功能改造工作（B站 2022年企业flink cdc实践分享 ）。
最近Flink CDC 3.0发布，schema 变更自动同步、整库同步、分库分表等增强功能使 Flink CDC 3.0 在更复杂的数据集成与用户业务场景中发挥作用：用户无需在数据源发生 schema 变更时手动介入，大大降低用户的运维成本；只需对同步任务进行简单配置即可将多表、多库同步至下游，并进行合并等逻辑，显著降低用户的开发难度与入门门槛。Flink CDC 3.0 正式发布。
我们今天基于 Flink CDC 3.0 同步 MySQL 到 Doris ，来体验下新上的整库同步、表结构变更同步和分库分表同步的功能。

准备

flink环境

准备 Flink Standalone 集群，下载最新版本 Flink 1.18.0 ，解压后得到 flink-1.18.0 目录。并且设置 FLINK_HOME 为 flink-1.18.0 所在目录。
通过在 conf/flink-conf.yaml 配置文件追加下列参数开启 checkpoint，每隔 3 秒做一次 checkpoint，方便后续观察数据变更。

execution.checkpointing.interval: 3000

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使用下面的命令启动 Flink 集群。

./bin/start-cluster.sh

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启动成功的话，可以在 http://localhost:8081/ 访问到 Flink Web UI，如下所示：

多次执行 start-cluster.sh 可以拉起多个 TaskManager，保证Total Task Slots >= 2, 不然提交任务会有资源不足异常，比如我这里执行了3次。 或者是修改 conf/flink-conf.yaml 资源配置。

docker构建mysql、doris环境

如果有安装这两个组件，就可以免去docker，接下来的教程将以 docker-compose 的方式准备所需要的组件。
由于 Doris 的运行需要内存映射支持，需在宿主机执行如下命令：

sysctl -w vm.max_map_count=2000000

docker 镜像启动，使用下面的内容创建一个 docker-compose.yml 文件：

version: '2.1'
services:
  doris:
    image: yagagagaga/doris-standalone
    ports:
      - "8030:8030"
      - "8040:8040"
      - "9030:9030"
  mysql:
    image: debezium/example-mysql:1.1
    ports:
      - "3306:3306"
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456
      - MYSQL_USER=mysqluser
      - MYSQL_PASSWORD=mysqlpw

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该 Docker Compose 中包含的容器有：

MySQL: 包含商品信息的数据库 app_db

Doris: 存储从 MySQL 中根据规则映射过来的结果表

在 docker-compose.yml 所在目录下执行下面的命令来启动本教程需要的组件：

docker-compose up -d

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该命令将以 detached 模式自动启动 Docker Compose 配置中定义的所有容器。你可以通过 docker ps 来观察上述的容器是否正常启动了，也可以通过访问 http://localhost:8030/ 来查看 Doris 是否运行正常。

数据准备

进入 MySQL 容器， 或者通过客户端工具连接到mysql

docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456

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创建数据库 app_db 和表 orders,products 并插入数据

-- 创建数据库
CREATE DATABASE app_db;

USE app_db;

-- 创建 orders 表
CREATE TABLE `orders` (
`id` INT NOT NULL,
`price` DECIMAL(10,2) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);

-- 插入数据
INSERT INTO `orders` (`id`, `price`) VALUES (1, 4.00);
INSERT INTO `orders` (`id`, `price`) VALUES (2, 100.00);

-- 创建 shipments 表
CREATE TABLE `shipments` (
`id` INT NOT NULL,
`city` VARCHAR(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);

-- 插入数据
INSERT INTO `shipments` (`id`, `city`) VALUES (1, 'beijing');
INSERT INTO `shipments` (`id`, `city`) VALUES (2, 'xian');

-- 创建 products 表
CREATE TABLE `products` (
`id` INT NOT NULL,
`product` VARCHAR(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);

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Doris 暂时不支持自动创建数据库，需要先创建写入表对应的数据库。
进入 Doris Web UI。http://localhost:8030/，默认的用户名为 root，默认密码为空。
通过 Web UI 创建 app_db 数据库

create database if not exists app_db;

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通过 FlinkCDC cli 提交任务

下载下面列出的二进制压缩包，并解压得到目录 flink-cdc-3.0.0：
flink-cdc-3.0.0-bin.tar.gz flink-cdc-3.0.0 下会包含 bin、lib、log、conf 四个目录。

下载下面列出的 connector 包，并且移动到 lib 目录下

• MySQL pipeline connector 3.0.0
• Apache Doris pipeline connector 3.0.0
  

整库同步

编写任务配置 yaml 文件，下面给出了一个整库同步的示例文件 mysql-to-doris.yaml：

################################################################################
# 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: ""
  table.create.properties.light\_schema\_change: true
  table.create.properties.replication\_num: 1

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

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其中：
source 中的 tables: app_db.\.* 通过正则匹配同步 app_db 下的所有表。
sink 添加 table.create.properties.replication_num 参数是由于 Docker 镜像中只有一个 Doris BE 节点。

最后，通过命令行提交任务到 Flink Standalone cluster

bash bin/flink-cdc.sh conf/mysql-to-doris.yaml

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提交成功后，返回信息如：

在 Flink Web UI，可以看到一个名为 Sync MySQL Database to Doris 的任务正在运行。job id对应上面的cb049fe4a2112510a77ee46e197054a6

打开 Doris 的 Web UI，可以看到数据表已经被创建出来，数据能成功写入。

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