【博学谷学习记录】超强总结，用心分享|大数据之flinkCDC_flinkcdc和flink是一个吗

Flink CDC、Flink、CDC各有啥关系

Flink：流式计算框架，不包含Flink CDC，和Flink CDC没关系

CDC：是一种思想，理念，不涉及某一门具体的技术

Flink CDC：是CDC的一种实现而已，不属于Flink子版块

Flink CDC这个技术是阿里开发的。目的是为了丰富Flink的生态。

Flink CDC

历史

2020年7月，Flink CDC发布1.0版本。

2021年中旬，Flink CDC发布2.0版本。

目前最新版是Flink CDC2.3.0版本。

概述

Flink CDC 基于数据库日志的 Change Data Caputre 技术，实现了全量和增量的一体化读取能力，并借助 Flink 优秀的管道能力和丰富的

上下游生态，支持捕获多种数据库的变更，并将这些变更实时同步到下游存储。

jdbc Connectors和Flink CDC Connectors对比

JDBC Connectors连接器，确实可以读取外部的 数据库。比如：MySQL、Oracle、SqlServer等。

但是，JDBC连数据库，只是瞬时操作，没办法持续监听数据库的数据变化。

Flink CDC Connectors，可以实现数据库的变更捕获，能够持续不断地把变更数据同步到下游的系统中。

官网概述

官网链接：https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/

github链接：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

在大数据组件中所处的位置

支持的连接器

支持的Flink版本

连接器参数选项

MySQL和FlinkSQL列类型映射表

Flink CDC消费数据的模式

FlinkCDC常用的消费数据的模式有两种：

• initial：既能消费历史数据，又能消费增量数据，默认就是这种消费模式

• latest-offset：只消费增量数据，历史数据不消费

编译源码

#0.基础目录
cd ~

#1.拉取源码
git clone https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors.git

#2.进入Flink CDC源码目录
cd flink-cdc-connectors

#3.编译
mvn clean install -DskipTests
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说明：

推荐去官网下载已经编译好的jar包。如果官网jar包不满足业务需求，才用这种方案。

官网下载链接：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/releases

入门案例（掌握）

开启MySQL二进制日志功能

配置如下，把下面的配置信息粘贴到/etc/my.cnf文件中即可。

[mysqld]
server_id=1
log_bin = mysql-bin
binlog_format = ROW
expire_logs_days = 30
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校验MySQL的binlog是否真正开启成功：

#1.登录MySQL
mysql -uroot -p123456

#2.执行一个命令
show variables like '%log%';
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看到log_bin=ON，表示binlog日志开启成功。

Flink CDC安装部署

去官网下载Flink CDC的jar包，把jar包放置在$FLINK_HOME/lib目录下，重启Flink集群即可。

jar包名如下：

flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2.1.jar
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需求

从MySQL中使用Flink CDC同步全量数据。并且对数据进行增、删、改操作，看数据是否能够同步增量数据。
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前期准备

#1.启动Flink集群
start-cluster.sh


#2.启动HDFS集群
start-dfs.sh


#3.进入FlinkSQL客户端
sql-client.sh


#3.进入MySQL客户端
mysql -uroot -p123456
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操作步骤：
（1）在MySQL中创建数据库、表、插入数据（2张表）
（2）在FlinkSQL客户端中创建MySQL的映射表（2张表）
（3）在FlinkSQL中执行SQL操作，比如：select * from mysql_cdc_to_test_Student;
（4）在MySQL变更原表的数据（insert、update、delete），在FlinkSQL客户端中校验cdc的数据是否正常
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演示

在MySQL中创建数据库、表、插入数据

#1.创建数据库
create database test character set utf8;


#2.切换数据库
use test;

#3.创建Student表
CREATE TABLE `Student`(
      `s_id` VARCHAR(20),
      `s_name` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '',
      `s_birth` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '',
      `s_sex` VARCHAR(10) NOT NULL DEFAULT '',
      PRIMARY KEY(`s_id`)
);


#4.创建Score表
CREATE TABLE `Score`(
    `s_id` VARCHAR(20),
    `c_id` VARCHAR(20),
    `s_score` INT(3),
    PRIMARY KEY(`s_id`,`c_id`)
);


#5.插入数据到Student表
insert into Student values('01' , '赵雷' , '1990-01-01' , '男');
insert into Student values('02' , '钱电' , '1990-12-21' , '男');
insert into Student values('03' , '孙风' , '1990-05-20' , '男');
insert into Student values('04' , '李云' , '1990-08-06' , '男');
insert into Student values('05' , '周梅' , '1991-12-01' , '女');
insert into Student values('06' , '吴兰' , '1992-03-01' , '女');
insert into Student values('07' , '郑竹' , '1989-07-01' , '女');
insert into Student values('08' , '王菊' , '1990-01-20' , '女');


#6.插入数据到Score表
insert into Score values('01' , '01' , 80);
insert into Score values('01' , '02' , 90);
insert into Score values('01' , '03' , 99);
insert into Score values('02' , '01' , 70);
insert into Score values('02' , '02' , 60);
insert into Score values('02' , '03' , 80);
insert into Score values('03' , '01' , 80);
insert into Score values('03' , '02' , 80);
insert into Score values('03' , '03' , 80);
insert into Score values('04' , '01' , 50);
insert into Score values('04' , '02' , 30);
insert into Score values('04' , '03' , 20);
insert into Score values('05' , '01' , 76);
insert into Score values('05' , '02' , 87);
insert into Score values('06' , '01' , 31);
insert into Score values('06' , '03' , 34);
insert into Score values('07' , '02' , 89);
insert into Score values('07' , '03' , 98);
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在FlinkSQL客户端中创建MySQL的映射表

映射表的建表要求：

（1）字段必须一样
（2）字段类型必须匹配。

#1.创建Student表的映射表
CREATE TABLE if not exists mysql_cdc_to_test_Student (
     s_id     STRING,
     s_name   STRING,
     s_birth  STRING,
     s_sex    STRING,
     PRIMARY KEY (`s_id`) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector'= 'mysql-cdc',
    'hostname'= '192.168.88.161',
    'port'= '3306',
    'username'= 'root',
    'password'='123456',
    'server-time-zone'= 'Asia/Shanghai',
    'debezium.snapshot.mode'='initial',
    'database-name'= 'test',
    'table-name'= 'Student'
);


#2.说明
database-name，指定来自于MySQL的哪个数据库。
table-name，指定使用Flink CDC同步这个数据库下的那张表的数据。
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执行SQL操作

select  * from mysql_cdc_to_test_Student;
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小结：

能看到FlinkSQL中的数据和MySQL中的数据一致，说明FlinkCDC成功映射到了源表，已经把历史数据都读取过来了。

继续执行SQL：

#1.新增
insert into Student values ('09','张三丰','2000-10-01','男');

#2.修改
update Student set s_name = '张无忌' where s_id = '09';

#3.删除
delete from Student where s_id = '09';
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继续执行SQL：

#1.需求
查询同时存在01课程和02课程的学生信息


#2.创建Score的映射表
CREATE TABLE if not exists mysql_cdc_to_test_Score (
   `s_id`   STRING,
   `c_id`   STRING,
   `s_score` INT,
   PRIMARY KEY (`s_id`) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector'= 'mysql-cdc',
    'hostname'= '192.168.88.161',
    'port'= '3306',
    'username'= 'root',
    'password'='123456',
    'server-time-zone'= 'Asia/Shanghai',
    'debezium.snapshot.mode'='initial',
    'database-name'= 'test',
    'table-name'= 'Score'
);


#3.实现
SELECT s.*
FROM (
         SELECT *
         FROM mysql_cdc_to_test_Score
         WHERE c_id = '01'
     ) AS t1
         INNER JOIN (SELECT *
                     FROM mysql_cdc_to_test_Score
                     WHERE c_id = '02') AS t2
                    ON t1.s_id = t2.s_id
         INNER JOIN mysql_cdc_to_test_Student AS s
                    ON t1.s_id = s.s_id;


#4.新增
insert into Score values ('06','02',100);

#5.修改
update Student set s_name = '李云龙' where s_id = '04';

#6.删除
delete from Score where s_id = '06' and c_id = '02';
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Flink CDC 2.0概述

整体流程可以概括为，首先通过主键对表进行 Snapshot Chunk 划分，再将 Snapshot Chunk 分发给多个 SourceReader，每个

Snapshot Chunk 读取时通过算法实现无锁条件下的一致性读， SourceReader 读取时支持 chunk 粒度的 checkpoint，在所有

Snapshot Chunk 读取完成后， 下发一个 binlog chunk 进行增量部分的 binlog 读取，这便是 Flink CDC 2.0 的整体流程。

官方测试效果：

用 TPC-DS 数据集中的 customer 表进行了测试，Flink 版本是 1.13.1，customer 表的数据量是 6500 万条，Source 并发为 8，全量读取

阶段：Flink CDC 2.0 用时 13 分钟；Flink CDC 1.4 用时 89 分钟；读取性能提升 6.8 倍。

晚上课程内容安排

• 生活中的湖
• 程序中的湖
• 常见的数据湖
  • Delta Lake
  • Iceberg
  • Hudi
• Hudi概述
• 湖仓一体架构
• Hudi入门案例
• Hudi核心概念剖析
• Hudi综合案例

数据湖（理解）

数据湖是一种思想，一种理念。不涉及某一门具体的技术。

数据湖 VS 数据仓库

数仓：结构化的数据。

数据湖：结构化、半结构化、非结构化都可以。

数据湖和数据仓库优缺点，后面还会细说。

常见的数据湖框架

数据湖是一种思想，理念，围绕这种思想实现技术就是数据湖框架了。

目前市场上有如下数据湖框架：

• Delta Lake
• Apache Hudi

Delta Lake

Delta Lake是Spark的商业公司研发的，所以Delta Lake和Spark技术是强绑定的。

Hudi概述

Hudi，Hadoop Update Delete and Incremental。用来管理分布式文件系统的数据湖框架。

核心特性：

• 支持事务
• 支持行级别更新、删除功能
• 支持变更流

湖仓平台。基于数据湖，构建数据仓库。

历史

• 2015年出的论文
• 2016年由Uber公司研发
• 2017年开源
• 2018年捐赠给Apache
• 2019年从Apache孵化毕业，成为顶级项目
• 目前为止，最新版为0.13.0版本

湖仓一体架构

为什么会有湖仓一体的架构，就是因为单独拎出来数据仓库或者数据湖，都有自身的弊端。

数据仓库的特点

• 支持结构化数据分析
• 安全性还可以
• 方便管理
• 缺乏灵活性
• 不支持半结构、非结构化数据分析
• 专注于BI，而不是AI

数据湖的特点

• 支持结构化、半结构化、非结构化舒服分析
• 扩容较廉价
• 不方便管理，会快速沦为数据沼泽
• 安全性较弱
• 专注于AI，而不是BI

湖仓一体特点

Ø 湖仓一体是一种新的数据管理模式，将数据仓库和数据湖两者之间的差异进行融合，并将数据仓库构建在数据湖上，

从而有效简化了企业数据的基础架构，提升数据存储弹性和质量的同时还能降低成本，减小数据冗余。

• 支持结构化、半结构化、非常结构化数据分析
• 支持AI和BI
• 更好地管理
• 安全性也有了加强

说明：

至于如何实现湖仓一体，简单来说，就是一对配置而已。

Hudi快速入门（掌握）

Hudi安装部署

Flink官网的download只提供了源码包的下载，我们也可以去编译源码，得到编译后的bundled jar包。

但是，我们这里采用从maven官方仓库下载。

https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/hudi/hudi-flink1.14-bundle_2.12/0.11.1/
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从官网下载Flink和Hudi的bundled jar包，放置在$FLINK_HOME/lib目录下，即可。

hudi-flink1.14-bundle_2.12-0.11.1.jar
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前提准备

#1.启动Flink集群
start-cluster.sh

#2.启动HDFS集群
start-dfs.sh

#3.进入FlinkSQL客户端
sql-client.sh
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演示

#1.创建表
CREATE TABLE t1(
  uuid VARCHAR(20) PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
  name VARCHAR(10),
  age INT,
  ts TIMESTAMP(3),
  `partition` VARCHAR(20)
)
PARTITIONED BY (`partition`)
WITH (
  'connector' = 'hudi',  -- 连接器指定hudi
  'path' = 'hdfs://node1:8020/hudi/t1',  -- 数据存储地址
  'table.type' = 'MERGE_ON_READ' -- 表类型，默认COPY_ON_WRITE,可选MERGE_ON_READ
);



#2.插入数据
INSERT INTO t1 VALUES
  ('id1','Danny',23,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:01','par1'),
  ('id2','Stephen',33,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:02','par1'),
  ('id3','Julian',53,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:03','par2'),
  ('id4','Fabian',31,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:04','par2'),
  ('id5','Sophia',18,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:05','par3'),
  ('id6','Emma',20,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:06','par3'),
  ('id7','Bob',44,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:07','par4'),
  ('id8','Han',56,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:08','par4');


#3.读取数据
select * from t1;


#4.更新数据
insert into t1 values
  ('id1','Danny',27,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:01','par1');


#5.流式数据更新
CREATE TABLE t2(
  uuid VARCHAR(20) PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
  name VARCHAR(10),
  age INT,
  ts TIMESTAMP(3),
  `partition` VARCHAR(20)
)
PARTITIONED BY (`partition`)
WITH (
  'connector' = 'hudi',
  'path' = 'hdfs://node1:8020/hudi/t2',
  'table.type' = 'MERGE_ON_READ',
  'read.streaming.enabled' = 'true',  -- 开启流式读取
  'read.start-commit' = '20210316134557', -- 指定流式消费数据时间
  'read.streaming.check-interval' = '4' -- 指定流式数据源检查间隔，默认是60s
);



#6.往流式表中插入数据
INSERT INTO t2 VALUES
  ('id1','Danny',23,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:01','par1'),
  ('id2','Stephen',33,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:02','par1'),
  ('id3','Julian',53,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:03','par2'),
  ('id4','Fabian',31,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:04','par2'),
  ('id5','Sophia',18,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:05','par3'),
  ('id6','Emma',20,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:06','par3'),
  ('id7','Bob',44,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:07','par4'),
  ('id8','Han',56,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:08','par4');


#7.查询数据
select * from t2;
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