三.海量数据实时分析-FlinkCDC实现Mysql数据同步到Doris

本文主要是介绍三.海量数据实时分析-FlinkCDC实现Mysql数据同步到Doris,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

FlinkCDC 同步Mysql到Doris

参考:https://nightlies.apache.org/flink/flink-cdc-docs-release-3.0/zh/docs/get-started/quickstart/mysql-to-doris/

1.安装Flink

下载 Flink 1.18.0,下载后把压缩包上传到服务器,使用tar -zxvf flink-xxx-bin-scala_2.12.tgz 解压后得到 flink-1.18.0 目录

cd flink-1.18.1

然后需要配置FLINK_HOME ,执行vi /etc/profile,增加如下内容

export FLINK_HOME=/root/flink/flink-1.18.1 #你的安装目录
export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin

执行:source /etc/profile 让其生效,然后通过在 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。

execution.checkpointing.interval: 3000

使用下面的命令启动 Flink 集群,

./bin/start-cluster.sh

启动成功的话,可以在 http://localhost:8081/访问到 Flink Web UI,多次执行 start-cluster.sh 可以拉起多个 TaskManager。如下所示:

在这里插入图片描述
访问之前记得开放防火墙端口

firewall-cmd --zone=public --add-port=8081/tcp --permanent;
firewall-cmd --zone=public --add-port=8030/tcp --permanent;
firewall-cmd --zone=public --add-port=8040/tcp --permanent;
firewall-cmd --zone=public --add-port=9030/tcp --permanent;
firewall-cmd --reload ;

2.准备同步的数据库

准备好Mysql数据库,创建数据库 app_db 和表 orders,products,shipments,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`)
);-- 插入数据
INSERT INTO `products` (`id`, `product`) VALUES (1, 'Beer');
INSERT INTO `products` (`id`, `product`) VALUES (2, 'Cap');
INSERT INTO `products` (`id`, `product`) VALUES (3, 'Peanut');

给doris创建数据库,通过 Web UI 创建 app_db 数据库 :create database app_db;

在这里插入图片描述

3.安装FlinkCDC

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

在这里插入图片描述

然后把下面2个 connector 包,并且移动到 lib 目录下

  • MySQL pipeline connector 3.0.0 : mysql的驱动
  • Apache Doris pipeline connector 3.0.0 : doris的驱动

在这里插入图片描述
编写任务配置 yaml 文件 文件可以放到config目录下。 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: mysqlhostname: 192.168.220.253port: 3307username: rootpassword: 123456tables: app_db.\.*server-id: 5400-5404server-time-zone: UTCsink:type: dorisfenodes: 127.0.0.1:8030username: rootpassword: 123456table.create.properties.light_schema_change: truetable.create.properties.replication_num: 1pipeline:name: Sync MySQL Database to Dorisparallelism: 1

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 :1 参数是由于 只有一个 Doris BE 节点。

最后,进入到 flink-cdc-3.0.0 目录,通过命令行提交任务到 Flink Standalone cluster :bash bin/flink-cdc.sh mysql-to-doris.yaml

[root@localhost flink-cdc-3.0.0]# bash bin/flink-cdc.sh conf/mysql-to-doris.yaml 
Pipeline has been submitted to cluster.
Job ID: 13e2925fd46e5840243c9523cd093e11
Job Description: Sync MySQL Database to Doris

执行之后查看flink的控制台界面 : 访问 8081端口
在这里插入图片描述
点击 Job Name 进入任务,可以看到同步的情况,还可以查看任务日志如下
在这里插入图片描述
登录doris的控制台,查看数据是否同步进去,访问:8030端口
在这里插入图片描述
当我们修改了Mysql中的数据后就会自动同步到Doris

4.表结构同步

Flink CDC 提供了将源表的表结构/数据路由到其他表名的配置,借助这种能力,我们能够实现表名库名替换,整库同步等功能。 下面提供一个配置文件说明:

################################################################################
# Description: Sync MySQL all tables to Doris
################################################################################
source:type: mysqlhostname: localhostport: 3306username: rootpassword: 123456tables: app_db.\.*server-id: 5400-5404server-time-zone: UTCsink:type: dorisfenodes: 127.0.0.1:8030benodes: 127.0.0.1:8040username: rootpassword: ""table.create.properties.light_schema_change: truetable.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 Dorisparallelism: 1

通过上面的 route 配置,会将 app_db.orders 表的结构和数据同步到 ods_db.ods_orders 中。从而实现数据库迁移的功能。 特别地,source-table 支持正则表达式匹配多表,从而实现分库分表同步的功能,例如下面的配置:

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

这样,就可以将诸如 app_db.order01、app_db.order02、app_db.order03 的表汇总到 ods_db.ods_orders 中。注意,目前还不支持多表中存在相同主键数据的场景,将在后续版本支持。

文章到这就结束了 ,如果对你有帮助请给个好评

这篇关于三.海量数据实时分析-FlinkCDC实现Mysql数据同步到Doris的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1147685

相关文章

Python实现精准提取 PDF中的文本,表格与图片

《Python实现精准提取PDF中的文本,表格与图片》在实际的系统开发中,处理PDF文件不仅限于读取整页文本,还有提取文档中的表格数据,图片或特定区域的内容,下面我们来看看如何使用Python实... 目录安装 python 库提取 PDF 文本内容:获取整页文本与指定区域内容获取页面上的所有文本内容获取

基于Python实现一个Windows Tree命令工具

《基于Python实现一个WindowsTree命令工具》今天想要在Windows平台的CMD命令终端窗口中使用像Linux下的tree命令,打印一下目录结构层级树,然而还真有tree命令,但是发现... 目录引言实现代码使用说明可用选项示例用法功能特点添加到环境变量方法一:创建批处理文件并添加到PATH1

Java使用HttpClient实现图片下载与本地保存功能

《Java使用HttpClient实现图片下载与本地保存功能》在当今数字化时代,网络资源的获取与处理已成为软件开发中的常见需求,其中,图片作为网络上最常见的资源之一,其下载与保存功能在许多应用场景中都... 目录引言一、Apache HttpClient简介二、技术栈与环境准备三、实现图片下载与保存功能1.

canal实现mysql数据同步的详细过程

《canal实现mysql数据同步的详细过程》:本文主要介绍canal实现mysql数据同步的详细过程,本文通过实例图文相结合给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的... 目录1、canal下载2、mysql同步用户创建和授权3、canal admin安装和启动4、canal

Nexus安装和启动的实现教程

《Nexus安装和启动的实现教程》:本文主要介绍Nexus安装和启动的实现教程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、Nexus下载二、Nexus安装和启动三、关闭Nexus总结一、Nexus下载官方下载链接:DownloadWindows系统根

SQL中JOIN操作的条件使用总结与实践

《SQL中JOIN操作的条件使用总结与实践》在SQL查询中,JOIN操作是多表关联的核心工具,本文将从原理,场景和最佳实践三个方面总结JOIN条件的使用规则,希望可以帮助开发者精准控制查询逻辑... 目录一、ON与WHERE的本质区别二、场景化条件使用规则三、最佳实践建议1.优先使用ON条件2.WHERE用

MySQL存储过程之循环遍历查询的结果集详解

《MySQL存储过程之循环遍历查询的结果集详解》:本文主要介绍MySQL存储过程之循环遍历查询的结果集,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录前言1. 表结构2. 存储过程3. 关于存储过程的SQL补充总结前言近来碰到这样一个问题:在生产上导入的数据发现

SpringBoot集成LiteFlow实现轻量级工作流引擎的详细过程

《SpringBoot集成LiteFlow实现轻量级工作流引擎的详细过程》LiteFlow是一款专注于逻辑驱动流程编排的轻量级框架,它以组件化方式快速构建和执行业务流程,有效解耦复杂业务逻辑,下面给大... 目录一、基础概念1.1 组件(Component)1.2 规则(Rule)1.3 上下文(Conte

MySQL 衍生表(Derived Tables)的使用

《MySQL衍生表(DerivedTables)的使用》本文主要介绍了MySQL衍生表(DerivedTables)的使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学... 目录一、衍生表简介1.1 衍生表基本用法1.2 自定义列名1.3 衍生表的局限在SQL的查询语句select

MySQL 横向衍生表(Lateral Derived Tables)的实现

《MySQL横向衍生表(LateralDerivedTables)的实现》横向衍生表适用于在需要通过子查询获取中间结果集的场景,相对于普通衍生表,横向衍生表可以引用在其之前出现过的表名,本文就来... 目录一、横向衍生表用法示例1.1 用法示例1.2 使用建议前面我们介绍过mysql中的衍生表(From子句