作者：罗宇侠

本篇教程将展示如何使用 Flink CDC 构建实时数据湖，并处理分库分表合并同步的场景。
Flink-CDC 项目地址：
https://github.com/ververica/...

Flink 中文学习网站
https://flink-learning.org.cn
在 OLTP 系统中，为了解决单表数据量大的问题，通常采用分库分表的方式将单个大表进行拆分以提高系统的吞吐量。
但是为了方便数据分析，通常需要将分库分表拆分出的表在同步到数据仓库、数据湖时，再合并成一个大表。
这篇教程将展示如何使用 Flink CDC 构建实时数据湖来应对这种场景，本教程的演示基于 Docker，只涉及 SQL，无需一行 Java/Scala 代码，也无需安装 IDE，你可以很方便地在自己的电脑上完成本教程的全部内容。
接下来将以数据从 MySQL 同步到 Iceberg [1] 为例展示整个流程，架构图如下所示：

文章图片

一、准备阶段 准备一台已经安装了 Docker 的 Linux 或者 MacOS 电脑。
1.1 准备教程所需要的组件
【Flink|Flink CDC 系列 - 同步 MySQL 分库分表，构建 Iceberg 实时数据湖】接下来的教程将以 docker-compose 的方式准备所需要的组件。
使用下面的内容创建一个 docker-compose.yml 文件：

version: '2.1' services: sql-client: user: flink:flink image: yuxialuo/flink-sql-client:1.13.2.v1 depends_on: - jobmanager - mysql environment: FLINK_JOBMANAGER_HOST: jobmanager MYSQL_HOST: mysql volumes: - shared-tmpfs:/tmp/iceberg jobmanager: user: flink:flink image: flink:1.13.2-scala_2.11 ports: - "8081:8081" command: jobmanager environment: - | FLINK_PROPERTIES= jobmanager.rpc.address: jobmanager volumes: - shared-tmpfs:/tmp/iceberg taskmanager: user: flink:flink image: flink:1.13.2-scala_2.11 depends_on: - jobmanager command: taskmanager environment: - | FLINK_PROPERTIES= jobmanager.rpc.address: jobmanager taskmanager.numberOfTaskSlots: 2 volumes: - shared-tmpfs:/tmp/iceberg mysql: image: debezium/example-mysql:1.1 ports: - "3306:3306" environment: - MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 - MYSQL_USER=mysqluser - MYSQL_PASSWORD=mysqlpwvolumes: shared-tmpfs: driver: local driver_opts: type: "tmpfs" device: "tmpfs"

该 Docker Compose 中包含的容器有：

• SQL-Client：Flink SQL Client, 用来提交 SQL 查询和查看 SQL 的执行结果；
• Flink Cluster：包含 Flink JobManager 和 Flink TaskManager，用来执行 Flink SQL；
• MySQL：作为分库分表的数据源，存储本教程的 user 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

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:8081/ 来查看 Flink 是否运行正常。

文章图片

注意：

1. 本教程接下来用到的容器相关的命令都需要在 docker-compose.yml 所在目录下执行。
2. 为了简化整个教程，本教程需要的 jar 包都已经被打包进 SQL-Client 容器中了，镜像的构建脚本可以在 GitHub [2] 上找到。

如果你想要在自己的 Flink 环境运行本教程，需要下载下面列出的包并且把它们放在 Flink 所在目录的 lib 目录下，即 FLINK_HOME/lib/。

• flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.0.jar
• flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar
• iceberg-flink-1.13-runtime-0.13.0-SNAPSHOT.jar

截止目前支持 Flink 1.13 的 iceberg-flink-runtime jar 包还没有发布，所以我们在这里提供了一个支持 Flink 1.13 的 iceberg-flink-runtime jar 包，这个 jar 包是基于 Iceberg 的 master 分支打包的。
当 Iceberg 0.13.0 版本发布后，你也可以在 apache official repository [3] 下载到支持 Flink 1.13 的 iceberg-flink-runtime jar 包。
1.2 准备数据

1. 进入 MySQL 容器中：
   

   docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456

   
   

2. 创建数据和表，并填充数据。

创建两个不同的数据库，并在每个数据库中创建两个表，作为 user 表分库分表下拆分出的表。

CREATE DATABASE db_1; USE db_1; CREATE TABLE user_1 ( id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink', address VARCHAR(1024), phone_number VARCHAR(512), email VARCHAR(255) ); INSERT INTO user_1 VALUES (110,"user_110","Shanghai","123567891234","user_110@foo.com"); CREATE TABLE user_2 ( id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink', address VARCHAR(1024), phone_number VARCHAR(512), email VARCHAR(255) ); INSERT INTO user_2 VALUES (120,"user_120","Shanghai","123567891234","user_120@foo.com");

CREATE DATABASE db_2; USE db_2; CREATE TABLE user_1 ( id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink', address VARCHAR(1024), phone_number VARCHAR(512), email VARCHAR(255) ); INSERT INTO user_1 VALUES (110,"user_110","Shanghai","123567891234", NULL); CREATE TABLE user_2 ( id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink', address VARCHAR(1024), phone_number VARCHAR(512), email VARCHAR(255) ); INSERT INTO user_2 VALUES (220,"user_220","Shanghai","123567891234","user_220@foo.com");

二、在 Flink SQL CLI 中使用 Flink DDL 创建表 首先，使用如下的命令进入 Flink SQL CLI 容器中：

docker-compose exec sql-client ./sql-client

我们可以看到如下界面：

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然后，进行如下步骤：

1. 开启 checkpoint

Checkpoint 默认是不开启的，我们需要开启 Checkpoint 来让 Iceberg 可以提交事务。
并且，mysql-cdc 在 binlog 读取阶段开始前，需要等待一个完整的 checkpoint 来避免 binlog 记录乱序的情况。

-- Flink SQL -- 每隔 3 秒做一次 checkpoint Flink SQL> SET execution.checkpointing.interval = 3s;

2. 创建 MySQL 分库分表 source 表

创建 source 表 user_source 来捕获MySQL中所有 user 表的数据，在表的配置项 database-name , table-name 使用正则表达式来匹配这些表。
并且，user_source 表也定义了 metadata 列来区分数据是来自哪个数据库和表。

-- Flink SQL Flink SQL> CREATE TABLE user_source ( database_name STRING METADATA VIRTUAL, table_name STRING METADATA VIRTUAL, `id` DECIMAL(20, 0) NOT NULL, name STRING, address STRING, phone_number STRING, email STRING, PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = 'mysql', 'port' = '3306', 'username' = 'root', 'password' = '123456', 'database-name' = 'db_[0-9]+', 'table-name' = 'user_[0-9]+' );

3. 创建 Iceberg sink 表

创建 sink 表 all_users_sink，用来将数据加载至 Iceberg 中。
在这个 sink 表，考虑到不同的 MySQL 数据库表的 id 字段的值可能相同，我们定义了复合主键 (database_name, table_name, id)。

-- Flink SQL Flink SQL> CREATE TABLE all_users_sink ( database_name STRING, table_nameSTRING, `id`DECIMAL(20, 0) NOT NULL, nameSTRING, addressSTRING, phone_numberSTRING, emailSTRING, PRIMARY KEY (database_name, table_name, `id`) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector'='iceberg', 'catalog-name'='iceberg_catalog', 'catalog-type'='hadoop', 'warehouse'='file:///tmp/iceberg/warehouse', 'format-version'='2' );

三、流式写入 Iceberg

1. 使用下面的 Flink SQL 语句将数据从 MySQL 写入 Iceberg 中：
   

   -- Flink SQL Flink SQL> INSERT INTO all_users_sink select * from user_source;

   
   

上述命令将会启动一个流式作业，源源不断将 MySQL 数据库中的全量和增量数据同步到 Iceberg 中。
在 Flink UI [4] 上可以看到这个运行的作业：

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然后我们就可以使用如下的命令看到 Iceberg 中的写入的文件：

docker-compose exec sql-client tree /tmp/iceberg/warehouse/default_database/

如下所示：

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在你的运行环境中，实际的文件可能与上面的截图不相同，但是整体的目录结构应该相似。

2. 使用下面的 Flink SQL 语句查询表 all_users_sink 中的数据：
   

   -- Flink SQL Flink SQL> SELECT * FROM all_users_sink;

   
   

在 Flink SQL CLI 中我们可以看到如下查询结果：

文章图片

修改 MySQL 中表的数据，Iceberg 中的表 all_users_sink 中的数据也将实时更新：
(3.1) 在 db_1.user_1 表中插入新的一行

--- db_1 INSERT INTO db_1.user_1 VALUES (111,"user_111","Shanghai","123567891234","user_111@foo.com");

(3.2) 更新 db_1.user_2 表的数据

--- db_1 UPDATE db_1.user_2 SET address='Beijing' WHERE id=120;

(3.3) 在 db_2.user_2 表中删除一行

--- db_2 DELETE FROM db_2.user_2 WHERE id=220;

每执行一步，我们就可以在 Flink Client CLI 中使用 SELECT * FROM all_users_sink 查询表 all_users_sink 来看到数据的变化。
最后的查询结果如下所示：

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从 Iceberg 的最新结果中可以看到新增了(db_1, user_1, 111)的记录，(db_1, user_2, 120)的地址更新成了 Beijing，且(db_2, user_2, 220)的记录被删除了，与我们在 MySQL 做的数据更新完全一致。
四、环境清理 本教程结束后，在 docker-compose.yml 文件所在的目录下执行如下命令停止所有容器：

docker-compose down

五、总结 在本文中，我们展示了如何使用 Flink CDC 同步 MySQL 分库分表的数据，快速构建 Icberg 实时数据湖。用户也可以同步其他数据库（Postgres/Oracle）的数据到 Hudi 等数据湖中。最后希望通过本文，能够帮助读者快速上手 Flink CDC 。
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注释：
[1] https://iceberg.apache.org/
[2] https://github.com/luoyuxia/f...
[3] https://repo.maven.apache.org...
Flink Forward Asia 2021
2022 年 1 月 8-9 日，FFA 2021 重磅开启，全球 40+ 多行业一线厂商，80+ 干货议题，带来专属于开发者的技术盛宴。
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