基于Doris Connector与Flink CDC，破解MySQL分库分表Exactly Once难题

2023-11-15 08:20:44

利用 Doris Connector 和 Flink CDC 从 MySQL 分库分表中提取数据

在大型业务系统中，分库分表是一个常见策略，用于应对海量数据带来的挑战。然而，这会给数据分析带来不便。本文将介绍如何结合使用 Doris Connector 和 Flink CDC 从 MySQL 分库分表中提取数据并同步到 Doris，实现高效、可靠的数据整合。

Doris Connector 简介

Doris Connector 是一个开源的 Flink Connector，用于从 MySQL 数据库实时同步数据到 Doris。它提供了端到端的精确数据传输保证，确保数据不会丢失或重复。此外，它还支持并行读取和流式摄取，可以高效地处理大量数据。

Flink CDC 简介

Flink CDC（Change Data Capture）是一个开源库，用于从关系数据库中捕获变更数据。它支持多种关系数据库，包括 MySQL、Oracle 和 PostgreSQL。Flink CDC 使用日志驱动的变更捕获机制，可以高效地捕获数据库变更并将其转换为 Flink 可以处理的格式。

Doris Connector 与 Flink CDC 的结合

Doris Connector 与 Flink CDC 可以协同工作，从 MySQL 分库分表中提取数据并同步到 Doris。这种组合具有以下优势：

端到端的精确数据传输保证： Doris Connector 提供端到端的精确数据传输保证，确保数据不会丢失或重复。
高吞吐量和低延迟： Doris Connector 支持并行读取和流式摄取，可以高效地处理大量数据。
易于使用： Doris Connector 和 Flink CDC 都是开源的，并提供详细的文档和示例代码，易于使用。

使用 Doris Connector 和 Flink CDC 提取数据

要使用 Doris Connector 和 Flink CDC 从 MySQL 分库分表中提取数据，请按照以下步骤操作：

1. 启用 MySQL binlog

在 MySQL 分库分表上启用 binlog，以记录数据库变更。

2. 配置 Flink CDC 连接器

配置 Flink CDC 连接器，将其指向 MySQL 分库分表。

3. 配置 Doris Connector 连接器

配置 Doris Connector 连接器，将其指向 Doris 集群。

4. 创建 Flink 作业

创建 Flink 作业，使用 Doris Connector 和 Flink CDC 将数据从 MySQL 分库分表同步到 Doris。

代码示例

以下是一个使用 Doris Connector 和 Flink CDC 从 MySQL 分库分表中提取数据的 Flink 作业示例：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import org.apache.doris.flink.DorisOutputFormat;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;

public class MySQLCDCToDoris {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 StreamExecutionEnvironment
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建 MySQLCDCSource
        MySqlSource<String> source = MySqlSource.<String>builder()
                .hostname("localhost")
                .port(3306)
                .database("my_database")
                .table("my_table")
                .username("root")
                .password("password")
                .build();

        // 将 MySQLCDCSource 转换为 DataStream
        DataStream<String> dataStream = env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL CDC Source");

        // 将 DataStream 转换为 Doris 输出格式
        DorisOutputFormat<String> outputFormat = DorisOutputFormat.buildDorisOutputFormat()
                .setHostname("localhost")
                .setPort(8030)
                .setUsername("root")
                .setPassword("password")
                .setDatabase("my_database")
                .setTable("my_table")
                .finish();

        // 将 DataStream 输出到 Doris
        dataStream.map(new MapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                return value;
            }
        }).output(outputFormat);

        // 执行作业
        env.execute("MySQL CDC to Doris");
    }
}

优化数据同步性能

为了优化数据同步性能，可以采取以下措施：

增加 Flink 作业并行度： 增加 Flink 作业的并行度可以提高数据同步吞吐量。
使用 Doris Connector 的批量写入功能： Doris Connector 支持批量写入功能，可以提高写入性能。
使用 Doris Connector 的并行读取功能： Doris Connector 支持并行读取功能，可以提高读取性能。

保证数据一致性

为了保证数据一致性，可以采取以下措施：

使用 Doris Connector 的端到端的精确数据传输保证： Doris Connector 提供端到端的精确数据传输保证，确保数据不会丢失或重复。
使用 Flink CDC 的检查点功能： Flink CDC 支持检查点功能，可以保证数据一致性。
使用 Doris Connector 的流式摄取功能： Doris Connector 支持流式摄取功能，可以提高数据同步速度并降低数据延迟。

故障处理

如果在数据同步过程中出现故障，可以采取以下措施进行故障处理：

使用 Flink CDC 的检查点功能： Flink CDC 的检查点功能可以保证数据一致性，即使在故障发生时也可以恢复数据。
使用 Doris Connector 的流式摄取功能： Doris Connector 的流式摄取功能可以降低数据延迟，即使在故障发生时也可以减少数据丢失。
使用 Doris Connector 的端到端的精确数据传输保证： Doris Connector 的端到端的精确数据传输保证可以确保数据不会丢失或重复，即使在故障发生时也可以保证数据完整性。

结论

本文介绍了如何结合使用 Doris Connector 和 Flink CDC 从 MySQL 分库分表中提取数据并同步到 Doris，实现精准的数据接入。通过利用 Doris Connector 和 Flink CDC 的特性，可以实现高吞吐量、低延迟、精确的数据同步，并保证数据一致性。本文还提供了优化数据同步性能、保证数据一致性和故障处理的措施，以帮助您构建稳定、可靠的数据同步解决方案。