剖析技术细节：Doris Connector 携手 Flink CDC 助力 MySQL 分库分表的精准同步
2023-11-30 11:32:04
Apache Doris Flink Connector：导航数据同步浪潮
挑战：分库分表数据同步的痛点
当涉及到分库分表时，确保数据在同步过程中不失不漏是一项艰巨的挑战。传统方法往往效率低下，容易丢失或重复数据。
解决方案：Doris Flink Connector 的两全其美
Apache Doris Flink Connector 应运而生，它结合了 Flink CDC（变更数据捕获）和 Doris Stream Load 的两阶段提交，为分库分表数据的精准同步提供了终极解决方案。
Flink CDC：实时捕获数据变更
Flink CDC 组件就像一个敏锐的监听器，持续监视 MySQL 数据库的 binlog 日志，捕捉每一丝数据变更。这些变更被封装成数据流，为后续处理做好准备。
Doris Stream Load：两阶段提交的保障
Doris Stream Load 的两阶段提交机制就像一把保险锁，确保数据同步的完整性和一致性。在第一阶段，数据被暂存到 Doris 的临时表中。一旦所有数据分片都准备就绪，第二阶段会原子性地提交到目标表中，确保数据的精确传输。
Doris Flink Connector 的优势
- Exactly Once 语义： 两阶段提交机制保障了数据的原子性，杜绝了丢失或重复。
- 高性能： Flink CDC 技术实时捕获数据变更，大幅提升同步效率。
- 分片路由： 根据 MySQL 分库分表规则自动路由数据流，实现分片同步。
- 简单易用： 开箱即用的 Connector，无需复杂配置。
应用场景
Doris Flink Connector 在以下场景中大放异彩：
- 实时数据仓库： 将 MySQL 分库分表数据同步到 Doris，构建高性能实时数据仓库，支持快速分析和查询。
- 数据湖集成： 将 MySQL 数据同步到 Doris，形成统一的数据湖，实现跨数据源的数据整合和分析。
- 业务系统集成： 将 MySQL 分库分表数据同步到 Doris，实现业务系统与数据仓库之间的实时数据交互。
使用指南
使用 Doris Flink Connector 非常简单：
- 添加依赖： 在 Flink 项目中添加 Connector 依赖。
- 创建 Doris 数据源： 指定 Doris 集群地址、用户名和密码。
- 创建 Flink CDC Source： 指定 MySQL 数据库信息和要捕获的表。
- 连接 Doris Sink： 指定 Doris 数据源和要写入的表。
- 配置两阶段提交： 在 Doris Sink 中开启此选项。
有关详细配置步骤和代码示例，请参考官方文档。
结论
Apache Doris Flink Connector 是一款强大而优雅的工具，它为 MySQL 分库分表数据的精准同步铺平了道路。它的到来，极大地提升了数据同步的效率和准确性，为实时数据分析和应用集成赋予了新的活力。
常见问题解答
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Q：Doris Flink Connector 是否支持所有类型的 MySQL 分库分表策略？
- A： 是的，Connector 支持常见的 MySQL 分库分表策略，例如垂直分片和水平分片。
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Q：如何在 Connector 中配置分片路由规则？
- A： 使用 DorisSinkBuilder 的分片规则方法，可以自定义分片路由规则。
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Q：两阶段提交可以保证数据绝对不会丢失吗？
- A： 在大多数情况下，是的。然而，如果在第二阶段提交之前发生故障，数据可能会丢失。
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Q：Connector 是否支持与其他数据仓库集成？
- A： 是的，Connector 可以将数据同步到其他数据仓库，例如 Amazon Redshift 和 Google BigQuery。
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Q：如何获得 Connector 的支持？
- A： 可以在 Apache Doris 社区论坛或 Doris 官方网站上获得支持。
