一键实现 Oracle 数据整库同步至 Apache Doris

本文探讨了将Oracle数据同步到ApacheDoris时的挑战,如同步链路长、配置复杂。新版本的Doris-Flink-Connector通过集成FlinkCDC,提供了一键整库同步功能,自动创建表和映射,显著简化了数据同步流程,提升了效率和一致性。

在实时数据仓库建设或迁移的过程中,用户必须考虑如何高效便捷将关系数据库数据同步到实时数仓中来,Apache Doris 用户也面临这样的挑战。而对于从 Oracle 到 Doris 的数据同步,通常会用到以下两种常见的同步方式:

OGG/XStream/LogMiner 工具: 通过该方式先将数据同步到 Kafka 中,然后通过 Routine Load 消费 Kafka 中的数据进行实时同步。这种方式的同步链路相对较长,特别是在上游数据表较多的情况下,需要手动创建大量的 Routine Load 作业,同步流程不仅繁琐,也给用户增加了较大的使用及维护压力。

FlinkCDC: 该方式虽然可以直接将上游数据同步到 Doris 中,并在一定程度上缩短了同步链路,实际在使用过程中还会遇到以下问题:

  • 数据同步时,需要在 Flink 中对每张表手动配置参数及字段映射,尤其是在多表或整库同步场景中,不仅带来大量配置工作量,还增加了 FlinkSQL 脚本的维护成本。
  • 数据同步时,需要事先在 Doris 中手动逐个创建表,而面对数量庞大的上游表时,手动创建表不仅耗费时间,而且工作效率很低,间接影响数据同步的效率。
  • 由于每张 Source 表都会使用同一个链接,因此在整库同步时会给源端造成很大的链接压力。

为了解决上述问题,在新版本的 Doris-Flink-Connector 中,我们实现了 FlinkCDC 的 Datastream API 集成,无需提前在 Doris 中创建表以及映射关系,仅仅通过简单的参数配置就能一键完成从 Oracle 等关系型数据库到 Apache Doris 的整库数据同步。

此外,Doris-Flink-Connector 也可以一键实现万表 MySQL 整库同步至 Apache Doris 中来,具体使用可参考:一键实现万表 MySQL 整库同步至 Apache Doris

同步流程 & 实战演示


在进行整库同步前,我们先了解一下具体同步流程:

oracle.png

  • 在启动 Flink 任务之前,Doris-Flink-Connector 会自动读取需要同步的 Oracle 表的元数据信息,并自动在 Doris 中创建相应的表。
  • 通过 FlinkCDC 提供的 OracleSource 功能,能够从 Oracle 数据库中读取数据,并将其传递到下游进行处理。
  • 通过 Flink 的侧输出流功能,根据自定义规则将数据分流到不同的 Doris Sink 中,并同步到 Doris 中来。

通过以上简单操作,即可实现上游 Oracle 数据库的整库数据实时数据接入到 Apache Doris 中。接下来我们通过一个实际案例来详细说明具体的操作步骤:

01 Oracle 环境准备

# 拉取镜像
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/helowin/oracle_11g

# 启动镜像
docker run -it -d \
--privileged \
-p 1521:1521 \
--name oracle11g \
-e ORACLE_ALLOW_REMOTE=true \
-v /mnt/disk1/oracle:/data/oracle \
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/helowin/oracle_11g

# 进入容器
docker exec -it oracle11g bash

Oracle 归档日志(Binlog)配置:启动归档日志时,需对日志大小和存放地址进行设置,设置完成需进行重启。该步骤完成后才可进行后续增量数据的同步。

# 进入SQL命令行
[oracle@ef6d9de18e59 ~]$ sqlplus /nolog
SQL> conn /as sysdba
Connected.

SQL> alter system set db_recovery_file_dest_size = 10G;
System altered.

SQL> alter system set db_recovery_file_dest = '/home/oracle/oracle-data' scope=spfile;
System altered.

SQL> shutdown immediate;
Database closed.
Database dismounted.
ORACLE instance shut down.

SQL> startup mount;
ORACLE instance started.
Total System Global Area 1603411968 bytes
Fixed Size                 
课程总体架构请观看89讲。数据是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合,用于对管理决策过程的支持。数据的应用有:1.数据分析、数据挖掘、人工智能、机器学习、风险控制、无人驾驶。2.数据化运营、精准运营。3.广告精准、智能投放等等。数据是伴随着企业信息化发展起来的,在企业信息化的过程中,随着信息化工具的升级和新工具的应用,数据量变的越来越大,数据格式越来越多,决策要求越来越苛刻,数据技术也在不停的发展。数据有两个环节:数据的构建与数据的应用。随着IT技术走向互联网、移动化,数据源变得越来越丰富,在原来业  务数据库的基础上出现了非结构化数据,比如网站log,IoT设备数据,APP埋点数据等,这些数据量比以往结构化的数据大了几个量级,对ETL过程、存储都提出了更高的要求。互联网的在线特性也将业务需求推向了实时化 ,随时根据当前客户行为而调策略变得越来越常见,比如大促过程中存管理,运营管理等(即既有中远期策略型,也有短期操作型)。同时公司业务互联网化之后导致同时服务的客户剧增,有些情况人工难以完全处理,这就需要机器 自动决策 。比如欺诈检测和用户审核。总结来看,对数据的需求可以抽象成两方面: 实时产生结果、处理和保存大量异构数据。本课程基于真实热门的互联网电商业务场景为案例讲解,结合分层理论和实战对数仓设计进行详尽的讲解,基于Flink+DorisDB实现真正的实时数仓,数据来及分析,实时报表应用。具体数仓报表应用指标包括:实时大屏分析、流量分析、订单分析、商品分析、商家分析等,数据涵盖全端(PC、移动、小程序)应用,与互联网企业大数据技术同步,让大家能够学到大数据企业级实时数据的实战经验。本课程包含的技术: 开发工具为:IDEA、WebStorm Flink 1.11.3Hadoop 2.7.5Hive 2.2.0ZookeeperKafka 2.1.0、Spring boot 2.0.8.RELEASESpring Cloud Finchley.SR2Flume 、Hbase 2.2.6DorisDB 0.13.9、RedisVUE+jQuery+Ajax+NodeJS+ElementUI+Echarts+Datav等课程亮点: 1.与企业接轨、真实工业界产品2.DorisDB高性能分布式数据库3.大数据热门技术Flink最新版4.真正的实时数仓以及分层设计5.海量数据大屏实时报表6.数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用7.主流微服务后端系统8.数据库实时同步解决方案9.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS+ElementUI+Echarts+Datav10.集成SpringCloud实现统一合方案11.互联网大数据企业热门技术栈12.支持海量数据的实时数仓报表分析13.支持全端实时实时数仓报表分析14.全程代码实操,提供全部代码和资料 15.提供答疑和提供企业技术方案咨询企业一线架构师讲授,代码在老师的指导下企业可以复用,提供企业解决方案。  版权归作者所有,盗版将进行法律维权。 
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