阿里云 DataWorks 正式支持 SelectDB & Apache Doris 数据源,实现 MySQL 整库实时同步

SelectDB 是由飞轮科技基于 Apache Doris 内核打造的现代化数据仓库,支持大规模实时数据上的极速查询分析。 通过实时、统一、弹性、开放的核心能力,能够为企业提供高性价比、简单易用、安全稳定、低成本的实时大数据分析支持。SelectDB 具备世界领先的实时分析能力,能够实现秒级的数据实时导入与同步,在宽表、复杂多表关联、高并发点查等不同场景下,提供超越一众国际知名的同类产品的优秀性能,多次登顶 ClickBench 全球数据库分析性能排行榜。

阿里云 DataWorks 是基于大数据引擎,为数据仓库、数据湖、湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。 用户可通过 DataWorks 进行海量数据的离线加工分析,并能完成数据的汇聚集成、开发、生产调度与运维、离线与实时分析、数据质量治理与资产管理、安全审计、数据共享与服务、机器学习、应用搭建等工作。让数据从采集到展现、从分析到驱动应用得以解决,实现数据业务化、业务数据化。

近日,阿里云 DataWorks 正式支持 MySQL 整库实时同步至 SelectDB 或 Apache Doris

实时同步任务.png

详情参考:DataWorks 官方产品公告

当用户面临 MySQL 源库数据量大、查询分析速度慢的问题时,可以通过 DataWorks 将单表或整库同步至 SelectDB 或 Apache Doris,该方案便捷易用、成本低、数据同步延迟可达秒级,源库 MySQL 的数据变化(包括 DML、DDL 记录)都能实时同步。** 目前,DataWorks 对 SelectDB 和 Apache Doris 数据源的支持情况如下表所示,** 用户可通过 DataWorks 配置数据源,连接源库 MySQL 和目标库 SelectDB 或 Apache Doris ,利用 DataWorks 资源组实现 MySQL 单表或整库的全量和增量数据实时同步至 SelectDB 或 Apache Doris。

同步方式.png

本文将以 SelectDB Cloud 为例, 为您全面介绍同步流程与步骤,助您快速使用 DataWorks 将 MySQL 整库数据同步至 SelectDB (由于 SelectDB 基于 Apache Doris 内核打造,两者在使用以及同步任务配置上几乎无差异,因此您也可以参考此方法将数据同步至 Apache Doris),轻松实现事务数据的实时同步与分析。

准备环境

准备数据库

本文将以阿里云数据库 RDS MySQL 版实例作为源端数据库。若您尚未创建,请点击如何创建阿里云数据库 RDS MySQL 实例参考完成具体设置。

本文将以 SelectDB Cloud 数据仓库作为目标端数据库,若您尚未创建,请点击如何创建 SelectDB Cloud 数仓参考完成具体设置。

准备 DataWorks 工作空间

您需要准备阿里云 DataWorks 空间以完成后续步骤,若您尚未创建,请点击如何创建阿里云 DataWorks 工作空间参考完成具体设置。

准备资源组

在使用 DataWorks 前,您需要新建 Serverless 资源组,为 MySQL 整库实时同步至 SelectDB Cloud 提供计算资源以及周期调度资源。若您已创建 Serverless 资源组,或拥有独享数据集成资源组,即可跳过准备资源组环节。

  1. 登录 DataWorks 控制台,切换至目标地域后,单击左侧导航栏的资源组,进入资源组列表页面。

  2. 在资源组列表页面,单击左上角的新建资源组,新建 Serverless 通用型资源组,具体步骤请点击如何新建阿里云 DataWorks Serverless 资源组完成创建。

准备资源组.PNG

3.资源组创建完成后,您需要返回资源组列表页面,找到创建完毕的资源组,单击操作列内的绑定工作空间按钮,将新建的资源组与已有的 DataWorks 工作空间进行绑定

绑定工作空间.png

提醒 对于数据源存在白名单访问控制的情况,您需要将 Serverless 资源组绑定的交换机网段或者绑定 VPC 配置的 EIP 添加至其白名单中。

<think>嗯,用户问的是怎么用Flink SQL实现Doris同步到另一个IP的Doris数据库。首先,我需要确认Flink对Doris支持情况。记得Flink有Doris的连接器,主要是通过Flink JDBC或者Doris的Flink Connector。不过可能需要先检查Flink版本是否兼容,还有Doris的版本是否支持。 然后,同步的话,可能需要同步多个表的结构和数据。这时候需要考虑全量同步和增量同步。全量的话,可能每个表都先导入现有数据,增量的话可能需要监控binlog或者Doris的变更数据捕获机制。不过Doris本身是否支持类似MySQL的binlog呢?可能不太一样,可能需要用其他方式,比如通过Flink CDC来捕获变化,不过Doris是否作为CDC的源呢?这个可能需要查一下文档。 如果Doris本身不支持作为CDC源,那可能需要全量导出然后定期同步,或者通过其他方式记录变更。但这样的话实时性可能不高。这时候可能需要用户确认是否需要实时同步还是批量同步。 接下来,步骤应该包括配置Doris源和目标的连接信息,使用Flink SQL创建源表和目标表。然后通过INSERT INTO SELECT语句进行数据同步。如果是多个表,可能需要为每个表都创建对应的源表和目标表,然后分别执行同步任务。或者有没有办法自动生成这些DDL语句,避免手动一个个写?比如通过查询information_schema获取所有表结构,然后生成对应的Flink SQL语句。 另外,需要注意主键和分区的问题,确保数据同步时的正确性和效率。还有数据类型映射,Doris的数据类型和Flink SQL中的类型是否兼容,是否需要转换。 参数方面,Doris的连接参数比如jdbc-url、fe节点的地址,用户名密码,表名,还有批量写入的参数,比如sink.batch.size,sink.max-retries等都需要正确配置。同步时可能需要调并行度,优化性能。 最后,可能需要考虑监控和错误处理,比如同步过程中出现网络中断或数据冲突如何处理,是否需要重试机制或者记录错误日志。 总结下来,步骤大概是:1. 准备环境和依赖;2. 配置源和目标Doris连接;3. 创建Flink表映射;4. 执行同步任务;5. 处理多表同步的自动化;6. 监控和优化。用户可能需要根据实际情况调参数,或者处理可能的兼容性问题。</think>Flink SQL实现Doris同步到另一个Doris数据库的核心步骤如下: 一、前置准备 1. 确认环境: - Flink 1.11+ 版本(建议1.15+) - Doris 0.15+ 版本 - 添加依赖: ```xml <dependency> <groupId>org.apache.doris</groupId> <artifactId>flink-doris-connector</artifactId> <version>1.15.0</version> </dependency> ``` 二、基础同步实现 ```sql -- 创建源表 CREATE TABLE source_table ( id INT, name STRING, ts TIMESTAMP(3) ) WITH ( 'connector' = 'doris', 'fenodes' = 'source_doris_fe:8030', 'table.identifier' = 'db.source_table', 'username' = 'user', 'password' = 'pass' ); -- 创建目标表 CREATE TABLE sink_table ( id INT, name STRING, ts TIMESTAMP(3) ) WITH ( 'connector' = 'doris', 'fenodes' = 'target_doris_fe:8030', 'table.identifier' = 'db.sink_table', 'username' = 'user', 'password' = 'pass', 'sink.batch.size' = '1000', 'sink.max-retries' = '3' ); -- 启动同步任务 INSERT INTO sink_table SELECT * FROM source_table; ``` 三、同步优化方案 1. 动态表发现(通过Catalog): ```sql CREATE CATALOG doris_catalog WITH( 'type' = 'doris', 'default-database' = 'db', 'username' = 'user', 'password' = 'pass', 'fenodes' = 'source_doris_fe:8030' ); USE CATALOG doris_catalog; ``` 2. 自动化DDL生成(Python示例): ```python import mysql.connector def generate_ddl(source_conn, target_conn, db_name): cursor = source_conn.cursor() cursor.execute(f"SHOW TABLES FROM {db_name}") tables = [row[0] for row in cursor.fetchall()] for table in tables: cursor.execute(f"SHOW CREATE TABLE {db_name}.{table}") ddl = cursor.fetchone()[1] target_ddl = ddl.replace('source_doris_fe', 'target_doris_fe') target_cursor.execute(target_ddl) ``` 四、高级配置参数 ```properties # 写入优化参数 sink.batch.interval = 10s sink.batch.size = 5000 sink.enable-2pc = true sink.max-retries = 5 # 读取参数 doris.request.query.timeout = 3600 doris.request.read.timeout = 3600 ``` 五、执行策略建议 1. 全量+增量组合: - 首次全量同步:使用SELECT * FROM table - 持续增量同步: ```sql SELECT * FROM table WHERE update_time > CAST('2023-01-01' AS TIMESTAMP) ``` 2. 并行度设置: ```sql SET 'parallelism.default' = '8'; ``` 六、常见问题处理 1. 类型映射问题: - Doris DECIMAL(p,s) → Flink DECIMAL(p,s) - Doris ARRAY → Flink ARRAY 2. 数据一致性保障: - 开启两阶段提交(需Doris 0.15+) - 定期执行CHECKPOINT 3. 性能优化: ```sql SET 'table.exec.source.idle-timeout' = '60s'; SET 'execution.checkpointing.interval' = '5min'; ``` 建议配合Flink CDC实现更高效的变更数据捕获,可通过以下方式增强: ```sql CREATE TABLE cdc_source ( ... ) WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '3306', 'username' = 'flink', 'password' = 'flinkpw', 'database-name' = 'test', 'table-name' = 'user' ); ```
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