Flinkcdc通过catalog同步mysql数据到hologres的ods中

最新推荐文章于 2025-10-13 19:56:16 发布
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分类专栏： 数据仓库技术体系 文章标签： 大数据 mysql flink
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenshijie2011/article/details/136752083
本文详细介绍了如何使用Flink CDC配置MySQL和Hologres的catalog，实现从MySQL数据库到Hologres的实时数据同步，以构建数据仓库的ODS层。

Flinkcdc通过catalog同步mysql数据到hologres的ods中大致分为以下几步：

  1. 配置Flink CDC 的MySQL catalog：
CREATE CATALOG mysqlsource
WITH (
  'type' = 'mysql'
  ,'hostname' = 'xxxx'
  ,'port' = 'xxxx'
  ,
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1.18.3.Flink Catalog介绍 1.18.3.1.引言 1.18.3.2.Catalog 定义 1.18.3.3.Catalog 的实现 1.18.3.4.Catalog 使用举例 1.18.3.Flink Catalog介绍 1.18.3.1.引言 以下转自：http://legendtkl.com/2020/07/26/flink-catalog/ 这篇文章我们介绍了一下 Flink 的 Catalog，基于 Flink 1.11，熟悉 Flink 或者 Spark 等大数据引擎的同学应该
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### 使用 Dinky 和 FlinkCDC 实现 MySQL 整库同步的配置教程 #### 1. 配置概述 为了实现 MySQL 数据库的全量同步至目标存储（如 Doris 或 StarRocks），可以通过 Dinky 提供的功能来构建基于 FlinkCDC 的 Pipeline。此过程涉及源端数据库连接、数据捕获以及目标端的数据写入等多个环节。 以下是具体的操作指南： --- #### 2. 源端 MySQL 配置 在创建 Pipeline 前，需确保已准备好 MySQL 数据库的相关信息，包括但不限于主机地址、端口、用户名和密码等基本信息。这些参数将在后续的 Source 配置中被引用[^1]。 ```sql -- 示例 MySQL 数据库结构 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test; USE test; CREATE TABLE products ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), price DECIMAL(10, 2) ); CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, product_id INT, quantity INT ); ``` 上述 SQL 创建了一个 `test` 库及其下的两张表 `products` 和 `orders`，作为演示对象[^3]。 --- #### 3. 构建 Source 环节 Source 节点负责从 MySQL 获取增量或全量数据流。以下是一个典型的 JSON 格式的 Source 参数模板： ```json { "plugin_name": "mysql-cdc", "hostname": "#{host}", "port": "#{port}", "username": "#{username}", "password": "#{password}", "database-name": ["#{schemaName}"], "table-name": ["#{tableName}"] } ``` 其中： - `#{host}` 替换为 MySQL 主机地址； - `#{port}` 替换为 MySQL 端口号，默认为 3306； - `#{username}` 和 `#{password}` 是访问权限凭证； - `#{schemaName}` 和 `#{tableName}` 将分别由实际的库名和表名单独填充。 --- #### 4. 定义 Sink 环节 Sink 节点用于将来自 Source 的数据写入目标存储系统。假设目标是 Apache Doris，则可参考如下配置： ```json { "plugin_name": "doris", "fe-nodes": "localhost:8030", "table-identifier": "#{sinkSchema}.#{sinkTable}", "user": "#{sinkUser}", "password": "#{sinkPassword}" } ``` 在此配置中： - `#{sinkSchema}` 对应目标 Schema 名称（例如 `ods`）； - `#{sinkTable}` 自动映射为目标表名称前缀加原表名的小写形式（如 `test__products`）。这一步遵循了整库同步的标准命名约定。 如果目标改为 StarRocks，则其配置逻辑相似，仅需调整插件名称及相关属性值即可[^2]。 --- #### 5. 测试与验证 完成以上两部分后，在 Dinky 平台上启动对应的 Job，并观察运行状态日志以确认无误。一旦发现异常情况，可通过调试工具定位问题所在并及时修正。 此外，还需注意定期维护上下游系统的元数据一致性，防止因版本升级或其他变更引发兼容性隐患。 --- #### 6. 注意事项 - **字段匹配**：确保 MySQL 表结构能够顺利映射到下游目标表上，必要时手动干预字段类型转换。 - **性能调优**：针对大规模数据迁移场景，合理设置并发度及其他资源分配策略。 - **错误处理机制**：提前规划好失败重试次数上限及告警通知方式，保障作业稳定性。 --- ### 示例代码片段 下面展示了一段完整的 YAML 文件定义样例，适用于描述整个流程链路： ```yaml name: mysql_to_doris_pipeline source: plugin_name: mysql-cdc hostname: localhost port: 3306 username: root password: secret database-name: [test] table-name: [] transform: - type: map fields: - from: 'id' to: 'product_id_mapped' sink: plugin_name: doris fe-nodes: localhost:8030 table-identifier: ods.test__products user: admin password: passw0rd ``` ---
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