StarRocks数据同步：实时数据同步与CDC实现-优快云博客

StarRocks数据同步：实时数据同步与CDC实现

【免费下载链接】starrocks StarRocks是一个开源的分布式数据分析引擎，用于处理大规模数据查询和分析。 - 功能：分布式数据分析；大规模数据查询；数据分析；数据仓库。 - 特点：高性能；可扩展；易于使用；支持多种数据源。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/starrocks

在大数据时代，企业面临着海量数据实时同步的挑战。传统的数据同步方案往往存在延迟高、数据一致性难以保证、运维复杂等问题。StarRocks作为新一代极速全场景MPP数据库，提供了多种高效的数据同步方案，特别是基于CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）的实时数据同步能力，为企业构建实时数据仓库提供了强有力的技术支撑。

实时数据同步的核心价值

实时数据同步在现代数据架构中扮演着关键角色，其核心价值体现在：

业务决策实时化：支持实时数据分析，助力业务快速决策
数据一致性保障：确保源端和目标端数据强一致性
系统解耦：实现业务系统与分析系统的分离
资源优化：减少批量ETL对生产系统的影响

StarRocks数据同步技术架构

StarRocks支持多种数据同步方式，形成了完整的数据接入生态体系：

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基于Flink CDC的实时数据同步

技术原理

Flink CDC是StarRocks实现MySQL到StarRocks实时同步的核心技术方案，其工作原理如下：

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环境准备与配置

1. 组件版本要求

组件	推荐版本	最低要求
Flink	1.14+	1.11+
Flink CDC Connector	2.2.0+	2.0.0+
StarRocks Connector	1.2.3+	1.0.0+

2. MySQL Binlog配置

确保MySQL开启Binlog并配置为ROW模式：

# MySQL配置文件 my.cnf
[mysqld]
# 启用Binlog
log_bin = ON
log_bin = /var/lib/mysql/mysql-bin
server_id = 1
# 必须设置为ROW模式
binlog_format = ROW
log_bin_basename = /var/lib/mysql/mysql-bin
log_bin_index = /var/lib/mysql/mysql-bin.index

3. 工具下载与部署

# 下载Flink
wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.14.5/flink-1.14.5-bin-scala_2.11.tgz
tar -xzf flink-1.14.5-bin-scala_2.11.tgz
cd flink-1.14.5

# 下载Flink CDC Connector
wget https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-mysql-cdc/2.2.0/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2.0.jar

# 下载StarRocks Connector
wget https://search.maven.org/artifact/com.starrocks/flink-connector-starrocks/1.2.3_flink-1.14_2.11/jar

# 将jar包移动到Flink的lib目录
mv flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2.0.jar flink-1.14.5/lib/
mv flink-connector-starrocks-1.2.3_flink-1.14_2.11.jar flink-1.14.5/lib/

# 下载SMT（StarRocks Migrate Tool）
wget https://releases.starrocks.io/resources/smt.tar.gz
tar -xzf smt.tar.gz -C flink-1.14.5/

同步流程详解

步骤1：Schema同步

使用SMT工具同步表结构：

# 配置SMT配置文件 config_prod.conf
[db]
type = mysql
host = 192.168.1.100
port = 3306
user = root
password = your_password

[other]
be_num = 3
use_decimal_v3 = true
output_dir = ./result

[table-rule.1]
database = ^source_db.*$
table = ^.*$

flink.starrocks.jdbc-url=jdbc:mysql://fe_host:9030
flink.starrocks.load-url= fe_host:8030
flink.starrocks.username=admin
flink.starrocks.password=starrocks
flink.starrocks.sink.properties.format=json
flink.starrocks.sink.buffer-flush.interval-ms=15000

# 运行SMT生成DDL语句
./starrocks-migrate-tool

# 在StarRocks中创建表
mysql -h fe_host -P 9030 -u admin -p < result/starrocks-create.all.sql

步骤2：数据同步

创建Flink SQL任务进行数据同步：

-- 创建源表（MySQL）
CREATE TABLE mysql_source (
    id BIGINT,
    name STRING,
    age INT,
    update_time TIMESTAMP(3),
    PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = '192.168.1.100',
    'port' = '3306',
    'username' = 'root',
    'password' = 'your_password',
    'database-name' = 'source_db',
    'table-name' = 'user_table'
);

-- 创建目标表（StarRocks）
CREATE TABLE starrocks_sink (
    user_id BIGINT,
    user_name STRING,
    user_age INT,
    last_update TIMESTAMP(3),
    PRIMARY KEY(user_id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'starrocks',
    'jdbc-url' = 'jdbc:mysql://fe_host:9030',
    'load-url' = 'fe_host:8030',
    'database-name' = 'target_db',
    'table-name' = 'user_table',
    'username' = 'admin',
    'password' = 'starrocks',
    'sink.properties.format' = 'json'
);

-- 启动同步任务
INSERT INTO starrocks_sink 
SELECT 
    id as user_id, 
    name as user_name, 
    age as user_age,
    update_time as last_update
FROM mysql_source;

高级特性与优化

1. 数据转换与处理

在同步过程中进行数据清洗和转换：

INSERT INTO starrocks_sink 
SELECT 
    id,
    UPPER(name) as name,
    CASE 
        WHEN age < 0 THEN 0 
        WHEN age > 150 THEN 150 
        ELSE age 
    END as age,
    DATE_FORMAT(update_time, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as update_time,
    FROM_UNIXTIME(create_time) as create_time
FROM mysql_source
WHERE is_deleted = 0;

2. 分库分表合并同步

对于分库分表的场景，可以合并同步到同一张StarRocks表：

# SMT配置示例
[table-rule.1]
database = ^user_db_[0-9]*$
table = ^user_info_[0-9]*$

flink.starrocks.jdbc-url=jdbc:mysql://fe_host:9030
flink.starrocks.load-url= fe_host:8030
flink.starrocks.username=admin
flink.starrocks.password=starrocks

3. 性能优化参数

WITH (
    'sink.buffer-flush.interval-ms' = '1000',      -- 缓冲刷新间隔
    'sink.buffer-flush.max-rows' = '50000',        -- 最大缓冲行数
    'sink.max-retries' = '3',                      -- 最大重试次数
    'sink.properties.format' = 'json',             -- 数据格式
    'sink.properties.strip_outer_array' = 'true',  -- 去除外层数组
    'sink.parallelism' = '4'                       -- 并行度
)

Routine Load实时数据接入

技术原理

Routine Load是StarRocks内置的Kafka数据消费工具，提供Exactly-Once语义保证：

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配置与使用

1. 创建Routine Load任务

CREATE ROUTINE LOAD example_db.user_behavior_job ON user_behavior
COLUMNS TERMINATED BY ",",
COLUMNS (user_id, item_id, category, behavior, timestamp)
PROPERTIES
(
    "desired_concurrent_number" = "5",
    "max_batch_interval" = "20",
    "max_batch_rows" = "300000",
    "max_error_number" = "1000"
)
FROM KAFKA
(
    "kafka_broker_list" = "kafka1:9092,kafka2:9092",
    "kafka_topic" = "user_behavior",
    "property.security.protocol" = "SASL_SSL",
    "property.sasl.mechanism" = "PLAIN",
    "property.sasl.jaas.config" = "org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username=\"username\" password=\"password\";"
);

2. 支持的数据格式

数据格式	支持版本	特点
CSV	所有版本	高性能，适合结构化数据
JSON	所有版本	灵活，支持复杂数据结构
Avro	v3.0.1+	schema演化，压缩效率高

3. JSON数据同步示例

CREATE ROUTINE LOAD example_db.json_load ON json_table
COLUMNS(
    user_id, 
    user_name, 
    country, 
    pay_time, 
    pay_dt=from_unixtime(pay_time, '%Y%m%d')
)
PROPERTIES
(
    "desired_concurrent_number" = "3",
    "format" = "json",
    "jsonpaths" = "[\"$.user_id\",\"$.user_name\",\"$.country\",\"$.pay_time\"]",
    "strip_outer_array" = "true"
)
FROM KAFKA
(
    "kafka_broker_list" = "kafka1:9092,kafka2:9092",
    "kafka_topic" = "json_topic",
    "kafka_partitions" = "0,1,2",
    "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
);

Stream Load实时数据推送

技术特点

Stream Load提供HTTP协议的实时数据推送能力：

同步处理：请求即处理，实时返回结果
高性能：单节点可达100+MB/s吞吐量
灵活格式：支持CSV、JSON等多种格式
事务保证：单次请求原子性

使用示例

1. CSV数据推送

curl --location-trusted -u admin:password \
    -H "label:load_20240520_001" \
    -H "Expect:100-continue" \
    -H "column_separator:," \
    -H "columns: id, name, age, department" \
    -T data.csv -XPUT \
    http://fe_host:8030/api/mydatabase/user_table/_stream_load

2. JSON数据推送

curl --location-trusted -u admin:password \
    -H "label:json_load_20240520_001" \
    -H "Expect:100-continue" \
    -H "format: json" \
    -H "jsonpaths: [\"$.id\", \"$.name\", \"$.age\", \"$.dept\"]" \
    -H "columns: id, name, age, department" \
    -T data.json -XPUT \
    http://fe_host:8030/api/mydatabase/user_table/_stream_load

3. 数据压缩传输

# 使用GZIP压缩传输
gzip -c data.json > data.json.gz

curl --location-trusted -u admin:password \
    -H "label:compressed_load_001" \
    -H "Expect:100-continue" \
    -H "format: json" \
    -H "compression: gzip" \
    -H "Content-Encoding: gzip" \
    -T data.json.gz -XPUT \
    http://fe_host:8030/api/mydatabase/user_table/_stream_load

数据同步最佳实践

1. 性能优化策略

优化维度	推荐配置	说明
批量大小	10-50MB/批	平衡吞吐量和延迟
并行度	CPU核数×2	充分利用系统资源
缓冲区	256MB-1GB	减少网络IO次数
超时时间	300-600s	适应大数据量场景

2. 监控与告警

建立完善的监控体系：

-- 监控Routine Load状态
SHOW ROUTINE LOAD WHERE State != "RUNNING";

-- 监控同步延迟
SELECT 
    job_name,
    TIMESTAMPDIFF(SECOND, MAX(create_time), NOW()) as delay_seconds
FROM information_schema.routine_load_jobs
WHERE state = 'RUNNING'
GROUP BY job_name;

-- 监控错误率
SELECT 
    job_name,
    error_rows,
    total_rows,
    ROUND(error_rows * 100.0 / total_rows, 2) as error_rate
FROM information_schema.routine_load_jobs
WHERE total_rows > 0;

3. 数据质量保障

-- 数据校验查询
SELECT 
    'source' as db_type,
    COUNT(*) as total_count,
    COUNT(DISTINCT id) as distinct_ids
FROM mysql_source
UNION ALL
SELECT 
    'target' as db_type,
    COUNT(*) as total_count,
    COUNT(DISTINCT user_id) as distinct_ids
FROM starrocks_sink;

-- 数据一致性检查
SELECT 
    s.id as source_id,
    t.user_id as target_id,
    s.name as source_name,
    t.user_name as target_name,
    CASE WHEN s.name = t.user_name THEN '一致' ELSE '不一致' END as name_check
FROM mysql_source s
FULL OUTER JOIN starrocks_sink t ON s.id = t.user_id
WHERE s.id IS NULL OR t.user_id IS NULL OR s.name != t.user_name;

常见问题与解决方案

1. 同步延迟问题

问题现象：数据同步延迟逐渐增大

解决方案：

增加Flink任务并行度
调整Batch大小和间隔时间
优化网络带宽和磁盘IO
检查目标表索引和分区策略

2. 数据一致性保障

问题现象：源端和目标端数据不一致

解决方案：

启用Exactly-Once语义
配置重试机制和死信队列
定期执行数据校验
建立数据修复流程

3. 性能瓶颈排查

排查步骤：

监控系统资源使用率（CPU、内存、网络、磁盘）
分析Flink任务反压情况
检查StarRocks导入性能指标
优化数据序列化和网络传输

总结

StarRocks提供了完整的数据同步解决方案，从基于Flink CDC的实时同步到内置的Routine Load和Stream Load，形成了多层次、全场景的数据接入能力。通过合理的架构设计和参数调优，可以实现毫秒级延迟的实时数据同步，为企业构建实时数据仓库和数据分析平台提供强有力的技术支撑。

在实际应用中，建议根据业务场景选择合适的数据同步方案，并建立完善的监控和运维体系，确保数据同步的稳定性、准确性和及时性。随着StarRocks版本的不断迭代，其数据同步能力还将继续增强，为用户提供更加优质的数据服务体验。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考