MySQL增量实时同步到StarRocks

go-mysql-starrocks是一个用Go编写的工具,用于将MySQL的数据实时同步到StarRocks,便于构建实时数据仓库。用户需要配置包含MySQL和StarRocks连接信息的toml文件,定义库表同步规则,然后启动工具进行数据迁移。日志默认输出到控制台,可指定日志文件路径。该工具支持后台运行。

go-mysql-starrocks是一个用go语言开发的,用于mysql实时同步到starrocks的工具组件,方便构建实时数仓。

使用说明

1. 修改配置文件

mysql-to-starrocks.toml

# name 必填,多实例运行时需保证全局唯一
name = "mysql2starrocks"

[mysql] # mysql连接信息
host = "127.0.0.1"
port = 3306
username = "root"
password = ""

[starrocks] # starrocks连接信息
host = "127.0.0.1"
port = 8040
username = "root"
password = ""

[[rule]] # 库表同步映射1
source-schema = "mysql_test"
source-table = "tb1"
target-schema = "starrocks_test"
target-table = "tb1"

[[rule]] # 库表同步映射2
source-schema = "mysql_test"
source-table = "tb2"
target-schema = "starrocks_test"
target-table = "tb2"
2. 启动
[sr@ ~]$ ./go-mysql-starrocks-linux-xxxxxx -config mysql-to-starrocks.toml
3. 查看日志

默认输出到控制台

指定log-file参数运行

[sr@ ~]$ ./go-mysql-starrocks-linux-xxxxxx -config mysql-to-starrocks.toml -log-file mysql2starrocks.log
[sr@ ~]$ tail -f mysql2starrocks.log
4. 查看帮助
[sr@ ~]$ ./go-mysql-starrocks-linux-xxxxxx -h
5. 后台运行
[sr@ ~]$ ./go-mysql-starrocks-linux-xxxxxx -config mysql-to-starrocks.toml -log-file mysql2starrocks.log &
[sr@ ~]$ exit
<think> 首先,用户的问题是关于使用Flink将MySQL数据同步StarRocks的方法。用户提供了多个引用,这些引用都涉及使用Flink CDC和Flink SQL来实现这一目标。用户说这些引用仅供参考,不是真正的需求,但请参考用户上一次的问题和我的回答。然而,查看上下文,这是用户的第一条消息,所以没有上一个问题。这是对话的开端。 用户的消息:"我想查找使用Flink将MySQL数据同步StarRocks的方法 请问使用Flink同步MySQL数据到StarRocks的方法"。所以,核心问题是询问如何使用Flink实现MySQLStarRocks的数据同步。 从提供的引用中,我可以看出: - 引用[1]、[2]、[3]、[4]、[5]都描述了使用Flink CDC(Change Data Capture)和Flink SQL来实现实时数据同步。 - 关键点包括:使用Flink的MySQL CDC连接器捕获MySQL的数据更改,然后使用Flink SQL处理数据,并写入StarRocks。 - 引用[5]提到了具体的表创建示例。 系统级指令要求: 1. 使用$...$格式表示行内数学表达式(如果有),但在这个主题中,可能不涉及数学表达式,所以可能不需要。 2. 独立公式使用$$...$$,但同样,这里可能不需要。 3. LaTeX语法正确。 4. 使用中文回答。 5. 生成相关问题。 6. 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 回答结构应清晰,逐步帮助用户解决问题。 组织回答: - 解释方法:使用Flink CDC和Flink SQL。 - 描述步骤:设置环境、配置连接器、创建Flink SQL作业。 - 基于引用,提供关键点。 - 添加引用标识。 - 最后,生成相关问题。 步骤: 1. **介绍方法**:简述使用Flink CDC和Flink SQL实现实时数据同步。 2. **详细步骤**: - 准备环境:安装Flink、MySQL CDC连接器、StarRocks连接器。 - 配置数据源和sink。 - 创建Flink SQL表定义。 - 启动Flink作业。 3. **示例代码**:基于引用[5]提供简单示例。 4. **优势和注意事项**:提到实时性、可靠性等优点。 5. **添加引用**:自然地引用相关部分。 6. **生成相关问题**:在最后部分添加相关问题。 确保回答真实可靠:基于提供的引用,避免虚构信息。 使用中文:整个回答必须是中文。 相关问题生成: - 类似示例中的格式:列出3-5个相关问题。 - 例如:如何优化性能?如何处理错误?有什么替代方案? 最终回答结构: - 开头:简要回答。 - 主体:分步解释。 - 结尾:总结。 - §§相关问题§§:列表相关问题。 </think> ### 使用 Flink 同步 MySQL 数据到 StarRocks 的方法 基于您提供的引用资料,我整理了使用 Apache Flink 实现 MySQL 数据实时同步StarRocks 数据库的完整方法。这种方法主要利用 Flink 的 CDC(Change Data Capture)功能和 Flink SQL 来处理数据更改事件,并将其高效传输到目标数据库。核心步骤包括环境准备、连接器配置、SQL 作业编写和作业部署。下面我将一步步解释具体实现过程。[^1][^2][^3] #### 1. **环境准备** - **安装 Flink**:确保部署 Apache Flink(版本建议 1.13+),并下载必要的依赖包。 - **添加连接器**:通过 Maven 或 Flink 的 lib 目录添加以下组件: - MySQL CDC 连接器(如 `flink-connector-mysql-cdc-2.5.0.jar`):用于捕获 MySQL 的 binlog 更改事件。 - StarRocks 连接器(如 `flink-connector-starrocks-1.2.0.jar`):用于写入数据到 StarRocks。 - 支持库:如 JDBC 驱动(MySQL JDBC Driver 和 StarRocks JDBC Driver)。 - **数据库配置**:在 MySQL 中启用 binlog(设置 `log_bin=ON` 和 `binlog_format=ROW`),并授予 Flink 用户读取权限。StarRocks 中创建目标表结构(参考引用[5]的示例)。[^3][^5] #### 2. **配置 Flink SQL 表** 使用 Flink SQL 定义 MySQL 源表和 StarRocks sink 表。以下是基于引用[5]的简化示例代码: ```sql -- 定义 MySQL CDC 源表 CREATE TABLE mysql_source ( `id` BIGINT NOT NULL, `user_name` VARCHAR(255), `age` INT, PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '3306', 'username' = 'flink_user', 'password' = 'your_password', 'database-name' = 'your_db', 'table-name' = 't_user' ); -- 定义 StarRocks sink 表 CREATE TABLE starrocks_sink ( `id` BIGINT, `user_name` VARCHAR(255), `age` INT ) WITH ( 'connector' = 'starrocks', 'jdbc-url' = 'jdbc:mysql://starrocks-host:9030', 'load-url' = 'starrocks-host:8030', 'database-name' = 'your_starrocks_db', 'table-name' = 't_user', 'username' = 'starrocks_user', 'password' = 'your_password' ); -- 创建同步作业(INSERT INTO 语句将数据从源表导入 sink 表) INSERT INTO starrocks_sink SELECT * FROM mysql_source; ``` - **关键参数解释**: - `'connector'`:指定连接器类型(`mysql-cdc` 用于捕获更改)。 - `'hostname'` 和 `'port'`:MySQL 数据库地址。 - `'jdbc-url'` 和 `'load-url'`:StarRocks 的 JDBC 和 HTTP 地址(用于数据加载)。 - 此语法支持整库同步和表结构变更(如新增列),Flink CDC 会自动处理 DDL 事件。[^3][^4] #### 3. **启动和部署 Flink 作业** - **提交作业**:将 SQL 脚本保存为文件(如 `sync_job.sql`),通过 Flink CLI 或 Web UI 提交: ```bash ./bin/sql-client.sh -f sync_job.sql ``` 或者直接提交 Jar 包作业(参考引用[2]的命令): ```bash ./bin/flink run -c com.example.MySQLToStarRocksSyncJob your-job.jar ``` - 作业启动后,Flink 会后台运行,实时监控 MySQL 的 binlog 并将更改事件写入 StarRocks。 - **监控和优化**: - 使用 Flink Web UI 监控作业状态、吞吐量(如 rows/s)和延迟。 - 启用 checkpoint 机制(在 Flink 配置中添加 `execution.checkpointing.interval: 10000`)保证数据一致性(at-least-once 或 exactly-once 语义)。[^2][^3] #### 4. **优势和注意事项** - **优势**: - **实时性强**:延迟通常在秒级,适合实时分析场景(如 BI 仪表板)。 - **可靠性高**:基于 Flink 的 checkpoint 保证数据不丢失。 - **扩展性好**:支持分库分表同步(通过多个表定义实现)。 - **注意事项**: - 确保 MySQL binlog 保留时间足够长,避免数据丢失。 - StarRocks 表结构应与 MySQL 兼容(如数据类型映射),否则需要自定义转换逻辑。 - 在高吞吐场景下,调整 Flink 参数(如并行度和内存分配)优化性能。[^1][^3][^4] 通过以上步骤,您可以高效实现 MySQLStarRocks 的全量或增量数据同步。如需完整源代码或详细配置,建议参考 Flink 官方文档或教程(如引用提供的示例)[^1][^5]。
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