Flink SQL CDC数据同步最佳实践--多个数据库间数据同步方案

本文通过案例介绍如何使用Flink SQL CDC将databaseA、databaseB、databaseC中的tableA和tableB的数据同步到databaseD的tableTarget,实现多数据库间的汇总数据同步。

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利用Flink SQL CDC实现多个数据库间数据同步

一、案例

数据库databaseA、databaseB、databaseC中的表tableA和tableB需同步汇总数据到databaseD中的tableTarget表中,此需求可通过Flink SQL CDC来进行实现

二、实现

CREATE TABLE table_target (
    user_name INT,
    user_code VARCHAR,
    age INT,
    tenant_code VARCHAR,
    PRIMARY KEY (data_time,user_name,user_code) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/databaseD',
    'table-name' = 
<think>嗯,用户问的是Flink SQL如何实现Flink CDC实时同步MySQL整库。我需要先回忆一下Flink CDC的基本概念和整库同步的方法。首先,Flink CDC应该是指使用Flink的Change Data Capture功能,来捕获MySQL的binlog变化,然后实时同步到其他存储系统。 用户提到用Flink SQL来实现,所以应该避免编写Java或Scala代码,直接通过SQL的方式完成。记得Flink SQL支持连接MySQL CDC源表,可能需要先创建CDC源表的定义。然后整库同步的话,可能需要为每个表创建一个源表,或者有没有更简便的方式,比如动态表发现之类的功能? 对了,Flink CDC 2.0以后支持了整库同步的功能,可以通过一个作业同步整个数据库或者多个表,而不需要为每个表单独写DDL。可能需要用到MySQL CDC连接器,并且配置相应的参数,比如database-name、table-name等,或者使用正则表达式匹配多个表。 另外,同步整库的时候,可能需要处理schema的变化,比如表结构变更。Flink CDC是否支持自动处理DDL变更?我记得在整库同步的场景下,通常需要将CDC数据同步到下游如Kafka或Hudi,这时候可能需要使用正则表达式匹配所有表,或者使用database-name指定整个库,table-name用通配符。 然后,目标端通常是消息队列或者数据湖存储,比如Kafka,每个表的数据写入不同的topic,或者Hudi的不同表中。用户可能需要配置sink的各个参数,比如连接信息、序列化方式等。 步骤的话,大概分为:1. 配置MySQL CDC源;2. 定义源表的DDL,可能使用正则匹配所有表;3. 配置sink,比如Kafka,并设置动态路由;4. 编写Flink SQL作业,将源表数据插入到sink表。还需要考虑并行度、checkpoint等调优参数。 需要注意的点包括:MySQL需要开启binlog,并且ROW格式;Flink CDC连接器的版本是否兼容;主键是否必须;如何处理DDL变更;以及下游sink是否支持动态表结构。 可能用户的实际需求是同步多个表到实时数仓,比如Hudi或Kafka,所以需要给出具体的DDL示例和步骤。另外,Flink SQL的整库同步可能需要用到CTAS(CREATE TABLE AS SELECT)语法吗?或者直接使用INSERT INTO。不过每个表可能需要单独处理,或者使用正则表达式来捕获所有表,并动态写入对应的目标位置。 还有可能,用户需要了解如何自动创建下游的表结构,比如在Kafka中自动创建对应的topic,或者在Hudi中自动建表。这时候可能需要sink连接器支持自动建表的功能。 总结下来,回答的结构应该是:先介绍Flink CDC的基本原理,然后分步骤讲解如何配置MySQL CDC源,如何定义整库同步的DDL,如何配置sink,并给出示例代码,最后提到注意事项和常见问题。</think>Flink SQL 实现 Flink CDC 实时同步 MySQL 整库的核心步骤如下: --- ### **一、技术原理** 1. **Flink CDC**:基于 Debezium 捕获 MySQL 的 binlog 日志,将 INSERT/UPDATE/DELETE 事件转化为流数据。 2. **整库同步**:通过正则匹配或配置动态表名,将多个表的数据实时同步到目标存储(如 Kafka、Hudi 等)。 --- ### **二、实现步骤** #### **1. 环境准备** - **MySQL 配置**: - 开启 binlog(设置 `log_bin=ON`, `binlog_format=ROW`) - 创建具有 `REPLICATION SLAVE` 权限的用户 - **Flink 环境**: - 安装 Flink 1.13+ 和 Flink CDC 连接器(如 `flink-sql-connector-mysql-cdc-2.4.x.jar`) --- #### **2. 定义 MySQL CDC 源表** ```sql CREATE TABLE mysql_source ( `database_name` STRING METADATA FROM 'database_name' VIRTUAL, `table_name` STRING METADATA FROM 'table_name' VIRTUAL, `op_ts` TIMESTAMP_LTZ(3) METADATA FROM 'op_ts' VIRTUAL, -- 动态映射所有字段(自动适配表结构) `body` ROW<...> -- 使用正则匹配所有表 ) WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '3306', 'username' = 'user', 'password' = 'pass', 'database-name' = 'your_database', 'table-name' = '.*' -- 正则匹配所有表 ); ``` --- #### **3. 定义目标表(以 Kafka 为例)** ```sql CREATE TABLE kafka_sink ( `database_name` STRING, `table_name` STRING, `op_ts` TIMESTAMP_LTZ(3), `data` STRING -- 将整行数据序列化为 JSON ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'db_sync_{table_name}', -- 动态 topic(按表名区分) 'properties.bootstrap.servers' = 'kafka:9092', 'format' = 'json' ); ``` --- #### **4. 编写同步逻辑** ```sql INSERT INTO kafka_sink SELECT database_name, table_name, op_ts, CAST(body AS STRING) AS data -- 将动态字段转为 JSON FROM mysql_source; ``` --- #### **5. 启动任务** ```bash # 通过 Flink SQL Client 提交作业 bin/sql-client.sh -i sync_job.sql ``` --- ### **三、高级配置** 1. **动态 Schema 处理**: - 使用 `ROW<...>` 动态映射 MySQL 表字段 - 下游存储需支持 Schema 演化(如 Hudi) 2. **分库分表同步**: - 修改 `table-name` 正则(如 `'order_\\d+'` 匹配分表) 3. **Exactly-Once 语义**: - 开启 Flink Checkpoint(设置 `execution.checkpointing.interval`) --- ### **四、注意事项** 1. **MySQL 权限**:需 `SELECT, RELOAD, SHOW DATABASES, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT` 2. **性能调优**: - 增大 `parallelism` 并行度 - 调整 `server-id` 避免冲突 3. **数据一致性**: - 使用 `scan.startup.mode=initial` 先全量后增量 - 下游存储需支持幂等写入 --- ### **五、扩展场景** - **同步到 Hudi 数据湖**: ```sql CREATE TABLE hudi_sink ( ... ) WITH ( 'connector' = 'hudi', 'path' = 'hdfs:///path/to/hudi/{table_name}', 'write.tasks' = '4' ); ``` - **关联维度表**:通过 `JOIN` 实时扩展数据 --- 通过以上步骤,可实现 MySQL 整库数据实时入湖入仓,支撑实时数仓和数据分析场景。
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