Flink cdc3.0同步实例（动态变更表结构、分库分表同步）

原创 2023-12-22 18:06:41 1.5w 阅读 AI写同款

yyoc97

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Flink CDC 3.0 详解 Flink CDC 是基于数据库日志 CDC（Change Data Capture）技术的实时数据集成框架，支持全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等高级特性。配合Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态，Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。Flink CDC 于2023年12月7日重磅推出其全新的 3.0 版本，3.0版本的发布对 Flink CDC 而言具有里程碑的意义，自此 Flink CDC 从捕获数据变更的Flink 数据源正式迈向为以 Flink 阅读详情

AI摘要

本文详细介绍了如何使用FlinkCDC3.0的新功能，如整库同步、表结构变更和分库分表，从MySQL同步数据到Doris，以及遇到的挑战如路由表结构不一致导致的数据同步问题。

前言

在FLink cdc 2.x的版本，各企业做了许多类似的基础功能改造工作（B站 2022年企业flink cdc实践分享）。
最近Flink CDC 3.0发布，schema 变更自动同步、整库同步、分库分表等增强功能使 Flink CDC 3.0 在更复杂的数据集成与用户业务场景中发挥作用：用户无需在数据源发生 schema 变更时手动介入，大大降低用户的运维成本；只需对同步任务进行简单配置即可将多表、多库同步至下游，并进行合并等逻辑，显著降低用户的开发难度与入门门槛。Flink CDC 3.0 正式发布。
我们今天基于 Flink CDC 3.0 同步 MySQL 到 Doris ，来体验下新上的整库同步、表结构变更同步和分库分表同步的功能。

准备

flink环境

准备 Flink Standalone 集群，下载最新版本 Flink 1.18.0 ，解压后得到 flink-1.18.0 目录。并且设置 FLINK_HOME 为 flink-1.18.0 所在目录。
通过在 conf/flink-conf.yaml 配置文件追加下列参数开启 checkpoint，每隔 3 秒做一次 checkpoint，方便后续观察数据变更。

execution.checkpointing.interval: 3000

使用下面的命令启动 Flink 集群。

./bin/start-cluster.sh

启动成功的话，可以在 http://localhost:8081/ 访问到 Flink Web UI，如下所示：
在这里插入图片描述
多次执行 start-cluster.sh 可以拉起多个 TaskManager，保证Total Task Slots >= 2, 不然提交任务会有资源不足异常，比如我这里执行了3次。或者是修改 conf/flink-conf.yaml 资源配置。

docker构建mysql、doris环境

如果有安装这两个组件，就可以免去docker，接下来的教程将以 docker-compose 的方式准备所需要的组件。
由于 Doris 的运行需要内存映射支持，需在宿主机执行如下命令：

sysctl -w vm.max_map_count=2000000

docker 镜像启动，使用下面的内容创建一个 docker-compose.yml 文件：

version: '2.1'
services:
  doris:
    image: yagagagaga/doris-standalone
    ports:
      - "8030:8030"
      - "8040:8040"
      - "9030:9030"
  mysql:
    image: debezium/example-mysql:1.1
    ports:
      - "3306:3306"
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456
      - MYSQL_USER=mysqluser
      - MYSQL_PASSWORD=mysqlpw

该 Docker Compose 中包含的容器有：

MySQL: 包含商品信息的数据库 app_db

Doris: 存储从 MySQL 中根据规则映射过来的结果表

在 docker-compose.yml 所在目录下执行下面的命令来启动本教程需要的组件：

docker-compose up -d

该命令将以 detached 模式自动启动 Docker Compose 配置中定义的所有容器。你可以通过 docker ps 来观察上述的容器是否正常启动了，也可以通过访问 http://localhost:8030/ 来查看 Doris 是否运行正常。

数据准备

进入 MySQL 容器，或者通过客户端工具连接到mysql

docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456

创建数据库 app_db 和表 orders,products 并插入数据

-- 创建数据库
CREATE DATABASE app_db;

USE app_db;

-- 创建 orders 表
CREATE TABLE `orders` (
`id` INT NOT NULL,
`price` DECIMAL(10,2) NOT NULL,
PRIMARY KEY (