01
准备阶段
01
准备 Flink Standalone 集群
下载 Flink 1.18.0，解压后得到 flink-1.18.0 目录。使用下面的命令跳转至 Flink 目录下，并且设置 FLINK_HOME 为 flink-1.18.0 所在目录。
cd flink-1.18.0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。
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：
多次执行 start-cluster.sh 可以拉起多个 TaskManager。
02
准备 Docker 环境
使用下面的内容创建一个 docker-compose.yml
文件：
version: '2.1'
services:
StarRocks:
image: starrocks/allin1-ubuntu:3.2.6
ports:
- "8080:8080"
- "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_dbStarRocks: 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 StarRocks 是否运行正常。
03
在 MySQL 数据库中准备数据
进入 MySQL 容器
docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456创建数据库
app_db
和表orders
,products
,shipments
，并插入数据-- 创建数据库
CREATEDATABASEapp_db;
USEapp_db;
-- 创建 orders 表
CREATETABLE`orders`(
`id`INTNOTNULL,
`price`DECIMAL(10,2)NOTNULL,
PRIMARYKEY(`id`)
);
-- 插入数据
INSERTINTO`orders`(`id`,`price`)VALUES(1,4.00);
INSERTINTO`orders`(`id`,`price`)VALUES(2,100.00);
-- 创建 shipments 表
CREATETABLE`shipments`(
`id`INTNOTNULL,
`city`VARCHAR(255)NOTNULL,
PRIMARYKEY(`id`)
);
-- 插入数据
INSERTINTO`shipments`(`id`,`city`)VALUES(1,'beijing');
INSERTINTO`shipments`(`id`,`city`)VALUES(2,'xian');
-- 创建 products 表
CREATETABLE`products`(
`id`INTNOTNULL,
`product`VARCHAR(255)NOTNULL,
PRIMARYKEY(`id`)
);
-- 插入数据
INSERTINTO`products`(`id`,`product`)VALUES(1,'Beer');
INSERTINTO`products`(`id`,`product`)VALUES(2,'Cap');
INSERTINTO`products`(`id`,`product`)VALUES(3,'Peanut');
这或许是一个对你有用的开源项目，data-warehouse-learning 项目是一套基于 MySQL + Kafka + Hadoop + Hive + Dolphinscheduler + Doris + Seatunnel + Paimon + Hudi + Iceberg + Flink + Dinky + DataRT + SuperSet 实现的实时离线数仓（数据湖）系统，以大家最熟悉的电商业务为切入点，详细讲述并实现了数据产生、同步、数据建模、数仓（数据湖）建设、数据服务、BI报表展示等数据全链路处理流程。
https://gitee.com/wzylzjtn/data-warehouse-learning
https://github.com/Mrkuhuo/data-warehouse-learning
https://bigdatacircle.top/
项目演示：
02
通过FlinkCDC CLI提交任务
1. 下载下面列出的二进制压缩包，并解压得到目录 flink cdc-3.0.0
：
flink-cdc-3.0.0-bin.tar.gz. flink-cdc-3.0.0 下会包含 bin
、lib
、log
、conf
四个目录。
2. 下载下面列出的 connector 包，并且移动到 lib
目录下 下载链接只对已发布的版本有效, SNAPSHOT 版本需要本地基于 master 或 release- 分支编译.
MySQL pipeline connector 3.0.0
StarRocks pipeline connector 3.0.0
3.编写任务配置 yaml 文件 下面给出了一个整库同步的示例文件 mysql-to-doris.yaml
：
################################################################################
# Description: Sync MySQL all tables to StarRocks
################################################################################
source:
type: mysql
hostname: localhost
port: 3306
username: root
password: 123456
tables: app_db.\.*
server-id: 5400-5404
server-time-zone: UTC
sink:
type: starrocks
name: StarRocks Sink
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:9030
load-url: 127.0.0.1:8080
username: root
password: ""
table.create.properties.replication_num: 1
pipeline:
name: Sync MySQL Database to StarRocks
parallelism: 2
其中：source 中的 tables: app_db.\.*
通过正则匹配同步 app_db
下的所有表。sink 添加 table.create.properties.replication_num
参数是由于 Docker 镜像中只有一个 Doris BE 节点。
4. 最后，通过命令行提交任务到 Flink Standalone cluster
bash bin/flink-cdc.sh mysql-to-starrocks.yaml
提交成功后，返回信息如：
Pipeline has been submitted to cluster.
Job ID: 02a31c92f0e7bc9a1f4c0051980088a0
Job Description: Sync MySQL Database to StarRocks
在 Flink Web UI，可以看到一个名为 Sync MySQL Database to Doris
的任务正在运行。
通过数据库连接工具例如 Dbeaver 等连接到 jdbc:mysql://127.0.0.1:9030， 可以查看 StarRocks 中写入了三张表的数据。
01
同步变更
进入 MySQL 容器:
docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456
接下来，修改 MySQL 数据库中表的数据，StarRocks 中显示的订单数据也将实时更新：
在 MySQL 的
orders
表中插入一条数据INSERT INTO app_db.orders (id, price) VALUES (3, 100.00);在 MySQL 的
orders
表中增加一个字段ALTER TABLE app_db.orders ADD amount varchar(100) NULL;在 MySQL 的
orders
表中更新一条数据UPDATE app_db.orders SET price=100.00, amount=100.00 WHERE id=1;在 MySQL 的
orders
表中删除一条数据DELETE FROM app_db.orders WHERE id=2;
通过连接工具，我们可以看到 StarRocks 上也在实时发生着这些变更：
同样的，去修改 shipments
, products
表，也能在 StarRocks 中实时看到同步变更的结果。
02
路由变更
Flink CDC 提供了将源表的表结构/数据路由到其他表名的配置，借助这种能力，我们能够实现表名库名替换，整库同步等功能。下面提供一个配置文件说明：
################################################################################
# Description: Sync MySQL all tables to Doris
################################################################################
source:type: mysql
hostname: localhost
port: 3306
username: root
password: 123456
tables: app_db.\.*
server-id: 5400-5404
server-time-zone: UTC
sink:
type: starrocks
name: StarRocks Sink
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:9030
load-url: 127.0.0.1:8030
username: root
password: ""
table.create.properties.replication_num: 1
route:
- source-table: app_db.orders
sink-table: ods_db.ods_orders
- source-table: app_db.shipments
sink-table: ods_db.ods_shipments
- source-table: app_db.products
sink-table: ods_db.ods_products
pipeline:
name: Sync MySQL Database to StarRocks
parallelism: 2
通过上面的 route
配置，会将 app_db.orders
表的结构和数据同步到 ods_db.ods_orders
中。从而实现数据库迁移的功能。特别地，source-table
支持正则表达式匹配多表，从而实现分库分表同步的功能，例如下面的配置：
route:
- source-table: app_db.order\.*
sink-table: ods_db.ods_orders
这样，就可以将诸如 app_db.order01
、app_db.order02
、app_db.order03
的表汇总到 ods_db.ods_orders 中。注意，目前还不支持多表中存在相同主键数据的场景，将在后续版本支持。
03
清理环境
本教程结束后，在 docker-compose.yml
文件所在的目录下执行如下命令停止所有容器：
docker-compose down
在 Flink 所在目录 flink-1.18.0
下执行如下命令停止 Flink 集群：
./bin/stop-cluster.sh
04
代码获取
https://gitee.com/wzylzjtn/data-warehouse-learning
https://github.com/Mrkuhuo/data-warehouse-learning
05
文档获取
06
进交流群群添加作者
