Dinky CDCSOURCE 整库同步实践汇总

Dinky开源 2023-03-03

3216

摘要：本文介绍了 Dinky CDCSOURCE 整库同步常用实践汇总。内容包括：

前言
环境准备
配置参数
经典示例
常见问题
说明

Tips：历史传送门～

《Dinky在Doris实时整库同步和模式演变的探索实践》

《Dinky从checkpoint与savepoint自动恢复整库同步作业》

《Dinky on k8s 整库同步实践》

《Dinky实践系列之FlinkCDC整库实时入仓入湖》

GitHub 地址

https://github.com/DataLinkDC/dinky

https://gitee.com/DataLinkDC/Dinky

欢迎大家关注 Dinky 的发展~

一、前言

上一篇文章讲述了 Dinky 在 Apache Doris 整库同步和模式演变的实践分享，相信大家已经跃跃欲试了。

本文将带来 Dinky 0.7.2 最新版本的整库同步实践和经验汇总。

二、环境准备

作业配置

禁用全局变量、禁用语句集、禁用批模式。

Flink 版本区分

目前 dlink-client-1.14 内的整库同步能力最多且主要维护，如果要使用其他 Flink 版本的整库同步，如果 SQLSink 不满足需求，需要 DataStreamSink 支持，请手动仿照 dlink-client-1.14 扩展相应代码实现，很简单。

其他 FlinkCDC 支持

目前 dlink-client-1.14 内默认实现常用的 Flink CDC，如 MysqlCDC、OracleCDC、PostgresCDC 和 SQLServerCDC，如果要使用其他 FlinkCDC，请在 Dinky 源码中仿照 MysqlCDC 进行扩展，很简单。

依赖上传

由于 CDCSOURCE 是 Dinky 封装的新功能，Apache Flink 源码不包含，非 Application 模式提交需要在远程 Flink 集群所使用的依赖里添加一下依赖：

# 将下面 Dinky根目录下 整库同步依赖包放置 $FLINK_HOME/lib下
lib/dlink-client-base-${version}.jar
lib/dlink-common-${version}.jar
plugins/flink-${flink-version}/dlink-client-${version}.jar

Application 作业提交

目前已经支持 application ，需提前准备好相关 jar 包，或者和 add jar 语法并用。以 mysqlcdc-2.3.0 和 flink-1.14 为例，需要以下 jar：

flink-shaded-guava-18.0-13.0.jar
HikariCP-4.0.3.jar
druid-1.2.8.jar
dlink-metadata-mysql-0.7.2.jar
dlink-metadata-base-0.7.2.jar
jackson-datatype-jsr310-2.13.4.jar
flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar
dlink-client-1.14-0.7.2.jar

注意事项

一个 FlinkSQL 任务只能写一个 CDCSOURCE，CDCSOURCE 前可写 set、add jar 和 ddl 语句。

配置项中的英文逗号前不能加空格，需要紧随右单引号。

三、配置参数

配置项	是否必须	默认值	说明
connector	是	无	指定要使用的连接器
hostname	是	无	数据库服务器的 IP 地址或主机名
port	是	无	数据库服务器的端口号
username	是	无	连接到数据库服务器时要使用的数据库的用户名
password	是	无	连接到数据库服务器时要使用的数据库的密码
scan.startup.mode	否	latest-offset	消费者的可选启动模式，有效枚举为“initial”和“latest-offset”
database-name	否	无	此参数非必填
table-name	否	无	只支持正则,示例:"test\.student,test\.score"，所有表示例:"test\..*"
source.*	否	无	指定个性化的 CDC 配置，如 source.server-time-zone 即为 server-time-zone 配置参数。
checkpoint	否	无	单位 ms
parallelism	否	无	任务并行度
sink.connector	是	无	指定 sink 的类型，如 datastream-kafka、datastream-doris、datastream-hudi、kafka、doris、hudi、jdbc 等等，以 datastream- 开头的为 DataStream 的实现方式
sink.sink.db	否	无	目标数据源的库名，不指定时默认使用源数据源的库名
sink.table.prefix	否	无	目标表的表名前缀，如 ODS_ 即为所有的表名前拼接 ODS_
sink.table.suffix	否	无	目标表的表名后缀
sink.table.upper	否	false	目标表的表名全大写
sink.table.lower	否	false	目标表的表名全小写
sink.auto.create	否	false	目标数据源自动建表，目前只支持 Mysql，其他可自行扩展
sink.timezone	否	UTC	指定目标数据源的时区，在数据类型转换时自动生效
sink.column.replace.line-break	否	false	指定是否去除换行符，即在数据转换中进行 REGEXP_REPLACE(column, '\n', '')
sink.*	否	无	目标数据源的配置信息，同 FlinkSQL，使用 ${schemaName} 和 ${tableName} 可注入经过处理的源表名
sink[N].*	否	无	N代表为多数据源写入, 默认从0开始到N, 其他配置参数信息参考sink.*的配置.

四、经典示例

整库同步到 Print

常用于快速简单调试。

EXECUTE CDCSOURCE demo_print WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'hostname' = '127.0.0.1',
  'port' = '3306',
  'username' = 'root',
  'password' = '123456',
  'checkpoint' = '10000',
  'scan.startup.mode' = 'initial',
  'parallelism' = '1',
  'table-name' = 'test\.student,test\.score',
  'sink.connector' = 'print'
);

整库同步到 Apache Doris

普通同步

Doris 的 Flink 连接器参数随版本变化较大，以下为 Doris 1.2.0 版本的参数配置。

每次提交作业都需要手动修改

'sink.sink.label-prefix' = '${schemaName}_${tableName}_1'
，

比如改变尾部的数值。

EXECUTE CDCSOURCE demo_doris WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'hostname' = '127.0.0.1',
  'port' = '3306',
  'username' = 'root',
  'password' = '123456',
  'checkpoint' = '10000',
  'scan.startup.mode' = 'initial',
  'parallelism' = '1',
  'table-name' = 'test\.student,test\.score',
  'sink.connector' = 'doris',
  'sink.fenodes' = '127.0.0.1:8030',
  'sink.username' = 'root',
  'sink.password' = '123456',
  'sink.doris.batch.size' = '1000',
  'sink.sink.max-retries' = '1',
  'sink.sink.batch.interval' = '60000',
  'sink.sink.db' = 'test',
  'sink.sink.properties.format' ='json',
  'sink.sink.properties.read_json_by_line' ='true',
  'sink.table.identifier' = '${schemaName}.${tableName}',
  'sink.sink.label-prefix' = '${schemaName}_${tableName}_1'
);

字段模式演变

自动同步列新增和删除列，库表名需要与源库相同。

EXECUTE CDCSOURCE demo_doris_schema_evolution WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'hostname' = '127.0.0.1',
  'port' = '3306',
  'username' = 'root',
  'password' = '123456',
  'checkpoint' = '10000',
  'scan.startup.mode' = 'initial',
  'parallelism' = '1',
  'table-name' = 'test\.student,test\.score',
  'sink.connector' = 'datastream-doris-schema-evolution',
  'sink.fenodes' = '127.0.0.1:8030',
  'sink.username' = 'root',
  'sink.password' = '123456',
  'sink.doris.batch.size' = '1000',
  'sink.sink.max-retries' = '1',
  'sink.sink.batch.interval' = '60000',
  'sink.sink.db' = 'test',
  'sink.table.identifier' = '${schemaName}.${tableName}'
);

整库同步到 Apache Hudi

该示例为 mysql 整库同步到 Hudi 并异步到 Hive，且写入与源相同名的库，在目标表名前缀为 schema 值。其中 ${pkList}
，表示把每个表的主键字段用.
号拼接起来，如表主键为 cid
和 sid
则表示为 cid.sid
，专门用于 hudi 指定recordkey.field 参数。

EXECUTE CDCSOURCE demo_hudi WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = '127.0.0.1',
 'port' = '3306',
 'username' = 'root',
 'password' = '123456',
 'checkpoint' = '10000',
 'scan.startup.mode' = 'initial',
 'parallelism' = '1',
 'database-name'='bigdata',
 'table-name'='bigdata\.products,bigdata\.orders',
 'sink.connector'='hudi',
 'sink.path'='hdfs://nameservice1/data/hudi/${tableName}',
 'sink.hoodie.datasource.write.recordkey.field'='${pkList}',
 'sink.hoodie.parquet.max.file.size'='268435456',
 'sink.write.tasks'='1',
 'sink.write.bucket_assign.tasks'='2',
 'sink.write.precombine'='true',
 'sink.compaction.async.enabled'='true',
 'sink.write.task.max.size'='1024',
 'sink.write.rate.limit'='3000',
 'sink.write.operation'='upsert',
 'sink.table.type'='COPY_ON_WRITE',
 'sink.compaction.tasks'='1',
 'sink.compaction.delta_seconds'='20',
 'sink.compaction.async.enabled'='true',
 'sink.read.streaming.skip_compaction'='true',
 'sink.compaction.delta_commits'='20',
 'sink.compaction.trigger.strategy'='num_or_time',
 'sink.compaction.max_memory'='500',
 'sink.changelog.enabled'='true',
 'sink.read.streaming.enabled'='true',
 'sink.read.streaming.check.interval'='3',
 'sink.hive_sync.skip_ro_suffix' = 'true', 
 'sink.hive_sync.enable'='true',
 'sink.hive_sync.mode'='hms',
 'sink.hive_sync.metastore.uris'='thrift://bigdata1:9083',
 'sink.hive_sync.db'='qhc_hudi_ods',
 'sink.hive_sync.table'='${tableName}',
 'sink.table.prefix.schema'='true'
)

整库同步到 StarRocks

该示例是将 mysql 整库同步到 StarRocks 表，且写入名为 ods 的库，目标表名前缀取 ods_
并转小写。

EXECUTE CDCSOURCE jobname WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'hostname' = '127.0.0.1',
  'port' = '3306',
  'username' = 'root',
  'password' = '123456',
  'checkpoint' = '3000',
  'scan.startup.mode' = 'initial',
  'parallelism' = '1',
  'table-name' = 'bigdata\.products,bigdata\.orders',
  'sink.connector' = 'starrocks',
  'sink.jdbc-url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:19035',
  'sink.load-url' = '127.0.0.1:18035',
  'sink.username' = 'root',
  'sink.password' = '123456',
  'sink.sink.db' = 'ods',
  'sink.table.prefix' = 'ods_',
  'sink.table.lower' = 'true',
  'sink.database-name' = 'ods',
  'sink.table-name' = '${tableName}',
  'sink.sink.properties.format' = 'json',
  'sink.sink.properties.strip_outer_array' = 'true',
  'sink.sink.max-retries' = '10',
  'sink.sink.buffer-flush.interval-ms' = '15000',
  'sink.sink.parallelism' = '1'
)

整库同步到 Mysql

该示例为将 mysql 整库同步到另一个 mysql 数据库，写入 test 库，表名前缀 test_
，表名全小写，开启自动建表。

EXECUTE CDCSOURCE cdc_mysql WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = '127.0.0.1',
 'port' = '3306',
 'username' = 'root',
 'password' = '123456',
 'checkpoint' = '3000',
 'scan.startup.mode' = 'initial',
 'parallelism' = '1',
 'table-name' = 'bigdata\.products,bigdata\.orders',
 'sink.connector' = 'jdbc',
 'sink.url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?characterEncoding=utf-8&useSSL=false',
 'sink.username' = 'root',
 'sink.password' = '123456',
 'sink.sink.db' = 'test',
 'sink.table.prefix' = 'test_',
 'sink.table.lower' = 'true',
 'sink.table-name' = '${tableName}',
 'sink.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
 'sink.sink.buffer-flush.interval' = '2s',
 'sink.sink.buffer-flush.max-rows' = '100',
 'sink.sink.max-retries' = '5',
 'sink.auto.create' = 'true'
)

整库同步到 Oracle

该示例将 Oracle 数据库 TEST 下所有表同步到该数据库的 TEST2下。

EXECUTE CDCSOURCE cdc_oracle WITH (
 'connector' = 'oracle-cdc',
 'hostname' = '127.0.0.1',
 'port' = '1521',
 'username'='root',
 'password'='123456',
 'database-name'='ORCL',
 'checkpoint' = '3000',
 'scan.startup.mode' = 'initial',
 'parallelism' = '1',
 'table-name' = 'TEST\..*',
 'connector' = 'jdbc',
 'url' = 'jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:orcl',
 'username' = 'root',
 'password' = '123456',
 'table-name' = 'TEST2.${tableName}'
)

整库同步到 Kafka

汇总到一个 topic

当指定 sink.topic
参数时，所有 Change Log 会被写入这一个 topic。

EXECUTE CDCSOURCE cdc_kafka_one WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = '127.0.0.1',
 'port' = '3306',
 'username' = 'root',
 'password' = '123456',
 'checkpoint' = '3000',
 'scan.startup.mode' = 'initial',
 'parallelism' = '1',
 'table-name' = 'bigdata\.products,bigdata\.orders',
 'sink.connector'='datastream-kafka',
 'sink.topic'='cdctest',
 'sink.brokers'='bigdata2:9092,bigdata3:9092,bigdata4:9092'
)

同步到对应 topic

当不指定 sink.topic
参数时，所有 Change Log 会被写入对应库表名的 topic。

EXECUTE CDCSOURCE cdc_kafka_mul WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = '127.0.0.1',
 'port' = '3306',
 'username' = 'root',
 'password' = '123456',
 'checkpoint' = '3000',
 'scan.startup.mode' = 'initial',
 'parallelism' = '1',
 'table-name' = 'bigdata\.products,bigdata\.orders',
 'sink.connector'='datastream-kafka',
 'sink.brokers'='bigdata2:9092,bigdata3:9092,bigdata4:9092'
)

使用 FlinkSQL 同步到对应 topic

EXECUTE CDCSOURCE cdc_upsert_kafka WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = '127.0.0.1',
 'port' = '3306',
 'username' = 'root',
 'password' = '123456',
 'checkpoint' = '3000',
 'scan.startup.mode' = 'initial',
 'parallelism' = '1',
 'table-name' = 'bigdata\.products,bigdata\.orders',
 'sink.connector' = 'upsert-kafka',
 'sink.topic' = '${tableName}',
 'sink.properties.bootstrap.servers' = 'bigdata2:9092,bigdata3:9092,bigdata4:9092',
 'sink.key.format' = 'avro',
 'sink.value.format' = 'avro'
)

整库同步到 PostgreSQL

EXECUTE CDCSOURCE cdc_postgresql WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = '127.0.0.1',
 'port' = '3306',
 'username' = 'root',
 'password' = '123456',
 'checkpoint' = '3000',
 'scan.startup.mode' = 'initial',
 'parallelism' = '1',
 'table-name' = 'bigdata\.products,bigdata\.orders',
 'sink.connector' = 'jdbc',
 'sink.url' = 'jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/test',
 'sink.username' = 'test',
 'sink.password' = '123456',
 'sink.sink.db' = 'test',
 'sink.table.prefix' = 'test_',
 'sink.table.lower' = 'true',
 'sink.table-name' = '${tableName}',
 'sink.driver' = 'org.postgresql.Driver',
 'sink.sink.buffer-flush.interval' = '2s',
 'sink.sink.buffer-flush.max-rows' = '100',
 'sink.sink.max-retries' = '5'
)

整库同步到 ClickHouse

EXECUTE CDCSOURCE cdc_clickhouse WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = '127.0.0.1',
 'port' = '3306',
 'username' = 'root',
 'password' = '123456',
 'checkpoint' = '3000',
 'scan.startup.mode' = 'initial',
 'parallelism' = '1',
 'table-name' = 'bigdata\.products,bigdata\.orders',
  'sink.connector' = 'clickhouse',
  'sink.url' = 'clickhouse://127.0.0.1:8123',
  'sink.username' = 'default',
  'sink.password' = '123456',
  'sink.sink.db' = 'test',
  'sink.table.prefix' = 'test_',
  'sink.table.lower' = 'true',
  'sink.database-name' = 'test',
  'sink.table-name' = '${tableName}',
  'sink.sink.batch-size' = '500',
  'sink.sink.flush-interval' = '1000',
  'sink.sink.max-retries' = '3'
)

整库同步到 HiveCatalog

EXECUTE CDCSOURCE demo WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'hostname' = '127.0.0.1',
  'port' = '3306',
  'username' = 'root',
  'password' = '123456',
  'checkpoint' = '10000',
  'scan.startup.mode' = 'initial',
  'parallelism' = '1',
  'table-name' = 'test\..*',
  'sink.connector' = 'sql-catalog',
  'sink.catalog.name' = 'hive',
  'sink.catalog.type' = 'hive',
  'sink.default-database' = 'hdb',
  'sink.hive-conf-dir' = '/usr/local/dlink/hive-conf'
);

整库同步到 Flink Table Store

EXECUTE CDCSOURCE demo WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'hostname' = '127.0.0.1',
  'port' = '3306',
  'username' = 'root',
  'password' = '123456',
  'checkpoint' = '10000',
  'scan.startup.mode' = 'initial',
  'parallelism' = '1',
  'table-name' = 'test\..*',
  'sink.connector' = 'sql-catalog',
  'sink.catalog.name' = 'fts',
  'sink.catalog.type' = 'table-store',
  'sink.warehouse'='file:/tmp/table_store'
);

整库同步到 DlinkCatalog

EXECUTE CDCSOURCE demo WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'hostname' = '127.0.0.1',
  'port' = '3306',
  'username' = 'root',
  'password' = '123456',
  'checkpoint' = '10000',
  'scan.startup.mode' = 'initial',
  'parallelism' = '1',
  'table-name' = 'test\..*',
  'sink.connector' = 'sql-catalog',
  'sink.catalog.name' = 'dlinkmysql',
  'sink.catalog.type' = 'dlink_mysql',
  'sink.catalog.username' = 'dlink',
  'sink.catalog.password' = 'dlink',
  'sink.catalog.url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dlink?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC',
  'sink.sink.db' = 'default_database'
);

整库同步到两个数据源

EXECUTE CDCSOURCE jobname WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'hostname' = '127.0.0.1',
  'port' = '3306',
  'username' = 'root',
  'password' = '123456',
  'checkpoint' = '3000',
  'scan.startup.mode' = 'initial',
  'parallelism' = '1',
  'table-name' = 'test\.student,test\.score',
  'sink[0].connector' = 'doris',
  'sink[0].fenodes' = '127.0.0.1:8030',
  'sink[0].username' = 'root',
  'sink[0].password' = 'dw123456',
  'sink[0].sink.batch.size' = '1',
  'sink[0].sink.max-retries' = '1',
  'sink[0].sink.batch.interval' = '60000',
  'sink[0].sink.db' = 'test',
  'sink[0].table.prefix' = 'ODS_',
  'sink[0].table.upper' = 'true',
  'sink[0].table.identifier' = '${schemaName}.${tableName}',
  'sink[0].sink.label-prefix' = '${schemaName}_${tableName}_1',
  'sink[0].sink.enable-delete' = 'true',
  'sink[1].connector'='datastream-kafka',
  'sink[1].topic'='cdc',
  'sink[1].brokers'='127.0.0.1:9092'
)

五、常见问题

如何确认整库任务提交成功

查看 FlinkWeb 的 JobGraph 是否包含 Sink，如不包含则说明在构建 Sink 时出错，到 配置中心-系统信息-Logs
查看后台日志，寻找报错原因。

多并行度乱序如何解决

设置并行度为1；或者设置目标数据源的相关配置来实现最终一致性，如 Doris Sequence 列。

源库 DDL 变动怎么办

Savepoint Stop/Cancel 作业，然后从最近的 Savepoint/Checkpoint 恢复作业。如果变动过大导致任务无法从保存点正常恢复，在 CDCSOURCE 前添加 set 'execution.savepoint.ignore-unclaimed-state' = 'true';
。

是否支持完整的模式演变

不支持，目前模式演变取决于 Sink 的数据源连接器能力，如 Doris 连接器支持字段级模式演变。

No operators defined in streaming topology. Cannot execute

jdbc 连接超时导致无法获取正确的元数据信息，可以重启 Dinky 或者升级到 0.7.2 版本。

NoClassDefFoundError

排查依赖冲突或者缺少依赖，注意胖包的使用。

语法检查和血缘分析未正确显示

当前不支持，只支持作业提交。

源码位置

dlink-client 模块下的 cdc 里。

其他 cdc 和其他 sink 的支持

FlinkCDC 支持的能力都可以直接在 Dinky 上使用，可自行扩展支持；所有的 Flink SQL Connector 都可以在 CDCSOURCE 中直接使用，无需代码扩展，只需要在参数前追加 sink.
即可；其他特殊的 DataStream Connector 可自行扩展。

六、说明

本总结并未全部验证，若有错误和疏漏请及时提出，如果有其他实践请补充，将同步更新至官网文档，多谢支持。

交流

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