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Flink CDC同步MySQL分库分表数据到Iceberg数据湖实践

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Flink CDC: 捕获数据库完整的变更日志记录增、删、改等所有数据. Flink在1.11版本开始引入了Flink CDC功能，并且同时支持Table & SQL两种形式。Flink SQL CDC是以SQL的形式编写实时任务，并对CDC数据进行实时解析同步。相比于传统的数据同步方案，该方案在实时性、易用性等方面有了极大的改善。

Flink CDC 同步优势:

  • 业务解耦：无需入侵业务，和业务完全解耦，也就是业务端无感知数据同步的存在。
  • 性能消耗：业务数据库性能消耗小，数据同步延迟低。
  • 同步易用：使用SQL方式执行CDC同步任务，极大的降低使用维护门槛。
  • 数据完整：完整的数据库变更记录，不会丢失任何记录，Flink 自身支持 Exactly Once。

数据湖: 支持存储多种原始数据格式、多种计算引擎、高效的元数据统一管理和海量统一数据存储。

Apache Iceberg: 是一个大规模数据分析的开放表格式, 是数据湖的一种解决方案.

Iceberg 设计特点:

  • ACID：不会读到不完整的commit数据，基于乐观锁实现，支持并发commit，支持Row-level delete，支持upsert操作。
  • 增量快照：Commit后的数据即可见，在Flink实时入湖场景下，数据可见根据checkpoint的时间间隔来确定的，增量形式也可回溯历史快照。
  • 开放的表格式：对于一个真正的开放表格式，支持多种数据存储格式，如：parquet、orc、avro等，支持多种计算引擎，如：Spark、Flink、Hive、Trino/Presto。
  • 流批接口支持：支持流式写入、批量写入，支持流式读取、批量读取

环境准备

准备Flink 、mysql docker镜像 测试环境:

docker-compose.yml:

version: '2.1'
services:
  sql-client:
    user: flink:flink
    image: yuxialuo/flink-sql-client:1.13.2.v1
    depends_on:
      - jobmanager
      - mysql
    environment:
      FLINK_JOBMANAGER_HOST: jobmanager
      MYSQL_HOST: mysql
    volumes:
      - shared-tmpfs:/tmp/iceberg
  jobmanager:
    user: flink:flink
    image: flink:1.13.2-scala_2.11
    ports:
      - "8081:8081"
    command: jobmanager
    environment:
      - |
        FLINK_PROPERTIES=
        jobmanager.rpc.address: jobmanager
    volumes:
      - shared-tmpfs:/tmp/iceberg
  taskmanager:
    user: flink:flink
    image: flink:1.13.2-scala_2.11
    depends_on:
      - jobmanager
    command: taskmanager
    environment:
      - |
        FLINK_PROPERTIES=
        jobmanager.rpc.address: jobmanager
        taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
    volumes:
      - shared-tmpfs:/tmp/iceberg
  mysql:
    image: debezium/example-mysql:1.1
    ports:
      - "3306:3306"
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456
      - MYSQL_USER=mysqluser
      - MYSQL_PASSWORD=mysqlpw

volumes:
  shared-tmpfs:
    driver: local
    driver_opts:
      type: "tmpfs"
      device: "tmpfs"

在docker-compose.yml文件同目录下启动flink 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。

本教程需要的 jar 包都已经被打包进 SQL-Client 容器中了,

flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.0.jar
flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar
iceberg-flink-1.13-runtime-0.13.0-SNAPSHOT.jar

当 Iceberg 0.13.0 版本发布后，你也可以在 apache official repository 下载到支持 Flink 1.13 的 iceberg-flink-runtime jar 包。

准备测试数据

docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456

创建两个不同的数据库，并在每个数据库中创建两个表，作为 user 表分库分表下拆分出的表。

 CREATE DATABASE db_1;
 USE db_1;
 CREATE TABLE user_1 (
   id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
   name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',
   address VARCHAR(1024),
   phone_number VARCHAR(512),
   email VARCHAR(255)
 );
 INSERT INTO user_1 VALUES (110,"user_110","Shanghai","123567891234","user_110@foo.com");

 CREATE TABLE user_2 (
   id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
   name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',
   address VARCHAR(1024),
   phone_number VARCHAR(512),
   email VARCHAR(255)
 );
INSERT INTO user_2 VALUES (120,"user_120","Shanghai","123567891234","user_120@foo.com");

CREATE DATABASE db_2;
USE db_2;
CREATE TABLE user_1 (
  id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',
  address VARCHAR(1024),
  phone_number VARCHAR(512),
  email VARCHAR(255)
);
INSERT INTO user_1 VALUES (110,"user_110","Shanghai","123567891234", NULL);

CREATE TABLE user_2 (
  id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',
  address VARCHAR(1024),
  phone_number VARCHAR(512),
  email VARCHAR(255)
);
INSERT INTO user_2 VALUES (220,"user_220","Shanghai","123567891234","user_220@foo.com");

首先，使用如下的命令进入 Flink SQL CLI 容器中：

docker-compose exec sql-client ./sql-client

Checkpoint 默认是不开启的，我们需要开启 Checkpoint 来让 Iceberg 可以提交事务。
并且，mysql-cdc 在 binlog 读取阶段开始前，需要等待一个完整的 checkpoint 来避免 binlog 记录乱序的情况。

— Flink SQL
— 每隔 3 秒做一次 checkpoint

Flink SQL> SET execution.checkpointing.interval = 3s;

创建 source 表 user_source 来捕获MySQL中所有 user 表的数据，在表的配置项 database-name , table-name 使用正则表达式来匹配这些表。
并且，user_source 表也定义了 metadata 列来区分数据是来自哪个数据库和表。

CREATE TABLE user_source (
    database_name STRING METADATA VIRTUAL,
    table_name STRING METADATA VIRTUAL,
    id DECIMAL(20, 0) NOT NULL,
    name STRING,
    address STRING,
    phone_number STRING,
    email STRING,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
  ) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'mysql',
    'port' = '3306',
    'username' = 'root',
    'password' = '123456',
    'database-name' = 'db_[0-9]+',
    'table-name' = 'user_[0-9]+'
  );

创建 sink 表 all_users_sink，用来将数据加载至 Iceberg 中。
在这个 sink 表，考虑到不同的 MySQL 数据库表的 id 字段的值可能相同，我们定义了复合主键 (database_name, table_name, id)。

CREATE TABLE all_users_sink (
    database_name STRING,
    table_name    STRING,
    id          DECIMAL(20, 0) NOT NULL,
    name          STRING,
    address       STRING,
    phone_number  STRING,
    email         STRING,
    PRIMARY KEY (database_name, table_name, id) NOT ENFORCED
  ) WITH (
    'connector'='iceberg',
    'catalog-name'='iceberg_catalog',
    'catalog-type'='hadoop',
    'warehouse'='file:///tmp/iceberg/warehouse',
    'format-version'='2'
  );

使用下面的 Flink SQL 语句将数据从 MySQL 写入 Iceberg 中：

INSERT INTO all_users_sink select * from user_source;

述命令将会启动一个流式作业，源源不断将 MySQL 数据库中的全量和增量数据同步到 Iceberg 中。

然后我们就可以使用如下的命令看到 Iceberg 中的写入的文件：

docker-compose exec sql-client tree /tmp/iceberg/warehouse/default_database/

/tmp/iceberg/warehouse/default_database/
└── all_users_sink
    ├── data
    │   ├── 00000-0-84b83e87-0e98-48da-8871-4de54d802dc5-00009.parquet
    │   ├── 00000-0-84b83e87-0e98-48da-8871-4de54d802dc5-00011.parquet
    │   ├── 00000-0-84b83e87-0e98-48da-8871-4de54d802dc5-00511.parquet
    │   └── 00000-0-84b83e87-0e98-48da-8871-4de54d802dc5-00512.parquet
    └── metadata
        ├── 6785c966-67e3-43e0-876d-cfc2b77424b4-m0.avro
        ├── c4f04e0f-5f1d-4cd3-a5eb-4f423390011d-m0.avro
        ├── snap-1060385011870418792-1-df87d81d-004f-44d6-acca-1c77e5383647.avro
        ├── snap-1125901484026564419-1-c8e6142a-4702-4bf9-bb6c-937261910d39.avro
        ├── snap-1465929231731371144-1-cd480baf-a496-4f69-bb11-379299782e7a.avro
        ├── snap-1535675730396165219-1-eddfe40e-27bd-4a7a-97b0-191da77d4019.avro
        ├── snap-2621077481890393128-1-fdb33dc2-97a9-4472-bda4-fe0192a983c4.avro
        ├── snap-2886091127939856900-1-94d854db-2081-43b4-9bb3-11f9d0377503.avro
        ├── snap-3343920335928350948-1-19669bbb-7b82-4218-83ea-05c90429ff01.avro
        ├── snap-3566691522613506207-1-59e74ad7-a32e-427f-83c1-640d98b58d24.avro
        ├── snap-3843624394887137001-1-fef2b9b7-b7de-4ece-951b-eb1856a2d195.avro
        ├── snap-4100501778549948477-1-6785c966-67e3-43e0-876d-cfc2b77424b4.avro
        ├── snap-4248879694079296194-1-441e1ce8-6a10-4ebc-82b4-7abf62bc385b.avro
        ├── snap-445137311357959788-1-4e97b44e-a626-402b-b6ca-613e5252ed15.avro
        ├── snap-4453685821727449894-1-a5d3ced5-9d98-419a-aeda-a89e0184aa91.avro
        ├── snap-4652826435458483424-1-144e1141-8da3-450d-ba4d-01858befea48.avro
        ├── snap-4827514150229893384-1-db19f736-209b-44b0-9a4a-a1ecb8532817.avro
        ├── snap-5160869656962357717-1-522bdf2b-fd9d-4c81-9995-6c598e3112a2.avro
        ├── snap-5328679998683573777-1-befea0d5-0312-41db-ab33-04d2f71aa29c.avro
        ├── snap-5468995844667874005-1-4c1db744-6eb6-4c62-a5ce-6162b64ed429.avro
        ├── snap-7392671775005889691-1-f0e79868-ae06-4fe8-9a8e-e0b9f2fe2c12.avro
        ├── snap-7448354638185933171-1-621e2364-508e-47bf-83d0-5c7d72d160c6.avro
        ├── snap-7449633500954413534-1-3c673f73-381e-4917-af09-ce06e75995ee.avro
        ├── snap-7808424372668354882-1-a874a13c-32cc-4b4b-ab45-3042cad872f8.avro
        ├── snap-8487607088527724113-1-86dbb914-c564-4841-a536-be834a09b09d.avro
        ├── snap-882048647352933559-1-c7d1058c-1d60-4624-b592-2d8c9f208946.avro
        ├── snap-9092189266221057431-1-c4f04e0f-5f1d-4cd3-a5eb-4f423390011d.avro
        ├── snap-9149158390097592825-1-fd9e8dd3-519c-4b48-b78c-181ea0fd2aaf.avro
        ├── v1.metadata.json
        ├── v10.metadata.json
        ├── v11.metadata.json
        ├── v12.metadata.json
        ├── v13.metadata.json
        ├── v14.metadata.json
        ├── v15.metadata.json
        ├── v16.metadata.json
        ├── v17.metadata.json
        ├── v18.metadata.json
        ├── v19.metadata.json
        ├── v2.metadata.json
        ├── v20.metadata.json
        ├── v21.metadata.json
        ├── v22.metadata.json
        ├── v23.metadata.json
        ├── v24.metadata.json
        ├── v25.metadata.json
        ├── v26.metadata.json
        ├── v27.metadata.json
        ├── v3.metadata.json
        ├── v4.metadata.json
        ├── v5.metadata.json
        ├── v6.metadata.json
        ├── v7.metadata.json
        ├── v8.metadata.json
        ├── v9.metadata.json
        └── version-hint.text

使用下面的 Flink SQL 语句查询表 all_users_sink 中的数据：

修改 MySQL 中表的数据，Iceberg 中的表 all_users_sink 中的数据也将实时更新：

(3.1) 在 db_1.user_1 表中插入新的一行

UPDATE db_1.user_2 SET address='Beijing' WHERE id=120;

(3.3) 在 db_2.user_2 表中删除一行

`

Original: https://www.cnblogs.com/bigdata1024/p/16192321.html
Author: chaplinthink
Title: Flink CDC同步MySQL分库分表数据到Iceberg数据湖实践

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