使用 Flink CDC 构建实时数据湖

在 OLTP 系统中，为了解决单表数据量大的问题，通常采用分库分表的方式将单个大表进行拆分以提高系统的吞吐量。 但是为了方便数据分析，通常需要将分库分表拆分出的表在同步到数据仓库、数据湖时，再合并成一个大表。

这篇教程将展示如何使用 Flink CDC 构建实时数据湖来应对这种场景，本教程的演示基于 Docker，只涉及 SQL，无需一行 Java/Scala 代码，也无需安装 IDE，你可以很方便地在自己的电脑上完成本教程的全部内容。

接下来将以数据从 MySQL 同步到 Iceberg 为例展示整个流程，架构图如下所示：

你也可以使用不同的 source 比如 Oracle/Postgres 和 sink 比如 Hudi 来构建自己的 ETL 流程。

准备阶段

准备一台已经安装了 Docker 的 Linux 或者 macOS 电脑。

准备所需的 JAR 包

下载以下 JAR 包，并放入与 Dockerfile 同级的 lib 目录：

• flink-sql-connector-mysql-cdc-3.7.0-1.20.jar
• mysql-connector-java-8.0.27.jar
• flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar
• iceberg-flink-runtime-1.20-1.7.2.jar

启动所需组件

本教程使用 Docker Compose 管理所需组件。

1. 使用以下内容创建 Dockerfile：

FROM flink:1.20.5-scala_2.12
# 将下载的 JAR 包放入同级的 lib 目录。
COPY ./lib /opt/flink/lib
RUN apt-get update && apt-get install tree

2. 使用以下内容创建 docker-compose.yml：

version: '2.1'
services:
  sql-client:
    user: flink:flink
    build: .
    command: tail -f /dev/null
    depends_on:
      - jobmanager
      - mysql
    environment:
      - MYSQL_HOST=mysql
      - |
        FLINK_PROPERTIES=
        jobmanager.rpc.address: jobmanager
        rest.address: jobmanager
    volumes:
      - shared-tmpfs:/tmp/iceberg
  jobmanager:
    user: flink:flink
    build: .
    ports:
      - "8081:8081"
    command: jobmanager
    environment:
      - |
        FLINK_PROPERTIES=
        jobmanager.rpc.address: jobmanager
    volumes:
      - shared-tmpfs:/tmp/iceberg
  taskmanager:
    user: flink:flink
    build: .
    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"

该 Docker Compose 中包含的容器有：

• SQL-Client: Flink SQL Client, 用来提交 SQL 查询和查看 SQL 的执行结果
• Flink Cluster：包含 Flink JobManager 和 Flink TaskManager，用来执行 Flink SQL
• MySQL：作为分库分表的数据源，存储本教程的 user 表

本教程接下来用到的容器相关命令都需要在 docker-compose.yml 所在目录下执行。

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:8081/ 来查看 Flink 是否运行正常。

准备数据

1. 进入 MySQL 容器中

   docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456

2. 创建数据和表，并填充数据

   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");

在 Flink SQL CLI 中使用 Flink DDL 创建表

首先，使用如下的命令进入 Flink SQL CLI 容器中：

docker-compose exec sql-client /opt/flink/bin/sql-client.sh

我们可以看到如下界面：

然后，进行如下步骤：

1. 开启 checkpoint，每隔 3 秒做一次 checkpoint

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

2. 创建 MySQL 分库分表 source 表

   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。

   -- Flink SQL
   Flink SQL> 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]+'
     );

3. 创建 Iceberg sink 表

   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）。

   -- Flink SQL
   Flink SQL> 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'
     );

流式写入 Iceberg

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

   -- Flink SQL
   Flink SQL> INSERT INTO all_users_sink select * from user_source;

   上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。 在 Flink UI 上可以看到这个运行的作业：

   

   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/

   如下所示：

   

   在你的运行环境中，实际的文件可能与上面的截图不相同，但是整体的目录结构应该相似。

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

   -- Flink SQL
   Flink SQL> SELECT * FROM all_users_sink;

   在 Flink SQL CLI 中我们可以看到如下查询结果：

   

3. 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

   --- db_1
   INSERT INTO db_1.user_1 VALUES (111,"user_111","Shanghai","123567891234","user_111@foo.com");

   (3.2) 更新 db_1.user_2 表的数据

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

   (3.3) 在 db_2.user_2 表中删除一行

   --- db_2
   DELETE FROM db_2.user_2 WHERE id=220;

   每执行一步，我们就可以在 Flink Client CLI 中使用 SELECT * FROM all_users_sink 查询表 all_users_sink 来看到数据的变化。

   最后的查询结果如下所示：

   

   从 Iceberg 的最新结果中可以看到新增了 (db_1, user_1, 111) 的记录，(db_1, user_2, 120) 的地址更新成了 Beijing，且 (db_2, user_2, 220) 的记录被删除了，与我们在 MySQL 做的数据更新完全一致。

环境清理

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