[实时计算flink]数据库实时入仓快速入门

实时计算Flink版提供了丰富强大的数据实时入仓能力。通过Flink的全增量自动切换、元信息自动发现、表结构变更自动同步和整库同步等功能，简化了数据实时入仓的链路，使得实时数据同步更加高效便捷。本文介绍如何快速构建一个从MySQL到Hologres的数据同步作业。

背景信息

假设MySQL实例中有一个tpc_ds库，里面有24张表结构不相同的业务表。另外还有user_db1~user_db3三个库，由于进行了分库分表的设计，每个库中分别有3张表结构相同的表，共包含名称为user01~user09的9张表。在阿里云DMS控制台观察到MySQL中的库和表情况如下图所示。

数据库和表情况

此时，如果您希望开发一个数据同步的作业，将这些表和数据都同步到Hologres中，其中user分库分表能合并到Hologres的一张表中，则可以按照以下步骤进行：

步骤一：创建Catalog
步骤二：开发数据同步作业
步骤三：启动作业
步骤四：观察全量同步结果
步骤五：观察增量同步结果
（可选）步骤六：作业资源配置

本文使用Flink提供的CREATE TABLE AS（CTAS）语句和CREATE DATABASE AS（CDAS）语句来完成整库同步、分库分表合并同步，一键完成数据的全量和增量同步，以及实时的表结构变更同步。

前提条件

如果您使用RAM用户或RAM角色等身份访问，需要确认已具有Flink控制台相关权限，详情请参见权限管理。
已创建Flink工作空间，详情请参见开通实时计算Flink版。
上下游存储
- 已创建RDS MySQL实例，详情请参见快速创建RDS MySQL实例。
- 已创建Hologres实例，详情请参见购买Hologres。
说明

RDS MySQL和Hologres需要与Flink工作空间在相同地域相同VPC下，否则需要打通网络，详情请参见控制台操作或控制台操作。
已准备好测试数据，并配置好白名单。详情请参见准备测试数据和配置IP白名单。

准备测试数据

单击tpc_ds.sql、user_db1.sql、user_db2.sql和user_db3.sql下载测试数据到本地。
在DMS数据管理控制台上，准备RDS MySQL的测试数据。
1. 通过DMS登录RDS MySQL。
  
  详情请参见通过DMS登录RDS MySQL。
2. 在已登录的SQLConsole窗口，输入如下命令后单击执行。
  
  创建tpc_ds、user_db1、user_db2和user_db3四个数据库。
```
CREATE DATABASE tpc_ds;
CREATE DATABASE user_db1;
CREATE DATABASE user_db2;
CREATE DATABASE user_db3;
```
3. 在左侧菜单栏，单击左侧常用功能页签下的数据导入。
4. 在批量数据导入页签下选择需要导入的数据库，上传对应的SQL文件，单击提交申请后，单击执行变更。在弹出的对话框中单击确定执行。
  
  同样的操作依次为tpc_ds、user_db1、user_db2和user_db3数据库导入对应的数据文件。
在Hologres控制台创建my_user数据库，用于存放合并后的user表数据。

操作步骤详情请参见创建数据库。

配置IP白名单

为了让Flink能访问MySQL和Hologres实例，您需要将Flink工作空间的网段添加到MySQL和Hologres的白名单中。

获取Flink工作空间的VPC网段。
1. 登录实时计算控制台。
2. 在目标工作空间右侧操作列，选择更多 > 工作空间详情。
3. 在工作空间详情对话框，查看Flink虚拟交换机的网段信息。
在RDS MySQL的IP白名单中，添加Flink网段信息。

操作步骤详情请参见设置IP白名单。
在Hologres的IP白名单中，添加Flink网段信息。

在HoloWeb配置数据连接时，需要将连接的登录方式设置为当前用户免密登录，才可以为当前连接配置IP白名单，操作步骤详情请参见IP白名单。

步骤一：创建Catalog

整库同步、分库分表合并同步、单表同步都需要依赖目标Catalog来创建目标表，也依赖源Catalog来获取源表列表和信息。因此，您需要通过控制台创建源Catalog和目标Catalog。本文将以源Catalog为MySQL Catalog和目标Catalog为Hologres Catalog为例，为您进行介绍。

创建名称为mysql的MySQL Catalog。

操作步骤详情请参见配置MySQL Catalog。
创建名称为holo的Hologres Catalog。

操作步骤详情请参见创建Hologres Catalog。
在元数据管理页面Catalog列表中，确认已创建名为mysql和holo的Catalog。

步骤二：开发数据同步作业

登录Flink开发控制台，新建作业。

在数据开发 > ETL页面，单击新建。
单击空白的流作业草稿。

Flink为您提供了丰富的代码模板和数据同步，每种代码模板都为您提供了具体的使用场景、代码示例和使用指导。您可以直接单击对应的模板快速地了解Flink产品功能和相关语法，实现您的业务逻辑，详情请参见代码模板和数据同步模板。
单击下一步。

在新建作业草稿对话框，填写作业配置信息。

作业参数	说明	示例
文件名称	作业的名称。说明作业名称在当前项目中必须保持唯一。	flink-test
存储位置	指定该作业的代码文件所属的文件夹。您还可以在现有文件夹右侧，单击图标，新建子文件夹。	作业草稿
引擎版本	当前作业使用的Flink的引擎版本。引擎版本号含义、版本对应关系和生命周期重要时间点详情请参见引擎版本介绍。	vvr-6.0.4-flink-1.15

单击创建。

将以下作业代码拷贝到作业文本编辑区。

将tpc_ds库中所有表同步至Hologres，并将user的分库分表合并同步到Hologres的单表中。代码示例如下所示。
```
USE CATALOG holo;

BEGIN STATEMENT SET;

-- 同步TPCDS整库到Hologres的tpc_ds库中。
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS tpc_ds
AS DATABASE mysql.tpc_ds INCLUDING ALL TABLES
/*+ OPTIONS('server-id'='8001-8004') */ ;

-- 同步user分库分表到Hologres的my_user.users表中。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_user.users
AS TABLE mysql.`user_db[0-9]+`.`user[0-9]+`
/*+ OPTIONS('server-id'='8001-8004') */;

END;
```
将tpc_ds库中所有表同步至Hologres使用CDAS (CREATE DATABASE AS) 语法来实现，将user的分库分表合并同步到Hologres的单表使用CTAS (CREATE TABLE AS) 语法来实现，最后再使用STATEMENT SET语法将这两条SQL语句合并在一个作业中提交。Flink会自动为Source进行优化，复用一个Source节点读取多张MySQL表的数据，这能显著降低MySQL的连接数和读取压力，提升稳定性。

说明

如果只想同步库中的某些表，您也可以在CDAS语法中使用 INCLUDING TABLE或EXCLUDING TABLE 语法来指定具体需要同步的表。例如INCLUDING TABLE 'web.*'表示只同步中所有web开头的表。

步骤三：启动作业

在数据开发 > ETL页面，单击部署后，在弹出的对话框中，单击确认。

说明

Session集群适用于非生产环境的开发测试环境，您可以使用Session集群模式部署或调试作业，提高作业JM（Job Manager）资源利用率和提高作业启动速度。但不推荐您将作业提交至Session集群中，因为会存在业务稳定性问题，详情请参见配置开发测试环境（Session集群）。
在运维中心 > 作业运维页面，单击目标作业操作中的启动。填写配置信息，详情请参见作业启动。
单击启动。

作业启动后，您可以在作业运维页面观察作业的运行信息和状态。

步骤四：观察全量同步结果

登录Hologres管理控制台。
在元数据管理页签，查看Hologres实例下的tpc_ds数据库中24张表和表数据。
在元数据管理页签，查看my_user库下users表结构。

同步后的表结构和数据如下图所示。
- 表结构
  
  users表的表结构比MySQL源表中多了_db_name和_table_name两列，代表数据来源的库名和表名，且作为联合主键的一部分来保证分库分表合并后的数据唯一性。
- 表数据
  
  在users表信息页面右上角，单击查询表后，输入如下命令，单击运行。
```
select * from users order by _db_name,_table_name,id;
```
  表数据结果如下图所示。

步骤五：观察增量同步结果

同步作业会在全量数据同步完以后自动切换到增量数据同步阶段，无需干预。您可以通过监控告警页签的currentEmitEventTimeLag值来确定数据同步的阶段。

登录实时计算控制台。
单击对应工作空间操作列下的控制台。
在运维中心 > 作业运维页面，单击目标作业名称。
单击监控告警页签。
观察currentEmitEventTimeLag曲线图，确定数据同步阶段。
- 值为0时，代表还在全量同步阶段。
- 值大于0时，代表已经进入增量同步阶段。
验证实时同步数据变更和结构变更的能力。

MySQL CDC数据源支持在增量同步阶段，实时同步表的数据变更以及表的结构变更。您可以在作业进入到增量同步阶段后，通过修改MySQL的user分表的表结构和数据，来验证实时同步数据变更和结构变更的能力。
1. 通过DMS登录RDS MySQL。
  
  详情请参见通过DMS登录RDS MySQL。
2. 在user_db2数据库下，执行如下命令修改user02表的表结构，并插入和更新数据。
```
USE DATABASE `user_db2`;
ALTER TABLE `user02` ADD COLUMN `age` INT;   -- 添加age列。
INSERT INTO `user02` (id, name, age) VALUES (27, 'Tony', 30); -- 插入带有age的数据。
UPDATE `user05` SET name='JARK' WHERE id=15;  -- 更新另一张表，名字改成大写。
```
3. 在Hologres控制台，查看users表结构和数据的变化。
  
  在users表信息页面右上角，单击查询表后，输入如下命令，单击运行。
```
select * from users order by _db_name,_table_name,id;
```
  表数据结果如下图所示。
  
  虽然多张分表的Schema并不一致，但是在user02上的表结构变更，以及数据变更都能实时地同步到下游表中。在Hologres的users表中，看到了新增的age字段，插入的Tony数据以及更新成大写的JARK数据。

（可选）步骤六：作业资源配置

根据数据量的不同，我们往往需要调节不同节点的并发和资源，以达到更优的作业性能。您可以使用资源配置的基础模式简单配置作业并发度和CU数，也可以使用资源配置的专家模式细粒度地调整节点的并发和资源。

在运维中心 > 作业运维页面，单击目标作业名称。
在部署详情页签下，单击资源配置区域右上角的编辑。
在资源模式配置项中选择专家模式后，单击立刻获取。
将鼠标悬停至更多操作后，单击展开全部。

通过完整的拓扑图能了解到整个数据的同步计划，即具体同步哪些表。
手动设置每个节点的并发。

设置作业为4并发；由于tpc_ds中的store_sales表数据量最大，可以单独设置holo.tpc_ds.store_sales Sink节点并发为8，提升Hologres的写入性能。资源配置步骤详情请参见配置作业部署信息。
在资源配置右侧，单击保存。
重启作业。

作业资源配置后，需重启作业才能生效。
单击目标作业名称，在作业总览页签下查看调整效果。

秒客网