1、相关环境
Flink作为当前流行的流式计算框架，在对接StarRocks时，若直接使用JDBC的方式"流式"写入数据，对StarRocks是不友好的，StarRocks作为一款MVCC的数据库，其导入的核心思想还是"攒微批+降频率"。为此，StarRocks单独开发了flink-connector-starrocks，其内部实现仍是通过对数据缓存攒批后执行Stream Load导入。
1.1、StarRocks相关下载
https://www.mirrorship.cn/zh-CN/download/community
1.2、Flink CDC连接器
参考地址：
https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/release-2.0/content/about.html#supported-flink-versions
https://github.com/StarRocks/starrocks-connector-for-apache-flink
https://docs.starrocks.io/zh-cn/main/loading/Flink-connector-starrocks
1.3、搭建环境
- StarRocks
- Flink
- Kafka
- Zookeeper
- MySQL
2、Flink读取Kafka数据写入StarRocks
Routine Load是StarRocks自带的可以消费Kafka数据的导入方式，其特点是简单易用，不依赖外部组件，但若需要对Kafka中的数据进行复杂的ETL，Routine Load可能就不能胜任了，这时就可以考虑使用Flink去消费Kafka中的数据，进行清洗转换后，再sink至StarRocks。
常见的实时报表的例子，使用Flink对Kafka中追加写入的数据进行实时处理，然后将数据源源不断的同步入库StarRocks。
2.1、数据准备
2.1.1、在Kafka中创建主题behavior和province
kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.110.101:2181 --create --replication-factor 1 --partitions 1 --topic behaviorkafka-topics.sh --zookeeper 192.168.110.101:2181 --create --replication-factor 1 --partitions 1 --topic province
2.1.2、向主题behavior生产数据
kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.110.101:9092 --topic behavior
2.1.3、生产数据
10001,zs,18,11,shopping
10002,ls,19, 11,add
10003,ww,19,61,star
2.1.4、向主题province生产数据
kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.110.101:9092 --topic province2.1.5、生产数据
11,北京
61,陕西
2.2、StarRocks准备
2.2.1、创建主键模型表s_province
create database starrocks;
use starrocks;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS starrocks.`s_province` (`uid` int(10) NOT NULL COMMENT "",`p_id` int(2) NOT NULL COMMENT "",`p_name` varchar(30) NULL COMMENT ""
)
PRIMARY KEY(`uid`)
DISTRIBUTED BY HASH(`uid`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_num" = "1",
-- 限主键模型
"enable_persistent_index" = "true"
);
2.3、Flink准备
2.3.1、启动Flink
./start-cluster.sh
2.3.2、启动sql-client
/sql-client.sh embedded
2.3.3、执行Flink SQL，创建上下游的映射表
1、Source部分，创建Flink向Kafka的映射表kafka_source_behavior
CREATE TABLE kafka_source_behavior (uuid int,name string,age int,province_id int,behavior string
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'behavior','properties.bootstrap.servers' = '192.168.110.101:9092','properties.group.id' = 'source_behavior','scan.startup.mode' = 'earliest-offset','format' = 'csv'
);
2、创建映射表kafka_source_province
CREATE TABLE kafka_source_province (pid int,p_name string
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'province','properties.bootstrap.servers' = '192.168.110.101:9092','properties.group.id' = 'source_province','scan.startup.mode' = 'earliest-offset','format' = 'csv'
);
3、Sink部分，创建Flink向StarRocks的映射表sink_province
CREATE TABLE sink_province (uid INT,p_id INT,p_name STRING,PRIMARY KEY (uid) NOT ENFORCED
)WITH ('connector' = 'starrocks','jdbc-url'='jdbc:mysql://192.168.110.101:9030','load-url'='192.168.110.101:8030','database-name' = 'starrocks','table-name' = 's_province','username' = 'root','password' = 'root','sink.buffer-flush.interval-ms' = '5000','sink.properties.column_separator' = '\x01','sink.properties.row_delimiter' = '\x02'
);
2.3.4、执行同步任务
执行Flink SQL，开始同步任务
insert into sink_province select b.uuid as uid, b.province_id as p_id, p.p_name from kafka_source_behavior b join kafka_source_province p on b.province_id = p.pid;
2.4、StarRocks查看数据
mysql -h192.168.110.101 -P9030 -uroot –prootuse starrocks;
select * from s_province;
3、Flink JDBC读取MySQL数据写入StarRocks
使用Flink JDBC方式读取MySQL数据的实时场景不多，因为JDBC下Flink只能获取执行命令时MySQL表的数据，所以更适合离线场景。假设有复杂的MySQL数据，就可以在Flink中跑定时任务，来获取清洗后的数据，完成后写入StarRocks。
3.1、MySQL准备
3.1.1、MySQL中创建表s_user
use ODS;
CREATE TABLE `s_user` (`id` INT(11) NOT NULL,`name` VARCHAR(32) DEFAULT NULL,`p_id` INT(2) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
);
3.1.2、插入数据
insert into s_user values(10086,'lm',61),(10010, 'ls',11), (10000,'ll',61);
3.2、StarRocks准备
3.2.1、StarRocks创建表s_user
use starrocks;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS starrocks.`s_user` (`id` int(10) NOT NULL COMMENT "",`name` varchar(20) NOT NULL COMMENT "",`p_id` INT(2) NULL COMMENT ""
)
PRIMARY KEY(`id`)
DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_num" = "1",
-- 限主键模型
"enable_persistent_index" = "true"
);
3.3、Flink创建映射表
3.3.1、启动Flink（服务未停止，可以跳过）
./start-cluster.sh
3.3.2、启动sql-client
./sql-client.sh embedded
3.3.3、Source部分，创建映射至MySQL的映射表source_mysql_suser
CREATE TABLE source_mysql_suser (id INT,name STRING,p_id INT,PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
)WITH ('connector' = 'jdbc','url' = 'jdbc:mysql://192.168.110.102:3306/ODS','table-name' = 's_user','username' = 'root','password' = 'root'
);
3.3.4、Sink部分，创建至StarRocks的映射表sink_starrocks_suser
CREATE TABLE sink_starrocks_suser (id INT,name STRING,p_id INT,PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
)WITH ('connector' = 'starrocks','jdbc-url'='jdbc:mysql://192.168.110.101:9030','load-url'='192.168.110.101:8030','database-name' = 'starrocks','table-name' = 's_user','username' = 'root','password' = 'root','sink.buffer-flush.interval-ms' = '5000','sink.properties.column_separator' = '\x01','sink.properties.row_delimiter' = '\x02'
);
3.3.5、Flink清洗数据并写入StarRocks
只是简单做一个where筛选，实际业务可能是多表join的复杂场景
insert into sink_starrocks_suser select id,name,p_id from source_mysql_suser where p_id = 61;
数据写入StarRocks后，Flink任务完成并结束。此时若再对MySQL中s_user表的数据进行增删或修改操作，Flink亦不会感知。
4、Flink读取StarRocks数据写入MySQL
还使用MySQL 中的s_user表和StarRocks的s_user表，将业务流程反转一下，读取StarRocks中的数据写入其他业务库，例如MySQL。
4.1、Flink创建映射表
4.1.1、启动Flink（服务未停止，可以跳过）
./start-cluster.sh
4.1.2、启动sql-client
./sql-client.sh embedded
4.1.3、Source部分，创建StarRocks映射表source_starrocks_suser
CREATE TABLE source_starrocks_suser (id INT,name STRING,p_id INT
)WITH ('connector' = 'starrocks','scan-url'='192.168.110.101:8030','jdbc-url'='jdbc:mysql://192.168.110.101:9030','database-name' = 'starrocks','table-name' = 's_user','username' = 'root','password' = 'root'
);
4.1.4、Sink部分，创建向MySQL的映射表sink_mysql_suser
CREATE TABLE sink_mysql_suser (id INT,name STRING,p_id INT,PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
)WITH ('connector' = 'jdbc','url' = 'jdbc:mysql://192.168.110.102:3306/ODS','table-name' = 's_user','username' = 'root','password' = 'root'
);
4.2、MySQL准备
4.2.1、清空MySQL s_user表数据，为一会儿导入新数据做准备
use ODS;
truncate table s_user;
4.3、Flink执行导入任务
简单梳理操作，实际业务可能会对StarRocks中多个表的数据进行分组或者join等处理然后再导入。
insert into sink_mysql_suser select id,name,p_id from source_starrocks_suser;
4.4、查看MySQL数据
select * from s_user;
5、Flink CDC同步MySQL数据至StarRocks
- 使用FlinkJDBC来读取MySQL数据时，JDBC的方式是“一次性”的导入，若希望让Flink感知MySQL数据源的数据变化，并近实时的实现据 同步，就需要使用Flink CDC。
- CDC是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的数据变动记录，同步到一个或多个数据目的地中（Sink）。直观的说就是当数据源的数据变化时，通过CDC可以让目标库中的数据同步发生变化（仅限于DML操作）。
- 还使用前面MySQL的s_user表以及StarRocks的s_user表来演示。
5.1、MySQL准备
5.1.1、MySQL开启binlog（格式为ROW模式）
vi /etc/my.cnf
log-bin=mysql-bin # 开启binlog
binlog-format=ROW # 选择ROW模式
server_id=1 # 配置MySQL replaction
5.1.2、重启MySQL服务：
systemctl restart mysqld
5.2、StarRocks准备
5.2.1、StarRocks中清空s_user表中的数据
mysql -h192.168.110.101 -P9030 -uroot –prootuse starrocks;
truncate table s_user;
5.3、Flink准备
5.3.1、启动Flink（服务未停止，可以跳过）
./start-cluster.sh
5.3.2、启动sql-client
./sql-client.sh embedded
5.3.3、Source部分，创建MySQL映射表cdc_mysql_suser
CREATE TABLE cdc_mysql_suser (id INT,name STRING,p_id INT
) WITH ('connector' = 'mysql-cdc','hostname' = '192.168.110.102','port' = '3306','username' = 'root','password' = 'root','database-name' = 'ODS','scan.incremental.snapshot.enabled'='false','table-name' = 's_user'
);
5.3.4、Sink部分，创建向StarRocks的cdc_starrocks_suser
CREATE TABLE cdc_starrocks_suser (id INT,name STRING,p_id INT,PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
)WITH ('connector' = 'starrocks','jdbc-url'='jdbc:mysql://192.168.110.101:9030','load-url'='192.168.110.101:8030','database-name' = 'starrocks','table-name' = 's_user','username' = 'root','password' = 'root','sink.buffer-flush.interval-ms' = '5000','sink.properties.column_separator' = '\x01','sink.properties.row_delimiter' = '\x02'
);
5.4、执行同步任务
insert into cdc_starrocks_suser select id,name,p_id from cdc_mysql_suser;
在CDC场景下，Flink SQL执行后同步任务将会持续进行，当MySQL中数据出现变化，Flink会快速感知，并将变化同步至StarRocks中。
5.5、数据观察
5.5.1、MySQL库中观察数据
mysql -uroot –prootuse ODS;
select * from s_user;
5.5.2、StarRocks库中观察数据
mysql -h192.168.110.101 -P9030 -uroot –prootuse starrocks;
select * from s_user;
5.5.3、MySQL中，对数据进行增删改操作
INSERT INTO s_user VALUES(12345,'SR',61);DELETE FROM s_user WHERE id = 10010;UPDATE s_user SET `name`='No.1' WHERE id = 10086;
5.5.4、查看StarRocks中表的数据
select * from s_user;
可以确认对MySQL源表数据的增加、修改和删除操作引起的数据变化，都能同步至StarRocks目标表中。
6、通过CDC+SMT实现MySQL多表数据的秒级同步
StarRocks Migration Tool：为了友好的解决多表同步时的问题，StarRocks发布了StarRocks-migrate-tools（简称smt）工具，来快捷生成StarRocks表结构和Flink-SQL映射表及同步语句。Smt目前可用于MySQL、PostgreSQL、Oracle和hive，后面三个数据库的同步还在公测中，先以MySQL来进行演示。
6.1 MySQL准备
已开启binlog的MySQL中创建数据库CDC，并在其中创建表departments和jobs，创建完成后再导入少量数据。
6.1.1、创建表departments
CREATE DATABASE CDC;
USE CDC;CREATE TABLE `departments` (`department_id` int(4) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`department_name` varchar(3) DEFAULT NULL,`manager_id` int(6) DEFAULT NULL,`location_id` int(4) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`department_id`)
);
6.1.2、为表departments插入数据
insert into `departments`(`department_id`,`department_name`,`manager_id`,`location_id`)
values (10,'Adm',200,1700),(20,'Mar',201,1800),(30,'Pur',114,1700),(40,'Hum',203,2400),(50,'Shi',121,1500),(60,'IT',103,1400),(70,'Pub',204,2700),(80,'Sal',145,2500),(90,'Exe',100,1700),(100,'Fin',108,1700),(110,'Acc',205,1700),(120,'Tre',NULL,1700),(130,'Cor',NULL,1700),(140,'Con',NULL,1700),(150,'Sha',NULL,1700),(160,'Ben',NULL,1700),(170,'Man',NULL,1700),(180,'Con',NULL,1700),(190,'Con',NULL,1700),(200,'Ope',NULL,1700),(210,'IT ',NULL,1700),(220,'NOC',NULL,1700),(230,'IT ',NULL,1700),(240,'Gov',NULL,1700),(250,'Ret',NULL,1700),(260,'Rec',NULL,1700),(270,'Pay',NULL,1700);
6.1.3、创建表jobs
CREATE TABLE `jobs` (`job_id` varchar(10) NOT NULL,`job_title` varchar(35) DEFAULT NULL,`min_salary` int(6) DEFAULT NULL,`max_salary` int(6) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`job_id`)
);
6.1.4、为表jobs插入数据
insert into `jobs`(`job_id`,`job_title`,`min_salary`,`max_salary`)
values ('AC_ACCOUNT','Public Accountant',4200,9000),('AC_MGR','Accounting Manager',8200,16000),('AD_ASST','Administration Assistant',3000,6000),('AD_PRES','President',20000,40000),('AD_VP','Administration Vice President',15000,30000),('FI_ACCOUNT','Accountant',4200,9000),('FI_MGR','Finance Manager',8200,16000),('HR_REP','Human Resources Representative',4000,9000),('IT_PROG','Programmer',4000,10000),('MK_MAN','Marketing Manager',9000,15000),('MK_REP','Marketing Representative',4000,9000),('PR_REP','Public Relations Representative',4500,10500),('PU_CLERK','Purchasing Clerk',2500,5500),('PU_MAN','Purchasing Manager',8000,15000),('SA_MAN','Sales Manager',10000,20000),('SA_REP','Sales Representative',6000,12000),('SH_CLERK','Shipping Clerk',2500,5500),('ST_CLERK','Stock Clerk',2000,5000),('ST_MAN','Stock Manager',5500,8500);
6.2 配置SMT工具
6.2.1 下载smt工具，解压后修改配置文件
vi conf/config_prod.conf
1、配置MySQL部分
[db]host = 192.168.110.102 #MySQL所在服务器IP
port = 3306 #MySQL服务端口
user = root #用户名
password = root #密码
# currently available types: `mysql`, `pgsql`, `oracle`, `hive`
type = mysql #类型选择MySQL，目前PostgreSQL、Oracle和Hive正在公测中
# # only takes effect on `type == hive`.
# # Available values: kerberos, none, nosasl, kerberos_http, none_http, zk, ldap
# authentication = kerberos
[other]
# number of backends in StarRocks
be_num = 1 #配置StarRocks BE的节点数，以便生成更合理bucket数量的建表语句
# `decimal_v3` is supported since StarRocks-1.18.1
use_decimal_v3 = true #使用更高精度的Decimal类型，1.18后的版本都支持
# file to save the converted DDL SQL
output_dir = ./result #后续生成sql文件的保存目录
# !!!`database` `table` `schema` are case sensitive in `oracle`!!!
[table-rule.1]
# pattern to match databases for setting properties
# !!! database should be a `whole instance(or pdb) name` but not a regex when it comes with an `oracle db` !!!
database = CDC #配置需要同步的数据库，需使用正则表达式的写法
# pattern to match tables for setting properties
table = departments|jobs #配置需要同步的表，需使用正则表达式的写法
# `schema` only takes effect on `postgresql` and `oracle`
schema = ^public$ #同步MySQL时不需要管这个
2、配置StarRocks集群信息
############################################
### flink sink configurations #这部分与Flink Sink部分写法相似
### DO NOT set `connector`, `table-name`, `database-name`, they are auto-generated
############################################
flink.starrocks.jdbc-url=jdbc:mysql://192.168.110.101:9030
flink.starrocks.load-url=192.168.110.101:8030
flink.starrocks.username=root
flink.starrocks.password=root
flink.starrocks.sink.properties.format=json #以json格式攒批
flink.starrocks.sink.properties.strip_outer_array=true #展开为数组
flink.starrocks.sink.buffer-flush.interval-ms=10000 #攒批10秒导入一次
# # used to set the server-id for mysql-cdc jobs instead of using a random server-id
# flink.cdc.server-id = 5000
6.3 SMT工具使用
参考地址：
https://docs.starrocks.io/zh-cn/latest/loading/Flink_cdc_load#%E4%BB%8E-mysql-%E5%AE%9E%E6%97%B6%E5%90%8C%E6%AD%A5
6.3.1 执行smt工具
./starrocks-migrate-tool
6.3.2 在配置的./result路径下生成sql语句文件
flink-create.1.sql
flink-create.all.sql
starrocks-create.1.sql
starrocks-create.all.sql
starrocks-external-create.1.sql
starrocks-external-create.all.sql
6.4 生成Flink 任务
6.4.1 同步库表结构
如果数据需要经过 Flink 处理后写入目标表，目标表与源表的结构不一样，则您需要修改 SQL 文件 starrocks-create.all.sql 中的建表语句。
mysql -h192.168.110.101 -P9030 -uroot -proot < /opt/module/smt/result/starrocks-create.all.sql6.4.2、同步数据
进入 Flink 目录，执行如下命令
./bin/sql-client.sh -f /opt/module/smt/result/flink-create.all.sql
6.4.3、处理同步数据
在同步过程中，如果您需要对数据进行一定的处理，例如 GROUP BY、JOIN 等，则可以修改 SQL 文件 flink-create.all.sql。可以通过执行 count(*) 和 GROUP BY 计算。
INSERT INTO `default_catalog`.`demo`.`orders_sink` SELECT product_id,product_name, COUNT(*) AS cnt FROM `default_catalog`.`demo`.`orders_src` WHERE order_date >'2021-01-01 00:00:01' GROUP BY product_id,product_name;
执行同步数据命令（5.4.2），如果返回如下结果，则表示 Flink job 已经提交，开始同步全量和增量数据。
[INFO] Submitting SQL update statement to the cluster...
[INFO] SQL update statement has been successfully submitted to the cluster:
Job ID: 5ae005c4b3425d8bb13fe660260a35da
6.5 观察任务状况
./flink listWaiting for response...------------------ Running/Restarting Jobs -------------------19.01.2022 21:55:30 : 80c4e81de2d0d7e34c8f1aac1c22a8c4 : insert-into_default_catalog.CDC.departments_sink (RUNNING)19.01.2022 21:55:34 : b2b76afe7d33196a09a274142d9128cf : insert-into_default_catalog.CDC.jobs_sink (RUNNING)
6.6 数据观察
就不再演示改变数据了，与场景四中的情况相同，当数据源中的数据变化时，StarRocks中的数据也会同步变化，实现数据的近实时同步。
这个场景特别适合维度表的数据同步，因为当前StarRocks还不支持update语法，就可以将数据需要频繁更新的维度表放在MySQL中，使用Flink CDC+SMT实时的在StarRocks中同步数据，实现灵活的多表关联查询。
