一、背景介绍

        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[1] 为例展示整个流程，架构图如下所示：

flink cdc监听mysql flink cdc sql_big data

一、准备阶段 MySQL数据

1.2 准备数据

进入 MySQL 容器中：

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");

二、在 Flink SQL CLI 中

使用 Flink DDL 创建表

1. Flink sql 开启 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。

-- 每隔 3 秒做一次 checkpoint

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

2. Flink sql 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> 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.Flink sql 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> 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'
  );

三、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> 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 (http://localhost:8081/#/job/running)上可以看到这个运行的作业： 

flink cdc监听mysql flink cdc sql_mysql_02

 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：

flink cdc监听mysql flink cdc sql_flink_03

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

Flink SQL> SELECT * FROM all_users_sink;

在 Flink SQL CLI 中我们可以看到如下查询结果：

flink cdc监听mysql flink cdc sql_数据_04

  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：

        在本文中，我们展示了如何使用 Flink CDC 同步 MySQL 分库分表的数据，快速构建 Icberg 实时数据湖。用户也可以同步其他数据库（Postgres/Oracle）的数据到 Hudi 等数据湖中。最后希望通过本文，能够帮助读者快速上手 Flink CDC 。