Flink实时数仓同步：流水表实战详解

一、背景

在大数据领域，初始阶段业务数据通常被存储于关系型数据库，如MySQL。然而，为满足日常分析和报表等需求，大数据平台采用多种同步方式，以适应这些业务数据的不同存储需求。这些同步存储方式包括离线仓库和实时仓库等，选择取决于业务需求和数据特性。

一项常见需求是，大数据分析平台需要能够检索某张业务表的变更记录，并以每天为单位统计每条数据的变更频率。以下是示例：

1. [Mysql] 业务数据 – 用户表全量数据：

2. [Mysql] 2023-06-02 业务数据新增了一名tony用户，且多次更改了tom的手机号，此时表数据如下：

加粗为更新/新增数据

3. [大数据平台] 2023-06-02日业务人员在大数据分析平台中查看用户表实时变更记录，数据如下：

op字段为每条数据的操作类型:r/c/u/d

4. [大数据平台] 业务人员在大数据分析平台中根据id+姓名维度统计2023-06-02日的变更次数，期望数据如下：

根据上述需求，我们可以得出需要构建实时流水表以满足业务数据的实时分析需求。尽管离线数仓中存在流水表，但由于以下原因，离线数仓并不符合此需求：

1. 同步延迟问题： 离线数仓的同步方式通常为T+1，而上述需求要求实时查看当天业务数据的变更情况。
2. 同步数据源问题： 离线数仓的T+1同步通常是通过 SQL 读取业务表数据，而不是读取 binlog 数据。这导致离线同步只能获取到 Tom 的最后一次更改数据，例如手机号=555，而无法获取所有更改项。

下面将讨论实现方案。

二、实时同步+拉链表实现

2.1、技术选型

鉴于业务数据通常存储在关系型数据库中，我们选择采用Flink-CDC持续读取binlog日志进行实时同步。为了保证实时数据能够高效写入下游并支持用户OLAP查询分析，这里选择了企业中常见的MMP库Doris作为实时数仓的存储层。整体架构如下图所示：

2.2、数据流转过程

Flink 实时同步程序将捕获到的 MySQL 数据变更事件进行实时处理。对于新增（INSERT）、修改（UPDATE）、删除（DELETE）等操作，构建流水表更新语句同步至下游Doris，数据流转过程如下所示：

2.3、流水表设计

1. 实时流水表是在大数据分析场景中常用的数据结构之一，用于记录业务数据的实时变更情况。该表主要用于跟踪数据的变更历史，捕捉每一次更新、插入或删除的操作，以便实时分析和监控业务数据的动态变化。

2. 背景需求需要实时检索某张业务表的历史变更记录，并以每天为单位统计每条数据的变更频率，因此在Doris中设计表结构时采用了Unique数据模型。建表语句如下，其中以id和update_time为unique key从而保证秒级唯一性，同时采用动态分区按天进行划分，建表语句如下：

CREATE TABLE `example_user_stream`
(
    `id` largeint(40) NOT NULL COMMENT '用户id',
    `update_time` datetime NULL COMMENT '用户更新时间',
    `dt` date NULL COMMENT '流水日期',
    `create_time` datetime NULL COMMENT '用户注册时间',
    `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户昵称',
    `phone` largeint(40) NULL COMMENT '手机号',
    `gender` varchar(5) NULL COMMENT '用户性别',
    `op` varchar(4) NOT NULL COMMENT '每条数据的操作类型:r/c/u/d',
    `before` STRING NULL COMMENT '变更前数据',
    `binlog` STRING NULL COMMENT 'binlog全量日志'
) ENGINE=OLAP
UNIQUE KEY(`id`, `update_time`, `dt`)
COMMENT '用户流水表'
PARTITION BY RANGE(dt)()
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 8
PROPERTIES
(
    "dynamic_partition.enable" = "true",
    "dynamic_partition.time_unit" = "DAY",
    "dynamic_partition.start" = "-90",
    "dynamic_partition.end" = "3",
    "dynamic_partition.prefix" = "p",
    "dynamic_partition.buckets" = "8"
);

该表利用了Doris的动态分区功能，将分区粒度设置为天级，并采取了预先建立3天分区的策略，同时设定了90天的过期时间；更多信息可参考Doris动态分区介绍

2.4、实时同步逻辑

1. 首先，由于实时流水表同步使用Flink-cdc读取关系型数据库，flink-cdc提供了四种模式： “initial”，“earliest-offset”，“latest-offset”，“specific-offset” 和 “timestamp”。本文使用的Flink-connector-mysq是2.3版本，这里简单介绍一下这四种模式：

   • initial （默认）：在第一次启动时对受监视的数据库表执行初始快照，并继续读取最新的 binlog。
   • earliest-offset：跳过快照阶段，从可读取的最早 binlog 位点开始读取
   • latest-offset：首次启动时，从不对受监视的数据库表执行快照， 连接器仅从 binlog 的结尾处开始读取，这意味着连接器只能读取在连接器启动之后的数据更改。
   • specific-offset：跳过快照阶段，从指定的 binlog 位点开始读取。位点可通过 binlog 文件名和位置指定，或者在 GTID 在集群上启用时通过 GTID 集合指定。
   • timestamp：跳过快照阶段，从指定的时间戳开始读取 binlog 事件。

2. 由于流水表只需知晓更改过程而无需记录全量数据，故采用timestamp模式从指定的时间戳【今日零点】开始读取 binlog 事件开始读取；这里之所以没有选择earliest-offset模式是因为doris在建表时分区大于或等于今日，而binlog可能保存多天以前的数据而无法存放至doris分区中，故采用timestamp模式.

3. 此外，由于实时流水表同步需要对 binlog 数据进行解析及判断更新操作类型，因此，Flink CDC SQL 方式的表建立不再满足我们的要求。为了更好地实现这一功能，我们需要采用 API 方式来构建解决方案，代码如下：

   import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
   import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
   import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
   import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
   
   public class MySqlSourceExample {
     public static void main(String[] args) throws Exception {
       MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
           .hostname("yourHostname")
           .port(yourPort)
           .databaseList("yourDatabaseName") // 设置捕获的数据库， 如果需要同步整个数据库，请将 tableList 设置为 ".*".
           .tableList("yourDatabaseName.yourTableName") // 设置捕获的表
           .username("yourUsername")
           .password("yourPassword")
           .startupOptions(StartupOptions.timestamp(1685548800000L)) // 从2023-06-01零点处读取binlog
           .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 将 SourceRecord 转换为 JSON 字符串
           .build();
   
       StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
   
       // 设置 3s 的 checkpoint 间隔
       env.enableCheckpointing(3000);
   
       env
         .fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source")
         // 设置 source 节点的并行度为 4
         .setParallelism(4)
         .print().setParallelism(1); // 设置 sink 节点并行度为 1 
   
       env.execute("Print MySQL Snapshot + Binlog");
     }
   }
   

   代码摘自mysql-cdc-connector官网示例

4. 这里我们以2023-06-02日的[Mysql]业务数据为例，新增了一名tony用户，且多次更改了tom的手机号，此时表数据如下：

加粗为更新/新增数据

5. 此时Flink应用获取到的数据如下：

# 新增tony变更数据如下
{
	"before": null,
	"after": {
		"id": 4,
		"name": "tony",
		"phone": "666",
		"gender": "男",
		"create_time": "2023-06-02T02:00:00Z",
		"update_time": "2023-06-02T02:00:00Z"
	},
	"source": {
		# 元数据信息忽略
	},
	"op": "c", # 操作类型
	"ts_ms": 1706768344113,
	"transaction": null
}
# tom手机号333->444变更数据如下
{
	"before": {
		"id": 3,
		"name": "tom",
		"phone": "333",
		"gender": "男",
		"create_time": "2023-06-01T05:00:00Z",
		"update_time": "2023-06-01T05:00:00Z"
	},
	"after": {
		"id": 3,
		"name": "tom",
		"phone": "444",
		"gender": "男",
		"create_time": "2023-06-01T05:00:00Z",
		"update_time": "2023-06-01T23:00:00Z"
	},
	"source": {
		# 元数据信息忽略
	},
	"op": "u", # 操作类型
	"ts_ms": 1706768454904,
	"transaction": null
}
# tom手机号444->555变更数据如下
{
	"before": {
		"id": 3,
		"name": "tom",
		"phone": "444",
		"gender": "男",
		"create_time": "2023-06-01T05:00:00Z",
		"update_time": "2023-06-01T23:00:00Z"
	},
	"after": {
		"id": 3,
		"name": "tom",
		"phone": "555",
		"gender": "男",
		"create_time": "2023-06-01T05:00:00Z",
		"update_time": "2023-06-02T00:00:00Z"
	},
	"source": {
		# 元数据信息忽略
	},
	"op": "u", # 操作类型
	"ts_ms": 1706768521452,
	"transaction": null
}

6. 我们使用 Flink CDC MySQL 同步数据时可以获取到binlog数据中的 op 字段。op 字段是用来记录每条数据的操作类型的标志。具体的操作类型如下：

   • op=d 代表删除操作
   • op=u 代表更新操作
   • op=c 代表新增操作
   • op=r 代表全量读取，而不是来自 binlog 的增量读取

7. 当 Flink 同步程序接收到 op=c 表示新增 Tony 的数据时，首先解析 binlog 日志，提取其中的 op、before 和 after 数据。接着，从 after 中截取 update_time 的日期值，并将这些信息拼装成 Doris 的 INSERT 语句，通过该语句将数据插入到 Doris 中。这一过程完成后，即成功记录了这条流水数据，sql语句如下：

INSERT INTO example_user_stream (id, update_time, dt, create_time, name, phone, gender, op, `before`, `binlog`)
VALUES 
(4, '2023-06-02 10:00:00', '2023-06-02', '2023-06-02 10:00:00', 'tony', 555, '男', 'c', null, '{"before":null,"after":{"id":4,"name":"tony","phone":"666","gender":"男","create_time":"2023-06-02T02:00:00Z","update_time":"2023-06-02T02:00:00Z"},"source":{"version":"1.6.4.Final","connector":"mysql","name":"mysql_binlog_source","ts_ms":1706768344000,"snapshot":"false","db":"yushu_dds","sequence":null,"table":"user","server_id":2307031958,"gtid":"71221bfd-56e8-11ee-8275-fa163e4ecceb:33719321","file":"3509-binlog.000191","pos":643757739,"row":0,"thread":null,"query":null},"op":"c","ts_ms":1706768344113,"transaction":null}');

8. 当 Flink 同步程序接收到op=u修改tom手机号的数据时，和上述步骤一样提取binlog日志，需要注意的是此时要将before数据写入到doris数据中，sql语句如下：

# tom手机号333->444:
INSERT INTO example_user_stream (id, update_time, dt, create_time, name, phone, gender, op, `before`,`binlog`)
VALUES 
(3, '2023-06-02 08:00:00', '2023-06-02', '2023-06-02 13:00:00', 'tom', 444, '男', 'u', '{"id":3,"name":"tom","phone":"333","gender":"男","create_time":"2023-06-01T05:00:00Z","update_time":"2023-06-01T05:00:00Z"}', '{"before":{"id":3,"name":"tom","phone":"333","gender":"男","create_time":"2023-06-01T05:00:00Z","update_time":"2023-06-01T05:00:00Z"},"after":{"id":3,"name":"tom","phone":"444","gender":"男","create_time":"2023-06-01T05:00:00Z","update_time":"2023-06-01T23:00:00Z"},"source":{"version":"1.6.4.Final","connector":"mysql","name":"mysql_binlog_source","ts_ms":1706768454000,"snapshot":"false","db":"yushu_dds","sequence":null,"table":"user","server_id":2307031958,"gtid":"71221bfd-56e8-11ee-8275-fa163e4ecceb:33719761","file":"3509-binlog.000191","pos":692873739,"row":0,"thread":null,"query":null},"op":"u","ts_ms":1706768454904,"transaction":null}');

# tom手机号444->555:
INSERT INTO example_user_stream (id, update_time, dt, create_time, name, phone, gender, op, `before`,`binlog`)
VALUES 
(3, '2023-06-02 09:00:00', '2023-06-02', '2023-06-02 13:00:00', 'tom', 555, '男', 'u', '{"id":3,"name":"tom","phone":"444","gender":"男","create_time":"2023-06-01T05:00:00Z","update_time":"2023-06-01T23:00:00Z"}', '{"before":{"id":3,"name":"tom","phone":"444","gender":"男","create_time":"2023-06-01T05:00:00Z","update_time":"2023-06-01T23:00:00Z"},"after":{"id":3,"name":"tom","phone":"555","gender":"男","create_time":"2023-06-01T05:00:00Z","update_time":"2023-06-02T00:00:00Z"},"source":{"version":"1.6.4.Final","connector":"mysql","name":"mysql_binlog_source","ts_ms":1706768521000,"snapshot":"false","db":"yushu_dds","sequence":null,"table":"user","server_id":2307031958,"gtid":"71221bfd-56e8-11ee-8275-fa163e4ecceb:33720328","file":"3509-binlog.000191","pos":806151026,"row":0,"thread":null,"query":null},"op":"u","ts_ms":1706768521452,"transaction":null}');

9. [大数据平台] 2023-06-02日业务人员在大数据分析平台中查看用户表实时变更记录，sql查询及结果如下：

SELECT * FROM example_user_stream PARTITION p20230602;

10. [大数据平台] 业务人员在大数据分析平台中根据id+姓名维度统计2023-06-02日的变更次数，sql查询及结果如下：

SELECT id,name,count(*) as 'count',dt FROM example_user_stream PARTITION p20240201 group by dt,id,name;

至此流水表的实时同步逻辑结束，删除操作与前述的修改操作类似，实现方式基本一致。

三、总结

FlinkCDC与流水表的结合：

1. 实时同步： FlinkCDC通过实时捕获数据库变更，结合Flink的处理能力，将变更逻辑应用到流水表中，实现实时同步。
2. 数据一致性： 结合Flink的状态管理，可以确保对数据变更的精确追踪和一致性处理，避免数据丢失或不一致。
3. 删除操作： FlinkCDC同样适用于删除操作，将删除事件同步到流水表，确保流水表记录了所有的数据变更历史。
4. 动态分区支持： FlinkCDC与动态分区的流水表结合，可以更灵活地管理和查询历史数据，使得数据的存储和查询更为高效。

总体而言，FlinkCDC与流水表的结合为实时数据同步提供了可靠的解决方案，既能满足实时性要求，又能保证数据变更历史的完整性和一致性。

四、相关资料

• Doris 数据模型
• MySQL CDC Connector
• Flink实时数仓同步：拉链表实战详解
• 深入数仓离线数据同步：问题分析与优化措施

代码007普通

打赏 收藏 海报 链接