直接用 Flink CDC 进行表关联做一个宽表，输出到doris可以吗？

问题解答

1. 使用 Flink CDC 进行表关联并输出到 Doris 的可行性

直接使用 Flink CDC 进行多表关联并输出到 Doris 是可行的，但需要根据具体场景和需求进行合理设计。Flink CDC 可以捕获 MySQL 数据库的变更日志（Binlog），并通过 Flink 的流处理能力实现多表关联，最终将结果写入 Doris。

以下是实现的关键步骤： - 配置 Flink CDC Source：通过 mysql-conf 配置 MySQL CDC Source，确保能够正确读取源数据库的 Binlog 数据。 - 定义表结构：在 Flink 中定义输入表和输出表的 Schema，并通过 SQL 或 DataStream API 实现多表关联逻辑。 - 写入 Doris：使用 Flink Doris Connector 将关联后的宽表数据写入 Doris，需配置 sink-conf 参数，如 fenodes、table.identifier 等。

示例代码片段：

CREATE TABLE mysql_source_table1 (
    id BIGINT,
    name STRING,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'your-mysql-host',
    'port' = '3306',
    'username' = 'your-username',
    'password' = 'your-password',
    'database-name' = 'your-database',
    'table-name' = 'table1'
);

CREATE TABLE mysql_source_table2 (
    id BIGINT,
    address STRING,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'your-mysql-host',
    'port' = '3306',
    'username' = 'your-username',
    'password' = 'your-password',
    'database-name' = 'your-database',
    'table-name' = 'table2'
);

CREATE TABLE doris_sink_table (
    id BIGINT,
    name STRING,
    address STRING,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'doris',
    'fenodes' = 'your-doris-fenodes',
    'table.identifier' = 'your-doris-table',
    'username' = 'your-doris-username',
    'password' = 'your-doris-password'
);

INSERT INTO doris_sink_table
SELECT t1.id, t1.name, t2.address
FROM mysql_source_table1 AS t1
JOIN mysql_source_table2 AS t2
ON t1.id = t2.id;

2. 关于问题的具体分析

问题 1：MySQL-CDC Connector 使用过多是否会给源数据库带来压力？

是的，使用多个 MySQL-CDC Connector 会对源数据库造成一定压力，主要原因包括以下几点： - Binlog 读取开销：每个 MySQL-CDC Connector 都会从 MySQL 的 Binlog 中读取数据，这会增加 MySQL 的 I/O 负载。 - 连接数增加：每个 Connector 都需要建立独立的 JDBC 连接，可能导致 MySQL 的连接数激增，影响数据库性能。 - 心跳事件的影响：如果启用了心跳事件（Heartbeat Event）来解决慢表 Binlog 过期问题，会进一步增加 Binlog 的写入频率。

优化建议： - 合并数据流：尽量减少 MySQL-CDC Connector 的数量，可以通过整库同步或合并多个表的数据流来降低对源数据库的压力。 - 调整 Binlog 配置：确保 MySQL 的 Binlog 配置合理，例如避免不必要的过滤规则（Binlog_Do_DB 和 Binlog_Ignore_DB）。 - 使用增量快照：开启 scan.incremental.snapshot.enabled 参数，支持从 Checkpoint 恢复读取，减少全量读取的频率。

问题 2：Flink 表关联使用状态存储是否会因时间过长导致 OOM？

是的，Flink 表关联依赖状态存储（State Backend）来维护中间计算结果，如果数据量较大且状态未及时清理，可能会导致内存溢出（OOM）。以下是可能的原因及解决方案：

原因分析： - 状态膨胀：Flink 在执行 Join 操作时，会将未匹配的数据缓存在状态中，等待后续匹配。如果某些数据长时间未匹配，状态会持续增长。 - TTL 配置不足：如果没有为状态设置合理的 TTL（Time-to-Live），旧数据不会被自动清理，导致状态无限增长。

解决方案： - 启用 State TTL：为 Join 操作的状态设置 TTL，确保过期数据能够被自动清理。例如：

CREATE TABLE joined_table (
    id BIGINT,
    name STRING,
    address STRING,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'state.ttl' = '1h' -- 设置状态的生存时间为 1 小时
);

• 优化 Join 逻辑：尽量避免长时间未匹配的数据进入状态存储，例如通过预过滤或限制 Join 的时间窗口。
• 选择合适的 State Backend：根据数据规模选择 RocksDB 或 Memory State Backend。对于大规模数据，推荐使用 RocksDB，因为它可以将状态存储在磁盘上，避免内存不足的问题。

总结

直接使用 Flink CDC 进行表关联并输出到 Doris 是可行的，但需要注意以下两点： 1. MySQL-CDC Connector 的使用：过多的 Connector 会对源数据库造成压力，建议通过合并数据流、调整 Binlog 配置等方式优化。 2. Flink 状态存储的管理：Join 操作依赖状态存储，长时间运行可能导致 OOM，建议启用 State TTL 并选择合适的 State Backend。

通过合理的设计和优化，可以有效避免上述问题，确保系统的稳定性和性能。