有大佬全库同步Flink cdc 到doris吗 ，小白，目前我这边部署了一个全库同步搞过吗？

要实现全库同步Flink CDC到Doris（或StarRocks），您需要解决以下几个关键问题：全库同步配置、避免重复写入、多表同步的处理方式。以下是基于您描述的问题和知识库资料提供的详细解决方案。

一、全库同步的实现方法

1. 使用CTAS/CDAS语句

CTAS（Create Table As Select）和CDAS（Create Database As Select）是Flink中用于整库同步的语法糖。通过CTAS/CDAS，您可以将MySQL中的整个数据库同步到目标存储（如Doris或StarRocks）。

• CTAS示例：

  CREATE TABLE IF NOT EXISTS target_table
  WITH (
    'connector' = 'doris',
    'fenodes' = 'selectdb-cn-****.selectdbfe.rds.aliyuncs.com:8080',
    'username' = 'admin',
    'password' = '****'
  )
  AS TABLE mysql_source_table;
  

• CDAS示例：

  CREATE DATABASE IF NOT EXISTS sr_db WITH (
    'starrocks.create.table.properties' = 'buckets 8',
    'starrocks.create.table.mode' = 'simple',
    'jdbc-url' = 'jdbc:mysql://fe-c-9b354c83e891****-internal.starrocks.aliyuncs.com:9030',
    'load-url' = 'fe-c-9b354c83e891****-internal.starrocks.aliyuncs.com:8030',
    'username' = 'test',
    'password' = '1qaz!QAZ'
  );
  
  CREATE DATABASE IF NOT EXISTS sr_db AS DATABASE mysql_db INCLUDING TABLES '.*';
  

  注意：INCLUDING TABLES支持正则表达式，可以灵活选择需要同步的表。

2. 配置Flink CDC Connector

在Flink Session集群上部署Flink CDC Connector，并确保其版本与Flink版本兼容。以下是一个典型的Flink CDC任务启动命令：

<FLINK_HOME>/bin/flink run \
  -Dexecution.checkpointing.interval=10s \
  -Dparallelism.default=1 \
  -c org.apache.doris.flink.tools.cdc.CdcTools \
  lib/flink-doris-connector-1.16-1.5.2.jar \
  sqlserver-sync-database \
  -database db1 \
  -sqlserver-conf hostname=127.0.0.1 \
  -sqlserver-conf port=1433 \
  -sqlserver-conf username=sa \
  -sqlserver-conf password="123456" \
  -sqlserver-conf database-name=CDC_DB \
  -sqlserver-conf schema-name=dbo \
  -including-tables "tbl1|test.*" \
  -sink-conf fenodes=selectdb-cn-****.selectdbfe.rds.aliyuncs.com:8080 \
  -sink-conf username=admin \
  -sink-conf password=****

二、避免重启后重复写入

1. 检查Checkpoint配置

Flink的Checkpoint机制可以保证任务重启时从上次的状态恢复，而不是重新消费数据。确保您的Flink任务启用了Checkpoint：

execution.checkpointing.interval=10s
execution.checkpointing.mode=EXACTLY_ONCE

2. 跳过Snapshot阶段

如果希望跳过全量数据同步（Snapshot阶段），直接从增量数据开始读取，可以通过以下参数配置：

debezium.snapshot.mode=never

注意：此配置仅适用于增量数据同步场景，且要求目标表已存在。

3. 确保幂等性

在目标存储（如Doris或StarRocks）中，确保写入操作具有幂等性。例如，使用UPSERT模式更新数据，避免重复写入。

三、多表同步的处理方式

1. 单任务多表同步

Flink CDC支持在一个任务中同步多个表。通过INCLUDING TABLES参数指定需要同步的表，例如：

-including-tables "table1|table2|test.*"

2. 多任务并行同步

如果单任务性能不足，可以为每个表创建独立的Flink任务。这种方式适合表数量较多且数据量较大的场景。

3. 合并多表为一个表

如果您尝试将多表合并为一个表，可以通过Flink SQL的UNION ALL操作实现。例如：

CREATE TABLE merged_table AS
SELECT * FROM table1
UNION ALL
SELECT * FROM table2;

注意：此方法适用于表结构相同或相似的场景。

四、其他注意事项

1. 表结构变更的处理

如果MySQL源表发生表结构变更（如新增列、修改列类型），可能会导致同步失败。此时需要： - 停止Flink任务。 - 删除目标表并重新创建。 - 无状态地重启Flink任务。

2. 数据库权限配置

确保MySQL用户具有以下权限： - REPLICATION SLAVE - REPLICATION CLIENT - SELECT

3. 性能优化

• 调整并行度：根据数据量和集群资源调整Flink任务的并行度。
• 增加带宽：如果数据量较大，建议增加网络带宽以避免瓶颈。

五、总结与建议

1. 全库同步：推荐使用CTAS/CDAS语句，结合Flink CDC Connector实现。
2. 避免重复写入：启用Checkpoint机制，跳过Snapshot阶段，并确保目标存储的幂等性。
3. 多表同步：根据实际需求选择单任务多表同步或多任务并行同步。
4. 表结构变更：及时处理表结构变更，避免同步失败。

如果您在实施过程中遇到具体问题，可以参考官方文档或社区讨论，进一步优化配置。