有没有大佬用starrocks的？2.3版本，用flink写数据到starrocks主建模型，想实现

在使用 StarRocks 2.3 版本时，通过 Flink 写入数据到 StarRocks 主键模型并实现部分列更新的功能确实存在一定的限制。根据现有资料和您的描述，以下是对问题的详细分析及可能的解决方案：

1. 问题背景与限制

• StarRocks 2.3 的限制
  在 StarRocks 2.3 版本中，主键模型的部分列更新功能尚未完全成熟，尤其是对于低版本的 StarRocks，部分列更新的支持较为有限。

  • 如果您无法升级到更高版本（如 2.5 或 3.x），则需要依赖其他方式来实现类似的功能。
  • 此外，StarRocks 的主键模型要求表必须包含主键，且主键字段不能为 DECIMAL 类型（会自动转换为 VARCHAR）。

• Flink 写入的限制
  Flink 写入 StarRocks 依赖于 Stream Load，而 Stream Load 的语义支持 at-least-once 和 exactly-once。如果需要部分列更新，通常需要结合主键模型和特定的写入配置。

2. 解决方案

方案一：手动实现部分列更新

如果无法升级 StarRocks 版本，可以通过以下方式手动实现部分列更新： 1. 使用主键模型
确保目标表是主键模型，并且主键字段已正确设置。例如：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_table (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    col1 STRING,
    col2 INT,
    col3 DOUBLE
) ENGINE=OLAP
PRIMARY KEY(id)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 8;

主键模型允许基于主键进行数据覆盖或更新。

1. 通过 Flink SQL 实现部分列更新
   在 Flink 中，可以通过 INSERT INTO 或 UPSERT 操作将数据写入 StarRocks。为了实现部分列更新，可以仅传递需要更新的列，而保持其他列不变。例如：

   INSERT INTO `${catalog_name}`.`${db_name}`.`${table_name}`
   /*+
   OPTIONS('connector' = 'starrocks', 
          'jdbc-url' = 'jdbc:mysql://ip:port', 
          'load-url' = 'ip:port', 
          'sink.semantic' = 'exactly-once')
   */
   SELECT id, col1, col2, col3
   FROM source_table;
   

   • 如果只需要更新 col1 和 col2，可以在 Flink 的 SELECT 语句中仅选择这些列，而保持其他列为空或默认值。

2. 注意事项

   • 确保主键字段在上游数据中始终存在。
   • 如果某些列未传递值，StarRocks 会保留原有值，从而实现“部分列更新”的效果。

方案二：利用 Flink 的 Transform 功能

如果部分列更新的需求较为复杂，可以通过 Flink 的 Transform 功能对数据进行预处理后再写入 StarRocks： 1. 定义主键
在 Flink 的 Transform 块中明确指定主键字段。例如：

transform:
  - source-table: source_table
    primary-keys: id

1. 过滤或修改列
   使用 Flink 的 CAST 或 Projection 功能对数据进行转换。例如：

   • 过滤掉不需要更新的列。
   • 将需要更新的列映射到目标表的对应字段。

2. 写入 StarRocks
   配置 Flink 的 sink 参数以确保数据正确写入。例如：

   sink.semantic = exactly-once
   sink.buffer-flush.max-rows = 500000
   sink.buffer-flush.interval-ms = 300000
   

方案三：升级 StarRocks 或使用外部工具

虽然您提到公司无法升级 StarRocks 版本，但如果未来有升级计划，建议升级到 2.5 或更高版本。从 2.5 开始，StarRocks 对主键模型的部分列更新支持更加完善。此外，还可以考虑以下替代方案： 1. 使用外部 ETL 工具
利用 Apache Spark 或其他 ETL 工具对数据进行预处理后写入 StarRocks。 2. 结合 Hologres
如果业务允许，可以考虑将部分数据写入 Hologres，Hologres 支持更灵活的更新操作。

3. 注意事项

• 性能优化
  在 Flink 写入 StarRocks 时，建议调整以下参数以提升性能：

  • sink.buffer-flush.max-rows：控制每次写入的最大行数，默认值为 500,000。
  • sink.buffer-flush.interval-ms：控制写入的时间间隔，默认值为 300,000 毫秒（5 分钟）。
  • sink.max-retries：设置最大重试次数，默认值为 3。

• 兼容性检查
  确保 Flink 和 StarRocks 的版本兼容。例如，实时计算引擎 VVR 6.0.5 及以上版本才支持 StarRocks 连接器。

• 数据一致性
  如果需要保证数据一致性，建议使用 exactly-once 语义，并确保 Flink 的 checkpoint 能够正常完成。

4. 总结

在 StarRocks 2.3 版本中实现部分列更新的主要方法包括： 1. 手动实现部分列更新，通过主键模型和 Flink 的写入配置完成。 2. 利用 Flink 的 Transform 功能对数据进行预处理。 3. 如果条件允许，升级 StarRocks 或使用外部工具（如 Hologres）作为替代方案。

希望以上内容能够帮助您解决问题！如果有进一步的问题，请随时补充说明。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。