Flink CDC里有没有同学实现Oracle 19c 表中有上亿条数据同步到starrocks？

在现有的知识库资料中，没有直接提到使用Flink CDC将Oracle 19c表中的上亿条数据同步到StarRocks的完整实现案例。然而，根据相关文档和功能描述，可以提供一个基于现有能力的解决方案和注意事项。

1. 环境准备

在进行大规模数据同步之前，需要确保以下前提条件已满足： - 网络环境：Flink集群、StarRocks实例和Oracle 19c数据库必须位于同一个VPC下，或者通过网络打通（如配置白名单或使用公网访问）。 - 版本要求： - Oracle 19c作为源数据库。 - StarRocks须开启公网访问。 - Flink版本需为1.15-vvr-6.0.3及以上。 - 资源规划：由于涉及上亿条数据的同步，建议提前评估Flink任务的资源配置（如TaskManager内存、并行度等），以避免性能瓶颈。

2. 数据同步方案

2.1 使用Flink CDC Connector

Flink CDC支持从Oracle数据库捕获变更数据（CDC，Change Data Capture）。以下是关键步骤：

1. 创建Flink CDC Source
   配置Flink CDC连接器以捕获Oracle 19c的全量和增量数据。示例SQL如下：

   CREATE TABLE oracle_source (
      id BIGINT,
      name STRING,
      age INT,
      create_time TIMESTAMP(3),
      update_time TIMESTAMP(3),
      PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
   ) WITH (
      'connector' = 'oracle-cdc',
      'hostname' = '<Oracle主机地址>',
      'port' = '1521',
      'username' = '<用户名>',
      'password' = '<密码>',
      'database-name' = '<数据库名>',
      'schema-name' = '<模式名>',
      'table-name' = '<表名>',
      'debezium.snapshot.mode' = 'initial' -- 全量+增量同步
   );
   

2. 创建StarRocks Sink
   配置StarRocks作为目标存储，接收来自Oracle的数据。示例SQL如下：

   CREATE TABLE starrocks_sink (
      id BIGINT,
      name STRING,
      age INT,
      create_time DATETIME,
      update_time DATETIME
   ) WITH (
      'connector' = 'starrocks',
      'jdbc-url' = 'jdbc:mysql://<StarRocks FE节点地址>:9030',
      'load-url' = '<StarRocks BE节点地址>:8030',
      'database-name' = '<目标数据库>',
      'table-name' = '<目标表>',
      'username' = '<用户名>',
      'password' = '<密码>',
      'sink.buffer-flush.interval-ms' = '5000'
   );
   

3. 启动Flink作业
   将Oracle数据写入StarRocks，示例SQL如下：

   INSERT INTO starrocks_sink
   SELECT * FROM oracle_source;
   

2.2 性能优化

对于上亿条数据的同步，建议采取以下优化措施： - 分批次同步：通过debezium.snapshot.fetch.size参数控制每次读取的数据量，避免一次性加载过多数据导致内存溢出。 - 并行度调整：根据数据量和集群资源，合理设置Flink任务的并行度。 - StarRocks写入优化： - 使用buckets参数合理分配分区数，提升写入性能。 - 开启sink.buffer-flush.interval-ms参数，减少小批量写入的频率。

3. 注意事项

• 数据类型映射：Oracle与StarRocks之间的数据类型可能存在差异，需特别注意字段类型的转换。例如，Oracle的NUMBER类型可能需要映射为StarRocks的DECIMAL或VARCHAR类型。
• Schema变更同步：如果Oracle表结构发生变更（如新增列），需要手动在StarRocks中同步这些变更，或者使用CTAS/CDAS语句自动同步。
• 主键约束：StarRocks不支持DECIMAL作为主键。如果Oracle表的主键为DECIMAL类型，需将其转换为VARCHAR类型。
• 大表同步挑战：对于上亿条数据的同步，建议先进行全量数据导入，再开启增量同步，以减少对源数据库的压力。

4. 参考功能支持

• MySQL CDC优化：虽然文档中提到的是MySQL CDC的优化，但类似的功能（如指定位点启动、性能调优）也可能适用于Oracle CDC。
• StarRocks JSON支持：如果Oracle表中包含复杂数据类型（如JSON），可利用StarRocks的JSON类型进行存储。

5. 总结

尽管知识库中未明确提及Oracle 19c到StarRocks的同步案例，但通过Flink CDC和StarRocks连接器的组合，可以实现这一需求。关键在于合理配置Flink任务、优化性能参数，并处理好数据类型映射和Schema变更问题。如果遇到具体问题，建议参考官方文档或提交工单获取技术支持。