flink cdc3.0写入Doris mysql binlog如何保证有序,有按binlog file和pos 排序吗 ?
Flink CDC 3.0 支持多种数据库源,包括 MySQL,并且可以通过 Debezium 连接器来读取 MySQL 的 binlog。
对于使用 Flink CDC 将 MySQL 的 binlog 数据写入 Doris 的场景,确保记录按照 binlog 文件和位置(file/pos)有序是非常重要的,尤其是当需要保持事务的一致性时。
在 MySQL 的 binlog 中,每个变更记录都有一个唯一的标识符,即文件名和位置(log_file_name/log_pos)。这些信息可以帮助确定事件发生的顺序。Flink CDC 通常会利用这些信息来确保读取的事件是有序的。但是在分布式流处理框架中,如 Apache Flink,要完全保证全局有序性是比较困难的,因为这需要所有任务都串行执行。Flink CDC 可以通过配置来尽量接近这个目标,比如使用 Keyed Stream 或者通过特定的排序策略来实现。
在使用 Apache Flink CDC 3.0 将 MySQL 的 binlog 数据写入 Doris 时,保证数据的有序性是非常重要的,尤其是在处理事务和依赖于顺序的操作时。Flink CDC 本身提供了机制来确保数据的有序性,特别是在处理 MySQL binlog 时。
MySQL 的 binlog 文件是按时间顺序记录的,并且每个 binlog 事件都有一个唯一的 position
。Flink CDC 在读取 binlog 时会按照 binlog 文件和 position 的顺序进行读取,从而保证了数据的有序性。
Flink CDC 使用 Debezium 作为底层的 binlog 读取器。Debezium 会按照 binlog 文件和 position 的顺序读取事件,并将这些事件发送到 Flink 的 Source 端。
为了进一步保证数据的有序性,Flink 提供了 watermark 和 event time 的概念。你可以通过配置 Flink CDC 的 Source 来生成 watermarks,并基于 event time 进行窗口操作或状态管理。
// 创建 Flink CDC Source
MySqlSourceBuilder<String> builder = MySqlSource.<String>builder()
.hostname("your_mysql_host")
.port(your_mysql_port)
.databaseList("your_database")
.tableList("your_table")
.username("your_username")
.password("your_password")
.deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 使用 JSON 格式反序列化
.includeSchemaChanges(true) // 是否包含 schema 变更事件
.startupOptions(StartupOptions.initial()) // 从最新的 binlog 位置开始读取
.setParallelism(1); // 设置并行度为 1,以保证单线程顺序处理
DataStreamSource<String> source = env.fromSource(builder.build(), WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL CDC Source");
在 Sink 端,你需要确保数据写入 Doris 时也保持有序。Doris 支持多种写入方式,包括通过 MySQL 协议、HTTP API 或者 Broker Load 等。为了保证有序性,你可以采取以下几种方法:
设置 Flink Sink 的并行度为 1,以确保单线程顺序写入。
sink.setParallelism(1);
如果你需要按某个字段进行分组,可以使用 keyBy
操作来保证每个分组内的数据有序。
source.keyBy(new KeySelector<String, String>() {
@Override
public String getKey(String value) throws Exception {
// 根据你的逻辑提取 key
return extractKey(value);
}
})
.addSink(sink);
如果默认的 Sink 不能满足需求,你可以实现一个自定义的 Sink,确保在写入 Doris 时保持有序。
确保 Doris 的配置支持顺序写入。例如,如果你使用的是 MySQL 协议写入 Doris,确保 Doris 的表结构和索引设计能够支持高效的数据写入。
以下是一个完整的示例,展示了如何使用 Flink CDC 3.0 读取 MySQL binlog 并写入 Doris,同时保证数据的有序性。
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import com.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction;
public class MysqlToDorisCDC {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建 Flink 执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 创建 Flink CDC Source
MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
.hostname("your_mysql_host")
.port(your_mysql_port)
.databaseList("your_database")
.tableList("your_table")
.username("your_username")
.password("your_password")
.deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 使用 JSON 格式反序列化
.includeSchemaChanges(true) // 是否包含 schema 变更事件
.startupOptions(StartupOptions.initial()) // 从最新的 binlog 位置开始读取
.build();
// 从 Source 读取数据
DataStreamSource<String> source = env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL CDC Source");
// 设置 Sink 的并行度为 1,以保证单线程顺序写入
MyDorisSink dorisSink = new MyDorisSink();
source.setParallelism(1).addSink(dorisSink);
// 启动 Flink 任务
env.execute("MySQL to Doris CDC Job");
}
// 自定义 Doris Sink
public static class MyDorisSink extends RichSinkFunction<String> {
@Override
public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
// 实现写入 Doris 的逻辑
// 例如:通过 JDBC 或 HTTP API 写入 Doris
}
}
}
通过上述配置和步骤,你可以确保 Flink CDC 3.0 在读取 MySQL binlog 并写入 Doris 时保持数据的有序性。如果还有其他具体需求或问题,请提供更多详细信息以便进一步诊断。
Flink CDC里mysql通过cdc到doris,mysql的opts只到秒,那写入顺序咋保证?
Flink CDC里mysql通过cdc到doris,mysql的opts只到秒,那写入顺序咋保证?如果1年内更新了两次,可能顺序就不对,比如cp设置1秒,那1秒内累计的数据一个批次到doris,doris不按照顺序写吧?
参考答案:
增量阶段并行度只有1就是为了保证顺序,且全局为1。
关于本问题的更多回答可点击进行查看:
https://developer.aliyun.com/ask/599258?spm=a2c6h.12873639.article-detail.44.50e24378TRW91E
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