Flink CDC 系列 - 构建 MySQL 和 Postgres 上的 Streaming ETL

本篇教程将展示如何基于 Flink CDC 快速构建 MySQL 和 Postgres 的流式 ETL。

Flink-CDC 项目地址：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

本教程的演示基于 Docker 环境，都将在 Flink SQL CLI 中进行，只涉及 SQL，无需一行 Java/Scala 代码，也无需安装 IDE。

假设我们正在经营电子商务业务，商品和订单的数据存储在 MySQL 中，订单对应的物流信息存储在 Postgres 中。

对于订单表，为了方便进行分析，我们希望让它关联上其对应的商品和物流信息，构成一张宽表，并且实时把它写到 ElasticSearch 中。

接下来的内容将介绍如何使用 Flink Mysql/Postgres CDC 来实现这个需求，系统的整体架构如下图所示：

一、准备阶段

准备一台已经安装了 Docker 的 Linux 或者 MacOS 电脑。

1.1 准备教程所需要的组件

接下来的教程将以 docker-compose 的方式准备所需要的组件。

使用下面的内容创建一个 docker-compose.yml 文件：

version: '2.1'services:  postgres:    image: debezium/example-postgres:1.1    ports:      - "5432:5432"    environment:      - POSTGRES_PASSWORD=1234      - POSTGRES_DB=postgres      - POSTGRES_USER=postgres      - POSTGRES_PASSWORD=postgres  mysql:    image: debezium/example-mysql:1.1    ports:      - "3306:3306"    environment:      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456      - MYSQL_USER=mysqluser      - MYSQL_PASSWORD=mysqlpw  elasticsearch:    image: elastic/elasticsearch:7.6.0    environment:      - cluster.name=docker-cluster      - bootstrap.memory_lock=true      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"      - discovery.type=single-node    ports:      - "9200:9200"      - "9300:9300"    ulimits:      memlock:        soft: -1        hard: -1      nofile:        soft: 65536        hard: 65536  kibana:    image: elastic/kibana:7.6.0    ports:      - "5601:5601"

该 Docker Compose 中包含的容器有：

• MySQL：商品表 products 和 订单表 orders 将存储在该数据库中， 这两张表将和 Postgres 数据库中的物流表 shipments 进行关联，得到一张包含更多信息的订单表 enriched_orders；

• Postgres：物流表 shipments 将存储在该数据库中；

• Elasticsearch：最终的订单表 enriched_orders 将写到 Elasticsearch；

• Kibana：用来可视化 ElasticSearch 的数据。

在 docker-compose.yml 所在目录下执行下面的命令来启动本教程需要的组件：

docker-compose up -d

该命令将以 detached 模式自动启动 Docker Compose 配置中定义的所有容器。你可以通过 docker ps 来观察上述的容器是否正常启动了，也可以通过访问 http://localhost:5601/ 来查看 Kibana 是否运行正常。

注：本教程接下来用到的容器相关的命令也都需要在 docker-compose.yml 所在目录下执行。

1.2 下载 Flink 和所需要的依赖包

1. 下载 Flink 1.13.2 ^[1] 并将其解压至目录 flink-1.13.2
   

2. 下载下面列出的依赖包，并将它们放到目录 flink-1.13.2/lib/ 下

   flink-sql-connector-elasticsearch7_2.11-1.13.2.jar
   

   flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.0.jar
   

   flink-sql-connector-postgres-cdc-2.1.0.jar
   

[1] https://downloads.apache.org/flink/flink-1.13.2/flink-1.13.2-bin-scala_2.11.tgz

1.3 准备数据

1.3.1 在 MySQL 数据库中准备数据

1. 进入 MySQL 容器：

   docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456
   

2. 创建数据库和表 products，orders，并插入数据：

   -- MySQL CREATE DATABASE mydb; USE mydb; CREATE TABLE products ( id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL, description VARCHAR(512) ); ALTER TABLE products AUTO_INCREMENT = 101; INSERT INTO products VALUES (default,"scooter","Small 2-wheel scooter"), (default,"car battery","12V car battery"), (default,"12-pack drill bits","12-pack of drill bits with sizes ranging from #40 to #3"), (default,"hammer","12oz carpenter's hammer"), (default,"hammer","14oz carpenter's hammer"), (default,"hammer","16oz carpenter's hammer"), (default,"rocks","box of assorted rocks"), (default,"jacket","water resistent black wind breaker"), (default,"spare tire","24 inch spare tire"); CREATE TABLE orders ( order_id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, order_date DATETIME NOT NULL, customer_name VARCHAR(255) NOT NULL, price DECIMAL(10, 5) NOT NULL, product_id INTEGER NOT NULL, order_status BOOLEAN NOT NULL -- Whether order has been placed ) AUTO_INCREMENT = 10001; INSERT INTO orders VALUES (default, '2020-07-30 10:08:22', 'Jark', 50.50, 102, false), (default, '2020-07-30 10:11:09', 'Sally', 15.00, 105, false), (default, '2020-07-30 12:00:30', 'Edward', 25.25, 106, false);
   

1.3.2 在 Postgres 数据库中准备数据

1. 进入 Postgres 容器：

   docker-compose exec postgres psql -h localhost -U postgres
   

2. 创建表 shipments，并插入数据：

   -- PG CREATE TABLE shipments ( shipment_id SERIAL NOT NULL PRIMARY KEY, order_id SERIAL NOT NULL, origin VARCHAR(255) NOT NULL, destination VARCHAR(255) NOT NULL, is_arrived BOOLEAN NOT NULL ); ALTER SEQUENCE public.shipments_shipment_id_seq RESTART WITH 1001; ALTER TABLE public.shipments REPLICA IDENTITY FULL; INSERT INTO shipments VALUES (default,10001,'Beijing','Shanghai',false), (default,10002,'Hangzhou','Shanghai',false), (default,10003,'Shanghai','Hangzhou',false);
   

二、启动 Flink 集群和 Flink SQL CLI

1. 使用下面的命令跳转至 Flink 目录下：

   cd flink-1.13.2
   

2. 使用下面的命令启动 Flink 集群：

   ./bin/start-cluster.sh
   

   启动成功的话，可以在 http://localhost:8081/ 访问到 Flink Web UI，如下所示：

   
   

image-20211117195311158

1. 
   

2. 使用下面的命令启动 Flink SQL CLI

   ./bin/sql-client.sh
   

   启动成功后，可以看到如下的页面：

img

三、在 Flink SQL CLI 中使用 Flink DDL 创建表

首先，开启 checkpoint，每隔 3 秒做一次 checkpoint。

-- Flink SQL                   Flink SQL> SET execution.checkpointing.interval = 3s;

然后, 对于数据库中的表 products, orders, shipments，使用 Flink SQL CLI 创建对应的表，用于同步这些底层数据库表的数据。

-- Flink SQLFlink SQL> CREATE TABLE products (    id INT,    name STRING,    description STRING,    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED  ) WITH (    'connector' = 'mysql-cdc',    'hostname' = 'localhost',    'port' = '3306',    'username' = 'root',    'password' = '123456',    'database-name' = 'mydb',    'table-name' = 'products'  );Flink SQL> CREATE TABLE orders (   order_id INT,   order_date TIMESTAMP(0),   customer_name STRING,   price DECIMAL(10, 5),   product_id INT,   order_status BOOLEAN,   PRIMARY KEY (order_id) NOT ENFORCED ) WITH (   'connector' = 'mysql-cdc',   'hostname' = 'localhost',   'port' = '3306',   'username' = 'root',   'password' = '123456',   'database-name' = 'mydb',   'table-name' = 'orders' );Flink SQL> CREATE TABLE shipments (   shipment_id INT,   order_id INT,   origin STRING,   destination STRING,   is_arrived BOOLEAN,   PRIMARY KEY (shipment_id) NOT ENFORCED ) WITH (   'connector' = 'postgres-cdc',   'hostname' = 'localhost',   'port' = '5432',   'username' = 'postgres',   'password' = 'postgres',   'database-name' = 'postgres',   'schema-name' = 'public',   'table-name' = 'shipments' );

最后，创建 enriched_orders 表， 用来将关联后的订单数据写入 Elasticsearch 中。

-- Flink SQLFlink SQL> CREATE TABLE enriched_orders (   order_id INT,   order_date TIMESTAMP(0),   customer_name STRING,   price DECIMAL(10, 5),   product_id INT,   order_status BOOLEAN,   product_name STRING,   product_description STRING,   shipment_id INT,   origin STRING,   destination STRING,   is_arrived BOOLEAN,   PRIMARY KEY (order_id) NOT ENFORCED ) WITH (     'connector' = 'elasticsearch-7',     'hosts' = 'http://localhost:9200',     'index' = 'enriched_orders' );

四、关联订单数据并且将其写入 Elasticsearch 中

使用 Flink SQL 将订单表 order 与 商品表 products，物流信息表 shipments 关联，并将关联后的订单信息写入 Elasticsearch 中。

-- Flink SQLFlink SQL> INSERT INTO enriched_orders SELECT o.*, p.name, p.description, s.shipment_id, s.origin, s.destination, s.is_arrived FROM orders AS o LEFT JOIN products AS p ON o.product_id = p.id LEFT JOIN shipments AS s ON o.order_id = s.order_id;

启动成功后，可以访问 http://localhost:8081/#/job/running 在 Flink Web UI 上看到正在运行的 Flink Streaming Job，如下图所示：

img

现在，就可以在 Kibana 中看到包含商品和物流信息的订单数据。

首先访问 http://localhost:5601/app/kibana#/management/kibana/index_pattern 创建 index pattern enriched_orders。

kibana-create-index-pattern

然后就可以在 http://localhost:5601/app/kibana#/discover 看到写入的数据了。

kibana-detailed-orders

接下来，修改 MySQL 和 Postgres 数据库中表的数据，Kibana 中显示的订单数据也将实时更新。

1. 在 MySQL 的 orders 表中插入一条数据：

   --MySQLINSERT INTO ordersVALUES (default, '2020-07-30 15:22:00', 'Jark', 29.71, 104, false);
   

2. 在 Postgres 的 shipment 表中插入一条数据：

   --PGINSERT INTO shipmentsVALUES (default,10004,'Shanghai','Beijing',false);
   

3. 在 MySQL 的 orders 表中更新订单的状态：

   --MySQLUPDATE orders SET order_status = true WHERE order_id = 10004;
   

4. 在 Postgres 的 shipment 表中更新物流的状态：

   --PGUPDATE shipments SET is_arrived = true WHERE shipment_id = 1004;
   

5. 在 MYSQL 的 orders 表中删除一条数据：

   --MySQLDELETE FROM orders WHERE order_id = 10004;
   

   每执行一步就刷新一次 Kibana，可以看到 Kibana 中显示的订单数据将实时更新，如下所示：

   
   

kibana-detailed-orders-changes

五、环境清理

本教程结束后，在 docker-compose.yml 文件所在的目录下执行如下命令停止所有容器：

docker-compose down

在 Flink 所在目录 flink-1.13.2 下执行如下命令停止 Flink 集群：

./bin/stop-cluster.sh

六、总结

在本文中，我们以一个简单的业务场景展示了如何使用 Flink CDC 快速构建 Streaming ETL。希望通过本文，能够帮助读者快速上手 Flink CDC ，也希望 Flink CDC 能满足你的业务需求。

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