基于Flink 1.20、StarRocks与TiCDC构建高效数据处理链路教程

在大数据处理领域，实现高效、实时的数据处理与分析至关重要。Flink作为强大的流批一体化计算框架，结合StarRocks这一高性能的实时分析型数据库，再搭配TiCDC（TiDB Change Data Capture）用于捕获数据变更，能够构建出极为高效的数据处理链路。本教程将详细介绍如何利用这些技术实现从MySQL数据源抽取数据，经Flink处理后写入StarRocks的完整流程，并对相关表结构和字段进行合理抽象与调整，以保障数据处理的通用性与安全性。

一、技术简介

Flink 1.20

Flink 1.20是Apache Flink的一个重要版本，它进一步强化了流批一体的计算能力。在流处理方面，其能够以低延迟处理大规模的实时数据流；而在批处理场景下，也具备高效的性能表现。Flink提供了丰富的连接器（Connector），方便与各类数据源和数据存储系统进行对接，同时支持使用SQL进行数据处理操作，大大降低了开发成本，提升了开发效率。

StarRocks

StarRocks是一款高性能的实时分析型数据库，采用MPP（Massively Parallel Processing）架构，能够对海量数据进行亚秒级的查询分析。它支持多种数据模型，包括聚合模型、主键模型等，适用于各类数据分析场景，如报表生成、实时看板、即席查询等。StarRocks通过其高效的存储和查询引擎，以及对多种数据格式的支持，为数据的快速分析提供了有力保障。

TiCDC

TiCDC是TiDB生态中的数据变更捕获工具，它基于TiDB的分布式事务和MVCC（Multi-Version Concurrency Control）机制，能够实时捕获TiDB数据库中的数据变更，包括增、删、改操作。TiCDC将这些变更数据以有序的方式输出，为数据同步、实时数据处理等场景提供了可靠的数据源。在本教程中，虽然我们主要从MySQL数据源抽取数据，但TiCDC的原理和应用思路可作为扩展参考，在涉及TiDB数据源时能够快速迁移应用。

二、环境准备

安装与配置Flink 1.20

下载Flink 1.20.0：通过curl命令下载安装包，执行 curl -k -O https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.20.0/flink-1.20.0-bin-scala_2.12.tgz。
解压文件：使用命令 tar -xzvf flink-1.20.0-bin-scala_2.12.tgz 解压下载的压缩包。
移动到目标目录（可选）：可将解压后的Flink目录移动到 /opt 或其他目标位置，例如执行 sudo mv flink-1.20.0 /opt/flink。
配置环境变量：编辑 ~/.bashrc 文件，添加如下内容：

export FLINK_HOME=/opt/flink
export PATH=$FLINK_HOME/bin:$PATH

保存并退出文件后，运行 source ~/.bashrc 使修改生效。
5. 配置Flink：Flink默认已配置一些基本设置。若无需集群配置，可跳过 masters 和 workers 文件的配置。如需调整参数，如内存配置或其他作业配置，可修改Flink配置文件 config.yaml，该文件位于 /opt/flink/conf 目录下。例如，将 bind-host 设置从 localhost 改为 0.0.0.0，使Flink能够绑定所有网络接口，修改如下：

jobmanager:bind-host: 0.0.0.0
rpc:address: 0.0.0.0port: 6123
memory:process:size: 1600m
execution:failover-strategy: region
taskmanager:bind-host: 0.0.0.0host: 0.0.0.0numberOfTaskSlots: 1
memory:process:size: 1728m
parallelism:address: 0.0.0.0bind-address: 0.0.0.0

启动Flink：进入Flink目录，执行 ./bin/start-cluster.sh 启动Flink。若要关闭Flink，执行 ./bin/stop-cluster.sh。启动后，可通过浏览器访问Flink Web UI，默认地址为 http://<your_server_ip>:8081（例如 http://192.168.1.1:8081），以查看Flink集群的状态、提交作业等。

安装与配置StarRocks

下载与部署：从StarRocks官方网站获取安装包，按照官方文档指引进行下载与解压操作。根据实际的生产环境需求，选择合适的部署方式，如单节点部署用于测试环境，集群部署用于生产环境。
配置参数：在StarRocks的配置文件中，对一些关键参数进行设置，如FE（Frontend）节点的内存分配、BE（Backend）节点的存储路径等。例如，在FE节点的 fe.conf 文件中设置 query_mem_limit = 2147483648 来限制查询内存，在BE节点的 be.conf 文件中设置 storage_root_path = /data/starrocks/be 来指定存储路径。
启动服务：分别启动FE和BE节点，确保各个节点正常运行且相互通信正常。启动后，可通过MySQL客户端连接到StarRocks，验证其是否正常工作，例如执行 mysql -h <starrocks_fe_host> -P 9030 -u root -p。

配置MySQL数据源

开启Binlog：确保MySQL开启了Binlog功能，在MySQL配置文件（通常为 my.cnf 或 my.ini）中，添加或修改如下配置：

[mysqld]
log-bin=mysql-bin
binlog-format=ROW
server-id=1

修改完成后，重启MySQL服务使配置生效。
2. 创建测试表：在MySQL中创建用于测试的数据表，例如创建一个名为 example_table 的表，表结构如下：

CREATE TABLE example_table (id BIGINT NOT NULL,data_column_1 VARCHAR(255),data_column_2 INT,PRIMARY KEY (id)
);

向表中插入一些测试数据，以便后续进行数据同步与处理测试。

三、表结构设计与调整

StarRocks表结构设计

在StarRocks中创建用于存储数据的表，以用户标签相关数据存储为例，设计如下表结构：

CREATE TABLE table_demo (id BIGINT NOT NULL COMMENT '主键',sign CHAR(32) NOT NULL COMMENT '签名',shop_id BIGINT NOT NULL COMMENT 'shopID',shop_type BIGINT NOT NULL COMMENT '类型',user_id BIGINT NULL COMMENT 'userID',create_time DATETIME NULL COMMENT '记录创建时间',operation_type VARCHAR(20) COMMENT '操作类型',row_change_type VARCHAR(20) COMMENT '行变更类型'
) ENGINE=OLAP
PRIMARY KEY (id)
COMMENT '用户商品表'
DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 16
PROPERTIES ("replication_num" = "3","bloom_filter_columns" = "shop_id, user_id","in_memory" = "false","storage_format" = "DEFAULT","enable_persistent_index" = "false","compression" = "LZ4"
);

该表结构设计充分考虑了数据的存储与查询需求，通过主键约束、哈希分布以及相关属性设置，保障数据的高效存储与查询性能。

Flink中MySQL CDC表结构定义

在Flink中通过MySQL CDC连接器读取MySQL数据时，定义如下表结构：

CREATE TABLE mysql_cdc_example (id BIGINT,sign STRING COMMENT '签名',shop_id BIGINT COMMENT 'shopID',shop_type BIGINT COMMENT '类型',user_id BIGINT COMMENT 'userID',create_time TIMESTAMP(0),operation_type STRING COMMENT '业务操作字段',operation_timestamp TIMESTAMP_LTZ(3) METADATA FROM 'operation_timestamp' VIRTUAL,row_change_type STRING METADATA FROM 'row_change_type' VIRTUAL,PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED
)
WITH 
('connector' ='mysql-cdc','hostname' = '192.168.0.1','port' = '3306','database-name' = 'your_database_name','table-name' = 'example_table','username' = 'your_username','password' = 'your_password','debezium.snapshot.mode' = 'initial'
);

该表结构定义与StarRocks中的目标表结构相对应，同时通过WITH参数配置了MySQL CDC连接器的相关信息，包括数据源地址、端口、数据库名、表名、用户名、密码以及快照模式等。

Flink中StarRocks Sink表结构定义

在Flink中定义用于将处理后数据写入StarRocks的Sink表结构如下：

CREATE TABLE starrocks_sink_example (id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,sign STRING,shop_id BIGINT,shop_type BIGINT,user_id bigint,create_time STRING,operation_type STRING,row_change_type STRING
) 
WITH 
('connector'='starrocks','sink.max-retries'='5','jdbc-url' = 'jdbc:mysql://192.168.0.1:9030/your_database_name?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&connectTimeout=3000&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&rewriteBatchedStatements=true&&serverTimezone=Asia/Shanghai&sessionVariables=query_timeout=86400','load-url'='192.168.0.1:8030','table-name' = 'table_demo','username'='your_username','password'='your_password','sink.buffer-flush.interval-ms'='5000','sink.parallelism' = '2','database-name'='your_database_name'
);

此Sink表结构与StarRocks中的目标表结构一致，通过WITH参数配置了StarRocks连接器的相关信息，如JDBC URL、Load URL、表名、用户名、密码、缓冲刷新间隔以及并行度等，确保Flink能够将处理后的数据准确高效地写入StarRocks。

四、数据同步与处理流程

使用Flink SQL进行数据抽取与转换

配置Flink SQL环境：在Flink的SQL客户端或相关集成开发环境中，配置好Flink SQL的运行环境，确保能够执行SQL语句对数据进行操作。
编写数据抽取与转换SQL：编写SQL语句从MySQL CDC表中抽取数据，并进行必要的转换操作，例如将时间格式进行转换、根据业务规则对某些字段进行计算等。以下是一个简单的示例，将 create_time 字段从 TIMESTAMP 类型转换为字符串类型，并根据 operation_type 和 row_change_type 字段确定最终的操作类型：

INSERT INTOstarrocks_sink_example
SELECTid,sign,shop_id,shop_typeuser_id,cast(create_time as CHAR) as create_time,CASE WHEN operation_type = 'DELETE' THEN 'DELETE'WHEN row_change_type = '+I' THEN 'INSERT'WHEN row_change_type IN ('-U', '+U') THEN 'UPDATE'WHEN row_change_type = '-D' THEN 'DELETE'ELSE 'UNKNOWN'END AS operation_type,row_change_type 
FROMmysql_cdc_example;

该SQL语句从 mysql_cdc_example 表中读取数据，对 create_time 字段进行类型转换，并根据不同的变更类型确定最终的 operation_type，然后将处理后的数据插入到 starrocks_sink_example 表中。

使用Routine Load进行数据实时摄入（以Kafka数据源为例）

配置Kafka数据源：在Kafka中创建用于存储数据变更的主题，确保数据源能够正常向该主题发送数据。例如，创建一个名为 user_table_changes 的主题。
创建StarRocks的Routine Load任务：在StarRocks中创建Routine Load任务，用于实时消费Kafka主题中的数据并写入到StarRocks表中。以下是一个示例：

CREATE ROUTINE LOAD your_load_job_name ON table_demo
COLUMNS (id,sign,shop_id,shop_type,user_id,create_time,operation_type,row_change_type,temp_operation_type=IF(operation_type = 'DELETE', 'DELETE', IF(operation_type = 'UPDATE', 'UPSERT', 'APPEND'))
)
PROPERTIES ("desired_concurrent_number" = "1","max_batch_interval" = "10","max_batch_rows" = "300000","max_batch_size" = "209715200","strict_mode" = "false","format" = "json"
)
FROM
KAFKA ("kafka_broker_list" = "192.168.0.1:9092,192.168.0.2:9092,192.168.0.3:9092","kafka_topic" = "user_table_changes","property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
);