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# 基于 Flink CDC 同步 MySQL 分库分表构建实时数据湖

在 OLTP 系统中，为了解决单表数据量大的问题，通常采用分库分表的方式将单个大表进行拆分以提高系统的吞吐量。
但是为了方便数据分析，通常需要将分库分表拆分出的表在同步到数据仓库、数据湖时，再合并成一个大表。

这篇教程将展示如何使用 Flink CDC 构建实时数据湖来应对这种场景，本教程的演示基于 Docker，只涉及 SQL，无需一行 Java/Scala 代码，也无需安装 IDE，你可以很方便地在自己的电脑上完成本教程的全部内容。

接下来将以数据从 MySQL 同步到 [Iceberg](https://iceberg.apache.org/) 为例展示整个流程，架构图如下所示：

![Architecture of Real-Time Data Lake](/_static/fig/real-time-data-lake-tutorial/real-time-data-lake-tutorial.png "architecture of real-time data lake")

你也可以使用不同的 source 比如 Oracle/Postgres 和 sink 比如 Hudi 来构建自己的 ETL 流程。

## 准备阶段
准备一台已经安装了 Docker 的 Linux 或者 MacOS 电脑。

### 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:
  sql-client:
    user: flink:flink
    image: yuxialuo/flink-sql-client:1.13.2.v1 
    depends_on:
      - jobmanager
      - mysql
    environment:
      FLINK_JOBMANAGER_HOST: jobmanager
      MYSQL_HOST: mysql
    volumes:
      - shared-tmpfs:/tmp/iceberg
  jobmanager:
    user: flink:flink
    image: flink:1.13.2-scala_2.11
    ports:
      - "8081:8081"
    command: jobmanager
    environment:
      - |
        FLINK_PROPERTIES=
        jobmanager.rpc.address: jobmanager
    volumes:
      - shared-tmpfs:/tmp/iceberg
  taskmanager:
    user: flink:flink
    image: flink:1.13.2-scala_2.11
    depends_on:
      - jobmanager
    command: taskmanager
    environment:
      - |
        FLINK_PROPERTIES=
        jobmanager.rpc.address: jobmanager
        taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
    volumes:
      - shared-tmpfs:/tmp/iceberg
  mysql:
    image: debezium/example-mysql:1.1
    ports:
      - "3306:3306"
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456
      - MYSQL_USER=mysqluser
      - MYSQL_PASSWORD=mysqlpw

volumes:
  shared-tmpfs:
    driver: local
    driver_opts:
      type: "tmpfs"
      device: "tmpfs"
```

该 Docker Compose 中包含的容器有：
- SQL-Client: Flink SQL Client, 用来提交 SQL 查询和查看 SQL 的执行结果
- Flink Cluster：包含 Flink JobManager 和 Flink TaskManager，用来执行 Flink SQL  
- MySQL：作为分库分表的数据源，存储本教程的 `user` 表

***注意：***
1. 为了简化整个教程，本教程需要的 jar 包都已经被打包进 SQL-Client 容器中了，镜像的构建脚本可以在 [GitHub](https://github.com/luoyuxia/flink-cdc-tutorial/tree/main/flink-cdc-iceberg-demo/sql-client) 上找到。
   如果你想要在自己的 Flink 环境运行本教程，需要下载下面列出的包并且把它们放在 Flink 所在目录的 lib 目录下，即 `FLINK_HOME/lib/`。

   **下载链接只对已发布的版本有效, SNAPSHOT 版本需要本地编译**

   - [flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar](https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-mysql-cdc/2.3.0/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar)
   - [flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar](https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-shaded-hadoop-2-uber/2.7.5-10.0/flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar)
   - [iceberg-flink-1.13-runtime-0.13.0-SNAPSHOT.jar](https://raw.githubusercontent.com/luoyuxia/flink-cdc-tutorial/main/flink-cdc-iceberg-demo/sql-client/lib/iceberg-flink-1.13-runtime-0.13.0-SNAPSHOT.jar)

   目前支持 Flink 1.13 的 `iceberg-flink-runtime` jar 包还没有发布，所以我们在这里提供了一个支持 Flink 1.13 的 `iceberg-flink-runtime` jar 包，这个 jar 包是基于 Iceberg 的 master 分支打包的。
   当 Iceberg 0.13.0 版本发布后，你也可以在 [apache official repository](https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/iceberg/iceberg-flink-runtime/) 下载到支持 Flink 1.13 的 `iceberg-flink-runtime` jar 包。
2. 本教程接下来用到的容器相关的命令都需要在 `docker-compose.yml` 所在目录下执行

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：
```shell
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:8081/](http://localhost:8081//) 来查看 Flink 是否运行正常。

![Flink UI](/_static/fig/real-time-data-lake-tutorial/flink-ui.png "Flink UI")

### 准备数据
1. 进入 MySQL 容器中
    ```shell
    docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456
    ```
2. 创建数据和表，并填充数据
   
   创建两个不同的数据库，并在每个数据库中创建两个表，作为 `user` 表分库分表下拆分出的表。
   ```sql
    CREATE DATABASE db_1;
    USE db_1;
    CREATE TABLE user_1 (
      id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
      name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',
      address VARCHAR(1024),
      phone_number VARCHAR(512),
      email VARCHAR(255)
    );
    INSERT INTO user_1 VALUES (110,"user_110","Shanghai","123567891234","user_110@foo.com");
   
    CREATE TABLE user_2 (
      id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
      name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',
      address VARCHAR(1024),
      phone_number VARCHAR(512),
      email VARCHAR(255)
    );
   INSERT INTO user_2 VALUES (120,"user_120","Shanghai","123567891234","user_120@foo.com");
   ```
   ```sql
   CREATE DATABASE db_2;
   USE db_2;
   CREATE TABLE user_1 (
     id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
     name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',
     address VARCHAR(1024),
     phone_number VARCHAR(512),
     email VARCHAR(255)
   );
   INSERT INTO user_1 VALUES (110,"user_110","Shanghai","123567891234", NULL);

   CREATE TABLE user_2 (
     id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
     name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',
     address VARCHAR(1024),
     phone_number VARCHAR(512),
     email VARCHAR(255)
   );
   INSERT INTO user_2 VALUES (220,"user_220","Shanghai","123567891234","user_220@foo.com");
   ```

## 在 Flink SQL CLI 中使用 Flink DDL 创建表
首先，使用如下的命令进入 Flink SQL CLI 容器中：
```shell
docker-compose exec sql-client ./sql-client
```
我们可以看到如下界面：

![Flink SQL Client](/_static/fig/real-time-data-lake-tutorial/flink-sql-client.png  "Flink SQL Client" )

然后，进行如下步骤：
1. 开启 checkpoint，每隔3秒做一次 checkpoint
   
   Checkpoint 默认是不开启的，我们需要开启 Checkpoint 来让 Iceberg 可以提交事务。
   并且，mysql-cdc 在 binlog 读取阶段开始前，需要等待一个完整的 checkpoint 来避免 binlog 记录乱序的情况。
   ```sql
   -- Flink SQL                   
   Flink SQL> SET execution.checkpointing.interval = 3s;
   ```
2. 创建 MySQL 分库分表 source 表
   
   创建 source 表 `user_source` 来捕获MySQL中所有 `user` 表的数据，在表的配置项 `database-name` , `table-name` 使用正则表达式来匹配这些表。 
   并且，`user_source` 表也定义了 metadata 列来区分数据是来自哪个数据库和表。
   ```sql
   -- Flink SQL
   Flink SQL> CREATE TABLE user_source (
       database_name STRING METADATA VIRTUAL,
       table_name STRING METADATA VIRTUAL,
       `id` DECIMAL(20, 0) NOT NULL,
       name STRING,
       address STRING,
       phone_number STRING,
       email STRING,
       PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED
     ) WITH (
       'connector' = 'mysql-cdc',
       'hostname' = 'mysql',
       'port' = '3306',
       'username' = 'root',
       'password' = '123456',
       'database-name' = 'db_[0-9]+',
       'table-name' = 'user_[0-9]+'
     );
   ```
3. 创建 Iceberg sink 表
   
   创建 sink 表 `all_users_sink`，用来将数据加载至 Iceberg 中。
   在这个 sink 表，考虑到不同的 MySQL 数据库表的 `id` 字段的值可能相同，我们定义了复合主键 (`database_name`, `table_name`, `id`)。
   ```sql
   -- Flink SQL
   Flink SQL> CREATE TABLE all_users_sink (
       database_name STRING,
       table_name    STRING,
       `id`          DECIMAL(20, 0) NOT NULL,
       name          STRING,
       address       STRING,
       phone_number  STRING,
       email         STRING,
       PRIMARY KEY (database_name, table_name, `id`) NOT ENFORCED
     ) WITH (
       'connector'='iceberg',
       'catalog-name'='iceberg_catalog',
       'catalog-type'='hadoop',  
       'warehouse'='file:///tmp/iceberg/warehouse',
       'format-version'='2'
     );
   ```
   
## 流式写入 Iceberg   

1. 使用下面的 Flink SQL 语句将数据从 MySQL 写入 Iceberg 中
   ```sql
   -- Flink SQL
   Flink SQL> INSERT INTO all_users_sink select * from user_source;
   ```
   上述命令将会启动一个流式作业，源源不断将 MySQL 数据库中的全量和增量数据同步到 Iceberg 中。
   在 [Flink UI](http://localhost:8081/#/job/running) 上可以看到这个运行的作业：

   ![CDC to Iceberg Running Job](/_static/fig/real-time-data-lake-tutorial/flink-cdc-iceberg-running-job.png "CDC to Iceberg Running Job")

   然后我们就可以使用如下的命令看到 Iceberg 中的写入的文件：
   ```shell
   docker-compose exec sql-client tree /tmp/iceberg/warehouse/default_database/
   ```
   如下所示：

   ![Files in Iceberg](/_static/fig/real-time-data-lake-tutorial/files-in-iceberg.png "Files in Iceberg")
   
   在你的运行环境中，实际的文件可能与上面的截图不相同，但是整体的目录结构应该相似。

2. 使用下面的 Flink SQL 语句查询表 `all_users_sink` 中的数据
   ```sql
   -- Flink SQL
   Flink SQL> SELECT * FROM all_users_sink;
   ```
   在 Flink SQL CLI 中我们可以看到如下查询结果：
   
   ![Data in Iceberg](/_static/fig/real-time-data-lake-tutorial/data_in_iceberg.png "Data in Iceberg")

3. 修改 MySQL 中表的数据，Iceberg 中的表 `all_users_sink` 中的数据也将实时更新：
   
   (3.1) 在 `db_1.user_1` 表中插入新的一行
   ```sql
   --- db_1
   INSERT INTO db_1.user_1 VALUES (111,"user_111","Shanghai","123567891234","user_111@foo.com");
   ```
   
   (3.2) 更新 `db_1.user_2` 表的数据
   ```sql
   --- db_1
   UPDATE db_1.user_2 SET address='Beijing' WHERE id=120;
   ```
   
   (3.3) 在 `db_2.user_2` 表中删除一行
   ```sql
   --- db_2
   DELETE FROM db_2.user_2 WHERE id=220;
   ```
   每执行一步，我们就可以在 Flink Client CLI 中使用 `SELECT * FROM all_users_sink` 查询表 `all_users_sink` 来看到数据的变化。
    
   最后的查询结果如下所示：

   ![Final Data in Iceberg](/_static/fig/real-time-data-lake-tutorial/final-data-in-iceberg.png "Final Data in Iceberg")

   从 Iceberg 的最新结果中可以看到新增了`(db_1, user_1, 111)`的记录，`(db_1, user_2, 120)`的地址更新成了 `Beijing`，且`(db_2, user_2, 220)`的记录被删除了，与我们在 MySQL 做的数据更新完全一致。

## 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：
```shell
docker-compose down
```