本文首發於我的個人博客網站 等待下一個秋-Flink
什麼是CDC？
CDC是（Change Data Capture 變更數據獲取）的簡稱。核心思想是，監測並捕獲數據庫的變動（包括數據 或 數據表的插入INSERT、更新UPDATE、刪除DELETE等），將這些變更按發生的順序完整記錄下來，寫入到消息中間件中以供其他服務進行訂閱及消費。
1. 環境準備
-
mysql
-
hbase
-
flink 1.13.5 on yarn
說明：如果沒有安裝hadoop，那麼可以不用yarn，直接用flink standalone環境吧。
2. 下載下列依賴包
下面兩個地址下載flink的依賴包，放在lib目錄下面。
如果你的Flink是其它版本，可以來這裏下載。
我是flink1.13，這裏flink-sql-connector-mysql-cdc，需要1.4.0以上版本。
如果你是更高版本的flink，可以自行https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors下載新版mvn clean install -DskipTests 自己編譯。
這是我編譯的最新版2.2，傳上去發現太新了，如果重新換個版本，我得去gitee下載源碼，不然github速度太慢了，然後用IDEA編譯打包，又得下載一堆依賴。我投降，我直接去網上下載了個1.4的直接用了。
我下載的jar包，放在flink的lib目錄下面：
flink-sql-connector-hbase-1.4_2.11-1.13.5.jar
flink-sql-connector-mysql-cdc-1.4.0.jar
3. 啓動flink-sql client
- 先在yarn上面啓動一個application，進入flink13.5目錄，執行：
bin/yarn-session.sh -d -s 2 -jm 1024 -tm 2048 -qu root.sparkstreaming -nm flink-cdc-hbase
- 進入flink sql命令行
bin/sql-client.sh embedded -s flink-cdc-hbase
4. 同步數據
這裏有一張mysql表：
CREATE TABLE `product_view` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` int(11) NOT NULL,
`product_id` int(11) NOT NULL,
`server_id` int(11) NOT NULL,
`duration` int(11) NOT NULL,
`times` varchar(11) NOT NULL,
`time` datetime NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `time` (`time`),
KEY `user_product` (`user_id`,`product_id`) USING BTREE,
KEY `times` (`times`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
-- 樣本數據
INSERT INTO `product_view` VALUES ('1', '1', '1', '1', '120', '120', '2020-04-24 13:14:00');
INSERT INTO `product_view` VALUES ('2', '1', '1', '1', '120', '120', '2020-04-24 13:14:00');
INSERT INTO `product_view` VALUES ('3', '1', '1', '3', '120', '120', '2020-04-24 13:14:00');
INSERT INTO `product_view` VALUES ('4', '1', '1', '2', '120', '120', '2020-04-24 13:14:00');
INSERT INTO `product_view` VALUES ('5', '8', '1', '1', '120', '120', '2020-05-14 13:14:00');
INSERT INTO `product_view` VALUES ('6', '8', '1', '2', '120', '120', '2020-05-13 13:14:00');
INSERT INTO `product_view` VALUES ('7', '8', '1', '3', '120', '120', '2020-04-24 13:14:00');
INSERT INTO `product_view` VALUES ('8', '8', '1', '3', '120', '120', '2020-04-23 13:14:00');
INSERT INTO `product_view` VALUES ('9', '8', '1', '2', '120', '120', '2020-05-13 13:14:00');
- 創建數據表關聯mysql
CREATE TABLE product_view_source (
`id` int,
`user_id` int,
`product_id` int,
`server_id` int,
`duration` int,
`times` string,
`time` timestamp,
PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
'hostname' = '192.168.1.2',
'port' = '3306',
'username' = 'bigdata',
'password' = 'bigdata',
'database-name' = 'test',
'table-name' = 'product_view'
);
這樣，我們在flink sql client操作這個表相當於操作mysql裏面的對應表。
- 創建數據表關聯hbase
CREATE TABLE product_view_hbase (
rowkey INT,
family1 ROW<user_id INT, product_id INT, server_id INT, duration INT>,
PRIMARY KEY (rowkey) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'hbase-1.4',
'table-name' = 'product_view',
'zookeeper.quorum' = 'cdh-001:2181'
);
這裏，需要提前在hbase裏面創建好product_view這個主題。
- 同步數據
建立同步任務，可以使用sql如下：
insert into product_view_hbase select id as rowkey, ROW(user_id, product_id, server_id, duration) from product_view_source;
這個時候是可以退出flink sql-client的，然後進入flink web-ui，可以看到mysql表數據已經同步到hbase中了，對mysql進行插入，hbase都是同步更新的。
進入hbase shell，可以看到數據已經從mysql同步到hbase了：
hbase(main):009:0> scan 'product_view'
ROW COLUMN+CELL
\x00\x00\x00\x01 column=family1:duration, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00x
\x00\x00\x00\x01 column=family1:product_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x01
\x00\x00\x00\x01 column=family1:server_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x01
\x00\x00\x00\x01 column=family1:user_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x01
\x00\x00\x00\x02 column=family1:duration, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00x
\x00\x00\x00\x02 column=family1:product_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x01
\x00\x00\x00\x02 column=family1:server_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x01
\x00\x00\x00\x02 column=family1:user_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x01
\x00\x00\x00\x03 column=family1:duration, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00x
\x00\x00\x00\x03 column=family1:product_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x01
\x00\x00\x00\x03 column=family1:server_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x03
\x00\x00\x00\x03 column=family1:user_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x01
\x00\x00\x00\x04 column=family1:duration, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00x
\x00\x00\x00\x04 column=family1:product_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x01
\x00\x00\x00\x04 column=family1:server_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x02
\x00\x00\x00\x04 column=family1:user_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x01
\x00\x00\x00\x05 column=family1:duration, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00x
\x00\x00\x00\x05 column=family1:product_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x01
\x00\x00\x00\x05 column=family1:server_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x01
\x00\x00\x00\x05 column=family1:user_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x08
\x00\x00\x00\x06 column=family1:duration, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00x
\x00\x00\x00\x06 column=family1:product_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x01
\x00\x00\x00\x06 column=family1:server_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x02
\x00\x00\x00\x06 column=family1:user_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x08
\x00\x00\x00\x07 column=family1:duration, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00x
\x00\x00\x00\x07 column=family1:product_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x01
\x00\x00\x00\x07 column=family1:server_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x03
\x00\x00\x00\x07 column=family1:user_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x08
\x00\x00\x00\x09 column=family1:duration, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00x
\x00\x00\x00\x09 column=family1:product_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x01
\x00\x00\x00\x09 column=family1:server_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x03
\x00\x00\x00\x09 column=family1:user_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x08
\x00\x00\x00\x0A column=family1:duration, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00x
\x00\x00\x00\x0A column=family1:product_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x01
\x00\x00\x00\x0A column=family1:server_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x02
\x00\x00\x00\x0A column=family1:user_id, timestamp=1663223736391, value=\x00\x00\x00\x08
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直接在flink-sql client裏面查詢hbase數據，也是可以的：
Flink SQL> select * from product_view_hbase ;
2022-09-15 15:38:23,205 INFO org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor [] - No path for the flink jar passed. Using the location of class org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor to locate the jar
2022-09-15 15:38:23,207 INFO org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider [] - Failing over to rm72
2022-09-15 15:38:23,212 INFO org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor [] - Found Web Interface cdh-001:35225 of application 'application_1633924491541_7321'.
執行上面查詢sql，就會進入界面，這就是hbase裏面的數據了：
5. 關聯查詢
在這個flink-sql client環境中，這裏有兩張表：product_view_source（mysql的表）和product_view_hbase（hbase的表），後者是有前者查詢導入的，這裏爲了簡單，我沒有再關聯其它第三張表，就用這兩張表，做關聯查詢，達到演示的目的。
select product_view_source.*, product_view_hbase.* from product_view_source
inner join product_view_hbase
on product_view_source.id = product_view_hbase.rowkey;
這裏做了個簡單的關聯查詢，通過id跟rowkey關聯，然後打開web-ui，通過flink web-ui結果可以看出，這裏是個hash join，兩個source，到join，一共3個task。
看看查出來的結果吧，這是flnk-sql client：
比如我選中這一行，進來後是這條數據的詳細情況，是沒有問題的：
參考資料
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/connectors/table/hbase/