Flink MULTI JDBC CONNECTOR

提供分库分表的jdbc链接方法，目前只提供批模式。

参数

参数名称	是否必填	说明
connector	是	填写multi-jdbc
url	是	jdbc的链接串，用分号分割。jdbc:mysql://${connection1};jdbc:mysql://${connection2}
table-name	是	可用正则匹配
schema-name	是	可用正则匹配
username	否	用户名
password	否	密码
driver	否
scan.partition.column	是	分片的字段，最好是自增id主键
scan.batch.size	否	scan.batch.size 和 scan.partition.num必填写一个。每个batch的大小，每个表会多一个select count（1）的查询去获取表的数据量进行计算
scan.partition.num	否	scan.batch.size 和 scan.partition.num必填写一个。每张表分多少个片。

设计

基于flip-27设计的flink接口，实现的分库分表jdbc的链接器。 enumerator(在jobmanager内)负责

把符合条件的库名找出来。
把符合表名称的表明拿出来。
取这张表的最大值以及最小值。
获取一个批次的步长。
1. 若填写了batch size。则通过select count 获取表行数计算，在使用批次大小/总行数 * （max id - min id）计算出步长。
2. 拖填写了partition num。则使用（max id - min id） / 分片数量计算出步长。
根据步长来生成对应的sql（select * from xxxx where column between xxxx and xxxx）

代码

package com.itiaoling.app.ods;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.itiaoling.bean.batch.GoodsEbayCompatibilityModel;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.doris.flink.cfg.DorisExecutionOptions;
import org.apache.doris.flink.cfg.DorisOptions;
import org.apache.doris.flink.cfg.DorisReadOptions;
import org.apache.doris.flink.cfg.DorisSink;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.SqlDialect;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import java.util.Properties;

public class EscMysql2DorisBatch {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();
        conf.setString("execution.checkpointing.interval", "10000");
        conf.setString("execution.checkpointing.mode", "EXACTLY_ONCE");
        conf.setString("state.checkpoints.num-retained", "2");
        conf.setString("state.checkpoints.dir", "hdfs:/ns/flink/checkpoints/esc_buyer1_batch");
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);
        env.setParallelism(10);
        EnvironmentSettings Settings = EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode().build();

        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, Settings);
        tEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.DEFAULT);

        tEnv.executeSql(
                "CREATE TABLE `goods_ebay_compatibility_model` (\n" +
                        "  `id` Integer,\n" +
                        "  `site` STRING,\n" +
                        "  `category_id` STRING,\n" +
                        "  `esc_category_id` STRING,\n" +
                        "  `model_id` STRING,\n" +
                        "  `version` STRING,\n" +
                        "  `update_type` Integer,\n" +
                        "  `create_time` Timestamp,\n" +
                        "  `update_time` Timestamp,\n" +
                        "  `deleted` Integer\n" +
                        ")" +
                        "WITH (\n" +
                        "\t'connector' = 'multi-jdbc',\n" +
                        "\t'table-name' = 'XXXXX',\n" +
                        "\t'schema-name' = 'isc_buyer',\n" +
                        "\t'username' = 'XXXXX',\n" +
                        "\t'password' = 'XXXXX',\n" +
                        "\t'scan.partition.column' = 'id',\n" +
//                        "\t'scan.batch.size' = '5000',\n" +
                        "\t'scan.partition.num' = '10000',\n" +
                        "\t'url' = 'jdbc:mysql://XXX:3306?useSSL=false'\n" +
                        ")");

        Table table = tEnv.sqlQuery("select t.id," +
                                              "t.site," +
                                              "t.category_id," +
                                              "t.esc_category_id," +
                                              "t.model_id," +
                                              "t.version," +
                                              "t.update_type," +
                                              "DATE_FORMAT(t.create_time, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as create_time," +
                                              "DATE_FORMAT(t.update_time, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as update_time," +
                                              "t.deleted," +
                                              "0 as is_deleted_flg, " +
                                              "1673853468700 as ts_ms " +
                                              "from XXXX t "
//                                              "where t.version = '202211-0002'"
                                    );

//        table.printSchema();

        DataStream<GoodsEbayCompatibilityModel> ordersDataStream = tEnv.toDataStream(table, GoodsEbayCompatibilityModel.class);
        SingleOutputStreamOperator<Object> map = ordersDataStream.map(new MapFunction<GoodsEbayCompatibilityModel, Object>() {
            @Override
            public Object map(GoodsEbayCompatibilityModel goodsEbayCompatibilityModel) throws Exception {
                return JSONObject.toJSON(goodsEbayCompatibilityModel).toString();
            }
        });

//        map.print();

        Properties sinkPproperties = new Properties();
        sinkPproperties.setProperty("format", "json");
        sinkPproperties.setProperty("strip_outer_array", "true");

        map.addSink(
                DorisSink.sink(
                        DorisReadOptions.builder().build(),
                        DorisExecutionOptions.builder()
                                .setBatchSize(100000)
                                .setBatchIntervalMs(20000l)
                                .setMaxRetries(3)
                                .setStreamLoadProp(sinkPproperties).build(),
                        DorisOptions.builder()
                                .setFenodes("XXX:8030,XXX:8030,XXX:8030")
                                .setTableIdentifier("ods.ods_bak")
                                .setUsername("XXX")
                                .setPassword("XXXX")
                                .build()
                ));

        env.execute("mysql-sink-doris-batch");
    }
}

参考：https://github.com/peng128/flink-connector-multi-jdbc

使用方式

1.pom文件引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>FlinkMultiJdbcConnector</artifactId>
    <version>1.0</version>
</dependency>

2.将https://github.com/peng128/flink-connector-multi-jdbc打成jar包

3.mvn install手动引入FlinkMultiJdbcConnector的jar包

4.编写EscMysql2DorisBatch类和GoodsEbayCompatibilityModel类

GoodsEbayCompatibilityModel：同步的mysql表字段的映射bean类

EscMysql2DorisBatch：批量同步类

5.启动代码

flink run -m yarn-cluster -ys 5 -ynm esc-multi-lang-test -yD taskmanager.memory.managed.fraction=0.2 -yjm 2048 -ytm 4096 -c com.itiaoling.app.ods.EscMultiLangMysql2DorisBatch -z mysql2doris_multi-lang-test -d /home/appman/realtime_warehouse/jar/esc_batch/PrdGoodsMultiLang.jar

不足

1.需要自增主健同步才快

2.暂时不支持datatime格式作为分割的列，指定的分割字段

会根据分割字段转换成select where xxx between 0 and 1000 的查询sql，如果xxx为string类型，会存在隐式转换的问题

3.原理是使用JDBC的方式select查询数据库，可以对比和datax的同步方式，本质是一样的

datax的切分策略，参考网页：https://cloud.tencent.com/developer/article/1694188

1）计算并发量（即 needChannelNumber 大小）

DataX有流控模式，其中，可以设置 bps 限速，tps 限速：

bps 限速：needChannelNumber = 总 byteLimit / 单个 Channel byteLimit
tps 限速：needChannelNumber = 总 recordLimit / 单个 Channel recordLimit

如果以上都没有设置，则会根据用户在 job.setting.speed.channel 配置的并发数量设置 needChannelNumber。

2）根据 needChannelNumber 将 Job 切分成多个 Task

这个步骤的具体切分逻辑交由相关插件去完成，例如 Rdb 对数据的拆分主要分成两类：

如果用户配置了具体的 Table 数量，那么就按照 Table 为最小单元进行拆分（即一个 Table 对应一个 Task），并生成对应的 querySql；
如果用户还配置了 splitPk，则会根据 splitPk 进行切分，具体逻辑是根据 splitPk 区间对 Table 进行拆分，并生成对应的 querySql。

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