Apache Doris 整合 FLINK CDC 、Paimon 构建实时湖仓一体的联邦查询入门

Apache Doris
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一.概览

多源数据目录（Multi-Catalog）功能，旨在能够更方便对接外部数据目录，以增强Doris的数据湖分析和联邦数据查询能力。

在之前的 Doris 版本中，用户数据只有两个层级：Database 和 Table。当我们需要连接一个外部数据目录时，我们只能在Database 或 Table 层级进行对接。比如通过 create external table 的方式创建一个外部数据目录中的表的映射，或通过 create external database 的方式映射一个外部数据目录中的 Database。如果外部数据目录中的 Database 或 Table 非常多，则需要用户手动进行一一映射，使用体验不佳。

而新的 Multi-Catalog 功能在原有的元数据层级上，新增一层Catalog，构成 Catalog → Database → Table 的三层元数据层级。其中，Catalog 可以直接对应到外部数据目录。目前支持的外部数据目录包括：

  1. Apache Hive
  2. Apache Iceberg
  3. Apache Hudi
  4. Elasticsearch
  5. JDBC: 对接数据库访问的标准接口(JDBC)来访问各式数据库的数据。
  6. Apache Paimon(Incubating)

该功能将作为之前外表连接方式（External Table）的补充和增强，帮助用户进行快速的多数据目录联邦查询。

这篇教程将展示如何使用 Flink + paimon + Doris 构建实时湖仓一体的联邦查询分析，Doris 2.0.3 版本提供了 的支持，本文主要展示 Doris 和 paimon 怎么使用，同时本教程整个环境是都基于伪分布式环境搭建，大家按照步骤可以一步步完成。完整体验整个搭建操作的过程。

二. 环境

本教程的演示环境如下：

  1. Apache doris 2.0.2
  2. Hadoop 3.3.3
  3. hive 3.1.3
  4. Fink 1.17.1
  5. Apache paimon 0.5.0
  6. JDK 1.8.0_311

三. 环境

  1. 下载 Flink 1.17.1

wget https://dlcdn.apache.org/flink/flink-1.17.1/flink-1.17.1-bin-scala_2.12.tgz

解压安装

tar zxf flink-1.17.1-bin-scala_2.12.tgz

  1. 下载相关的依赖到 Flink/lib 目录

cp /Users/zhangfeng/hadoop/hadoop-3.3.6/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-3.3.6.jar ./lib/
wget https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/paimon/paimon-flink-1.17/0.5.0-incubating/paimon-flink-1.17-0.5.0-incubating.jar
wget https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-mysql-cdc/2.4.2/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.4.2.jar
wget https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-hive-3.1.3_2.12/1.17.1/flink-sql-connector-hive-3.1.3_2.12-1.17.1.jar

  1. 配置并启动 Flink

配置环境变量，修改flink-conf.yaml配置文件

env.java.opts.all: "-Dfile.encoding=UTF-8"
classloader.check-leaked-classloader: false
taskmanager.numberOfTaskSlots: 3
execution.checkpointing.interval: 10s
state.backend: rocksdb
state.checkpoints.dir: hdfs://zhangfeng:9000/flink/myckp
state.savepoints.dir: hdfs://zhangfeng:9000/flink/savepoints
state.backend.incremental: true

启动 Flink

bin/start-cluster.sh
bin/sql-client.sh embedded
set 'sql-client.execution.result-mode' = 'tableau';

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Catalog

Paimon Catalog可以持久化元数据，当前支持两种类型的metastore

  • 文件系统（默认）：将元数据和表文件存储在文件系统中。
  • hive：在hive metastore存储元数据，用户可以直接从hive访问表。

文件系统

下面的 Flink SQL 注册并使用一个名为 paimon_catalog 的catalog。元数据和表文件存放在hdfs://localhost:9000/paimon/data下

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Hive Catalog

我们也可以直接使用 hive metastore 来存储 paimon 元数据。

下面是创建语句

CREATE CATALOG paimon_hive WITH (

    'type' = 'paimon',

    'metastore' = 'hive',

    'uri' = 'thrift://localhost:9083',

    'hive-conf-dir' = '/Users/zhangfeng/hadoop/apache-hive-3.1.3-bin/conf/', 

    'warehouse' = 'hdfs://localhost:9000/paimon/hive'

);

show catalogs;

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创建 paimon 表

USE CATALOG paimon_hive;

CREATE TABLE test_paimon_01 (

  userid BIGINT,

  age INT,

  address STRING,

  regiter_dt STRING  ,

  PRIMARY KEY(userid, regiter_dt) NOT ENFORCED

) PARTITIONED BY (regiter_dt);

show tables

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四. 同步 MySQL 数据到 Paimon 表

下面我们演示怎么基于Flink CDC 快速实时同步 MySQL 表的数据到 Paimon表里。

这里首先你的MySQL 数据库要开启 binlog，具体的方法网上很多，这里不在叙述。

MySQL 表：

CREATE DATABASE emp_1;

 USE emp_1;

CREATE TABLE employees_1 (

    emp_no      INT             NOT NULL,

    birth_date  DATE            NOT NULL,

    first_name  VARCHAR(14)     NOT NULL,

    last_name   VARCHAR(16)     NOT NULL,

    gender      ENUM ('M','F')  NOT NULL,    

    hire_date   DATE            NOT NULL,

    PRIMARY KEY (emp_no)

);

INSERT INTO `employees_1` VALUES  (10055,'1956-06-06','Georgy','Dredge','M','1992-04-27'),

(10056,'1961-09-01','Brendon','Bernini','F','1990-02-01'),

(10057,'1954-05-30','Ebbe','Callaway','F','1992-01-15'),

(10058,'1954-10-01','Berhard','McFarlin','M','1987-04-13'),

(10059,'1953-09-19','Alejandro','McAlpine','F','1991-06-26'),

(10060,'1961-10-15','Breannda','Billingsley','M','1987-11-02'),

(10061,'1962-10-19','Tse','Herber','M','1985-09-17'),

(10062,'1961-11-02','Anoosh','Peyn','M','1991-08-30'),

(10063,'1952-08-06','Gino','Leonhardt','F','1989-04-08'),

(10064,'1959-04-07','Udi','Jansch','M','1985-11-20'),

(10065,'1963-04-14','Satosi','Awdeh','M','1988-05-18'),

(10066,'1952-11-13','Kwee','Schusler','M','1986-02-26'),

(10067,'1953-01-07','Claudi','Stavenow','M','1987-03-04'),

(10068,'1962-11-26','Charlene','Brattka','M','1987-08-07'),

(10069,'1960-09-06','Margareta','Bierman','F','1989-11-05'),

(10070,'1955-08-20','Reuven','Garigliano','M','1985-10-14'),

(10071,'1958-01-21','Hisao','Lipner','M','1987-10-01'),

(10072,'1952-05-15','Hironoby','Sidou','F','1988-07-21'),

(10073,'1954-02-23','Shir','McClurg','M','1991-12-01'),

(10074,'1955-08-28','Mokhtar','Bernatsky','F','1990-08-13'),

(10075,'1960-03-09','Gao','Dolinsky','F','1987-03-19'),

(10076,'1952-06-13','Erez','Ritzmann','F','1985-07-09'),

(10077,'1964-04-18','Mona','Azuma','M','1990-03-02'),

(10078,'1959-12-25','Danel','Mondadori','F','1987-05-26'),

(10079,'1961-10-05','Kshitij','Gils','F','1986-03-27'),

(10080,'1957-12-03','Premal','Baek','M','1985-11-19'),

(10081,'1960-12-17','Zhongwei','Rosen','M','1986-10-30'),

(10082,'1963-09-09','Parviz','Lortz','M','1990-01-03'),

(10083,'1959-07-23','Vishv','Zockler','M','1987-03-31'),

(10084,'1960-05-25','Tuval','Kalloufi','M','1995-12-15');

在Flink sql-client 下创建 MySQL CDC 表：

CREATE TABLE employees_source (

    database_name STRING METADATA VIRTUAL,

    table_name STRING METADATA VIRTUAL,

    emp_no int NOT NULL,

    birth_date date,

    first_name STRING,

    last_name STRING,

    gender STRING,

    hire_date date,

    PRIMARY KEY (`emp_no`) NOT ENFORCED

  ) WITH (

    'connector' = 'mysql-cdc',

    'hostname' = 'localhost',

    'port' = '3306',

    'username' = 'root',

    'password' = 'zhangfeng',

    'database-name' = 'emp_1',

    'table-name' = 'employees_1'

  );

使用Create table as select 创建Paimon表，并将数据实时同步到Paimon表里：

create table mysql_to_paimon_01 as select * from default_catalog.default_database.employees_source;

查看Job

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我们这个时候可以在Flink sql-client 下查询 paimon ，看到 Paimon 表里已经有数据了。

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五. Doris On Paimon

Doris 提供了 Paimon 的 catalog 支持，我们可以通过这种方式，通过Doris 快速的去读 Paimon 表的数据，同时也可以通过 catalog 方式将 paimon 表的数据迁移到 Doris 表里

1. Doris 整合查询Paimon表

首先我们创建 Paimon catalog，有两种方式：

1）一种是基于 Hive metastore service
2）一种是基于 HDFS 文件系统

CREATE CATALOG `paimon_hdfs` PROPERTIES (
    "type" = "paimon",
    "warehouse" = "hdfs://localhost:9000/paimon/hive",
    "hadoop.username" = "hadoop"
);


CREATE CATALOG `paimon_hms` PROPERTIES (
    "type" = "paimon",
    "paimon.catalog.type" = "hms",
    "warehouse" = "hdfs://localhost:9000/paimon/hive",
    "hive.metastore.uris" = "thrift://localhost:9083"
);

创建成功之后我们通过 show catalogs方式可以看到我们创建好的 paimon catalog；

mysql> show catalogs;
+-----------+-------------+----------+-----------+-------------------------+---------------------+------------------------+
| CatalogId | CatalogName | Type     | IsCurrent | CreateTime              | LastUpdateTime      | Comment                
+-----------+-------------+----------+-----------+-------------------------+---------------------+------------------------+
|   1308010 | hive        | hms      |           | 2023-11-17 09:42:22.872 | 2023-11-17 09:42:46 | NULL                   |
|   1326307 | hudi        | hms      |           | 2023-11-27 11:33:22.231 | 2023-11-27 11:33:35 | NULL                   |
|         0 | internal    | internal |           | UNRECORDED              | NULL                | Doris internal catalog |
|     35689 | jdbc        | jdbc     |           | 2023-11-03 12:52:24.695 | 2023-11-03 12:52:59 | NULL                   |
|     38003 | mysql       | jdbc     |           | 2023-11-07 11:46:40.006 | 2023-11-07 11:46:54 | NULL                   |
|   1329142 | paimon_hdfs | paimon   | yes       | 2023-11-27 14:06:13.744 | 2023-11-27 14:06:41 |                        |
|   1328144 | paimon_hms  | paimon   |           | 2023-11-27 14:00:32.925 | 2023-11-27 14:00:44 | NULL                   |

+-----------+-------------+----------+-----------+-------------------------+---------------------+------------------------+

7 rows in set (0.00 sec)

切换 paimon catalog，通过下面这些操作我们可以看到我们在 paimon 里创建的表

mysql> switch  paimon_hdfs;

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> show databases;

+----------+

| Database |

+----------+

| default  |

+----------+

1 row in set (0.02 sec)

mysql> use default;

Reading table information for completion of table and column names

You can turn off this feature to get a quicker startup with -A

Database changed
mysql> show tables;
+--------------------------+
| Tables_in_default        |
+--------------------------+
| example_tbl_partition_01 |
| example_tbl_unique_01    |
| mysql_to_paimon_01       |
| test_paimon_01           |
+--------------------------+
4 rows in set (0.00 sec)

通过 Doris 查询 Paimon 表

select * from mysql_to_paimon_01;

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2. 将 Paimon 表的数据导入到 Doris

我们也可以快速的利用catalog 方式将 paimon 数据迁移到 Doris 里，我们可以使用 CATS方式：

create table doris_paimon_01

PROPERTIES("replication_num" = "1")  as  

select * from paimon_hdfs.`default`.mysql_to_paimon_01;

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注意：

  1. 查询paimon的时候如果报下面的错误：
    org.apache.hadoop.fs.UnsupportedFileSystemException: No FileSystem for scheme "hdfs"

需要再 hdfs 需要再core-site.xml 文件中加上下面的配置:

<property>

  <name>fs.hdfs.impl</name>

  <value>org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem</value>

  <description>The FileSystem for hdfs: uris.</description>

</property>

六. 总结

是不是使用非常简单，快快体验Doris 湖仓一体，联邦查询的能力，来加速你的数据分析性能

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