Flink CDC系列之：TiDB CDC 导入 Elasticsearch
- 一、通过docker 来启动 TiDB 集群
- 二、下载 Flink 和所需要的依赖包
- 三、在TiDB数据库中创建表和准备数据
- 四、启动Flink 集群，再启动 SQL CLI
- 五、在 Flink SQL CLI 中使用 Flink DDL 创建表
- 六、Kibana查看ElasticSearch数据
- 七、在 TiDB增删改数据，观察 ElasticSearch 中的结果
一、通过docker 来启动 TiDB 集群
git clone https://github.com/pingcap/tidb-docker-compose.git
替换目录 tidb-docker-compose 里面的 docker-compose.yml 文件，内容如下所示：
version: "2.1"
services:
pd:
image: pingcap/pd:v5.3.1
ports:
- "2379:2379"
volumes:
- ./config/pd.toml:/pd.toml
- ./logs:/logs
command:
- --client-urls=http://0.0.0.0:2379
- --peer-urls=http://0.0.0.0:2380
- --advertise-client-urls=http://pd:2379
- --advertise-peer-urls=http://pd:2380
- --initial-cluster=pd=http://pd:2380
- --data-dir=/data/pd
- --config=/pd.toml
- --log-file=/logs/pd.log
restart: on-failure
tikv:
image: pingcap/tikv:v5.3.1
ports:
- "20160:20160"
volumes:
- ./config/tikv.toml:/tikv.toml
- ./logs:/logs
command:
- --addr=0.0.0.0:20160
- --advertise-addr=tikv:20160
- --data-dir=/data/tikv
- --pd=pd:2379
- --config=/tikv.toml
- --log-file=/logs/tikv.log
depends_on:
- "pd"
restart: on-failure
tidb:
image: pingcap/tidb:v5.3.1
ports:
- "4000:4000"
volumes:
- ./config/tidb.toml:/tidb.toml
- ./logs:/logs
command:
- --store=tikv
- --path=pd:2379
- --config=/tidb.toml
- --log-file=/logs/tidb.log
- --advertise-address=tidb
depends_on:
- "tikv"
restart: on-failure
elasticsearch:
image: elastic/elasticsearch:7.6.0
container_name: elasticsearch
environment:
- cluster.name=docker-cluster
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
- discovery.type=single-node
ports:
- "9200:9200"
- "9300:9300"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
nofile:
soft: 65536
hard: 65536
kibana:
image: elastic/kibana:7.6.0
container_name: kibana
ports:
- "5601:5601"
volumes:
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
该 Docker Compose 中包含的容器有：
- TiDB 集群: tikv、pd、tidb。
- Elasticsearch：orders 表将和 products 表进行 join，join 的结果写入 Elasticsearch 中。
- Kibana：可视化 Elasticsearch 中的数据。
本机添加 host 映射 pd 和 tikv 映射 127.0.0.1。 在 docker-compose.yml 所在目录下运行如下命令以启动所有容器：
docker-compose up -d
mysql -h 127.0.0.1 -P 4000 -u root # Just test tidb cluster is ready,if you have install mysql local.
该命令会以 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。 也可以访问 http://localhost:5601/ 来查看 Kibana 是否运行正常。
另外可以通过如下命令停止并删除所有的容器：
docker-compose down
二、下载 Flink 和所需要的依赖包
下载 Flink 1.17.1 并将其解压至目录 flink-1.17.1
https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.17.1/flink-1.17.1-bin-scala_2.12.tgz
下载下面列出的依赖包，并将它们放到目录 flink-1.17.1/lib/ 下：
- flink-connector-tidb-cdc-2.4.1.jar
- flink-sql-connector-elasticsearch7-3.0.1-1.17.jar
三、在TiDB数据库中创建表和准备数据
创建数据库和表 products，orders，并插入数据：
-- TiDB
CREATE DATABASE mydb;
USE mydb;
CREATE TABLE products (
id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255) NOT NULL,
description VARCHAR(512)
) AUTO_INCREMENT = 101;
INSERT INTO products
VALUES (default,"scooter","Small 2-wheel scooter"),
(default,"car battery","12V car battery"),
(default,"12-pack drill bits","12-pack of drill bits with sizes ranging from #40 to #3"),
(default,"hammer","12oz carpenter's hammer"),
(default,"hammer","14oz carpenter's hammer"),
(default,"hammer","16oz carpenter's hammer"),
(default,"rocks","box of assorted rocks"),
(default,"jacket","water resistent black wind breaker"),
(default,"spare tire","24 inch spare tire");
CREATE TABLE orders (
order_id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
order_date DATETIME NOT NULL,
customer_name VARCHAR(255) NOT NULL,
price DECIMAL(10, 5) NOT NULL,
product_id INTEGER NOT NULL,
order_status BOOLEAN NOT NULL -- Whether order has been placed
) AUTO_INCREMENT = 10001;
INSERT INTO orders
VALUES (default, '2020-07-30 10:08:22', 'Jark', 50.50, 102, false),
(default, '2020-07-30 10:11:09', 'Sally', 15.00, 105, false),
(default, '2020-07-30 12:00:30', 'Edward', 25.25, 106, false);
四、启动Flink 集群，再启动 SQL CLI
使用下面的命令跳转至 Flink 目录下
cd flink-1.17.1
使用下面的命令启动 Flink 集群
./bin/start-cluster.sh
启动成功的话，可以在 http://localhost:8081/ 访问到 Flink Web UI，如下所示：
使用下面的命令启动 Flink SQL CLI
./bin/sql-client.sh
启动成功后，可以看到如下的页面：
五、在 Flink SQL CLI 中使用 Flink DDL 创建表
首先，开启 checkpoint，每隔3秒做一次 checkpoint
-- Flink SQL
Flink SQL> SET execution.checkpointing.interval = 3s;
使用 Flink SQL CLI 创建对应的表，用于同步这些底层数据库表的数据
Flink SQL> CREATE TABLE products (
id INT,
name STRING,
description STRING,
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'tidb-cdc',
'tikv.grpc.timeout_in_ms' = '20000',
'pd-addresses' = '127.0.0.1:2379',
'database-name' = 'mydb',
'table-name' = 'products'
);
Flink SQL> CREATE TABLE orders (
order_id INT,
order_date TIMESTAMP(3),
customer_name STRING,
price DECIMAL(10, 5),
product_id INT,
order_status BOOLEAN,
PRIMARY KEY (order_id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'tidb-cdc',
'tikv.grpc.timeout_in_ms' = '20000',
'pd-addresses' = '127.0.0.1:2379',
'database-name' = 'mydb',
'table-name' = 'orders'
);
Flink SQL> CREATE TABLE enriched_orders (
order_id INT,
order_date DATE,
customer_name STRING,
order_status BOOLEAN,
product_name STRING,
product_description STRING,
PRIMARY KEY (order_id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'elasticsearch-7',
'hosts' = 'http://localhost:9200',
'index' = 'enriched_orders_1'
);
将关联后的数据插入到ElasticSearch
Flink SQL> INSERT INTO enriched_orders
SELECT o.order_id, o.order_date, o.customer_name, o.order_status, p.name, p.description
FROM orders AS o
LEFT JOIN products AS p ON o.product_id = p.id;
六、Kibana查看ElasticSearch数据
检查最终的结果是否写入 ElasticSearch 中，可以在 Kibana 看到 ElasticSearch 中的数据。
首先访问 http://localhost:5601/app/kibana#/management/kibana/index_pattern 创建 index pattern enriched_orders.
然后就可以在 http://localhost:5601/app/kibana#/discover 看到写入的数据了.
七、在 TiDB增删改数据，观察 ElasticSearch 中的结果
通过如下的 SQL 语句对 TiDB 数据库进行一些修改，然后就可以看到每执行一条 SQL 语句，Elasticsearch 中的数据都会实时更新。
INSERT INTO orders
VALUES (default, '2020-07-30 15:22:00', 'Jark', 29.71, 104, false);
UPDATE orders SET order_status = true WHERE order_id = 10004;
DELETE FROM orders WHERE order_id = 10004;
