StarRocks

概览

StarRocks Load 节点支持将数据写入 StarRocks 数据库。 支持单表写入和多表写入两种模式：单表写入为指定固定库名表名写入；多表写入支持根据源端数据格式自定义库名表名写入，适用于源端多表写入或者整库同步等场景。 本文档介绍如何设置 StarRocks Load 节点实现写入 StarRocks 数据库表。

支持的版本

Load 节点	StarRocks 版本
StarRocks	2.0+

依赖

为了设置 StarRocks Load 节点, 下面提供了使用构建自动化工具（例如 Maven 或 SBT）所需要的依赖信息。

Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.inlong</groupId>
    <artifactId>sort-connector-starrocks</artifactId>
    <version>1.13.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>

准备

创建 MySQL Extract 表

• 单表写入：在 MySQL cdc 数据库中创建表 cdc_mysql_source。 命令如下:

[root@fe001 ~]# mysql -u root -h localhost -P 3306 -p123456
mysql> use cdc;
Database changed
mysql> CREATE TABLE `cdc_mysql_source` (
       `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
       `name` varchar(64) DEFAULT NULL,
       `dr` tinyint(3) DEFAULT 0,
       PRIMARY KEY (`id`)
       );
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> insert into cdc_mysql_source values(1, 'zhangsan', 0),(2, 'lisi', 0),(3, 'wangwu', 0);
Query OK, 3 rows affected (0.01 sec)
Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> select * from cdc_mysql_source;
+----+----------+----+
| id | name     | dr |
+----+----------+----+
|  1 | zhangsan |  0 |
|  2 | lisi     |  0 |
|  3 | wangwu   |  0 |
+----+----------+----+
3 rows in set (0.07 sec)

• 多表写入：在 MySQL user_db 数据库中创建表 user_id_name、user_id_score。 命令如下:

[root@fe001 ~]# mysql -u root -h localhost -P 3306 -p123456
mysql> use user_db;
Database changed
mysql> CREATE TABLE `user_id_name` (
       `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
       `name` varchar(64) DEFAULT NULL
       PRIMARY KEY (`id`)
       );
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> CREATE TABLE `user_id_score` (
       `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
       `score` double default 0,
       PRIMARY KEY (`id`)
       );
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> insert into user_id_name values(1001, 'lily'),(1002, 'tom'),(1003, 'alan');
Query OK, 3 rows affected (0.01 sec)
Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0 

mysql> insert into user_id_score values(1001, 99),(1002, 96),(1003, 98);
Query OK, 3 rows affected (0.01 sec)
Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0 

mysql> select * from user_id_name;
+------+--------+
|  id  | name   |
+------+--------+
| 1001 | lily   |
| 1002 | tom    |
| 1003 | alan   |
+----+----------+
3 rows in set (0.07 sec)    

mysql> select * from user_id_score;
+------+------+
|  id  | name |
+------+------+
| 1001 | 99   |
| 1002 | 96   |
| 1003 | 98   |
+----+--------+
3 rows in set (0.07 sec)  

创建 StarRocks Load 表

• 单表写入：在 StarRocks cdc数据库中创建表cdc_starrocks_sink。命令如下:

[root@fe001 ~]# mysql -u username -h localhost -P 9030 -p password
mysql> use cdc;
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> CREATE TABLE `cdc_starrocks_sink` (
       `id` int(11) NOT NULL COMMENT "用户id",
       `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT "昵称",
       `dr` tinyint(4) NULL COMMENT "逻辑删除"
       ) ENGINE=OLAP
       PRIMARY KEY(`id`)
       COMMENT "OLAP"
       DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1
       PROPERTIES (
       "replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
       );
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)

• 多表写入：在 StarRocks user_db数据库中创建表starrocks_user_id_name、starrocks_user_id_score。命令如下:

[root@fe001 ~]# mysql -u username -h localhost -P 9030 -p password
mysql> use user_db;
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> CREATE TABLE `starrocks_user_id_name` (
       `id` int(11) NOT NULL COMMENT "用户id",
       `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT "昵称"
       ) ENGINE=OLAP
       PRIMARY KEY(`id`)
       COMMENT "OLAP"
       DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1
       PROPERTIES (
       "replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
       );
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)

mysql> CREATE TABLE `starrocks_user_id_score` (
       `id` int(11) NOT NULL COMMENT "用户id",
       `score` double default 0
       ) ENGINE=OLAP
       PRIMARY KEY(`id`)
       COMMENT "OLAP"
       DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1
       PROPERTIES (
       "replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
       );
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)

如何创建 StarRocks Load 节点

SQL API 用法

• 单表写入： StarRocks 单表写入

[root@tasknode001 flink-1.13.5]# ./bin/sql-client.sh -l ./opt/connectors/mysql-cdc-inlong/ -l ./opt/connectors/starrocks/
Flink SQL> SET 'execution.checkpointing.interval' = '3s';
[INFO] Session property has been set.

Flink SQL> SET 'table.dynamic-table-options.enabled' = 'true';
[INFO] Session property has been set.

Flink SQL> CREATE TABLE cdc_mysql_source (
    >   id int
    >   ,name VARCHAR
    >   ,dr TINYINT
    >   ,PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
    > ) WITH (
    >  'connector' = 'mysql-cdc-inlong',
    >  'hostname' = 'localhost',
    >  'port' = '3306',
    >  'username' = 'root',
    >  'password' = '123456',
    >  'database-name' = 'cdc',
    >  'table-name' = 'cdc_mysql_source'
    > );
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> CREATE TABLE cdc_starrocks_sink (
    > id INT,
    > name STRING,
    > dr TINYINT
    > ) WITH (
    >  'connector' = 'starrocks-inlong',
    >  'fenodes' = 'localhost:8030',
    >  'table.identifier' = 'cdc.cdc_starrocks_sink',
    >  'username' = 'username',
    >  'password' = 'password',
    >  'sink.properties.format' = 'json',
    >  'sink.properties.strip_outer_array' = 'true'
    > );
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> insert into cdc_starrocks_sink select * from cdc_mysql_source /*+ OPTIONS('server-id'='5402') */;
[INFO] Submitting SQL update statement to the cluster...
[INFO] SQL update statement has been successfully submitted to the cluster:
Job ID: 5f89691571d7b3f3ca446589e3d0c3d3

• 多表写入： StarRocks 多表写入

./bin/sql-client.sh -l ./opt/connectors/mysql-cdc-inlong/ -l ./opt/connectors/starrocks/
Flink SQL> SET 'execution.checkpointing.interval' = '3s';
[INFO] Session property has been set.

Flink SQL> SET 'table.dynamic-table-options.enabled' = 'true';
[INFO] Session property has been set.

Flink SQL> CREATE TABLE cdc_mysql_source (
    >   id int
    >   ,name VARCHAR
    >   ,dr TINYINT
    >   ,PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
    > ) WITH (
    >  'connector' = 'mysql-cdc-inlong',
    >  'hostname' = 'localhost',
    >  'port' = '3306',
    >  'username' = 'root',
    >  'password' = '123456',
    >  'database-name' = 'test',
    >  'table-name' = 'cdc_mysql_source'
    > );
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> CREATE TABLE cdc_starrocks_sink (
    > id INT,
    > name STRING,
    > dr TINYINT
    > ) WITH (
    >  'connector' = 'starrocks-inlong',
    >  'fenodes' = 'localhost:8030',
    >  'username' = 'username',
    >  'password' = 'password',
    >  'sink.multiple.enable' = 'true',
    >  'sink.multiple.format' = 'canal-json',
    >  'sink.multiple.database-pattern' = '${database}',
    >  'sink.multiple.table-pattern' = 'StarRocks_${table}'
    > );
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> insert into cdc_starrocks_sink select * from cdc_mysql_source /*+ OPTIONS('server-id'='5402') */;
[INFO] Submitting SQL update statement to the cluster...
[INFO] SQL update statement has been successfully submitted to the cluster:
Job ID: 30feaa0ede92h6b6e25ea0cfda26df5e

InLong Dashboard 用法

TODO: 将在未来支持此功能。

InLong Manager Client 用法

TODO: 将在未来支持此功能。

StarRocks Load 节点参数

参数	是否必选	默认值	数据类型	描述
connector	必选	无	string	指定使用哪个 connector ，合法值为 starrocks-inlong
jdbc-url	必选	无	string	用于在 StarRocks 中执行查询
load-url	必选	无	string	格式为 fe_ip:http_port;fe_ip:http_port 用分号(;)隔开。用于向 StarRocks 批量写入数据。
database-name	必选	无	string	StarRocks 的数据库名
table-name	必选	无	string	StarRocks 的表名
username	必选	无	string	StarRocks 连接的用户名
password	必选	无	string	StarRocks 连接的口令
sink.semantic	可选	at-least-once	string	可选值为 at-least-once 或 exactly-once (仅在 checkpoint 时刷新数据，sink.buffer-flush.* 等参数将不再工作)
sink.version	可选	AUTO	string	exectly-once语义的实现版本，只有 connector 在1.2.4及以上的版本时才可用。如果填 V2，则使用 StarRocks 的 stream load 事务接口需要 2.4 及以上的 StarRocks 版本。如果填 V1，则使用 stream load 非事务接口。如果填 AUTO，则 connector 根据 StarRocks 是否支持事务的特性来自动选择 stream load 的事务接口。
sink.buffer-flush.max-bytes	可选	94371840(90M)	string	批量刷新缓存数据的大小阈值，范围：[64MB, 10GB]
sink.buffer-flush.max-rows	可选	500000	string	批量刷新缓存数据的行数阈值，范围：[64,000, 5000,000]
sink.buffer-flush.interval-ms	可选	300000	string	批量刷新缓存数据的时间间隔，范围：[1000ms, 3600000ms]
sink.max-retries	可选	3	string	Stream load 请求的最大重试次数，范围：[0, 10]
sink.connect.timeout-ms	可选	1000	string	连接到指定的 load-url 的超时时间，单位：毫秒，范围：[100, 60000]
sink.properties.format	可选	CSV	string	导入到 StarRocks 的数据文件格式，可选的值为：CSV 和 JSON 。默认为: CSV
sink.properties.*	可选	无	string	Stream load 的属性，例如：'sink.properties.columns' = 'k1, k2, k3'。从 StarRocks 2.4 开始，flink-connector-starrocks 支持 Primary Key 模式下的数据部分更新。
sink.properties.ignore_json_size	可选	false	string	忽略 json 数据的批量大小限制(100MB)
sink.multiple.enable	可选	false	boolean	决定是否开始多表(整库)写入特性，默认为 false 。当 sink.multiple.enable 为 true 时，也需要设置 sink.multiple.format、 sink.multiple.database-pattern 和 sink.multiple.table-pattern
sink.multiple.format	可选	无	string	多表(整库)写入的数据格式，它表示 connector 之间流转的原始二进制数据的实际格式，目前支持 canal-json 和 debezium-json 。可以查看 kafka -- Dynamic Topic Extraction获取更多信息。
sink.multiple.database-pattern	可选	无	string	从原始二进制数据中提取数据库名，仅在多表(整库)同步场景中使用。
sink.multiple.table-pattern	可选	无	string	从原始二进制数据中提取表名，仅在多表(整库)同步场景中使用。
inlong.metric.labels	可选	(none)	String	inlong metric 的标签值，该值的构成为 groupId={groupId}&streamId={streamId}&nodeId={nodeId}。
sink.multiple.schema-update.policy	可选	(none)	string	往 StarRocks 表同步数据时，如果 StarRocks 表不存在或字段长度超过限制，StarRocks 服务器会抛出异常。 当该属性设置为 THROW_WITH_STOP，异常会向上抛给 Flink 框架。Flink 框架会自动重启任务，尝试恢复。 当该属性设置为 STOP_PARTIAL 时，StarRocks connector 会忽略该表的写入，新数据不再往该表写入，其它表则正常同步。 当该属性设置为 LOG_WITH_IGNORE 时，异常会打印到日志中，不会向上抛出。后续新数据到来时，继续尝试往该表写入。
dirty.ignore	可选	(none)	boolean	往 StarRocks 表同步数据时，如果遇到错误和异常，通过该变量可以控制是否忽略脏数据。如果设置为 false ，则忽略脏数据，不归档。如果为 true ，则根据其它的 dirty.side-output.* 的配置决定如何归档数据。
dirty.side-output.connector	可选	(none)	string	支持 s3 和 log 两种配置。当配置为 log 时，仅打印日志，不归档数据。当配置为 s3 时，可以将数据归档到亚马逊 S3 或腾讯云 COS 存储。
dirty.side-output.s3.bucket	可选	(none)	string	S3 或 COS 的桶名称
dirty.side-output.s3.endpoint	可选	(none)	string	S3 或 COS 的 endpoint 地址
dirty.side-output.s3.key	可选	(none)	string	S3 或 COS 的 key
dirty.side-output.s3.region	可选	(none)	string	S3 或 COS 的区域
dirty.side-output.line-delimiter	可选	(none)	string	脏数据的行分隔符
dirty.side-output.field-delimiter	可选	(none)	string	脏数据的字段分隔符
dirty.side-output.s3.secret-key-id	可选	(none)	string	S3 或 COS 的 secret key
dirty.side-output.s3.access-key-id	可选	(none)	string	S3 或 COS 的 access key
dirty.side-output.format	可选	(none)	string	脏数据归档的格式，支持 json 和 csv
dirty.side-output.log-tag	可选	(none)	string	脏数据的 tag 。通过该变量区分每条脏数据归属于 StarRocks 的哪个库表。
dirty.identifier	可选	(none)	string	归档后的文件名
dirty.side-output.labels	可选	(none)	string	归档后的每条数据包括标签和业务数据两部分。标签在前面，业务数据在后面。

数据类型映射

Flink类型	StarRocks类型
BOOLEAN	BOOLEAN
TINYINT	TINYINT
SMALLINT	SMALLINT
INTEGER	INTEGER
BIGINT	BIGINT
FLOAT	FLOAT
DOUBLE	DOUBLE
DECIMAL	DECIMAL
BINARY	INT
CHAR	JSON / STRING
VARCHAR	JSON / STRING
STRING	JSON / STRING
DATE	DATE
TIMESTAMP_WITHOUT_TIME_ZONE(N)	DATETIME
TIMESTAMP_WITH_LOCAL_TIME_ZONE(N)	DATETIME
ARRAY<T>	ARRAY<T>
MAP<KT,VT>	JSON / JSON STRING
ROW<arg T...>	JSON / JSON STRING

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