Doris
概览
Doris Load 节点支持将数据写入 Doris 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 Doris Load 节点实现写入 Doris 数据库表。
支持的版本
| Load 节点 | Doris 版本 |
|---|---|
| Doris | 0.13+ |
依赖
为了设置 Doris 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-doris</artifactId>
<version>2.1.0-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 Doris Load 表
- 单表写入：在 Doris
cdc数据库中创建表cdc_doris_sink。命令如下:
[root@fe001 ~]# mysql -u root -h localhost -P 9030 -p000000
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_doris_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
UNIQUE 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 Doris
user_db数据库中创建表doris_user_id_name、doris_user_id_score。命令如下:
[root@fe001 ~]# mysql -u root -h localhost -P 9030 -p000000
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 `doris_user_id_name` (
`id` int(11) NOT NULL COMMENT "用户id",
`name` varchar(50) NOT NULL COMMENT "昵称"
) ENGINE=OLAP
UNIQUE 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 `doris_user_id_score` (
`id` int(11) NOT NULL COMMENT "用户id",
`score` double default 0
) ENGINE=OLAP
UNIQUE 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 Doris Load 节点
SQL API 用法
- 单表写入： Doris 单表写入
[root@tasknode001 flink-1.13.5]# ./bin/sql-client.sh -l ./opt/connectors/mysql-cdc-inlong/ -l ./opt/connectors/doris/
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_doris_sink (
> id INT,
> name STRING,
> dr TINYINT
> ) WITH (
> 'connector' = 'doris-inlong',
> 'fenodes' = 'localhost:8030',
> 'table.identifier' = 'cdc.cdc_doris_sink',
> 'username' = 'root',
> 'password' = '000000',
> 'sink.properties.format' = 'json',
> 'sink.properties.strip_outer_array' = 'true',
> );
[INFO] Execute statement succeed.
-- 支持删除事件同步(sink.enable-delete='true'), 需要 Doris 表开启批量删除功能
Flink SQL> insert into cdc_doris_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： Doris 多表写入
./bin/sql-client.sh -l ./opt/connectors/mysql-cdc-inlong/ -l ./opt/connectors/doris/
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_doris_sink (
> id INT,
> name STRING,
> dr TINYINT
> ) WITH (
> 'connector' = 'doris-inlong',
> 'fenodes' = 'localhost:8030',
> 'username' = 'root',
> 'password' = '000000',
> 'sink.enable-delete' = 'true',
> 'sink.multiple.enable' = 'true',
> 'sink.multiple.format' = 'canal-json',
> 'sink.multiple.database-pattern' = '${database}',
> 'sink.multiple.table-pattern' = 'doris_${table}'
> );
[INFO] Execute statement succeed.
-- 支持删除事件同步(sink.enable-delete='true'), 需要 Doris 表开启批量删除功能
Flink SQL> insert into cdc_doris_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。
Doris Load 节点参数
| 参数 | 是否必选 | 默认值 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| connector | 必选 | (none) | string | 指定要使用的连接器 doris |
| fenodes | 必选 | (none) | string | Doris FE http 地址 |
| table.identifier | 必选 | (none) | string | Doris 表名，如：db1.tbl1 |
| username | 必选 | (none) | string | 访问 Doris 的用户名 |
| password | 必选 | (none) | string | 访问 Doris 的密码 |
| doris.request.retries | 可选 | 3 | int | 向 Doris 发送请求的重试次数 |
| doris.request.connect.timeout.ms | 可选 | 30000 | int | 向 Doris 发送请求的连接超时时间 |
| doris.request.read.timeout.ms | 可选 | 30000 | int | 向 Doris 发送请求的读取超时时间 |
| doris.request.query.timeout.s | 可选 | 3600 | int | 查询 Doris 的超时时间，默认值为1小时，-1表示无超时限制 |
| doris.request.tablet.size | 可选 | Integer.MAX_VALUE | int | 一个 Partition 对应的 Doris Tablet 个数。 此数值设置越小，则会生成越多的 Partition。从而提升 Flink 侧的并行度，但同时会对 Doris 造成更大的压力。 |
| doris.batch.size | 可选 | 1024 | int | 一次从 BE 读取数据的最大行数。增大此数值可减少 Flink 与 Doris 之间建立连接的次数。 从而减轻网络延迟所带来的的额外时间开销。 |
| doris.exec.mem.limit | 可选 | 2147483648 | long | 单个查询的内存限制。默认为 2GB，单位为字节 |
| doris.deserialize.arrow.async | 可选 | false | boolean | 是否支持异步转换 Arrow 格式到 flink-doris-connector 迭代所需的 RowBatch |
| doris.deserialize.queue.size | 可选 | 64 | int | 异步转换 Arrow 格式的内部处理队列，当 doris.deserialize.arrow.async 为 true 时生效 |
| doris.read.field | 可选 | (none) | string | 读取 Doris 表的列名列表，多列之间使用逗号分隔 |
| doris.filter.query | 可选 | (none) | string | 过滤读取数据的表达式，此表达式透传给 Doris。Doris 使用此表达式完成源端数据过滤。 |
| sink.batch.size | 可选 | 10000 | int | 单次写 BE 的最大行数 |
| sink.max-retries | 可选 | 1 | int | 写 BE 失败之后的重试次数 |
| sink.batch.interval | 可选 | 10s | string | Flush 间隔时间，超过该时间后异步线程将缓存中数据写入 BE。 默认值为10秒，支持时间单位 ms、s、min、h和d。设置为0表示关闭定期写入。 |
| sink.properties.* | 可选 | (none) | string | Stream load 的导入参数 例如: 'sink.properties.column_separator' = ', ' 定义列分隔符 'sink.properties.escape_delimiters' = 'true' 特殊字符作为分隔符,'\x01' 会被转换为二进制的 0x01 'sink.properties.format' = 'json' 'sink.properties.strip_outer_array' = 'true' JSON 格式导入 'sink.properties.format' = 'csv' CSV 格式导入 |
| sink.enable-delete | 可选 | true | boolean | 是否启用删除。此选项需要 Doris 表开启批量删除功能(0.15+版本默认开启)，只支持 Uniq 模型。 |
| sink.enable-delete | 可选 | true | boolean | 是否启用删除。此选项需要 Doris 表开启批量删除功能(0.15+版本默认开启)，只支持 Uniq 模型。 |
| sink.multiple.enable | 可选 | false | boolean | 是否支持 Doris 多表写入。 sink.multiple.enable 为 true 时，需要 sink.multiple.format 、 sink.multiple.database-pattern 、 sink.multiple.table-pattern 分别设置正确的值。 |
| sink.multiple.format | 可选 | (none) | string | 多表写入时，表示源端二进制数据的真实格式，支持 canal-json 和 debezium-json 两种格式，请参阅 kafka -- 动态 Topic 提取 获取更多细节。 |
| sink.multiple.database-pattern | 可选 | (none) | string | 多表写入时，从源端二进制数据中按照 sink.multiple.database-pattern 指定名称提取写入的数据库名称。 sink.multiple.enable 为true时有效。 |
| sink.multiple.table-pattern | 可选 | (none) | string | 多表写入时，从源端二进制数据中按照 sink.multiple.table-pattern 指定名称提取写入的表名。 sink.multiple.enable 为true时有效。 |
| sink.multiple.ignore-single-table-errors | 可选 | true | boolean | 多表写入时，是否忽略某个表写入失败。为 true 时，如果某个表写入异常，则不写入该表数据，其他表的数据正常写入。为 false 时，如果某个表写入异常，则所有表均停止写入。 |
| 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 Doris 表同步数据时，如果 Doris 表不存在或字段长度超过限制，Doris 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，Doris 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 Doris 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 Doris 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
| Doris Type | Flink Type |
|---|---|
| NULL_TYPE | NULL |
| BOOLEAN | BOOLEAN |
| TINYINT | TINYINT |
| SMALLINT | SMALLINT |
| INT | INT |
| BIGINT | BIGINT |
| FLOAT | FLOAT |
| DOUBLE | DOUBLE |
| DATE | STRING |
| DATETIME | STRING |
| DECIMAL | DECIMAL |
| CHAR | STRING |
| LARGEINT | STRING |
| VARCHAR | STRING |
| DECIMALV2 | DECIMAL |
| TIME | DOUBLE |
| HLL | Unsupported datatype |
请参阅 flink-doris-connector 页面以获取更多细节。