Apache Doris 整合 FLINK CDC + Iceberg 构建实时湖仓一体的联邦查询

本文主要是介绍Apache Doris 整合 FLINK CDC + Iceberg 构建实时湖仓一体的联邦查询，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1概况

本文展示如何使用 Flink CDC + Iceberg + Doris 构建实时湖仓一体的联邦查询分析，Doris 1.1版本提供了Iceberg的支持，本文主要展示Doris和Iceberg怎么使用，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。

2系统架构

我们整理架构图如下，

1.首先我们从Mysql数据中使用Flink 通过 Binlog完成数据的实时采集

2.然后再Flink 中创建 Iceberg 表，Iceberg的元数据保存在hive里

3.最后我们在Doris中创建Iceberg外表

4.在通过Doris 统一查询入口完成对Iceberg里的数据进行查询分析，供前端应用调用，这里iceberg外表的数据可以和Doris内部数据或者Doris其他外部数据源的数据进行关联查询分析

Doris湖仓一体的联邦查询架构如下：

1.Doris 通过 ODBC 方式支持：MySQL，Postgresql，Oracle ，SQLServer

2.同时支持 Elasticsearch 外表

3.1.0版本支持Hive外表

4.1.1版本支持Iceberg外表

5.1.2版本支持Hudi 外表

3 创建MySQL数据库表并初始化数据

CREATE DATABASE demo;
USE demo;
CREATE TABLE userinfo (id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',address VARCHAR(1024),phone_number VARCHAR(512),email VARCHAR(255),PRIMARY KEY (`id`)
)ENGINE=InnoDB ;
INSERT INTO userinfo VALUES (10001,'user_110','Shanghai','13347420870', NULL);
INSERT INTO userinfo VALUES (10002,'user_111','xian','13347420870', NULL);
INSERT INTO userinfo VALUES (10003,'user_112','beijing','13347420870', NULL);
INSERT INTO userinfo VALUES (10004,'user_113','shenzheng','13347420870', NULL);
INSERT INTO userinfo VALUES (10005,'user_114','hangzhou','13347420870', NULL);
INSERT INTO userinfo VALUES (10006,'user_115','guizhou','13347420870', NULL);
INSERT INTO userinfo VALUES (10007,'user_116','chengdu','13347420870', NULL);
INSERT INTO userinfo VALUES (10008,'user_117','guangzhou','13347420870', NULL);
INSERT INTO userinfo VALUES (10009,'user_118','xian','13347420870', NULL);

4 创建Iceberg Catalog

CREATE CATALOG hive_catalog WITH ('type'='iceberg','catalog-type'='hive','uri'='thrift://localhost:9083','clients'='5','property-version'='1','warehouse'='hdfs://localhost:8020/user/hive/warehouse'
);

5 创建 Mysql CDC 表

CREATE TABLE user_source (database_name STRING METADATA VIRTUAL,table_name STRING METADATA VIRTUAL,`id` DECIMAL(20, 0) NOT NULL,name STRING,address STRING,phone_number STRING,email STRING,PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED) WITH ('connector' = 'mysql-cdc','hostname' = 'localhost','port' = '3306','username' = 'root','password' = 'MyNewPass4!','database-name' = 'demo','table-name' = 'userinfo');

6 创建Iceberg表

---查看catalog
show catalogs;
---使用catalog
use catalog hive_catalog;
--创建数据库
CREATE DATABASE iceberg_hive; 
--使用数据库
use iceberg_hive;
​

7 创建表

CREATE TABLE all_users_info (database_name STRING,table_name    STRING,`id`          DECIMAL(20, 0) NOT NULL,name          STRING,address       STRING,phone_number  STRING,email         STRING,PRIMARY KEY (database_name, table_name, `id`) NOT ENFORCED) WITH ('catalog-type'='hive');

从CDC表里插入数据到Iceberg表里

use catalog default_catalog;
​
insert into hive_catalog.iceberg_hive.all_users_info select * from user_source;

我们去查询iceberg表

select * from hive_catalog.iceberg_hive.all_users_info

8 Doris 查询 Iceberg

8.1 创建Iceberg外表

CREATE TABLE `all_users_info` 
ENGINE = ICEBERG
PROPERTIES (
"iceberg.database" = "iceberg_hive",
"iceberg.table" = "all_users_info",
"iceberg.hive.metastore.uris"  =  "thrift://localhost:9083",
"iceberg.catalog.type"  =  "HIVE_CATALOG"
);

参数说明

•ENGINE 需要指定为 ICEBERG

•PROPERTIES 属性：

◦iceberg.hive.metastore.uris：Hive Metastore 服务地址

◦iceberg.database：挂载 Iceberg 对应的数据库名

◦iceberg.table：挂载 Iceberg 对应的表名，挂载 Iceberg database 时无需指定。

◦iceberg.catalog.type：Iceberg 中使用的 catalog 方式，默认为 HIVE_CATALOG，当前仅支持该方式，后续会支持更多的 Iceberg catalog 接入方式。

mysql> CREATE TABLE `all_users_info`-> ENGINE = ICEBERG-> PROPERTIES (-> "iceberg.database" = "iceberg_hive",-> "iceberg.table" = "all_users_info",-> "iceberg.hive.metastore.uris"  =  "thrift://localhost:9083",-> "iceberg.catalog.type"  =  "HIVE_CATALOG"-> );
Query OK, 0 rows affected (0.23 sec)
​
mysql> select * from all_users_info;
+---------------+------------+-------+----------+-----------+--------------+-------+
| database_name | table_name | id    | name     | address   | phone_number | email |
+---------------+------------+-------+----------+-----------+--------------+-------+
| demo          | userinfo   | 10004 | user_113 | shenzheng | 13347420870  | NULL  |
| demo          | userinfo   | 10005 | user_114 | hangzhou  | 13347420870  | NULL  |
| demo          | userinfo   | 10002 | user_111 | xian      | 13347420870  | NULL  |
| demo          | userinfo   | 10003 | user_112 | beijing   | 13347420870  | NULL  |
| demo          | userinfo   | 10001 | user_110 | Shanghai  | 13347420870  | NULL  |
| demo          | userinfo   | 10008 | user_117 | guangzhou | 13347420870  | NULL  |
| demo          | userinfo   | 10009 | user_118 | xian      | 13347420870  | NULL  |
| demo          | userinfo   | 10006 | user_115 | guizhou   | 13347420870  | NULL  |
| demo          | userinfo   | 10007 | user_116 | chengdu   | 13347420870  | NULL  |
+---------------+------------+-------+----------+-----------+--------------+-------+
9 rows in set (0.18 sec)

上述Doris On Iceberg我们只演示了Iceberg单表的查询，你还可以联合Doris的表，或者其他的ODBC外表，Hive外表，ES外表等进行联合查询分析，通过Doris对外提供统一的查询分析入口。

自此我们完整从搭建Hadoop，hive、flink 、Mysql、Doris 及Doris On Iceberg的使用全部介绍完了，Doris朝着数据仓库和数据融合的架构演进，支持湖仓一体的联邦查询，给我们的开发带来更多的便利，更高效的开发，省去了很多数据同步的繁琐工作。

作者：京东零售 吴化斌

来源：京东云开发者社区 转载请注明来源

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