首先，附上Github连接

LakeSoul：https://github.com/lakesoul-io/LakeSoul

一、导语

LakeSoul 是由数元灵科技研发的云原生湖仓一体框架，具备高可扩展的元数据管理、ACID 事务、高效灵活的 upsert 操作、Schema 演进和批流一体化处理等特性。LakeSoul Flink CDC Sink 支持从 MySQL 数据源整库同步到 LakeSoul，能够支持自动建表、自动 Schema 变更、Exactly Once 语义等。

本篇文章将介绍Flink CDC的功能优势以及LakeSoul Flink CDC整库同步的使用教程，并完整地演示：将一个 MySQL 库整库同步到 LakeSoul 中，涵盖自动建表、DDL 变更等操作。

二、Flink CDC

1.CDC简介

CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）的简称，它可以监测并捕获源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。可捕获的数据库变动包括数据或数据表的插入（INSERT）、更新（UPDATE）、删除（DELETE）等等，将这些变更按发生的顺序完整记录下来并写入到消息中间件中。

LakeSoul 提供了一套独立的 CDC 语义表达规范，通过表属性设置一个 CDC Op 列，即可表示每条数据的操作类型，在后续 Merge 时会自动根据操作语义进行合并。可以通过 Debezium、Canal、Flink 等将 CDC 数据转换后导入 LakeSoul。

2.为什么使用Flink CDC

最初LakeSoul框架没有使用Flink CDC，而是通过 Debezium将 CDC 数据转换后导入 LakeSoul：

整体上可以分为一下几个流程：

1. 对接 Mysql 和 kafka

2. 创建 Debezium CDC 同步任务

3. 使用 Spark Streaming，消费 Kafka 数据并同步更新至 LakeSoul

可以看出通过Debezium将 CDC 数据转换后导入LakeSoul整体的处理链路较长，需要用到的组件也比较多。Debezium是通过Kafka Streams 实现的 CDC 功能，而LakeSoul现在使用的是Flink CDC 模块，可以跳过 Debezium 和 Kafka 的中转，使用flink-cdc-connectors对上游数据源的变动进行直接的订阅处理。

Flink社区开发的flink-cdc-connectors 组件是一个可以直接从 MySQL、PostgreSQL 等数据库直接读取全量数据和增量变更数据的 source 组件。flink-cdc-connectors可以捕获在一个或多个表中发生的所有变更。该模式通常有一个前记录和一个后记录。flink-cdc-connectors可以直接在Flink中以非约束模式使用，而不需要使用类似kafka的中间件来转数据。

Flink CDC可以直接从数据库获取到binlog供下游进行业务计算分析，从内部实现上讲，flink-cdc-connectors组件内置了一套Debezium和Kafka组件，但这个细节对用户屏蔽。

可以看到通过Flink将 CDC 数据转换后导入 LakeSoul如下图所示，数据不再通过kafka进行同步，简化了整体架构：

LakeSoul Flink 作业启动后初始化阶段，首先会读取配置的 MySQL DB 中的所有表（排除掉不需要同步的表）。对每一个表，首先判断在 LakeSoul 中是否存在，如果不存在则自动创建一个 LakeSoul 表，其 Schema 与 MySQL 对应表一致。完成初始化后，会读取所有表的 CDC Stream，以 Upsert 的方式写入到对应的各个 LakeSoul 表中。在同步期间如果 MySQL 表发生 DDL Schema 变更，则该变更也会同样应用到对应的 LakeSoul 表中。下面将完整地讲解LakeSoul Flink CDC整库同步的使用教程。

三、LakeSoul Flink CDC整库同步

1. 准备环境

1.1 启动一个本地MySQL数据库

推荐使用 MySQL Docker 镜像来快速启动一个 MySQL 数据库实例：

cd docker/lakesoul-docker-compose-env/

docker run--name lakesoul-test-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -e MYSQL_DATABASE=test_cdc -p 3306:3306 -d mysql:8

1.2 配置 LakeSoul 元数据库以及 Spark 环境

1.2.1 启动一个 PostgreSQL 数据库并进行初始化

可以通过docker使用下面命令快速搭建一个pg数据库：

docker run -d --name lakesoul-test-pg -p 5432:5432 -e POSTGRES_USER=lakesoul_test -e POSTGRES_PASSWORD=lakesoul_test -e POSTGRES_DB=lakesoul_test -d swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/dmetasoul-repo/postgres:14.5

进行PG数据库初始化，进入docker容器中，将meta_init.sql拷贝到容器，可通过docker ps命令查看容器id：

docker exec -it 容器id /bin/bash

docker cp script/meta_init.sql 容器id:script/meta_init.sql

在docker容器中执行：

PGPASSWORD=lakesoul_test psql -h localhost -p 5432 -U lakesoul_test -f script/meta_init.sql

1.2.2 安装 Spark 环境

由于 Apache Spark 官方的下载安装包不包含 hadoop-cloud 以及 AWS S3 等依赖，我们提供了一个 Spark 安装包，其中包含了 hadoop cloud 、s3 等必要的依赖：https://dmetasoul-bucket.obs.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/releases/spark/spark-3.3.2-bin-lakesoul-8e167b33.tgz

wget https://dmetasoul-bucket.obs.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/releases/spark/spark-3.3.2-bin-hadoop-3.3.5.tgz

tar xf spark-3.3.2-bin-hadoop-3.3.5.tgz

export SPARK_HOME=${PWD}/spark-3.3.2-bin-dmetasoul

如果是生产部署，推荐下载不打包 Hadoop 的 Spark 安装包：

https://dlcdn.apache.org/spark/spark-3.3.2/spark-3.3.2-bin-without-hadoop.tgz

并参考 https://spark.apache.org/docs/latest/hadoop-provided.html这篇文档使用集群环境中的 Hadoop 依赖和配置。

LakeSoul 发布 jar 包可以从 GitHub Releases 页面下载：https://github.com/meta-soul/LakeSoul/releases。

wget https://github.com/meta-soul/LakeSoul/releases/download/v2.2.0/lakesoul-spark-2.2.0-spark-3.3.jar -P $SPARK_HOME/jars

下载后请将 jar 包放到 Spark 安装目录下的 jars 目录中

如果访问 Github 有问题，也可以从如下链接下载：https://dmetasoul-bucket.obs.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/releases/lakesoul/lakesoul-spark-2.2.0-spark-3.3.jar

从 2.1.0 版本起，LakeSoul 自身的依赖已经通过 shade 方式打包到一个 jar 包中。之前的版本是多个 jar 包以 tar.gz 压缩包的形式发布。

1.2.3 为 LakeSoul 增加 PG 数据库配置

默认情况下，pg数据库连接到本地数据库，配置信息如下:

lakesoul.pg.driver=com.lakesoul.shaded.org.postgresql.Driver

lakesoul.pg.url=jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/lakesoul_test?stringtype=unspecified

lakesoul.pg.username=lakesoul_test

lakesoul.pg.password=lakesoul_test

自定义 PG 数据库配置信息，需要在程序启动前增加一个环境变量 lakesoul_home，将配置文件信息引入进来。假如 PG 数据库配置信息文件路径名为：/opt/soft/pg.property，则在程序启动前需要添加这个环境变量：

export lakesoul_home=/opt/soft/pg.property

用户可以在这里自定义数据库配置信息，这样用户自定义 PG DB 的配置信息就会在 Spark 作业中生效。

1.2.4 启动Spark环境

启动一个 spark-sql SQL 交互式查询命令行环境：

$SPARK_HOME/bin/spark-sql --conf spark.sql.extensions=com.dmetasoul.lakesoul.sql.LakeSoulSparkSessionExtension --conf spark.sql.catalog.lakesoul=org.apache.spark.sql.lakesoul.catalog.LakeSoulCatalog --conf spark.sql.defaultCatalog=lakesoul --conf spark.sql.warehouse.dir=/tmp/lakesoul --conf spark.dmetasoul.lakesoul.snapshot.cache.expire.seconds=10

这里启动 Spark 本地任务，增加了两个选项：

1. spark.sql.warehouse.dir=/tmp/lakesoul 设置这个参数是因为 Spark SQL 中默认表保存位置，需要和 Flink 作业产出目录设置为同一个目录。

2. spark.dmetasoul.lakesoul.snapshot.cache.expire.seconds=10 设置这个参数是因为 LakeSoul 在 Spark 中缓存了元数据信息，设置一个较小的缓存过期时间方便查询到最新的数据。

启动 Spark SQL 命令行后，可以执行：

SHOW DATABASES;

SHOW TABLES IN default;

可以看到 LakeSoul 中目前只有一个 default database，其中也没有表。

1.3 预先在 MySQL 中创建一张表并写入数据

1. 安装mycli

pip install mycli

2. 启动 mycli 并连接 MySQL 数据库

mycli mysql://root@localhost:3306/test_cdc -p root

3. 创建表并写入数据

CREATE TABLE mysql_test_1 (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), type SMALLINT);

INSERT INTO mysql_test_1 VALUES (1, 'Bob', 10);

SELECT * FROM mysql_test_1;

2. 启动同步作业

2.1 启动一个本地的 Flink Cluster

可以从 Flink 下载页面下载 Flink 1.14.5，也可以从我们的国内镜像地址下载（与Apache官网完全相同）。

解压下载的 Flink 安装包：

tar xf flink-1.14.5-bin-scala_2.12.tgz

export FLINK_HOME=${PWD}/flink-1.14.5

然后启动一个本地的 Flink Cluster：

$FLINK_HOME/bin/start-cluster.sh

可以打开 http://localhost:8081 查看 Flink 本地 cluster 是否已经正常启动：

2.2 提交 LakeSoul Flink CDC Sink 作业

向上面启动的 Flink cluster 提交一个 LakeSoul Flink CDC Sink 作业：

./bin/flink run-ys1-yjm1G-ytm2G \

-corg.apache.flink.lakesoul.entry.MysqlCdc \

  lakesoul-flink-2.2.0-flink-1.14.jar \

--source_db.host localhost \

--source_db.port3306\

--source_db.db_name test_cdc \

--source_db.user root \

--source_db.password root \

--source.parallelism1\

--sink.parallelism1\

--warehouse_pathfile:/tmp/lakesoul \

--flink.checkpoint file:/tmp/flink/chk \

--flink.savepoint file:/tmp/flink/svp \

--job.checkpoint_interval10000\

--server_time_zoneUTC

其中 lakesoul-flink 的 jar 包可以从 Github Release 页面下载。如果访问 Github 有问题，也可以通过这个链接下载：https://dmetasoul-bucket.obs.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/releases/lakesoul/lakesoul-flink-2.2.0-flink-1.14.jar

在 http://localhost:8081 Flink 作业页面中，点击 Running Job，进入查看 LakeSoul 作业是否已经处于 Running 状态。

可以点击进入作业页面，此时应该可以看到已经同步了一条数据：

2.3 使用 Spark SQL 读取 LakeSoul 表中已经同步的数据

在 Spark SQL Shell 中执行：

SHOW DATABASES;

SHOW TABLES IN test_cdc;

DESC test_cdc.mysql_test_1;

SELECT * FROM test_cdc.mysql_test_1;

可以看到每条语句的运行结果，即 LakeSoul 中自动新建了一个test_cdcdatabase，其中自动新建了一张mysql_test_1表，表的字段、主键与 MySQL 相同（多了一个 rowKinds 列）

LakeSoul 使用一个额外的操作列（列名可以自定义）来记录 CDC 的操作类型，可以支持从 Debezium, canal 和 Flink CDC 中导入 CDC 数据。

创建 LakeSoul CDC 表，需要添加一个表属性 lakesoul_cdc_change_column 来配置 CDC 变更类型的列名。这一列需要是 string 类型，包含三种取值之一： update, insert, delete.

在 LakeSoul 读数据自动合并时，会保留最新的 insert、update 数据，并自动过滤掉 delete 的行。

2.4 MySQL 中执行 Update 后观察同步情况

在 mycli 中执行更新：

UPDATE mysql_test_1 SET name='Peter' WHERE id=1;

然后在 LakeSoul 中再次读取：

SELECT * FROM test_cdc.mysql_test_1;

可以看到已经读到了最新的数据：

2.5 MySQL 中执行 DDL 后观察同步情况，并读取新、旧数据

在 mycli 中修改表的结构：

ALTER TABLE mysql_test_1 ADD COLUMN new_col FLOAT;

即在最后新增一列，默认为 null。在 mycli 中验证执行结果：

此时，LakeSoul 中已经同步了表结构，我们可以在 spark-sql 中查看表结构：

DESC test_cdc.mysql_test_1;

这时，从 LakeSoul 中读取数据，新增列同样为 null：

SELECT * FROM test_cdc.mysql_test_1;

向 MySQL 中新插入一条数据：

INSERT INTO mysql_test_1 VALUES (2,'Alice',20,9.9);

从 LakeSoul 中再次读取：

从 MySQL 中删除一条数据：

delete from mysql_test_1 where id=1;

从 LakeSoul 中读取：

可以看到 LakeSoul 每次都读取到了同步后的结果，与 MySQL 中完全一致。

2.6 MySQL 中新建表后观察同步情况

在 MySQL 中新建一张表，schema 与之前表不同：

CREATE TABLE mysql_test_2 (name VARCHAR(100) PRIMARY KEY, phone_no VARCHAR(20));

在 LakeSoul 可以看到新表已经自动创建，可以查看表结构：

往 MySQL 新表中插入一条数据：

INSERT INTO mysql_test_2 VALUES ('Bob', '10010');

LakeSoul 中也成功同步并读取到新表的数据：

四、结束语

LakeSoul Flink CDC 支持从 MySQL 数据源整库同步到 LakeSoul；支持 Schema 变更(DDL)自动同步到 LakeSoul；支持运行过程中上游数据库中新建表自动感知，在 LakeSoul 中自动建表；支持严格一次（Exactly Once）语义，即使 Flink 作业发生 Failover，能够保证数据不丢不重。