Flink CDC シリーズ: Flink CDC に基づいた MySQL および Postgres 用のストリーミング ETL の構築

1.テクニカルルート

2. MySQLデータベーステーブルの作成

mysql データベースはデータベースとテーブルの製品を作成し、注文します

製品テーブルを作成する

-- MySQL

CREATE DATABASE mydb;USE mydb;

CREATE TABLE products (id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255) NOT NULL,description VARCHAR(512));

ALTER TABLE products AUTO_INCREMENT = 101;

注文テーブルを作成する

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;

製品テーブルの挿入データ

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");

注文テーブルにデータを挿入する

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);

3. PostgreSQLデータベーステーブルの作成

テーブル出荷の作成

-- PG
CREATE TABLE shipments (
shipment_id SERIAL NOT NULL PRIMARY KEY,
order_id SERIAL NOT NULL,
origin VARCHAR(255) NOT NULL,
destination VARCHAR(255) NOT NULL,
is_arrived BOOLEAN NOT NULL);

データを挿入する

ALTER SEQUENCE public.shipments_shipment_id_seq RESTART WITH 1001;


ALTER TABLE public.shipments REPLICA IDENTITY FULL;

INSERT INTO shipments
VALUES (default,10001,'Beijing','Shanghai',false),
       (default,10002,'Hangzhou','Shanghai',false),   
       (default,10003,'Shanghai','Hangzhou',false);

4. Flink SQL CLI で Flink DDL を使用してテーブルを作成する

まず、チェックポイントをオンにして、3 秒ごとにチェックポイントを実行します

-- Flink SQL                   
Flink SQL> SET execution.checkpointing.interval = 3s;

次に、データベース内のテーブル製品、注文、出荷に対して、Flink SQL CLI を使用して、これらの基礎となるデータベース テーブルのデータを同期するための対応するテーブルを作成します。

-- Flink SQL

Flink SQL> CREATE TABLE products (
id INT,
name STRING,
description STRING,
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
'hostname' = 'localhost',
'port' = '3306',
'username' = 'root',
'password' = '123456',
'database-name' = 'mydb',
'table-name' = 'products'
);

Flink SQL> CREATE TABLE orders (
order_id INT,
order_date TIMESTAMP(0),
customer_name STRING,
price DECIMAL(10, 5),
product_id INT,
order_status BOOLEAN,
PRIMARY KEY (order_id) NOT ENFORCED) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
'hostname' = 'localhost',
'port' = '3306',
'username' = 'root',
'password' = '123456',
'database-name' = 'mydb',
'table-name' = 'orders');

最後に、enriched_orders テーブルを作成して、関連する注文データを Elasticsearch に書き込みます

-- Flink SQL
Flink SQL> CREATE TABLE enriched_orders (
order_id INT,
order_date TIMESTAMP(0),
customer_name STRING,
price DECIMAL(10, 5),
product_id INT,
order_status BOOLEAN,
product_name STRING,
product_description STRING,
shipment_id INT,
origin STRING,
destination STRING,
is_arrived BOOLEAN,
PRIMARY KEY (order_id) NOT ENFORCED) WITH (
'connector' = 'elasticsearch-7',
'hosts' = 'http://localhost:9200',
'index' = 'enriched_orders'
);

5. 注文データを関連付けて Elasticsearch に書き込む

Flink SQL を使用して、注文テーブルの注文を製品テーブルの products および物流情報テーブルの出荷に関連付け、関連付けられた注文情報を Elasticsearch に書き込みます

-- Flink SQL
Flink SQL> INSERT INTO enriched_orders
SELECT o.*, p.name, p.description, s.shipment_id, s.origin, s.destination, s.is_arrived
FROM orders AS o
LEFT JOIN products AS p ON o.product_id = p.id
LEFT JOIN shipments AS s ON o.order_id = s.order_id;

6. Kibanaは商品の注文データや物流情報を確認します

書き込まれたデータを表示するためのインデックス パターン enriched_orders を作成する

7. データベース内のテーブルのデータを変更し、Kibana が更新を確認します。

MySQL および Postgres データベースのテーブルのデータを変更すると、Kibana に表示される注文データもリアルタイムで更新されます。

MySQL 注文テーブルにデータを挿入する

--MySQL

INSERT INTO orders
VALUES (default, '2020-07-30 15:22:00', 'Jark', 29.71, 104, false);

Postgres 出荷テーブルにデータを挿入する

--PG
INSERT INTO shipmentsVALUES (default,10004,'Shanghai','Beijing',false);

MySQL 注文テーブルの注文ステータスを更新する

--MySQL
UPDATE orders SET order_status = true WHERE order_id = 10004;

Postgres 出荷テーブルの物流ステータスを更新する

--PG
UPDATE shipments SET is_arrived = true WHERE shipment_id = 1004;

MYSQLのordersテーブル内のデータを削除します。

--MySQL
DELETE FROM orders WHERE order_id = 10004;

実行ステップごとに Kibana を更新すると、以下に示すように、Kibana に表示される注文データがリアルタイムで更新されることがわかります。