flink doris connector 写 doris 依赖 flink checkpoint 吗

是的，Flink Doris Connector 写入 Apache Doris（原名 Apache DorisDB）同样依赖 Flink 的 checkpoint 机制。Checkpoint 是 Flink 在运行过程中对状态进行持久化的机制，它可以保证在出现故障时能够恢复到最近一次的状态。在 Flink Doris Connector 中，写入 Apache Doris 的数据也会被视为 Flink 状态的一部分，因此需要依赖 Flink 的 checkpoint 机制来保证数据的一致性和可靠性。

<think>我们正在寻找一个使用Flink Doris Connector采集Oracle数据的示例或教程。根据提供的引用，我们可以总结以下关键点： 1. **Flink Doris Connector的作用**：用于将数据从Flink实时同步到Doris数据库（引用[1]）。 2. **数据同步的关键**：源表（如Oracle）的列和类型需要与Flink SQL中的定义对应，而Flink SQL中的列和类型又必须与Doris表的列和类型匹配（引用[1]）。 3. **Flink CDC的应用**：引用[2]和[4]提到Flink CDC可以实现MySQL分库分表的数据实时接入Doris，并且Flink CDC具有强大的数据加工能力（如清洗、过滤、聚合等）。 虽然引用中没有直接给出Oracle的示例，但我们可以参考MySQL的CDC实现方式（引用[2]），因为Flink CDC也支持Oracle。以下是实现步骤的概述： ### 步骤1: 环境准备 - 安装Flink（引用[4]提到Flink安装）。 - 添加Flink Doris Connector依赖（引用[3]提供了Maven依赖，注意版本需匹配你的Flink版本和Doris版本）。 - 添加Flink CDC Oracle Connector依赖（需额外引入）。 ### 步骤2: 创建Flink表映射Oracle源表 使用Flink SQL DDL创建表，指定连接器为`oracle-cdc`，并配置必要的参数（如数据库地址、表名、用户名、密码等）。 示例DDL（请根据实际情况修改）： ```sql CREATE TABLE oracle_source ( id INT, name STRING, age INT, PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'oracle-cdc', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '1521', 'username' = 'your_username', 'password' = 'your_password', 'database-name' = 'your_database', 'schema-name' = 'your_schema', 'table-name' = 'your_table' ); ``` ### 步骤3: 创建Flink表映射Doris目标表 使用Flink Doris Connector创建表，指定Doris的相关参数。 示例DDL： ```sql CREATE TABLE doris_sink ( id INT, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'doris', 'fenodes' = 'DORIS_FE_HOST:PORT', -- Doris FE的地址 'table.identifier' = 'database.table', -- Doris数据库和表名 'username' = 'your_username', 'password' = 'your_password', 'sink.properties.format' = 'json', -- 数据格式，也可以是csv 'sink.properties.strip_outer_array' = 'true' -- 如果是json格式，可能需要此选项 ); ``` ### 步骤4: 执行数据同步 将源表数据插入到目标表： ```sql INSERT INTO doris_sink SELECT * FROM oracle_source; ``` ### 注意事项 1. **数据类型映射**：确保Oracle、Flink SQL、Doris三者之间的数据类型兼容。例如，Oracle的`NUMBER`类型可以映射为Flink的`INT`或`BIGINT`，再映射到Doris的`INT`或`BIGINT`。 2. **主键与唯一性**：Doris表建议使用唯一键模型或聚合键模型，以确保数据一致性。 3. **Flink CDC配置**：根据Oracle的版本和配置，可能需要额外的CDC参数（如`log.mining.strategy`等）。 4. **容错与一致性**：引用[2]提到使用两阶段提交实现高效接入，这需要配置Flink的检查点和Doris的事务支持。 ### 参考文档 - [Flink CDC Oracle Connector官方文档](https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/content/connectors/oracle-cdc.html) - [Flink Doris Connector官方文档](https://doris.apache.org/docs/ecosystem/flink-doris-connector/) 由于引用中没有直接提供Oracle的示例，以上步骤是基于通用实践和MySQL示例的推断。实际使用时，请根据具体环境调整。 §§相关问题§§ 1. Flink CDC如何捕获Oracle数据库的变更日志？ 2. Flink Doris Connector支持哪些数据写入格式？ 3. 如何处理Oracle中的大字段（如CLOB、BLOB）同步到Doris？</think>### Flink Doris Connector 采集 Oracle 数据示例教程 #### 1. **环境准备** - **Flink 环境**：安装 Flink 1.16+（参考引用[4]） - **依赖配置**：添加 Flink Doris Connector 和 Oracle CDC 依赖（Maven 配置）： ```xml <!-- Flink Doris Connector --> <dependency> <groupId>org.apache.doris</groupId> <artifactId>flink-doris-connector-1.16</artifactId> <version>1.4.0</version> <!-- 版本需匹配Flink --> </dependency> <!-- Flink Oracle CDC --> <dependency> <groupId>com.ververica</groupId> <artifactId>flink-connector-oracle-cdc</artifactId> <version>2.4.0</version> </dependency> ``` #### 2. **Oracle 源表定义** 使用 Flink SQL DDL 创建 Oracle CDC 源表： ```sql CREATE TABLE oracle_source ( id INT PRIMARY KEY, name STRING, create_time TIMESTAMP(3) ) WITH ( 'connector' = 'oracle-cdc', 'hostname' = 'oracle-host', 'port' = '1521', 'username' = 'user', 'password' = 'pass', 'database-name' = 'ORCL', 'schema-name' = 'SCHEMA', 'table-name' = 'SOURCE_TABLE', 'debezium.log.mining.strategy' = 'online_catalog' -- 在线日志捕获模式 ); ``` #### 3. **Doris 目标表定义** ```sql CREATE TABLE doris_sink ( id INT, name VARCHAR(50), create_time DATETIME ) WITH ( 'connector' = 'doris', 'fenodes' = 'doris-fe:8030', -- Doris FE地址 'table.identifier' = 'db.target_table', 'username' = 'admin', 'password' = '', 'sink.label-prefix' = 'doris_label' -- 保证Exactly-Once语义 ); ``` #### 4. **数据同步任务** ```sql INSERT INTO doris_sink SELECT id, name, CAST(create_time AS TIMESTAMP) AS create_time -- 类型转换 FROM oracle_source; ``` #### 5. **关键配置说明** 1. **数据类型映射**： - Oracle `NUMBER` → Flink `INT/BIGINT` → Doris `INT/BIGINT` - Oracle `TIMESTAMP` → Flink `TIMESTAMP(3)` → Doris `DATETIME` 2. **Exactly-Once 保证**： - 启用 Flink Checkpoint（间隔 10s）： ```java env.enableCheckpointing(10000); ``` - Doris Sink 需配置 `sink.label-prefix`（如步骤 3） 3. **性能优化**： ```sql WITH ( ... 'sink.batch.size' = '5000', -- 批量写入大小 'sink.batch.interval' = '10s' -- 批量提交间隔 ); ``` #### 6. **运行与验证** - **启动命令**： ```bash ./bin/flink run -d -c org.apache.flink.example.RealTimeSyncJob flink-job.jar ``` - **验证数据**： - 在 Doris 中查询：`SELECT * FROM db.target_table LIMIT 10;` - 监控 Flink UI：检查 `InsertedRowCount` 指标 > **注意**：Oracle 需开启归档日志和补充日志（命令示例）： > ```sql > ALTER DATABASE ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA; > ALTER TABLE source_table ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA (ALL) COLUMNS; > ``` ### 常见问题解决 1. **CDC 连接失败**： - 确认 Oracle 用户有 `SELECT ANY TRANSACTION` 权限 - 检查网络连通性（Flink → Oracle/Doris） 2. **类型转换异常**： - 使用 `CAST()` 显式处理类型（如步骤 4） - Doris 不支持 `TIMESTAMP WITH TIMEZONE`，需转换为字符串 3. **数据延迟**： - 增大 Flink 并行度 - 调整 `sink.batch.interval`（更低延迟需减小批次间隔） > 引用说明：本方案基于 Flink CDC 的数据捕获能力[^4] 和 Doris Connector 的写入机制[^1]，实现 Oracle 到 Doris 的端到端实时同步。