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这次我们演示的是整合Flink Doris Connector 到 Flink 里使用，通过Flink Kafka Connector，通过SQL的方式流式实时消费Kafka数据，利用Doris Flink Connector将数据插入到Doris表中。

这里的演示我们是用过Flink SQL Client来进行的，

1. 准备条件

这里我们使用的环境是

Doris-0.14.7
doris-flink-1.0-SNAPSHOT.jar，这个可以自己去编译
Flink-1.12.5
flink-connector-kafka_2.11-1.12.1.jar
kafka-clients-2.2.2.jar
kafka-2.2.2

2. Kafka数据准备

首先我们在kafka下创建一个topic：

bin/kafka-topics.sh --create --topic user_behavior --replication-factor 1 --partitions 1 --zookeeper 10.220.147.155:2181,10.220.147.156:2181,10.220.147.157:2181 

向user_behavior topic队列中添加数据

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 10.220.147.155:9092,10.220.147.156:9092,10.220.147.157:9092 --topic user_behavior

示例数据如下：

{"user_id": "54346222", "item_id":"1715", "category_id": "1464116", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-26T01:00:00Z"}
{"user_id": "662863337", "item_id":"2244074", "category_id": "1575622", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-26T01:00:00Z"}

这里是演示，你可以将这个示例数据中的数据进行复制修改

3. doris 数据库建表

这里我们采用的是唯一主键模型

CREATE TABLE user_log (
    user_id VARCHAR(20),
    item_id VARCHAR(30),
    category_id VARCHAR(30),
    behavior VARCHAR(30),
    ts varchar(20)
) ENGINE=OLAP
UNIQUE KEY(`user_id`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
   "replication_num" = "1",
   "in_memory" = "false",
    "storage_format" = "V2"
);

4.实战演示

4.1 Flink 安装部署

这里我们使用的是单机模式

因为Doris Flink Connector 要求Scala 2.12.x版本，这里我们下载是Flink 适配 scala 2.12的版本

下载Flink ： https://dlcdn.apache.org/flink/flink-1.12.5/flink-1.12.5-bin-scala_2.12.tgz

解压Flink到指定目录，然后将下面依赖的 JAR 包拷贝到 Flink lib 目录下：

doris-flink-1.0-SNAPSHOT.jar
flink-connector-kafka_2.12-1.12.1.jar
kafka-clients-2.2.2.jar

image-20210926165608676.png

4.2 启动Flink

bin/start-cluster.sh

启动以后我们在浏览器里访问：http://IP:8081 可以看到Flink的界面

image-20210926165957672.png

4.3 启动 Flink SQL Client

./bin/sql-client.sh embedded

image-20210926170128463.png

首先我们通过Flink SQL 创建Kafka表

CREATE TABLE user_log (
  user_id VARCHAR,
  item_id VARCHAR,
  category_id VARCHAR,
  behavior VARCHAR,
  ts varchar
) WITH (
  'connector.type' = 'kafka', 
  'connector.version' = 'universal',  
  'connector.topic' = 'user_behavior', 
  'connector.startup-mode' = 'earliest-offset', 
  'connector.properties.0.key' = 'zookeeper.connect', 
  'connector.properties.0.value' = '10.220.147.155:2181,10.220.147.156:2181,10.220.147.157:2181', 
  'connector.properties.1.key' = 'bootstrap.servers',
  'connector.properties.1.value' = '10.220.147.155:9092,10.220.147.156:9092,10.220.147.157:9092', 
  'update-mode' = 'append',
  'format.type' = 'json', 
  'format.derive-schema' = 'true' 
);

image-20210926170254827.png

执行查询验证是否正常

select * from user_log;

执行以后我们可以看到下面的界面，显示正常

image-20210926170346373.png

利用 Doris Flink Connector 创建 Doris 映射表

CREATE TABLE doris_test_sink_1 (
    user_id VARCHAR,
    item_id VARCHAR,
    category_id VARCHAR,
    behavior VARCHAR,
    ts varchar
) 
WITH (
  'connector' = 'doris',
  'fenodes' = '10.220.146.10:8030',
  'table.identifier' = 'test_2.user_log',
  'sink.batch.size' = '2',
  'username' = 'root',
  'password' = ''
)

执行下面SQL 查询Doris数据库表里的数据，验证是否正常

select * from doris_test_sink_1;

执行以后可以看到下面的界面，显示有四条数据，是正常的

image-20210926171520896.png

提交 插入语句，从Kafka表中读取数据插入到Doris中

insert into doris_test_sink_1 select * from user_log;

显示任务已经提交到FLink 集群上运行

image-20210926172107366.png

在Flink 集群的web界面我们也可以看到这个Job

image-20210926172209062.png

然后我们朝Kafka topic中推送两条数据，看看是否在Doris表中能查询到

{"user_id": "123456", "item_id":"123", "category_id": "1464116", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-26T01:00:00Z"}
{"user_id": "1765543", "item_id":"456", "category_id": "1575622", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-26T01:00:00Z"}

image-20210926172252205.png

验证结果

image-20210926172421751.png

我们在Flink SQL Client界面查询可以看到红色标识出来额的两条数据已经插入进去，说明是正常的。

5.总结

我们到这里整个的演示就结束了，使用Doris flink connector可以很容易的通过Flink SQL方式整合各种异构数据源，导入到Doris数仓中，非常的方便