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
