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Streaming ELT with Flink CDC · Iceberg Sink

news 2025/11/17 6:37:32

1. Iceberg Pipeline Connector 能做什么？

官方给出的关键能力有三条，可以和你前几篇 Sink 篇统一一下心智模型：

  1. 自动建表（Automatic Table Creation）

    • 当 Iceberg 中还不存在目标表时，Connector 可以自动创建；
    • 会根据上游表结构映射出 Iceberg 的字段与类型；
    • 结合 catalog.properties.* 和 table.properties.*，还能定制部分表属性。

  2. Schema 同步（Schema Synchronization）

    • 当上游字段发生变化（比如新增列），可以将 Schema 变更同步到 Iceberg 表；
    • 具体支持的演进能力依赖于 Iceberg 的 Schema 演进规则。

  3. 数据复制 / 同步（Data Replication）

    • 支持批量 & 流式两种同步方式；
    • 可以实现从 MySQL 到 Iceberg 的持续增量同步，将业务库的 binlog 落成 Iceberg 表的快照，以及不断追加新的数据文件。

一句话总结：

Iceberg Pipeline Connector = 自动建表 + 自动 Schema 演进 + 批流一体写入 Iceberg 表。

2. MySQL → Iceberg 的 Pipeline 示例

先看一眼官方给的最小示例，感受一下整体结构：

source:type: mysqlname: MySQL Sourcehostname: 127.0.0.1port: 3306username: adminpassword: passtables: adb.\.*, bdb.user_table_[0-9]+, [app|web].order_\.*server-id: 5401-5404sink:type: icebergname: Iceberg Sinkcatalog.properties.type: hadoopcatalog.properties.warehouse: /path/warehousepipeline:name: MySQL to Iceberg Pipelineparallelism: 2

2.1 Source：MySQL 变更捕获

source:type: mysqlname: MySQL Sourcehostname: 127.0.0.1port: 3306username: adminpassword: passtables: adb.\.*, bdb.user_table_[0-9]+, [app|web].order_\.*server-id: 5401-5404

这是一段非常典型的 Flink CDC MySQL Source 配置：

  • tables 支持多库 + 正则匹配：

    • adb.\.*：同步 adb 库全部表；
    • bdb.user_table_[0-9]+：同步 bdb 库分表 user_table_0 / user_table_1 / …；
    • [app|web].order_\. *：同步 app、web 两个库下所有 order_ 前缀的表。

  • server-id 使用一段范围，方便多并行度的 Source subtasks 分配不同 server-id。

你可以直接替换为自己业务的库表即可。

2.2 Sink：Iceberg Pipeline Connector

sink:type: icebergname: Iceberg Sinkcatalog.properties.type: hadoopcatalog.properties.warehouse: /path/warehouse

几个关键配置：

  • type: iceberg
    指定使用 Iceberg Pipeline Connector 作为 Sink。

  • catalog.properties.type
    指定 Iceberg Catalog 的类型，目前示例里是 hadoop，还支持 hive 等：

    • hadoop：元数据存本地 / HDFS / 对象存储上；
    • hive：元数据存 Hive Metastore。

  • catalog.properties.warehouse
    仓库根目录（warehouse）的路径，例如：

    catalog.properties.warehouse: hdfs:///iceberg_warehouse
# 或
catalog.properties.warehouse: s3://mybucket/iceberg/

如果你用的是 hive catalog，还需要配置 catalog.properties.uri 指向 Hive Metastore，例如：

catalog.properties.type: hive
catalog.properties.uri: thrift://hms-host:9083
catalog.properties.warehouse: hdfs:///user/hive/warehouse

2.3 pipeline：任务定义

pipeline:name: MySQL to Iceberg Pipelineparallelism: 2
  • name：任务名，在 Flink CDC CLI UI 和日志中可见；
  • parallelism：Pipeline 的整体并行度，影响 Source 和 Sink 的吞吐能力。

3. Hadoop Catalog 依赖配置（hadoop 类型时）

文档里有一条很重要的 Note：

如果 catalog.properties.type 是 hadoop，需要手动配置以下依赖，并在使用 Flink CDC CLI 提交 YAML 时通过 --jar 传入。

依赖项：

依赖项说明
org.apache.flink:flink-shaded-hadoop-2-uber:2.8.3-10.0提供 Hadoop 相关依赖

也就是说，如果你用 Flink CDC CLI：

flink-cdc.sh \pipeline \-f /path/to/pipeline.yaml \--jar /path/to/flink-shaded-hadoop-2-uber-2.8.3-10.0.jar

否则在访问 HDFS / 对象存储（依赖 Hadoop FileSystem 实现）时会报类缺失错误。

如果你使用的是 Hive Catalog，也需要保证运行环境里有 Hive / Hadoop 相关依赖，这部分根据你的部署方式略有差异，这里不展开。

4. Iceberg Pipeline Connector 配置项详解

官方“Pipeline Connector Options” 列了一堆参数，我们按功能块来看。

4.1 基础属性

参数是否必填默认值类型说明
typerequired(none)String固定为 iceberg
nameoptional(none)StringSink 名字，主要是标识用

4.2 Catalog 相关属性

参数是否必填默认值类型说明
catalog.properties.typerequired(none)StringIceberg Catalog 类型，支持 hadoop、hive 等
catalog.properties.warehouseoptional(none)StringCatalog 的 warehouse 根路径
catalog.properties.urioptional(none)StringMetastore 服务 URI（Hive Catalog 时常用）
catalog.properties.*optional(none)String其他传给 Iceberg Catalog 的配置项

例子：

sink:type: icebergname: Iceberg Sinkcatalog.properties.type: hivecatalog.properties.uri: thrift://hms:9083catalog.properties.warehouse: hdfs:///user/hive/warehousecatalog.properties.client.pool.size: 5catalog.properties.io-impl: org.apache.iceberg.aws.s3.S3FileIO

所有 catalog.properties.* 最终都会透传给 Iceberg Catalog，具体支持项可以参考 Iceberg 官方文档中的 “Catalog options”。

4.3 表级属性

参数是否必填默认值类型说明
table.properties.*optional(none)String传递给 Iceberg 表的属性（如分区、写入策略、小文件管理等）

例如：

table.properties.write.metadata.delete-after-commit.enabled: true
table.properties.write.metadata.previous-versions-max: 10
table.properties.write.parquet.row-group-size-bytes: 134217728

这类属性决定了：

  • 元数据保留策略；
  • 文件格式与大小；
  • 小文件合并策略等。

4.4 分区键设置：partition.key

参数是否必填默认值类型说明
partition.keyoptional(none)String为每个分区表设置分区键，支持多表配置

格式说明：

  • 支持为多个表设置分区键；
  • 表之间用 ; 分隔；
  • 一个表的多个分区键用 , 分隔；
  • 完整格式：db.table:col1,col2;db2.table2:col3

文档中的例子：

partition.key: testdb.table1:id1,id2;testdb.table2:name

表示：

  • testdb.table1 的分区键是 id1, id2；
  • testdb.table2 的分区键是 name。

注意：
这里的分区键是 Iceberg 表的逻辑分区字段，你后续可以结合 table.properties.* 进一步控制分区策略（例如 identity、bucket、truncate 等），但基础字段的选择先通过 partition.key 指定。

5. 使用注意事项（Usage Notes）

文档里有两条非常关键的 Usage Notes：

5.1 源表必须有主键

The source table must have a primary key. Tables with no primary key are not supported.

Iceberg Connector 要求：

  • 上游 CDC 源表必须有主键；
  • 没有主键的表目前不支持。

这与很多 “upsert sink” 的典型设计一致：
需要借助主键信息来实现 merge upsert、幂等写入等能力。

在实际建模时，建议：

  • 保证业务表都有清晰的主键（id / 业务唯一键）；
  • 对于没有主键的历史日志表，考虑先在上游或中间层补一个“技术主键”。

5.2 at-least-once + 主键幂等写入

Exactly-once semantics are not supported. The connector uses at-least-once + the table’s primary key for idempotent writing.

语义说明：

  • Flink CDC → Iceberg 的整体语义是 at-least-once；
  • 任务失败 / 重启时可能会重放一部分 binlog 事件；
  • 依赖 Iceberg 表的主键来实现 幂等写入，从结果上接近逻辑上的 exactly-once。

从架构的角度看，这一点和 StarRocks 主键表、Doris Unique Key 表、Elasticsearch + _id 写入策略非常类似。

6. 数据类型映射：CDC type → Iceberg type

最后是非常重要的类型映射表（简洁但关键）：

CDC typeIceberg type
TINYINTTINYINT
SMALLINTSMALLINT
INTINT
BIGINTBIGINT
FLOATFLOAT
DOUBLEDOUBLE
DECIMAL(p, s)DECIMAL(p, s)
BOOLEANBOOLEAN
DATEDATE
TIMESTAMPTIMESTAMP
TIMESTAMP_LTZTIMESTAMP_LTZ
CHAR(n)CHAR(n)
VARCHAR(n)VARCHAR(n)

可以看到，这里非常“对齐”：

  • 标准整数 / 浮点 / DECIMAL / BOOLEAN / DATE 都是一一对应；

  • 时间相关：

    • 普通 TIMESTAMP → Iceberg TIMESTAMP；
    • 本地时区 TIMESTAMP_LTZ → Iceberg TIMESTAMP_LTZ；

  • 字符串：

    • CHAR / VARCHAR 都直接映射为对应类型。

对于湖仓场景来说，这样的映射比较自然，也便于后续在 Iceberg 上做 SQL、Spark、Flink 等多引擎查询。

7. 实战建议：如何用好 Iceberg Sink？

结合上面的能力和限制，最后给一些更偏工程实践的建议：

  1. 主键一定要设计好

    • 没有主键的表不支持 Iceberg Sink；
    • 主键还会参与幂等写入逻辑，尽量选择真正业务唯一的字段组合；
    • 多列主键也没问题，按业务自然键（例如 user_id + date）来设计。

  2. 合理选择 Catalog 类型

    • 小规模、实验环境：hadoop catalog 简单直接；
    • 生产环境、需求统一元数据管理：推荐 hive catalog 或其他生产级 catalog；
    • 使用 hadoop catalog 要记得通过 --jar 携带对应的 Hadoop 依赖。

  3. 正确配置分区键（partition.key）

    • 对于大明细表，合理的分区是性能与成本的关键；

    • 常见方案：

      • 交易 /日志数据：按日期（dt）分区；
      • 按用户维度聚合：按 user_id hash/bucket 分区；

    • 在 partition.key 中先确定字段，再用 table.properties.* 细化分区策略。

  4. 表属性控制写入行为

    • 利用 table.properties.* 设置：

      • 写入文件的大小（行数 / 字节）；
      • 小文件合并策略；
      • 元数据历史版本的保留策略；

    • 尤其是高频更新场景，一定要防止产生海量小文件。

  5. 结合 Time Travel 做数据校对

    • Iceberg 的一个优势是支持快照和时间旅行；
    • 你可以在某个时间点做快照，然后用 SQL 回看当时的表数据；
    • 非常适合结合 Flink CDC 做“历史版本数据核对”。

  6. 监控 & 运维

    • Flink CDC 侧：

      • checkpoint 时间；
      • backpressure 指标；
      • 重启次数和原因。

    • Iceberg 侧（或者底层存储）：

      • 文件数量（单表 / 单分区）；
      • Warehouse 存储占用；
      • 元数据文件大小与数量（manifest、manifest list）。
http://www.dtcms.com/a/617892.html

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