1、业务需求及其痛点

公司诸多业务需求求其最新状态，例如车最新状态，桩最新状态，报告最新状态，检定任务最新状态，业务信息所有的明细数据保存至doris中，但是无法得知其最新状态集；

阶段1：根据GB4403、GB27930等协议，数据允许迟到7天，也就是说，通过sql进行计算的时候，必须取最近7天的数据，平均每天数据1000w条，就是单次计算大概在7000w条左右，通过创建最新状态表，然后通过sql取出结果集至状态表当中，通过调度框架dolphinscheduler对其进行调度；由于是最新状态其实时性比较高，往常是设定了1分钟的调度时间

痛点：

①：实时性根据调度时间确定，不管时间设定多短，都不够实时

②：频繁重复计算浪费大量计算资源

insert into the_monitor_latest_statusselect vin, daq_time, province, city, district, odo, cha_state, op_mode, op_state, soc, curr, volt, lat, lngfrom    (select vin, daq_time, province, city, district, odo, cha_state, op_mode, op_state, soc, curr, volt, lat, lng,row_number() over (partition by vin order by daq_time desc)ro     from ods_monitordata     where daq_time >= date_format(data_sub(current_date(),interval 7 day),'%Y-%m-%d 00:00:00') and odo != 0 and province != 'unknown')t1where ro = 1;

阶段2：

痛点：

①：开发成本高，每张表都需要写一段程序

Mysql外表需求和痛点：

业务系统很多表结构一直存储在mysql当中，其中的大表（数据量大）都会同步至doris中，数据量较小的维表没必要同步至doris当中，可以通过外表的方式挂载到doris中，但是创建外表的步骤较为繁琐，只能一张张手动创建，另外mysql中表结构更改后，外表就需要重建

痛点：

①：外部表手动创建繁琐，如100张表全部手动创建

②：mysql表结构更改就需要重新创建外表

2、mysql_to_doris结构图

工具实现上述优化，优点如下：

shell编写极其轻量，开源即用纯sql语法开发成本0特别适用于当前业务场景简单配置实现全程自动化处理

架构图：

mysql_to_doris/├── bin│   ├── auto.sh  --Flink_job启动脚本│   ├── create_doris.sh  --生成doris映射flink的建表语句│   ├── create_mysql.sh  --生成mysql映射flink的建表语句│   ├── e_auto.sh  --外部表执行脚本│   ├── e_mysql_to_doris.sh  --外部表建表语句生成脚本│   ├── flinksql.sh  --flink_job语句生成脚本│   └── insert_into.sh  --insert into 语句生成脚本├── conf│   ├── doris│   │   ├── doris.conf  --doris连接配置信息│   │   ├── flink.conf  --flink特殊配置项│   │   └── tables  --sink端的库名.表名│   ├── e_mysql│   │   ├── doris.conf  --外部表连接信息│   │   ├── doris_tables  --外部表库名.表名（自定义）│   │   ├── mysql.conf  --外部表连接信息│   │   └── mysql_tables  --源表库名.表名│   ├── flink│   │   ├── flink_conf  --flink配置信息│   └── mysql│       ├── flink.conf  --flink特殊配置项│       ├── mysql.conf  --mysql连接配置信息│       └── tables  --source端的库名.表名└── lib    ├── doris_to_flink.sh  --doris映射flink表结构转换    ├── mysql_to_doris.sh  --mysql映射doris外表结构转换    └── mysql_to_flink.sh  --mysql映射flink外表结构转换

代码流程：

1、获取建表语句

for table in $(cat ../conf/e_mysql/mysql_tables |grep -v '#' | awk -F '\n' '{print $1}')        do        echo "show create table ${table};" |mysql -h$mysql_host -uroot -p$mysql_password  >> $pathdone

2、调整格式

awk -F '\t' '{print $2}' $path |awk '!(NR%2)' |awk '{print $0 ";"}' > ../result/tmp111.sqlsed -i 's/\\n/\n/g' ../result/tmp111.sqlsed -n '/CREATE TABLE/,/ENGINE\=/p' ../result/tmp111.sql > ../result/tmp222.sql##delete tables special structsed -i '/^  CON/d' ../result/tmp222.sqlsed -i '/^  KEY/d' ../result/tmp222.sql

3、拼接doris信息

sed -i '/ENGINE=/a) ENGINE=ODBC\n COMMENT "ODBC"\nPROPERTIES (\n"host" = "ApacheDorisHostIp",\n"port" = "3306",\n"user" = "root",\n"password" = "ApacheDorisHostPassword",\n"database" = "ApacheDorisDataBases",\n"table" = "ApacheDorisTables",\n"driver" = "MySQL",\n"odbc_type" = "mysql");' $path

3、涉及组件介绍：FlinkCDC版本2.2.1Doris Flink Connector版本：1.14_2.12-1.0.0FLink版本：1.14.5Hadoop版本：3.1.3doris版本：1.1.1mysql odbc版本：5.3.13

链接： 提取码：yyds

什么是 CDC

CDC 是 Change Data Capture 变更数据获取的简称。

核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入 INSERT、更新 UPDATE、删除 DELETE 等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。

CDC 技术应用场景也非常广泛，包括：

数据分发：将一个数据源分发给多个下游，常用于业务解耦、微服务。数据集成：将分散异构的数据源集成到数据仓库中，消除数据孤岛，便于后续的分析。数据迁移：常用于数据库备份、容灾等。什么是 Apache Doris

Apache Doris 是一个现代化的 MPP 分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris 的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持 10PB 以上的超大数据集。

Apache Doris 可以满足多种数据分析需求，例如固定历史报表，实时数据分析，交互式数据分析和探索式数据分析等。可以使数据分析工作更加简单高效！

什么是 Doris Flink Connector

Flink Doris Connector 是 Doris 社区为了方便用户使用 Flink 读写 Doris 数据表的一个扩展。实现了通过flink实时写入数据进入到doris的可能，Flink Doris Connector之前，针对业务不规则数据，经常需要针对消息做规范处理，空值过滤等写入新的topic，然后再启动Routine load写入Doris。Flink Doris Connector之后，flink可以直接读取kafka，直接写入doris。

什么是Doris On ODBC

ODBC External Table Of Doris 提供了Doris通过数据库访问的标准接口(ODBC)来访问外部表，外部表省去了繁琐的数据导入工作，让Doris可以具有了访问各式数据库的能力，并借助Doris本身的OLAP的能力来解决外部表的数据分析问题：

支持各种数据源接入Doris支持Doris与各种数据源中的表联合查询，进行更加复杂的分析操作通过insert into将Doris执行的查询结果写入外部的数据源