バージョン: 2.1

Flink Doris コネクタ

Flink Doris Connectorは、Flinkを通じてDorisクラスタからデータを読み取り、データを書き込むために使用されます。また、FlinkCDCを統合しており、MySQLなどの上流データベースとのより便利な完全データベース同期を可能にします。

Flink Connectorを使用すると、以下の操作を実行できます：

Dorisからのデータ読み取り：Flink ConnectorはBEからの並列読み取りをサポートし、データ取得効率を向上させます。
Dorisへのデータ書き込み：Flinkでバッチ処理した後、Stream Loadを使用してデータを一括でDorisにインポートします。
Lookup Joinによるディメンションテーブル結合：バッチ処理と非同期クエリがディメンションテーブル結合を高速化します。
完全データベース同期：Flink CDCを使用して、MySQL、Oracle、PostgreSQLなどのデータベース全体を同期できます。これには自動テーブル作成とDDL操作が含まれます。

バージョン説明

Connector Version	Flink Version	Doris Version	Java Version	Scala Version
1.0.3	1.11,1.12,1.13,1.14	0.15+	8	2.11,2.12
1.1.1	1.14	1.0+	8	2.11,2.12
1.2.1	1.15	1.0+	8	-
1.3.0	1.16	1.0+	8	-
1.4.0	1.15 - 1.17	1.0+	8	-
1.5.2	1.15 - 1.18	1.0+	8	-
1.6.1	1.15 - 1.19	1.0+	8	-
24.0.1	1.15 - 1.20	1.0+	8	-
24.1.0	1.15 - 1.20	1.0+	8	-
25.0.0	1.15 - 1.20	1.0+	8	-
25.1.0	1.15 - 1.20	1.0+	8	-
26.0.0	1.15 - 1.20,2.0 - 2.2	1.0+	8(1.x),17(2.x)	-

使用方法

Flink Doris Connectorは、JarまたはMavenの2つの方法で使用できます。

Jar

対応するバージョンのFlink Doris Connector Jarファイルをこちらからダウンロードし、このファイルをFlinkセットアップのclasspathにコピーしてFlink-Doris-Connectorを使用できます。StandaloneモードのFlinkデプロイメントの場合、このファイルをlib/フォルダ下に配置してください。Yarnモードで実行されているFlinkクラスタの場合、ファイルをプリデプロイメントパッケージに配置してください。

Maven

Mavenで使用するには、Pomファイルに以下の依存関係を追加するだけです：

<dependency>
  <groupId>org.apache.doris</groupId>
  <artifactId>flink-doris-connector-${flink.version}</artifactId>
  <version>${connector.version}</version>
</dependency> 

例えば：

<dependency>
  <groupId>org.apache.doris</groupId>
  <artifactId>flink-doris-connector-1.16</artifactId>
  <version>25.1.0</version>
</dependency> 

動作原理

Dorisからのデータ読み取り

FlinkConnectorPrinciples-JDBC-Doris

データ読み取り時、Flink Doris ConnectorはFlink JDBC Connectorと比較してより高いパフォーマンスを提供し、使用が推奨されます：

Flink JDBC Connector: DorisはMySQLプロトコルと互換性がありますが、Dorisクラスターへの読み書きにFlink JDBC Connectorを使用することは推奨されません。このアプローチは単一のFEノードでのシリアル読み書き操作となり、ボトルネックを生成してパフォーマンスに影響を与えます。
Flink Doris Connector: Doris 2.1以降、ADBCがFlink Doris Connectorのデフォルトプロトコルです。読み取りプロセスは以下の手順に従います：

a. Flink Doris Connectorは最初にクエリプランに基づいてFEからTablet ID情報を取得します。

b. クエリ文を生成します：SELECT * FROM tbs TABLET(id1, id2, id3)。

c. その後、クエリはFEのADBCポートを通じて実行されます。

d. データはBEから直接返され、FEをバイパスして単一ポイントボトルネックを排除します。

Dorisへのデータ書き込み

データ書き込みにFlink Doris Connectorを使用する場合、Flinkのメモリ内でバッチ処理が実行され、その後Stream Loadによる一括インポートが行われます。Doris Flink Connectorは2つのバッチモードを提供し、Flink Checkpointベースのストリーミング書き込みがデフォルトです：

	Streaming Write	Batch Write
トリガー条件	Flink Checkpointsに依存し、Flinkのcheckpointサイクルに従ってDorisに書き込み	コネクターが定義した時間またはデータ量のしきい値に基づく定期的な送信
一貫性	Exactly-Once	At-Least-Once; 主キーモデルでExactly-Onceを保証可能
レイテンシ	Flink checkpointインターバルによって制限され、一般的により高い	独立したバッチメカニズムで柔軟な調整が可能
障害許容性と復旧	Flink状態復旧と完全に一貫	外部重複排除ロジックに依存（例：Doris主キー重複排除）

クイックスタート

準備

Flinkクラスターデプロイメント

Standaloneクラスターを例として：

Flinkインストールパッケージをダウンロードします。例：Flink 1.18.1；
展開後、Flink Doris Connectorパッケージを<FLINK_HOME>/libに配置します；
<FLINK_HOME>ディレクトリに移動し、bin/start-cluster.shを実行してFlinkクラスターを起動します；
jpsコマンドを使用してFlinkクラスターが正常に起動したかを確認できます。

Dorisテーブルの初期化

Dorisテーブルを作成するために以下の文を実行します：

CREATE DATABASE test;

CREATE TABLE test.student (
  `id` INT,
  `name` VARCHAR(256),
  `age` INT
)
UNIQUE KEY(`id`)
DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 3"
);

INSERT INTO test.student values(1,"James",18);
INSERT INTO test.student values(2,"Emily",28);

CREATE TABLE test.student_trans (
  `id` INT,
  `name` VARCHAR(256),
  `age` INT
)
UNIQUE KEY(`id`)
DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 3"
);

FlinkSQLタスクの実行

FlinkSQLクライアントの開始

bin/sql-client.sh

FlinkSQLの実行

CREATE TABLE Student (
    id STRING,
    name STRING,
    age INT
    ) 
    WITH (
      'connector' = 'doris',
      'fenodes' = '127.0.0.1:8030',
      'table.identifier' = 'test.student',
      'username' = 'root',
      'password' = ''
);

CREATE TABLE StudentTrans (
    id STRING,
    name STRING,
    age INT
    ) 
    WITH (
      'connector' = 'doris',
      'fenodes' = '127.0.0.1:8030',
      'table.identifier' = 'test.student_trans',
      'username' = 'root',
      'password' = '',
      'sink.label-prefix' = 'doris_label'
);

INSERT INTO StudentTrans SELECT id, concat('prefix_',name), age+1 FROM Student;

クエリデータ

mysql> select * from test.student_trans;
+------+--------------+------+
| id   | name         | age  |
+------+--------------+------+
|    1 | prefix_James |   19 |
|    2 | prefix_Emily |   29 |
+------+--------------+------+
2 rows in set (0.02 sec)

シナリオと操作

Dorisからのデータ読み取り

FlinkがDorisからデータを読み取る場合、Doris Sourceは現在有界ストリームであり、CDC方式での継続的な読み取りはサポートしていません。DorisからのデータはThriftまたはArrowFlightSQL（バージョン24.0.0以降でサポート）を使用して読み取ることができます。バージョン2.1以降では、ArrowFlightSQLが推奨される方法です。

Thrift: BEのThriftインターフェースを呼び出すことでデータを読み取ります。詳細な手順については、Reading Data via Thrift Interfaceを参照してください。
ArrowFlightSQL: Doris 2.1をベースとしたこの方法により、Arrow Flight SQLプロトコルを使用して大量のデータを高速で読み取ることができます。詳細については、High-speed Data Transfer via Arrow Flight SQLを参照してください。

FlinkSQLを使用したデータ読み取り

Thrift方式

CREATE TABLE student (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
    ) 
    WITH (
      'connector' = 'doris',
      'fenodes' = '127.0.0.1:8030',  -- Fe的host:HttpPort
      'table.identifier' = 'test.student',
      'username' = 'root',
      'password' = ''
);

SELECT * FROM student;

ArrowFlightSQL

CREATE TABLE student (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
    ) 
    WITH (
      'connector' = 'doris',
      'fenodes' = '{fe.conf:http_port}', 
      'table.identifier' = 'test.student',
      'source.use-flight-sql' = 'true',
      'source.flight-sql-port' = '{fe.conf:arrow_flight_sql_port}',
      'username' = 'root',
      'password' = ''
);

SELECT * FROM student;

DataStream APIを使用してデータを読み取る

DataStream APIを使用してデータを読み取る場合、「使用方法」セクションで説明されているように、事前にプログラムのPOMファイルに依存関係を含める必要があります。

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DorisOptions option = DorisOptions.builder()
        .setFenodes("127.0.0.1:8030")
        .setTableIdentifier("test.student")
        .setUsername("root")
        .setPassword("")
        .build();

DorisReadOptions readOptions = DorisReadOptions.builder().build();
DorisSource<List<?>> dorisSource = DorisSource.<List<?>>builder()
        .setDorisOptions(option)
        .setDorisReadOptions(readOptions)
        .setDeserializer(new SimpleListDeserializationSchema())
        .build();

env.fromSource(dorisSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "doris source").print();
env.execute("Doris Source Test");

完全なコードについては、DorisSourceDataStream.javaを参照してください。

Dorisへのデータ書き込み

FlinkはStream Load方式を使用してDorisにデータを書き込み、ストリーミングモードとバッチ挿入モードの両方をサポートしています。

ストリーミングとバッチ挿入の違い

Connector 1.5.0以降、バッチ挿入がサポートされています。バッチ挿入はCheckpointに依存せず、データをメモリにバッファリングし、バッチパラメータに基づいて書き込みタイミングを制御します。ストリーミング挿入はCheckpointの有効化が必要で、Checkpoint期間全体を通じて上流データをDorisに継続的に書き込み、データをメモリに継続的に保持しません。

FlinkSQLを使用したデータ書き込み

テストのため、FlinkのDatagenを使用して継続的に生成される上流データをシミュレートします。

-- enable checkpoint
SET 'execution.checkpointing.interval' = '30s';

CREATE TABLE student_source (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
) WITH (
  'connector' = 'datagen',
  'rows-per-second' = '1',
  'fields.name.length' = '20',
  'fields.id.min' = '1',
  'fields.id.max' = '100000',
  'fields.age.min' = '3',
  'fields.age.max' = '30'
);

-- doris sink
CREATE TABLE student_sink (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
    ) 
    WITH (
      'connector' = 'doris',
      'fenodes' = '10.16.10.6:28737',
      'table.identifier' = 'test.student',
      'username' = 'root',
      'password' = 'password',
      'sink.label-prefix' = 'doris_label'
      --'sink.enable.batch-mode' = 'true'  Adding this configuration enables batch writing
);

INSERT INTO student_sink SELECT * FROM student_source;

DataStream APIを使用したデータ書き込み

DataStream APIを使用してデータを書き込む際、異なるシリアル化方式を使用して、上流データをDorisテーブルに書き込む前にシリアル化することができます。

備考

ConnectorにはすでにHttpClient4.5.13バージョンが含まれています。プロジェクトで別途HttpClientを参照する場合は、バージョンの一貫性を確保する必要があります。

標準文字列形式

上流データがCSVまたはJSON形式の場合、SimpleStringSerializerを直接使用してデータをシリアル化できます。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(30000);
DorisSink.Builder<String> builder = DorisSink.builder();

DorisOptions dorisOptions = DorisOptions.builder()
        .setFenodes("10.16.10.6:28737")
        .setTableIdentifier("test.student")
        .setUsername("root")
        .setPassword("")
        .build();

Properties properties = new Properties();
// When the upstream data is in json format, the following configuration needs to be enabled
properties.setProperty("read_json_by_line", "true");
properties.setProperty("format", "json");
    
// When writing csv data from the upstream, the following configurations need to be enabled
//properties.setProperty("format", "csv");
//properties.setProperty("column_separator", ",");
    
DorisExecutionOptions executionOptions = DorisExecutionOptions.builder()
       .setLabelPrefix("label-doris")
       .setDeletable(false)
       //.setBatchMode(true)  Enable batch writing
       .setStreamLoadProp(properties)
       .build();

builder.setDorisReadOptions(DorisReadOptions.builder().build())
       .setDorisExecutionOptions(executionOptions)
       .setSerializer(new SimpleStringSerializer())
       .setDorisOptions(dorisOptions);

List<String> data = new ArrayList<>();
data.add("{\"id\":3,\"name\":\"Michael\",\"age\":28}");
data.add("{\"id\":4,\"name\":\"David\",\"age\":38}");

env.fromCollection(data).sinkTo(builder.build());
env.execute("doris test");

完全なコードについては、DorisSinkExample.javaを参照してください。

RowData Format

RowDataはFlinkの内部フォーマットです。上流のデータがRowDataフォーマットの場合、RowDataSerializerを使用してデータをシリアライズする必要があります。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(10000);
env.setParallelism(1);

DorisSink.Builder<RowData> builder = DorisSink.builder();

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("column_separator", ",");
properties.setProperty("line_delimiter", "\n");
properties.setProperty("format", "csv");
// When writing json data from the upstream, the following configuration needs to be enabled
// properties.setProperty("read_json_by_line", "true");
// properties.setProperty("format", "json");
DorisOptions.Builder dorisBuilder = DorisOptions.builder();
dorisBuilder
        .setFenodes("10.16.10.6:28737")
        .setTableIdentifier("test.student")
        .setUsername("root")
        .setPassword("");
DorisExecutionOptions.Builder executionBuilder = DorisExecutionOptions.builder();
executionBuilder.setLabelPrefix(UUID.randomUUID().toString()).setDeletable(false).setStreamLoadProp(properties);

// flink rowdata‘s schema
String[] fields = {"id","name", "age"};
DataType[] types = {DataTypes.INT(), DataTypes.VARCHAR(256), DataTypes.INT()};

builder.setDorisExecutionOptions(executionBuilder.build())
        .setSerializer(
                RowDataSerializer.builder() // serialize according to rowdata
                        .setType(LoadConstants.CSV)
                        .setFieldDelimiter(",")
                        .setFieldNames(fields)
                        .setFieldType(types)
                        .build())
        .setDorisOptions(dorisBuilder.build());

// mock rowdata source
DataStream<RowData> source =
        env.fromElements("")
                .flatMap(
                        new FlatMapFunction<String, RowData>() {
                            @Override
                            public void flatMap(String s, Collector<RowData> out)
                                    throws Exception {
                                GenericRowData genericRowData = new GenericRowData(3);
                                genericRowData.setField(0, 1);
                                genericRowData.setField(1, StringData.fromString("Michael"));
                                genericRowData.setField(2, 18);
                                out.collect(genericRowData);

                                GenericRowData genericRowData2 = new GenericRowData(3);
                                genericRowData2.setField(0, 2);
                                genericRowData2.setField(1, StringData.fromString("David"));
                                genericRowData2.setField(2, 38);
                                out.collect(genericRowData2);
                            }
                        });

source.sinkTo(builder.build());
env.execute("doris test");

完全なコードについては、DorisSinkExampleRowData.javaを参照してください。

Debezium Format

FlinkCDCからのデータやKafkaのDebezium形式など、Debezium形式の上流データに対しては、JsonDebeziumSchemaSerializerを使用してデータをシリアル化できます。

// enable checkpoint
env.enableCheckpointing(10000);

Properties props = new Properties();
props.setProperty("format", "json");
props.setProperty("read_json_by_line", "true");
DorisOptions dorisOptions = DorisOptions.builder()
        .setFenodes("127.0.0.1:8030")
        .setTableIdentifier("test.student")
        .setUsername("root")
        .setPassword("").build();

DorisExecutionOptions.Builder  executionBuilder = DorisExecutionOptions.builder();
executionBuilder.setLabelPrefix("label-prefix")
        .setStreamLoadProp(props)
        .setDeletable(true);

DorisSink.Builder<String> builder = DorisSink.builder();
builder.setDorisReadOptions(DorisReadOptions.builder().build())
        .setDorisExecutionOptions(executionBuilder.build())
        .setDorisOptions(dorisOptions)
        .setSerializer(JsonDebeziumSchemaSerializer.builder().setDorisOptions(dorisOptions).build());

env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source")
        .sinkTo(builder.build());

完全なコードについては、CDCSchemaChangeExample.javaを参照してください。

マルチテーブル書き込み形式

現在、DorisSinkは単一のSinkで複数のテーブルの同期をサポートしています。データとデータベース/テーブル情報の両方をSinkに渡し、RecordWithMetaSerializerを使用してシリアライズする必要があります。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DorisSink.Builder<RecordWithMeta> builder = DorisSink.builder();
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("column_separator", ",");
properties.setProperty("line_delimiter", "\n");
properties.setProperty("format", "csv");
DorisOptions.Builder dorisBuilder = DorisOptions.builder();
dorisBuilder
        .setFenodes("10.16.10.6:28737")
        .setTableIdentifier("")
        .setUsername("root")
        .setPassword("");

DorisExecutionOptions.Builder executionBuilder = DorisExecutionOptions.builder();

executionBuilder
        .setLabelPrefix("label-doris")
        .setStreamLoadProp(properties)
        .setDeletable(false)
        .setBatchMode(true);

builder.setDorisReadOptions(DorisReadOptions.builder().build())
        .setDorisExecutionOptions(executionBuilder.build())
        .setDorisOptions(dorisBuilder.build())
        .setSerializer(new RecordWithMetaSerializer());

RecordWithMeta record = new RecordWithMeta("test", "student_1", "1,David,18");
RecordWithMeta record1 = new RecordWithMeta("test", "student_2", "1,Jack,28");
env.fromCollection(Arrays.asList(record, record1)).sinkTo(builder.build());

完全なコードについては、DorisSinkMultiTableExample.javaを参照してください。

Lookup Join

Lookup Joinを使用することで、FlinkにおけるディメンションテーブルのJOINを最適化できます。ディメンションテーブルのJOINにFlink JDBC Connectorを使用する場合、以下の問題が発生する可能性があります：

Flink JDBC Connectorは同期クエリモードを使用するため、上流データ（例：Kafkaからのデータ）がレコードを送信した後、すぐにDorisディメンションテーブルにクエリを実行します。これにより、高い並行性のシナリオでクエリレイテンシが高くなります。
JDBCを介して実行されるクエリは通常レコードごとのポイントルックアップであり、一方Dorisは効率性を向上させるためにバッチクエリを推奨しています。

Flink Doris ConnectorでディメンションテーブルのJOINにLookup Joinを使用することで、以下の利点が得られます：

上流データのバッチキャッシュにより、レコードごとのクエリによって引き起こされる高いレイテンシとデータベース負荷を回避します。
JOINクエリの非同期実行により、データスループットが向上し、Dorisへのクエリ負荷が軽減されます。

CREATE TABLE fact_table (
  `id` BIGINT,
  `name` STRING,
  `city` STRING,
  `process_time` as proctime()
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  ...
);

create table dim_city(
  `city` STRING,
  `level` INT ,
  `province` STRING,
  `country` STRING
) WITH (
  'connector' = 'doris',
  'fenodes' = '127.0.0.1:8030',
  'jdbc-url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:9030',
  'table.identifier' = 'dim.dim_city',
  'username' = 'root',
  'password' = '',
  'lookup.cache.max-rows' = '100000',
  'lookup.cache.ttl' = '300s'
);

SELECT a.id, a.name, a.city, c.province, c.country,c.level 
FROM fact_table a
LEFT JOIN dim_city FOR SYSTEM_TIME AS OF a.process_time AS c
ON a.city = c.city

完全データベース同期

Flink Doris ConnectorはFlink CDC (Flink CDC Documentation)を統合しており、MySQLなどのリレーショナルデータベースをDorisに同期することが容易になります。この統合には、自動テーブル作成、スキーマ変更なども含まれます。同期をサポートするデータベースには、MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLServer、MongoDB、DB2があります。

Note

完全データベース同期を使用する場合、$FLINK_HOME/libディレクトリに対応するFlink CDCの依存関係（Fat Jar）を追加する必要があります。例えば、flink-sql-connector-mysql-cdc-${version}.jar、flink-sql-connector-oracle-cdc-${version}.jarです。FlinkCDCバージョン3.1以降は以前のバージョンと互換性がありません。依存関係は以下のリンクからダウンロードできます：FlinkCDC 3.x、FlinkCDC 2.x。
Connector 24.0.0以降のバージョンでは、必要なFlink CDCのバージョンは3.1以上である必要があります。ここからダウンロードできます。Flink CDCがMySQLとOracleの同期に使用される場合、$FLINK_HOME/libの下に関連するJDBCドライバーも追加する必要があります。

MySQL全データベース同期

Flinkクラスターを起動した後、以下のコマンドを直接実行できます：

<FLINK_HOME>bin/flink run \
    -Dexecution.checkpointing.interval=10s \
    -Dparallelism.default=1 \
    -c org.apache.doris.flink.tools.cdc.CdcTools \
    lib/flink-doris-connector-1.16-24.0.1.jar \
    mysql-sync-database \
    --database test_db \
    --mysql-conf hostname=127.0.0.1 \
    --mysql-conf port=3306 \
    --mysql-conf username=root \
    --mysql-conf password=123456 \
    --mysql-conf database-name=mysql_db \
    --including-tables "tbl1|test.*" \
    --sink-conf fenodes=127.0.0.1:8030 \
    --sink-conf username=root \
    --sink-conf password=123456 \
    --sink-conf jdbc-url=jdbc:mysql://127.0.0.1:9030 \
    --sink-conf sink.label-prefix=label \
    --table-conf replication_num=1 

Oracle全データベース同期

<FLINK_HOME>bin/flink run \
     -Dexecution.checkpointing.interval=10s \
     -Dparallelism.default=1 \
     -c org.apache.doris.flink.tools.cdc.CdcTools \
     ./lib/flink-doris-connector-1.16-24.0.1.jar \
     oracle-sync-database \
     --database test_db \
     --oracle-conf hostname=127.0.0.1 \
     --oracle-conf port=1521 \
     --oracle-conf username=admin \
     --oracle-conf password="password" \
     --oracle-conf database-name=XE \
     --oracle-conf schema-name=ADMIN \
     --including-tables "tbl1|tbl2" \
     --sink-conf fenodes=127.0.0.1:8030 \
     --sink-conf username=root \
     --sink-conf password=\
     --sink-conf jdbc-url=jdbc:mysql://127.0.0.1:9030 \
     --sink-conf sink.label-prefix=label \
     --table-conf replication_num=1

PostgreSQL データベース全体同期

<FLINK_HOME>/bin/flink run \
     -Dexecution.checkpointing.interval=10s \
     -Dparallelism.default=1\
     -c org.apache.doris.flink.tools.cdc.CdcTools \
     ./lib/flink-doris-connector-1.16-24.0.1.jar \
     postgres-sync-database \
     --database db1\
     --postgres-conf hostname=127.0.0.1 \
     --postgres-conf port=5432 \
     --postgres-conf username=postgres \
     --postgres-conf password="123456" \
     --postgres-conf database-name=postgres \
     --postgres-conf schema-name=public \
     --postgres-conf slot.name=test \
     --postgres-conf decoding.plugin.name=pgoutput \
     --including-tables "tbl1|tbl2" \
     --sink-conf fenodes=127.0.0.1:8030 \
     --sink-conf username=root \
     --sink-conf password=\
     --sink-conf jdbc-url=jdbc:mysql://127.0.0.1:9030 \
     --sink-conf sink.label-prefix=label \
     --table-conf replication_num=1

SQLServer データベース全体の同期

<FLINK_HOME>/bin/flink run \
     -Dexecution.checkpointing.interval=10s \
     -Dparallelism.default=1 \
     -c org.apache.doris.flink.tools.cdc.CdcTools \
     ./lib/flink-doris-connector-1.16-24.0.1.jar \
     sqlserver-sync-database \
     --database db1\
     --sqlserver-conf hostname=127.0.0.1 \
     --sqlserver-conf port=1433 \
     --sqlserver-conf username=sa \
     --sqlserver-conf password="123456" \
     --sqlserver-conf database-name=CDC_DB \
     --sqlserver-conf schema-name=dbo \
     --including-tables "tbl1|tbl2" \
     --sink-conf fenodes=127.0.0.1:8030 \
     --sink-conf username=root \
     --sink-conf password=\
     --sink-conf jdbc-url=jdbc:mysql://127.0.0.1:9030 \
     --sink-conf sink.label-prefix=label \
     --table-conf replication_num=1

DB2 データベース全体同期

<FLINK_HOME>bin/flink run \
    -Dexecution.checkpointing.interval=10s \
    -Dparallelism.default=1 \
    -c org.apache.doris.flink.tools.cdc.CdcTools \
    lib/flink-doris-connector-1.16-24.0.1.jar \
    db2-sync-database \
    --database db2_test \
    --db2-conf hostname=127.0.0.1 \
    --db2-conf port=50000 \
    --db2-conf username=db2inst1 \
    --db2-conf password=doris123456 \
    --db2-conf database-name=testdb \
    --db2-conf schema-name=DB2INST1 \
    --including-tables "FULL_TYPES|CUSTOMERS" \
    --single-sink true \
    --use-new-schema-change true \
    --sink-conf fenodes=127.0.0.1:8030 \
    --sink-conf username=root \
    --sink-conf password=123456 \
    --sink-conf jdbc-url=jdbc:mysql://127.0.0.1:9030 \
    --sink-conf sink.label-prefix=label \
    --table-conf replication_num=1 

MongoDB全データベース同期

<FLINK_HOME>/bin/flink run \
    -Dexecution.checkpointing.interval=10s \
    -Dparallelism.default=1 \
    -c org.apache.doris.flink.tools.cdc.CdcTools \
    ./lib/flink-doris-connector-1.18-24.0.1.jar \
    mongodb-sync-database \
    --database doris_db \
    --schema-change-mode debezium_structure \
    --mongodb-conf hosts=127.0.0.1:27017 \
    --mongodb-conf username=flinkuser \
    --mongodb-conf password=flinkpwd \
    --mongodb-conf database=test \
    --mongodb-conf scan.startup.mode=initial \
    --mongodb-conf schema.sample-percent=0.2 \
    --including-tables "tbl1|tbl2" \
    --sink-conf fenodes=127.0.0.1:8030 \
    --sink-conf username=root \
    --sink-conf password= \
    --sink-conf jdbc-url=jdbc:mysql://127.0.0.1:9030 \
    --sink-conf sink.label-prefix=label \
    --sink-conf sink.enable-2pc=false \
    --table-conf replication_num=1

AWS Aurora MySQL 全データベース同期

<FLINK_HOME>bin/flink run \
    -Dexecution.checkpointing.interval=10s \
    -Dparallelism.default=1 \
    -c org.apache.doris.flink.tools.cdc.CdcTools \
    lib/flink-doris-connector-1.18-25.0.0.jar \
    mysql-sync-database \
    --database testwd \
    --mysql-conf hostname=xxx.us-east-1.rds.amazonaws.com \
    --mysql-conf port=3306 \
    --mysql-conf username=admin \
    --mysql-conf password=123456 \
    --mysql-conf database-name=test \
    --mysql-conf server-time-zone=UTC \
    --including-tables "student" \
    --sink-conf fenodes=127.0.0.1:8030 \
    --sink-conf username=root \
    --sink-conf password= \
    --sink-conf jdbc-url=jdbc:mysql://127.0.0.1:9030 \
    --sink-conf sink.label-prefix=label \
    --table-conf replication_num=1 

AWS RDS MySQL全データベース同期

<FLINK_HOME>bin/flink run \
    -Dexecution.checkpointing.interval=10s \
    -Dparallelism.default=1 \
    -c org.apache.doris.flink.tools.cdc.CdcTools \
    lib/flink-doris-connector-1.18-25.0.0.jar \
    mysql-sync-database \
    --database testwd \
    --mysql-conf hostname=xxx.ap-southeast-1.rds.amazonaws.com \
    --mysql-conf port=3306 \
    --mysql-conf username=admin \
    --mysql-conf password=123456 \
    --mysql-conf database-name=test \
    --mysql-conf server-time-zone=UTC \
    --including-tables "student" \
    --sink-conf fenodes=127.0.0.1:8030 \
    --sink-conf username=root \
    --sink-conf password= \
    --sink-conf jdbc-url=jdbc:mysql://127.0.0.1:9030 \
    --sink-conf sink.label-prefix=label \
    --table-conf replication_num=1 

使用手順

パラメータ設定

一般設定項目

Key	デフォルト値	必須	コメント
fenodes	--	Y	Doris FE httpアドレス。複数のアドレスがサポートされており、カンマで区切って指定する必要があります。
benodes	--	N	Doris BE httpアドレス。複数のアドレスがサポートされており、カンマで区切って指定する必要があります。
jdbc-url	--	N	JDBC接続情報、例：jdbc:mysql://127.0.0.1:9030。
table.identifier	--	Y	Dorisテーブル名、例：db.tbl。
username	--	Y	Dorisにアクセスするためのユーザー名。
password	--	Y	Dorisにアクセスするためのパスワード。
auto-redirect	TRUE	N	StreamLoadリクエストをリダイレクトするかどうか。有効にした後、StreamLoadはFE経由で書き込みを行い、明示的にBE情報を取得しなくなります。
doris.request.retries	3	N	Dorisへのリクエスト送信の再試行回数。
doris.request.connect.timeout	30s	N	Dorisへのリクエスト送信時の接続タイムアウト。
doris.request.read.timeout	30s	N	Dorisへのリクエスト送信時の読み取りタイムアウト。

Source設定

Key	デフォルト値	必須	コメント
doris.request.query.timeout	21600s	N	Dorisクエリのタイムアウト。デフォルト値は6時間です。
doris.request.tablet.size	1	N	1つのPartitionに対応するDoris Tabletsの数。この値を小さく設定するほど、より多くのPartitionが生成され、Flink側の並列性を高めることができます。ただし、Dorisにより多くの負荷をかけることにもなります。
doris.batch.size	4064	N	BEから一度に読み取る最大行数。この値を増やすと、FlinkとDoris間で確立される接続数を減らし、ネットワーク遅延による追加の時間オーバーヘッドを削減できます。
doris.exec.mem.limit	8192mb	N	単一クエリのメモリ制限。デフォルトは8GB、バイト単位です。
source.use-flight-sql	FALSE	N	読み取りにArrow Flight SQLを使用するかどうか。
source.flight-sql-port	-	N	Arrow Flight SQLを使用して読み取る際のFEのarrow_flight_sql_port。

DataStream固有の設定

Key	デフォルト値	必須	コメント
doris.read.field	--	N	Dorisテーブル読み取り用の列名リスト。複数の列はカンマで区切る必要があります。
doris.filter.query	--	N	読み取りデータをフィルタリングするための式。この式はDorisに渡されます。Dorisはこの式を使用してソースデータのフィルタリングを完了します。例：age=18。

Sink設定

Key	デフォルト値	必須	コメント
sink.label-prefix	--	Y	Stream loadインポートに使用されるラベルプレフィックス。2pcシナリオでは、FlinkのEOSセマンティクスを保証するためにグローバルに一意である必要があります。
sink.properties.*	--	N	Stream Loadのインポートパラメータ。例：'sink.properties.column_separator' = ', 'は列区切り文字を定義し、'sink.properties.escape_delimiters' = 'true'は\x01などの区切り文字としての特殊文字がバイナリ0x01に変換されることを意味します。JSON形式のインポートの場合、'sink.properties.format' = 'json'、'sink.properties.read_json_by_line' = 'true'。詳細なパラメータについては、こちらを参照してください。Group Commitモードの場合、例：'sink.properties.group_commit' = 'sync_mode'はgroup commitを同期モードに設定します。Flinkコネクタはバージョン1.6.2以降、インポート設定group commitをサポートしています。詳細な使用方法と制限については、group commitを参照してください。
sink.enable-delete	TRUE	N	削除を有効にするかどうか。このオプションは、Dorisテーブルでバッチ削除機能が有効になっている必要があり（Doris 0.15+バージョンではデフォルトで有効）、Uniqueモデルのみをサポートします。
sink.enable-2pc	TRUE	N	2フェーズコミット（2pc）を有効にするかどうか。デフォルトはtrueで、Exactly-Onceセマンティクスを保証します。2フェーズコミットの詳細については、こちらを参照してください。
sink.buffer-size	1MB	N	書き込みデータキャッシュバッファのサイズ、バイト単位。変更は推奨されず、デフォルト設定を使用できます。
sink.buffer-count	3	N	書き込みデータキャッシュバッファの数。変更は推奨されず、デフォルト設定を使用できます。
sink.max-retries	3	N	Commit失敗後の最大再試行回数。デフォルトは3回です。
sink.enable.batch-mode	FALSE	N	DorisへのバッチモードでのWriteを使用するかどうか。有効にした後、書き込みタイミングはCheckpointに依存せず、sink.buffer-flush.max-rows、sink.buffer-flush.max-bytes、sink.buffer-flush.intervalなどのパラメータによって制御されます。また、有効にした後、Exactly-onceセマンティクスは保証されませんが、Uniqモデルの助けを借りて冪等性を実現できます。
sink.flush.queue-size	2	N	バッチモードでのキャッシュキューのサイズ。
sink.buffer-flush.max-rows	500000	N	バッチモードでの単一バッチで書き込む最大行数。
sink.buffer-flush.max-bytes	100MB	N	バッチモードでの単一バッチで書き込む最大バイト数。
sink.buffer-flush.interval	10s	N	バッチモードでのキャッシュの非同期フラッシュ間隔。
sink.ignore.update-before	TRUE	N	update-beforeイベントを無視するかどうか。デフォルトは無視です。

Lookup Join設定

Key	デフォルト値	必須	コメント
lookup.cache.max-rows	-1	N	lookupキャッシュの最大行数。デフォルト値は-1で、キャッシュが有効でないことを意味します。
lookup.cache.ttl	10s	N	lookupキャッシュの最大時間。デフォルトは10秒です。
lookup.max-retries	1	N	lookupクエリ失敗後の再試行回数。
lookup.jdbc.async	FALSE	N	非同期lookupを有効にするかどうか。デフォルトはfalseです。
lookup.jdbc.read.batch.size	128	N	非同期lookupでの各クエリの最大バッチサイズ。
lookup.jdbc.read.batch.queue-size	256	N	非同期lookup中の中間バッファキューのサイズ。
lookup.jdbc.read.thread-size	3	N	各タスクでのlookup用jdbcスレッド数。

フルデータベース同期設定

構文

<FLINK_HOME>bin/flink run \
    -c org.apache.doris.flink.tools.cdc.CdcTools \
    lib/flink-doris-connector-1.16-1.6.1.jar \
    <mysql-sync-database|oracle-sync-database|postgres-sync-database|sqlserver-sync-database|mongodb-sync-database> \
    --database <doris-database-name> \
    [--job-name <flink-job-name>] \
    [--table-prefix <doris-table-prefix>] \
    [--table-suffix <doris-table-suffix>] \
    [--including-tables <mysql-table-name|name-regular-expr>] \
    [--excluding-tables <mysql-table-name|name-regular-expr>] \
    --mysql-conf <mysql-cdc-source-conf> [--mysql-conf <mysql-cdc-source-conf> ...] \
    --oracle-conf <oracle-cdc-source-conf> [--oracle-conf <oracle-cdc-source-conf> ...] \
    --postgres-conf <postgres-cdc-source-conf> [--postgres-conf <postgres-cdc-source-conf> ...] \
    --sqlserver-conf <sqlserver-cdc-source-conf> [--sqlserver-conf <sqlserver-cdc-source-conf> ...] \
    --sink-conf <doris-sink-conf> [--table-conf <doris-sink-conf> ...] \
    [--table-conf <doris-table-conf> [--table-conf <doris-table-conf> ...]]

設定

Key	Comment
--job-name	Flinkタスクの名前です。オプションです。
--database	Dorisに同期されるデータベースの名前です。
--table-prefix	Dorisテーブルのプレフィックス名です。例：--table-prefix ods_。
--table-suffix	Dorisテーブルのサフィックス名です。プレフィックスと同様です。
--including-tables	同期が必要なMySQLテーブルです。複数のテーブルは\|で区切ることができ、正規表現がサポートされています。例：--including-tables table1。
--excluding-tables	同期が不要なテーブルです。使用方法は--including-tablesと同じです。
--mysql-conf	MySQL CDCSourceの設定です。例：--mysql-conf hostname=127.0.0.1。MySQL-CDCのすべての設定はこちらで確認できます。その中で、hostname、username、password、database-nameは必須です。同期するデータベースとテーブルに非主キーテーブルが含まれる場合、scan.incremental.snapshot.chunk.key-columnを設定する必要があり、非null型のフィールドを1つだけ選択できます。例：scan.incremental.snapshot.chunk.key-column=database.table:column,database.table1:column...、異なるデータベースとテーブルの列はカンマで区切られます。
--oracle-conf	Oracle CDCSourceの設定です。例：--oracle-conf hostname=127.0.0.1。Oracle-CDCのすべての設定はこちらで確認できます。その中で、hostname、username、password、database-name、schema-nameは必須です。
--postgres-conf	Postgres CDCSourceの設定です。例：--postgres-conf hostname=127.0.0.1。Postgres-CDCのすべての設定はこちらで確認できます。その中で、hostname、username、password、database-name、schema-name、slot.nameは必須です。
--sqlserver-conf	SQLServer CDCSourceの設定です。例：--sqlserver-conf hostname=127.0.0.1。SQLServer-CDCのすべての設定はこちらで確認できます。その中で、hostname、username、password、database-name、schema-nameは必須です。
--db2-conf	SQLServer CDCSourceの設定です。例：--db2-conf hostname=127.0.0.1。DB2-CDCのすべての設定はこちらで確認できます。その中で、hostname、username、password、database-name、schema-nameは必須です。
--mongodb-conf	MongoDB CDCSourceの設定です。例：--mongodb-conf hosts=127.0.0.1:27017。Mongo-CDCのすべての設定はこちらで確認できます。その中で、hosts、username、password、databaseは必須です。--mongodb-conf schema.sample-percentは、Dorisでテーブルを作成するためにMongoDBデータを自動的にサンプリングする設定で、デフォルト値は0.2です。
--sink-conf	Doris Sinkのすべての設定はこちらで確認できます。
--table-conf	Dorisテーブルの設定項目、つまりpropertiesに含まれる内容です（table-bucketsを除く。これはpropertiesの属性ではありません）。例：--table-conf replication_num=1、--table-conf table-buckets="tbl1:10,tbl2:20,a.:30,b.:40,.*:50"は、正規表現の順序で異なるテーブルのバケット数を指定することを意味します。一致しない場合、BUCKETS AUTOメソッドを使用してテーブルが作成されます。
--schema-change-mode	スキーマ変更を解析するモードで、debezium_structureとsql_parserが含まれます。デフォルトでdebezium_structureモードが使用されます。debezium_structureモードは、上流CDCがデータを同期する際に使用されるデータ構造を解析し、この構造を解析することでDDL変更操作を判断します。sql_parserモードは、上流CDCがデータを同期する際のDDL文を解析してDDL変更操作を判断するため、この解析モードはより正確です。使用例：--schema-change-mode debezium_structure。この機能は24.0.0以降のバージョンで利用可能になります。
--single-sink	単一のSinkを使用してすべてのテーブルを同期するかどうかです。有効にした後、上流で新しく作成されたテーブルを自動的に識別し、テーブルを自動作成することもできます。
--multi-to-one-origin	複数の上流テーブルが同じテーブルに書き込まれる場合のソーステーブルの設定です。例：--multi-to-one-origin "a_.\|b_."、#208を参照。
--multi-to-one-target	multi-to-one-originと組み合わせて使用される、ターゲットテーブルの設定です。例：--multi-to-one-target "a\|b"
--create-table-only	テーブル構造のみを同期するかどうかです。

DorisからFlinkデータ型マッピング

Doris Type	Flink Type
NULL_TYPE	NULL
BOOLEAN	BOOLEAN
TINYINT	TINYINT
SMALLINT	SMALLINT
INT	INT
BIGINT	BIGINT
FLOAT	FLOAT
DOUBLE	DOUBLE
DATE	DATE
DATETIME	TIMESTAMP
DECIMAL	DECIMAL
CHAR	STRING
LARGEINT	STRING
VARCHAR	STRING
STRING	STRING
DECIMALV2	DECIMAL
ARRAY	ARRAY
MAP	STRING
JSON	STRING
VARIANT	STRING
IPV4	STRING
IPV6	STRING

FlinkからDorisデータ型マッピング

Flink Type	Doris Type
BOOLEAN	BOOLEAN
TINYINT	TINYINT
SMALLINT	SMALLINT
INTEGER	INTEGER
BIGINT	BIGINT
FLOAT	FLOAT
DOUBLE	DOUBLE
DECIMAL	DECIMAL
CHAR	CHAR
VARCHAR	VARCHAR/STRING
STRING	STRING
DATE	DATE
TIMESTAMP	DATETIME
TIMESTAMP_LTZ	DATETIME
ARRAY	ARRAY
MAP	MAP/JSON
ROW	STRUCT/JSON

監視メトリクス

Flinkは、Flinkクラスターの指標を監視するための複数のMetricsを提供しています。以下は、Flink Doris Connectorに新しく追加された監視メトリクスです。

Name	Metric Type	Description
totalFlushLoadBytes	Counter	フラッシュおよびインポートされた総バイト数です。
flushTotalNumberRows	Counter	インポートおよび処理された総行数です。
totalFlushLoadedRows	Counter	正常にインポートされた総行数です。
totalFlushTimeMs	Counter	正常なインポートの完了にかかった総時間です。
totalFlushSucceededNumber	Counter	インポートが正常に完了した回数です。
totalFlushFailedNumber	Counter	インポートが失敗した回数です。
totalFlushFilteredRows	Counter	データ品質が不適格な総行数です。
totalFlushUnselectedRows	Counter	where条件によってフィルターされた総行数です。
beginTxnTimeMs	Histogram	Feにトランザクションの開始を要求する時間（ミリ秒）です。
putDataTimeMs	Histogram	Feにインポートデータ実行プランの取得を要求する時間です。
readDataTimeMs	Histogram	データの読み取りにかかった時間です。
writeDataTimeMs	Histogram	データ書き込み操作の実行にかかった時間です。
commitAndPublishTimeMs	Histogram	Feにトランザクションのコミットと公開を要求する時間です。
loadTimeMs	Histogram	インポートの完了にかかった時間です。

ベストプラクティス

FlinkSQLがCDC経由でMySQLデータに迅速に接続

-- enable checkpoint
SET 'execution.checkpointing.interval' = '10s';

CREATE TABLE cdc_mysql_source (
  id int
  ,name VARCHAR
  ,PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = '127.0.0.1',
 'port' = '3306',
 'username' = 'root',
 'password' = 'password',
 'database-name' = 'database',
 'table-name' = 'table'
);

-- Supports synchronizing insert/update/delete events
CREATE TABLE doris_sink (
id INT,
name STRING
) 
WITH (
  'connector' = 'doris',
  'fenodes' = '127.0.0.1:8030',
  'table.identifier' = 'database.table',
  'username' = 'root',
  'password' = '',
  'sink.properties.format' = 'json',
  'sink.properties.read_json_by_line' = 'true',
  'sink.enable-delete' = 'true',  -- Synchronize delete events
  'sink.label-prefix' = 'doris_label'
);

insert into doris_sink select id,name from cdc_mysql_source;

Flinkは部分的な列更新を実行する

CREATE TABLE doris_sink (
    id INT,
    name STRING,
    bank STRING,
    age int
) 
WITH (
  'connector' = 'doris',
  'fenodes' = '127.0.0.1:8030',
  'table.identifier' = 'database.table',
  'username' = 'root',
  'password' = '',
  'sink.properties.format' = 'json',
  'sink.properties.read_json_by_line' = 'true',
  'sink.properties.columns' = 'id,name,bank,age', -- Columns that need to be updated
  'sink.properties.partial_columns' = 'true' -- Enable partial column updates
);

Flink が Bitmap データをインポートする

CREATE TABLE bitmap_sink (
dt int,
page string,
user_id int 
)
WITH (
  'connector' = 'doris',
  'fenodes' = '127.0.0.1:8030',
  'table.identifier' = 'test.bitmap_test',
  'username' = 'root',
  'password' = '',
  'sink.label-prefix' = 'doris_label',
  'sink.properties.columns' = 'dt,page,user_id,user_id=to_bitmap(user_id)'
)

FlinkCDC がキー列を更新

一般的に、ビジネスデータベースでは、テーブルの主キーとして番号がよく使用されます。例えば、Studentテーブルでは、番号（id）が主キーとして使用されます。しかし、ビジネスが発展するにつれて、データに対応する番号が変更される場合があります。このシナリオでは、Flink CDC + Doris Connectorを使用してデータを同期する際、Doris内の主キー列のデータを自動的に更新できます。

原理

Flink CDCの基盤となる収集ツールはDebeziumです。Debeziumは内部的にopフィールドを使用して対応する操作を識別します。opフィールドの値はc、u、d、rで、それぞれcreate、update、delete、readに対応します。主キー列の更新に対して、Flink CDCは下流にDELETEとINSERTイベントを送信し、データがDorisに同期された後、Doris内の主キー列のデータが自動的に更新されます。

使用方法

FlinkプログラムはCDC同期の例を参照できます。タスクを正常に送信した後、MySQL側で主キー列を更新するステートメントを実行し（例：update student set id = '1002' where id = '1001'）、Doris内のデータが変更されます。

Flinkが指定された列に従ってデータを削除

一般的に、Kafka内のメッセージは特定のフィールドを使用して操作タイプをマークします。例：{"op_type":"delete",data:{...}}。このようなデータについては、op_type=deleteのデータを削除することが期待されています。

DorisSinkは、デフォルトでRowKindに従ってイベントのタイプを区別します。通常、CDCの場合、イベントタイプを直接取得でき、隠し列__DORIS_DELETE_SIGN__に値を割り当てることで削除の目的を達成できます。しかし、Kafkaについては、ビジネスロジックに従って判断し、隠し列の値を明示的に渡す必要があります。

-- For example, the upstream data:{"op_type":"delete",data:{"id":1,"name":"zhangsan"}}
CREATE TABLE KAFKA_SOURCE(
  data STRING,
  op_type STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  ...
);

CREATE TABLE DORIS_SINK(
  id INT,
  name STRING,
  __DORIS_DELETE_SIGN__ INT
) WITH (
  'connector' = 'doris',
  'fenodes' = '127.0.0.1:8030',
  'table.identifier' = 'db.table',
  'username' = 'root',
  'password' = '',
  'sink.enable-delete' = 'false',        -- false means not to obtain the event type from RowKind
  'sink.properties.columns' = 'id, name, __DORIS_DELETE_SIGN__'  -- Explicitly specify the import columns of streamload
);

INSERT INTO DORIS_SINK
SELECT json_value(data,'$.id') as id,
json_value(data,'$.name') as name, 
if(op_type='delete',1,0) as __DORIS_DELETE_SIGN__ 
from KAFKA_SOURCE;

Flink CDC DDL文の同期

通常、MySQLなどの上流データソースを同期する際、上流でフィールドの追加や削除を行った場合、DorisでSchema Change操作を同期する必要があります。

このシナリオでは、通常DataStream API用のプログラムを作成し、DorisSinkが提供するJsonDebeziumSchemaSerializerシリアライザを使用して自動的にSchemaChangeを実行する必要があります。詳細については、CDCSchemaChangeExample.javaを参照してください。

Connectorが提供するデータベース全体同期ツールでは、追加の設定は不要で、上流のDDLが自動的に同期され、DorisでSchemaChange操作が実行されます。

よくある質問（FAQ）

errCode = 2, detailMessage = Label [label_0_1] has already been used, relate to txn [19650]

Exactly-Onceシナリオでは、Flink Jobは最新のCheckpoint/Savepointから再起動する必要があります。そうしないと上記のエラーが報告されます。Exactly-Onceが不要な場合、この問題は2PC送信を無効化（sink.enable-2pc=false）するか、異なるsink.label-prefixに変更することでも解決できます。
errCode = 2, detailMessage = transaction [19650] not found

これはCommit段階で発生します。checkpointに記録されたトランザクションIDがFE側で期限切れになっています。この時点で再度commitすると、上記のエラーが発生します。この時点では、checkpointから開始することは不可能です。その後、fe.confのstreaming_label_keep_max_second設定を変更することで有効期限を延長できます。デフォルトの有効期限は12時間です。doris version 2.0以降では、fe.confのlabel_num_threshold設定（デフォルト2000）によっても制限され、これを増加させるか-1に変更できます（-1は時間のみで制限されることを意味します）。
errCode = 2, detailMessage = current running txns on db 10006 is 100, larger than limit 100

これは同一データベースへの同時importが100を超えているためです。fe.confのパラメータmax_running_txn_num_per_dbを調整することで解決できます。具体的な詳細については、max_running_txn_num_per_dbを参照してください。

また、labelを頻繁に変更してタスクを再起動することもこのエラーにつながる可能性があります。2pcシナリオ（Duplicate/Aggregateモデルの場合）では、各タスクのlabelは一意である必要があります。そして、checkpointから再起動する際、Flinkタスクはpre-commitに成功したがまだcommitされていないトランザクションを積極的にabortします。labelの頻繁な変更と再起動により、abortできない多数のpre-commit成功トランザクションが発生し、トランザクションを占有します。Uniqueモデルでは、2pcを無効化してidempotent writesを実現することもできます。
tablet writer write failed, tablet_id=190958, txn_id=3505530, err=-235

これは通常Connectorバージョン1.1.0以前で発生し、書き込み頻度が高すぎることでバージョン数が過剰になることが原因です。sink.batch.sizeとsink.batch.intervalパラメータを設定することでStreamloadの頻度を下げることができます。Connectorバージョン1.1.0以降では、デフォルトの書き込みタイミングはCheckpointによって制御され、Checkpointの間隔を増加させることで書き込み頻度を下げることができます。
Flinkでのimport時にダーティデータをスキップする方法は？

Flinkがデータをimportする際、ダーティデータがある場合（フィールド形式や長さの問題など）、StreamLoadでエラーが報告されます。この時、Flinkは再試行を続けます。そのようなデータをスキップする必要がある場合、StreamLoadのstrict modeを無効化（strict_mode=falseとmax_filter_ratio=1を設定）するか、Sink operatorの前でデータをフィルタリングできます。
FlinkマシンとBEマシン間のネットワークが接続されていない場合の設定方法は？

FlinkがDorisへの書き込みを開始すると、DorisはBEに書き込み操作をリダイレクトします。この時、返されるアドレスはBEの内部ネットワークIPで、show backendsコマンドで表示されるIPです。この時FlinkとDorisの間にネットワーク接続性がない場合、エラーが報告されます。この場合、benodesでBEの外部ネットワークIPを設定できます。
stream load error: HTTP/1.1 307 Temporary Redirect

Flinkは最初にFEにリクエストし、307を受信後、リダイレクト後にBEにリクエストします。FEがFullGC/高負荷/ネットワーク遅延状態にある場合、HttpClientはデフォルトで一定期間（3秒）内に応答を待たずにデータを送信します。リクエストボディはデフォルトでInputStreamなので、307レスポンスを受信した際、データは再生できず直接エラーが報告されます。この問題を解決する方法は3つあります：1. Connector25.1.0以上にアップグレードしてデフォルト時間を増加；2. auto-redirect=falseに変更してBEに直接リクエスト（一部のクラウドシナリオには適用不可）；3. unique keyモデルでbatch modeを有効化。

バージョン説明​

使用方法​

Jar​

Maven​

動作原理​

Dorisからのデータ読み取り​

Dorisへのデータ書き込み​

クイックスタート​

準備​

Flinkクラスターデプロイメント​

Dorisテーブルの初期化​

FlinkSQLタスクの実行​

クエリデータ​

シナリオと操作​

Dorisからのデータ読み取り​

FlinkSQLを使用したデータ読み取り​

Thrift方式​

ArrowFlightSQL​

DataStream APIを使用してデータを読み取る​

Dorisへのデータ書き込み​

FlinkSQLを使用したデータ書き込み​

DataStream APIを使用したデータ書き込み​

標準文字列形式​

RowData Format​

Debezium Format​

マルチテーブル書き込み形式​

Lookup Join​

完全データベース同期​

MySQL全データベース同期​

Oracle全データベース同期​

PostgreSQL データベース全体同期​

SQLServer データベース全体の同期​

DB2 データベース全体同期​

MongoDB全データベース同期​

AWS Aurora MySQL 全データベース同期​

AWS RDS MySQL全データベース同期​

使用手順​

パラメータ設定​

一般設定項目​

Source設定​

Sink設定​

Lookup Join設定​

フルデータベース同期設定​

DorisからFlinkデータ型マッピング​

FlinkからDorisデータ型マッピング​

監視メトリクス​

ベストプラクティス​

FlinkSQLがCDC経由でMySQLデータに迅速に接続​

Flinkは部分的な列更新を実行する​

Flink が Bitmap データをインポートする​

FlinkCDC がキー列を更新​

Flinkが指定された列に従ってデータを削除​

Flink CDC DDL文の同期​

よくある質問（FAQ）​

バージョン説明

使用方法

Jar

Maven

動作原理

Dorisからのデータ読み取り

Dorisへのデータ書き込み

クイックスタート

準備

Flinkクラスターデプロイメント

Dorisテーブルの初期化

FlinkSQLタスクの実行

クエリデータ

シナリオと操作

Dorisからのデータ読み取り

FlinkSQLを使用したデータ読み取り

Thrift方式

ArrowFlightSQL

DataStream APIを使用してデータを読み取る

Dorisへのデータ書き込み

FlinkSQLを使用したデータ書き込み

DataStream APIを使用したデータ書き込み

標準文字列形式

RowData Format

Debezium Format

マルチテーブル書き込み形式

Lookup Join

完全データベース同期

MySQL全データベース同期

Oracle全データベース同期

PostgreSQL データベース全体同期

SQLServer データベース全体の同期

DB2 データベース全体同期

MongoDB全データベース同期

AWS Aurora MySQL 全データベース同期

AWS RDS MySQL全データベース同期

使用手順

パラメータ設定

一般設定項目

Source設定

Sink設定

Lookup Join設定

フルデータベース同期設定

DorisからFlinkデータ型マッピング

FlinkからDorisデータ型マッピング

監視メトリクス

ベストプラクティス

FlinkSQLがCDC経由でMySQLデータに迅速に接続

Flinkは部分的な列更新を実行する

Flink が Bitmap データをインポートする

FlinkCDC がキー列を更新

Flinkが指定された列に従ってデータを削除

Flink CDC DDL文の同期

よくある質問（FAQ）