streampark+flink一键整库或多表同步mysql到doris实战，此应用一旦推广起来，那么数据实时异构时，不仅可以减少对数据库的查询压力，还可以减少数据同步时的至少50%的成本，还可以减少30%的存储成本；
streampark搭建
二进制包编译构建
编译构建二进制可执行包，使用自己构建的二进制包构建Docker镜像，需要准备一台Linux的服务或者是虚拟机，可以正常上网即可，在该台机子上需要事先安装Git(拉取源码文件)，Maven和java环境（JDK1.8），我采用的是是上传的源码包：incubator-streampark-2.1.0.tar.gz，然后解压源码包：
tar -zxvf incubator-streampark-2.1.0.tar.gz
解压到服务器上，然后进入到解压路径里面
执行：
到此streampark已经搭建完成，可以在web页面验证应用是否可以访问，
登录账号；
是否能创建
flink 搭建
执行：
到此flink特搭建完毕；
web是否可以访问：
上述两个应用搭建成功之后，一定要检查对应的应用的涉及到的端口网络权限是否都开启，如果没有开启的话，那么后续执行的任务的时候，不会成功；
创建同步mysql到doris任务：
此任务是mysql表数据自动同步到doris的任务，首先需要mysql和doris数据库的相关配置都知道，其次是配置任务中的相关jar都有，在同步过程中，doris中对应的mysql表ddl是会自动创建的，不需要人工介入，可以节约同步几十上百张表时人工建表的字段映射的大量时间；
streampark中创建任务
创建完任务，执行启动
服务中指令启动同步任务
在flink目录执行此脚本，
bin/flink run -Dexecution.checkpointing.interval=10s -Dparallelism.default=1 -c org.apache.doris.flink.tools.cdc.CdcTools /opt/streampark_workspace/workspace/100003/streampark-flinkjob_wuhuabiun.jar mysql-sync-database --database jd_carmax --mysql-conf hostname= … --mysql-conf port=3306 --mysql-conf username=… --mysql-conf password=… --mysql-conf database-name=jd_carmax --including-tables “.*” --sink-conf fenodes=…:2004 --sink-conf username=wuhuabin --sink-conf password=… --sink-conf jdbc-url=jdbc:… :2000 --sink-conf sink.label-prefix=label --table-conf replication_num=3
执行完之后，在flink ui中能看到对应的任务：
doris数据验证
表ddl验证
登录doris数据库;
mysql表的ddl:
查询doris是否把表ddl都同步成功，
mysql表ddl和doris中的表ddl一致；
表数据量验证
doris表数据量
mysql表数据量：
至此，自运维mysql一键同步到doris的实战到此；
作者：京东零售 吴化斌
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