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MySQL + CloudCanal + Iceberg + StarRocks 构建全栈数据服务

article 2025/9/23 16:51:06

简述

在业务数据快速膨胀的今天，企业对 低成本存储 与 实时查询分析能力 的需求愈发迫切。

本文将带你实战构建一条 MySQL 到 Iceberg 的数据链路，借助 CloudCanal 快速完成数据迁移与同步，并使用 StarRocks 完成数据查询等操作，构建涵盖 关系型数据库服务、实时数据分析、大数据存取 的全栈数据架构。

Iceberg 简介

Iceberg 是什么？

Iceberg 是一种开放的数据表格式，包含 Catalog 和 数据存储 两种子概念。

Catalog 可简单理解为对数据的结构描述，如表列表、对应的表属性、包含的列、列类型、列长度等信息，这也是之所以为表格的原因。

数据存储 即以上 Catalog 数据 以及 实际业务数据 所组成的文件存放位置。

Iceberg 有什么特点？

Iceberg 架构开放，定义了 Catalog 、文件格式、数据存储、数据访问 等标准，从而被众多第三方组件实现和支持。

Catalog： AWS Glue、Hive、Nessie、Jdbc，或者专用的 Catalog 服务通过 Rest 方式读写。
数据文件格式： Parquet、ORC、Avro 等。
数据存储： AWS S3、Azure Blob Storage、MinIO、HDFS、Posix FS 等各类云存储或本地存储。
数据访问： 可通过类似 StarRocks、Doris、ClickHouse 等实时数仓，Spark、Flink、Hive 等流/批计算引擎检索、分析、操作数据和结构。

除了开放这一大特点，Iceberg 同时在 超大数据量存储 和 准实时增、删、改 之间实现了平衡。

下表从数据容量、增量实时性、事务支持、存储成本、架构开放度 5 个纬度，对各类数据库进行对比（仅作参考，欢迎讨论）：

数据库种类	关系型数据库	实时数据仓库	传统大数据	数据湖
数据容量	几 TB 级别	百 TB 级别	PB 级别	PB 级别
增量实时性	业务级别增量写入，延迟毫秒级别，万级别 QPS	业务级别增量写入，延迟秒到分钟级别，千级别 QPS	运维级别增量写入，延迟小时到天级别，个位数 QPS	业务级别增量写入，延迟分钟级别，个位数 QPS(攒批)
事务支持	ACID 强一致	ACID 强一致或最终一致	否	否
存储成本	高	高或很高	很低	低
架构开放度	低	中(存算分离)	否	高

从上表来看，使用 Iceberg，即可得到一个 低成本、超大数据存储容量、丰富数据检索分析工具的数据库，从某种意义上来说，可以作为传统大数据系统的换代升级产品。

当然得益于其架构的开放性，还可以不断探索更多的数据使用场景。

CloudCanal 技术亮点

典型 Catalog 和存储支持

CloudCanal 支持 Iceberg 3 种 Catalog 和 2 种存储方式，搭配关系为

AWS Glue + AWS S3
Nessie + MinIO / AWS S3
Rest + MinIO / AWS S3

对于全栈数据上云，AWS RDS + EC2 部署 CloudCanal + AWS Glue + AWS S3 即可构建。

对于全私有数据，自建关系型数据库 + 虚拟机部署 CloudCanal + Nessis/Rest Catalog + MinIO 则可快速达成。

数据迁移同步一体化

对于数据同步开始之前的繁重工作，CloudCanal 一直尝试利用自身的数据库知识，实现结构准备、历史数据迁移全自动化。

对于 Iceberg 这类非传统意义数据库交互的产品，CloudCanal 也实现了数据迁移同步的自动化流程，包括结构定义转换、类型映射、约束清理、类型长度适配等工作，都可在 CloudCanal 一站式完成。

全栈数据服务架构总览

本次构建的数据服务链路包含 4 大组件：

MySQL → CloudCanal → Iceberg (Glue + S3) → StarRocks

MySQL： 关系型数据库，源数据产生地。
CloudCanal： 数据迁移同步平台，支持结构转换、类型映射、全量+增量同步。
Iceberg (AWS Glue + S3)： 数据湖存储 + 元数据管理。
StarRocks： 支持实时查询的分析型数据库，用于数据服务出口。

操作示例

前置准备

下载安装 CloudCanal 私有部署版本。
准备数据源：

源端：自建 MySQL
目标端：Iceberg (AWS Glue + S3)

添加数据源

登录 CloudCanal 平台，点击 数据源管理 > 添加数据源，添加 2 个数据源。
添加 Iceberg 所要填写的信息如下（<>内按实际情况替换）。

网络地址：本例填写 AWS Glue 服务地址。
```
glue.<aws_glue_region_code>.amazonaws.com
```
版本：保持默认值即可。
描述：用于辨别实例用途。

额外参数：

httpsEnabled：打开开关，即设置为 true。
catalogName：设置一个意义明确的名字，如 glue_<biz_name>_catalog。
catalogType：设置为 GLUE。
catalogWarehouse：元数据和数据文件最终存放位置，如 s3://<biz_name>_iceberg。

catalogProps：参考如下

{"io-impl": "org.apache.iceberg.aws.s3.S3FileIO","s3.endpoint": "https://s3.<aws_s3_region_code>.amazonaws.com","s3.access-key-id": "<aws_s3_iam_user_access_key>","s3.secret-access-key": "<aws_s3_iam_user_secret_key>","s3.path-style-access": "true","client.region": "<aws_s3_region>","client.credentials-provider.glue.access-key-id": "<aws_glue_iam_user_access_key>","client.credentials-provider.glue.secret-access-key": "<aws_glue_iam_user_secret_key>","client.credentials-provider": "com.amazonaws.glue.catalog.credentials.GlueAwsCredentialsProvider"
}

创建任务

点击 同步任务 > 创建任务。

选择源和目标实例，并分别点击 测试连接。其中 Iceberg 数据源 结构迁移属性配置 推荐如下：

{"format-version": "2","parquet.compression": "snappy","iceberg.write.format": "parquet","write.metadata.delete-after-commit.enabled": "true","write.metadata.previous-versions-max": "3","write.update.mode": "merge-on-read","write.delete.mode": "merge-on-read","write.merge.mode": "merge-on-read","write.distribution-mode": "hash","write.object-storage.enabled": "true","write.spark.accept-any-schema": "true"
}

在 功能配置 页面，选择 增量同步，并勾选 全量初始化。
在 表&action过滤 页面，选择需要迁移同步的表，可同时选择多张。
在 数据处理 页面，保持默认配置。
在 创建确认 页面，点击 创建任务，开始运行。

验证数据（接入 StarRocks）

造增删改数据。
停止造数据。
创建一个按量 Aliyun EMR for StarRocks，添加 AWS Glue 的 Iceberg Catalog 并查询。

StarRocks 中添加 External Catalog 并设置查询环境。

CREATE EXTERNAL CATALOG glue_test
PROPERTIES
("type" = "iceberg","iceberg.catalog.type" = "glue","aws.glue.use_instance_profile" = "false","aws.glue.access_key" = "<aws_glue_iam_user_access_key>","aws.glue.secret_key" = "<aws_glue_iam_user_secret_key>","aws.glue.region" = "ap-southeast-1","aws.s3.use_instance_profile" = "false","aws.s3.access_key" = "<aws_s3_iam_user_access_key>","aws.s3.secret_key" = "<aws_s3_iam_user_secret_key>","aws.s3.region" = "ap-southeast-1"
)set CATALOG glue_test;set global new_planner_optimize_timeout=30000;

MySQL 数据量
Iceberg 数据量

总结

通过 CloudCanal，你可以轻松打通 MySQL 与 Iceberg 之间的实时同步通道，并结合 StarRocks 实现高效查询，实现实时数据服务闭环，打造真正的全栈数据结构解决方案。

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