由于目前中台没有搭建此功能，因此我将自己搭建此应用的整个过程记录下，哪天中台有了此功能之后，搭建可以直接按照以下步骤直接落地；

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；