使用 DataX 實(shí)現(xiàn) MySQL 數(shù)據(jù)的高效同步
我們公司有個(gè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)量高達(dá)五千萬，但是因?yàn)閳?bào)表那塊數(shù)據(jù)不太準(zhǔn)確，業(yè)務(wù)庫和報(bào)表庫又是跨庫操作，所以并不能使用 SQL 來進(jìn)行同步。當(dāng)時(shí)的打算是通過 mysqldump 或者存儲(chǔ)的方式來進(jìn)行同步，但是嘗試后發(fā)現(xiàn)這些方案都不切實(shí)際：
mysqldump：不僅備份需要時(shí)間，同步也需要時(shí)間，而且在備份的過程，可能還會(huì)有數(shù)據(jù)產(chǎn)出（也就是說同步等于沒同步）
存儲(chǔ)方式：這個(gè)效率太慢了，要是數(shù)據(jù)量少還好，我們使用這個(gè)方式的時(shí)候，三個(gè)小時(shí)才同步兩千條數(shù)據(jù)…
后面在網(wǎng)上查看后，發(fā)現(xiàn) DataX 這個(gè)工具用來同步不僅速度快，而且同步的數(shù)據(jù)量基本上也相差無幾。
一、DataX 簡(jiǎn)介
DataX 是阿里云 DataWorks 數(shù)據(jù)集成 的開源版本，主要就是用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的離線同步。DataX 致力于實(shí)現(xiàn)包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MySQL、Oracle 等）、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP 等 各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源（即不同的數(shù)據(jù)庫） 間穩(wěn)定高效的數(shù)據(jù)同步功能。
為了 解決異構(gòu)數(shù)據(jù)源同步問題，DataX 將復(fù)雜的網(wǎng)狀同步鏈路變成了星型數(shù)據(jù)鏈路，DataX 作為中間傳輸載體負(fù)責(zé)連接各種數(shù)據(jù)源； 當(dāng)需要接入一個(gè)新的數(shù)據(jù)源時(shí)，只需要將此數(shù)據(jù)源對(duì)接到 DataX，便能跟已有的數(shù)據(jù)源作為無縫數(shù)據(jù)同步。
1.DataX 3.0 框架設(shè)計(jì)
DataX 采用 Framework + Plugin 架構(gòu)，將數(shù)據(jù)源讀取和寫入抽象稱為 Reader/Writer 插件，納入到整個(gè)同步框架中。
2.DataX 3.0 核心架構(gòu)
DataX 完成單個(gè)數(shù)據(jù)同步的作業(yè)，我們稱為 Job，DataX 接收到一個(gè) Job 后，將啟動(dòng)一個(gè)進(jìn)程來完成整個(gè)作業(yè)同步過程。DataX Job 模塊是單個(gè)作業(yè)的中樞管理節(jié)點(diǎn)，承擔(dān)了數(shù)據(jù)清理、子任務(wù)切分、TaskGroup 管理等功能。
DataX Job 啟動(dòng)后，會(huì)根據(jù)不同源端的切分策略，將 Job 切分成多個(gè)小的 Task (子任務(wù))，以便于并發(fā)執(zhí)行。 接著 DataX Job 會(huì)調(diào)用 Scheduler 模塊，根據(jù)配置的并發(fā)數(shù)量，將拆分成的 Task 重新組合，組裝成 TaskGroup（任務(wù)組） 每一個(gè) Task 都由 TaskGroup 負(fù)責(zé)啟動(dòng)，Task 啟動(dòng)后，會(huì)固定啟動(dòng) Reader --> Channel --> Writer 線程來完成任務(wù)同步工作。 DataX 作業(yè)運(yùn)行啟動(dòng)后，Job 會(huì)對(duì) TaskGroup 進(jìn)行監(jiān)控操作，等待所有 TaskGroup 完成后，Job 便會(huì)成功退出（異常退出時(shí) 值非 0）
DataX 調(diào)度過程：
首先 DataX Job 模塊會(huì)根據(jù)分庫分表切分成若干個(gè) Task，然后根據(jù)用戶配置并發(fā)數(shù)，來計(jì)算需要分配多少個(gè) TaskGroup； 計(jì)算過程：Task / Channel = TaskGroup，最后由 TaskGroup 根據(jù)分配好的并發(fā)數(shù)來運(yùn)行 Task（任務(wù)）
二、使用 DataX 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步
準(zhǔn)備工作：
JDK（1.8 以上，推薦 1.8） Python（2，3 版本都可以） Apache Maven 3.x（Compile DataX）（手動(dòng)打包使用，使用 tar包方式不需要安裝）
安裝 JDK：下載地址（需要?jiǎng)?chuàng)建 Oracle 賬號(hào)）
[root@MySQL-1 ~]# ls
anaconda-ks.cfg jdk-8u181-linux-x64.tar.gz
[root@MySQL-1 ~]# tar zxf jdk-8u181-linux-x64.tar.gz
[root@DataX ~]# ls
anaconda-ks.cfg jdk1.8.0_181 jdk-8u181-linux-x64.tar.gz
[root@MySQL-1 ~]# mv jdk1.8.0_181 /usr/local/java
[root@MySQL-1 ~]# cat <<END >> /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/java
export PATH=$PATH:"$JAVA_HOME/bin"
END
[root@MySQL-1 ~]# source /etc/profile
[root@MySQL-1 ~]# java -version
因?yàn)?CentOS 7 上自帶 Python 2.7 的軟件包，所以不需要進(jìn)行安裝。
1.Linux 上安裝 DataX 軟件
[root@MySQL-1 ~]# wget http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz
[root@MySQL-1 ~]# tar zxf datax.tar.gz -C /usr/local/
[root@MySQL-1 ~]# rm -rf /usr/local/datax/plugin/*/._* # 需要?jiǎng)h除隱藏文件 (重要)
當(dāng)未刪除時(shí)，可能會(huì)輸出：[/usr/local/datax/plugin/reader/._drdsreader/plugin.json] 不存在. 請(qǐng)檢查您的配置文件.
驗(yàn)證：
[root@MySQL-1 ~]# cd /usr/local/datax/bin
[root@MySQL-1 ~]# python datax.py ../job/job.json # 用來驗(yàn)證是否安裝成功
輸出：
2021-12-13 19:26:28.828 [job-0] INFO JobContainer - PerfTrace not enable!
2021-12-13 19:26:28.829 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 100000 records, 2600000 bytes | Speed 253.91KB/s, 10000 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 0.060s | All Task WaitReaderTime 0.068s | Percentage 100.00%
2021-12-13 19:26:28.829 [job-0] INFO JobContainer -
任務(wù)啟動(dòng)時(shí)刻 : 2021-12-13 19:26:18
任務(wù)結(jié)束時(shí)刻 : 2021-12-13 19:26:28
任務(wù)總計(jì)耗時(shí) : 10s
任務(wù)平均流量 : 253.91KB/s
記錄寫入速度 : 10000rec/s
讀出記錄總數(shù) : 100000
讀寫失敗總數(shù) : 0
2.DataX 基本使用
查看 streamreader --> streamwriter 的模板：
[root@MySQL-1 ~]# python /usr/local/datax/bin/datax.py -r streamreader -w streamwriter
輸出：
DataX (DATAX-OPENSOURCE-3.0), From Alibaba !
Copyright (C) 2010-2017, Alibaba Group. All Rights Reserved.
Please refer to the streamreader document:
https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/streamreader/doc/streamreader.md
Please refer to the streamwriter document:
https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/streamwriter/doc/streamwriter.md
Please save the following configuration as a json file and use
python {DATAX_HOME}/bin/datax.py {JSON_FILE_NAME}.json
to run the job.
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"name": "streamreader",
"parameter": {
"column": [],
"sliceRecordCount": ""
}
},
"writer": {
"name": "streamwriter",
"parameter": {
"encoding": "",
"print": true
}
}
}
],
"setting": {
"speed": {
"channel": ""
}
}
}
}
根據(jù)模板編寫 json 文件
[root@MySQL-1 ~]# cat <<END > test.json
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"name": "streamreader",
"parameter": {
"column": [ # 同步的列名 (* 表示所有)
{
"type":"string",
"value":"Hello."
},
{
"type":"string",
"value":"河北彭于晏"
},
],
"sliceRecordCount": "3" # 打印數(shù)量
}
},
"writer": {
"name": "streamwriter",
"parameter": {
"encoding": "utf-8", # 編碼
"print": true
}
}
}
],
"setting": {
"speed": {
"channel": "2" # 并發(fā) (即 sliceRecordCount * channel = 結(jié)果)
}
}
}
}
輸出：（要是復(fù)制我上面的話，需要把 # 帶的內(nèi)容去掉）
3.安裝 MySQL 數(shù)據(jù)庫
分別在兩臺(tái)主機(jī)上安裝：
[root@MySQL-1 ~]# yum -y install mariadb mariadb-server mariadb-libs mariadb-devel
[root@MySQL-1 ~]# systemctl start mariadb # 安裝 MariaDB 數(shù)據(jù)庫
[root@MySQL-1 ~]# mysql_secure_installation # 初始化
NOTE: RUNNING ALL PARTS OF THIS SCRIPT IS RECOMMENDED FOR ALL MariaDB
SERVERS IN PRODUCTION USE! PLEASE READ EACH STEP CAREFULLY!
Enter current password for root (enter for none): # 直接回車
OK, successfully used password, moving on...
Set root password? [Y/n] y # 配置 root 密碼
New password:
Re-enter new password:
Password updated successfully!
Reloading privilege tables..
... Success!
Remove anonymous users? [Y/n] y # 移除匿名用戶
... skipping.
Disallow root login remotely? [Y/n] n # 允許 root 遠(yuǎn)程登錄
... skipping.
Remove test database and access to it? [Y/n] y # 移除測(cè)試數(shù)據(jù)庫
... skipping.
Reload privilege tables now? [Y/n] y # 重新加載表
... Success!
1）準(zhǔn)備同步數(shù)據(jù)（要同步的兩臺(tái)主機(jī)都要有這個(gè)表）
MariaDB [(none)]> create database `course-study`;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
MariaDB [(none)]> create table `course-study`.t_member(ID int,Name varchar(20),Email varchar(30));
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
因?yàn)槭鞘褂?DataX 程序進(jìn)行同步的，所以需要在雙方的數(shù)據(jù)庫上開放權(quán)限：
grant all privileges on *.* to root@'%' identified by '123123';
flush privileges;
2）創(chuàng)建存儲(chǔ)過程：
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE test()
BEGIN
declare A int default 1;
while (A < 3000000)do
insert into `course-study`.t_member values(A,concat("LiSa",A),concat("LiSa",A,"@163.com"));
set A = A + 1;
END while;
END $$
DELIMITER ;
3）調(diào)用存儲(chǔ)過程（在數(shù)據(jù)源配置，驗(yàn)證同步使用）：
call test();
4.通過 DataX 實(shí) MySQL 數(shù)據(jù)同步
1）生成 MySQL 到 MySQL 同步的模板：
[root@MySQL-1 ~]# python /usr/local/datax/bin/datax.py -r mysqlreader -w mysqlwriter
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"name": "mysqlreader", # 讀取端
"parameter": {
"column": [], # 需要同步的列 (* 表示所有的列)
"connection": [
{
"jdbcUrl": [], # 連接信息
"table": [] # 連接表
}
],
"password": "", # 連接用戶
"username": "", # 連接密碼
"where": "" # 描述篩選條件
}
},
"writer": {
"name": "mysqlwriter", # 寫入端
"parameter": {
"column": [], # 需要同步的列
"connection": [
{
"jdbcUrl": "", # 連接信息
"table": [] # 連接表
}
],
"password": "", # 連接密碼
"preSql": [], # 同步前. 要做的事
"session": [],
"username": "", # 連接用戶
"writeMode": "" # 操作類型
}
}
}
],
"setting": {
"speed": {
"channel": "" # 指定并發(fā)數(shù)
}
}
}
}
2）編寫 json 文件：
[root@MySQL-1 ~]# vim install.json
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"name": "mysqlreader",
"parameter": {
"username": "root",
"password": "123123",
"column": ["*"],
"splitPk": "ID",
"connection": [
{
"jdbcUrl": [
"jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/course-study?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"
],
"table": ["t_member"]
}
]
}
},
"writer": {
"name": "mysqlwriter",
"parameter": {
"column": ["*"],
"connection": [
{
"jdbcUrl": "jdbc:mysql://192.168.1.2:3306/course-study?useUnicode=true&characterEncoding=utf8",
"table": ["t_member"]
}
],
"password": "123123",
"preSql": [
"truncate t_member"
],
"session": [
"set session sql_mode='ANSI'"
],
"username": "root",
"writeMode": "insert"
}
}
}
],
"setting": {
"speed": {
"channel": "5"
}
}
}
}
3）驗(yàn)證
[root@MySQL-1 ~]# python /usr/local/datax/bin/datax.py install.json
輸出：
2021-12-15 16:45:15.120 [job-0] INFO JobContainer - PerfTrace not enable!
2021-12-15 16:45:15.120 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 2999999 records, 107666651 bytes | Speed 2.57MB/s, 74999 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 82.173s | All Task WaitReaderTime 75.722s | Percentage 100.00%
2021-12-15 16:45:15.124 [job-0] INFO JobContainer -
任務(wù)啟動(dòng)時(shí)刻 : 2021-12-15 16:44:32
任務(wù)結(jié)束時(shí)刻 : 2021-12-15 16:45:15
任務(wù)總計(jì)耗時(shí) : 42s
任務(wù)平均流量 : 2.57MB/s
記錄寫入速度 : 74999rec/s
讀出記錄總數(shù) : 2999999
讀寫失敗總數(shù) : 0
你們可以在目的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查看，是否同步完成。
上面的方式相當(dāng)于是完全同步，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時(shí)，同步的時(shí)候被中斷，是件很痛苦的事情； 所以在有些情況下，增量同步還是蠻重要的。
5.使用 DataX 進(jìn)行增量同步
使用 DataX 進(jìn)行全量同步和增量同步的唯一區(qū)別就是：增量同步需要使用 where 進(jìn)行條件篩選。（即，同步篩選后的 SQL）
1）編寫 json 文件：
[root@MySQL-1 ~]# vim where.json
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"name": "mysqlreader",
"parameter": {
"username": "root",
"password": "123123",
"column": ["*"],
"splitPk": "ID",
"where": "ID <= 1888",
"connection": [
{
"jdbcUrl": [
"jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/course-study?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"
],
"table": ["t_member"]
}
]
}
},
"writer": {
"name": "mysqlwriter",
"parameter": {
"column": ["*"],
"connection": [
{
"jdbcUrl": "jdbc:mysql://192.168.1.2:3306/course-study?useUnicode=true&characterEncoding=utf8",
"table": ["t_member"]
}
],
"password": "123123",
"preSql": [
"truncate t_member"
],
"session": [
"set session sql_mode='ANSI'"
],
"username": "root",
"writeMode": "insert"
}
}
}
],
"setting": {
"speed": {
"channel": "5"
}
}
}
}
需要注意的部分就是：where（條件篩選） 和 preSql（同步前，要做的事） 參數(shù)。
2）驗(yàn)證：
[root@MySQL-1 ~]# python /usr/local/data/bin/data.py where.json
輸出：
2021-12-16 17:34:38.534 [job-0] INFO JobContainer - PerfTrace not enable!
2021-12-16 17:34:38.534 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 1888 records, 49543 bytes | Speed 1.61KB/s, 62 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 0.002s | All Task WaitReaderTime 100.570s | Percentage 100.00%
2021-12-16 17:34:38.537 [job-0] INFO JobContainer -
任務(wù)啟動(dòng)時(shí)刻 : 2021-12-16 17:34:06
任務(wù)結(jié)束時(shí)刻 : 2021-12-16 17:34:38
任務(wù)總計(jì)耗時(shí) : 32s
任務(wù)平均流量 : 1.61KB/s
記錄寫入速度 : 62rec/s
讀出記錄總數(shù) : 1888
讀寫失敗總數(shù) : 0
目標(biāo)數(shù)據(jù)庫上查看：
3）基于上面數(shù)據(jù)，再次進(jìn)行增量同步：
主要是 where 配置："where": "ID > 1888 AND ID <= 2888" # 通過條件篩選來進(jìn)行增量同步
同時(shí)需要將我上面的 preSql 刪除(因?yàn)槲疑厦孀龅牟僮鲿r(shí) truncate 表)
來源：https://blog.csdn.net/weixin_46902396/article/details/121904705
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你好，我是程序猿DD，10年開發(fā)老司機(jī)、阿里云MVP、騰訊云TVP、出過書創(chuàng)過業(yè)、國(guó)企4年互聯(lián)網(wǎng)6年。從普通開發(fā)到架構(gòu)師、再到合伙人。一路過來，給我最深的感受就是一定要不斷學(xué)習(xí)并關(guān)注前沿。只要你能堅(jiān)持下來，多思考、少抱怨、勤動(dòng)手，就很容易實(shí)現(xiàn)彎道超車！所以，不要問我現(xiàn)在干什么是否來得及。如果你看好一個(gè)事情，一定是堅(jiān)持了才能看到希望，而不是看到希望才去堅(jiān)持。相信我，只要堅(jiān)持下來，你一定比現(xiàn)在更好！如果你還沒什么方向，可以先關(guān)注我，這里會(huì)經(jīng)常分享一些前沿資訊，幫你積累彎道超車的資本。
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