阿里又在搞事，推出跨库高效数据同步神器，操作简单又牛X！

2023-11-09 12:59
文章标签 简单 阿里 数据 高效 操作 同步 推出 神器 跨库

本文主要是介绍阿里又在搞事，推出跨库高效数据同步神器，操作简单又牛X！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

有个项目的数据量高达五千万，但是因为报表那块数据不太准确，业务库和报表库又是跨库操作，所以并不能使用 SQL 来进行同步。当时的打算是通过 mysqldump 或者存储的方式来进行同步，但是尝试后发现这些方案都不切实际：

mysqldump：不仅备份需要时间，同步也需要时间，而且在备份的过程，可能还会有数据产出（也就是说同步等于没同步）

存储方式：这个效率太慢了，要是数据量少还好，我们使用这个方式的时候，三个小时才同步两千条数据…

常见数据异构的几款中间件的区别如下：

ae066d97e87d0b7b1f319c93fb75e2f0.jpeg

今天介绍一款不错的中间件：DataX

DataX 简介

DataX 是阿里云 DataWorks 数据集成 的开源版本，主要就是用于实现数据间的离线同步。 DataX 致力于实现包括关系型数据库（MySQL、Oracle 等）、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP 等 各种异构数据源（即不同的数据库） 间稳定高效的数据同步功能。

fdd0b067746b912839cae0253b456de7.png为了 解决异构数据源同步问题，DataX 将复杂的网状同步链路变成了星型数据链路 ，DataX 作为中间传输载体负责连接各种数据源；

  • 当需要接入一个新的数据源时，只需要将此数据源对接到 DataX，便能跟已有的数据源作为无缝数据同步。

DataX3.0 框架设计

DataX 采用 Framework + Plugin 架构，将数据源读取和写入抽象称为 Reader/Writer 插件，纳入到整个同步框架中。

5446a357fd0492d5d584b8f90173cf49.png
角色作用
Reader（采集模块）负责采集数据源的数据，将数据发送给 Framework。
Writer（写入模块）负责不断向 Framework 中取数据，并将数据写入到目的端。
Framework（中间商）负责连接 Reader 和 Writer，作为两者的数据传输通道，并处理缓冲，流控，并发，数据转换等核心技术问题。

DataX3.0 核心架构

DataX 完成单个数据同步的作业，我们称为 Job，DataX 接收到一个 Job 后，将启动一个进程来完成整个作业同步过程。关注公众号：码猿技术专栏，回复关键词：1111 获取阿里内部Java性能调优手册！DataX Job 模块是单个作业的中枢管理节点，承担了数据清理、子任务切分、TaskGroup 管理等功能。

c46342957813305f343d913f4a86bb27.png

  • DataX Job 启动后，会根据不同源端的切分策略，将 Job 切分成多个小的 Task (子任务)，以便于并发执行。

  • 接着 DataX Job 会调用 Scheduler 模块，根据配置的并发数量，将拆分成的 Task 重新组合，组装成 TaskGroup（任务组）

  • 每一个 Task 都由 TaskGroup 负责启动，Task 启动后，会固定启动 Reader --> Channel --> Writer 线程来完成任务同步工作。

  • DataX 作业运行启动后，Job 会对 TaskGroup 进行监控操作，等待所有 TaskGroup 完成后，Job 便会成功退出（异常退出时 值非 0 ）

DataX 调度过程：

  1. 首先 DataX Job 模块会根据分库分表切分成若干个 Task，然后根据用户配置并发数，来计算需要分配多少个 TaskGroup；

  2. 计算过程：Task / Channel = TaskGroup，最后由 TaskGroup 根据分配好的并发数来运行 Task（任务）

使用 DataX 实现数据同步

准备工作：

  • JDK（1.8 以上，推荐 1.8）

  • Python（2，3 版本都可以）

  • Apache Maven 3.x（Compile DataX）（手动打包使用，使用 tar 包方式不需要安装）

主机名操作系统IP 地址软件包
MySQL-1CentOS 7.4192.168.1.1jdk-8u181-linux-x64.tar.gz datax.tar.gz
MySQL-2CentOS 7.4192.168.1.2

安装 JDK：

下载地址：https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase8-archive-downloads.html（需要创建 Oracle 账号）

[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

  • 因为 CentOS 7 上自带 Python 2.7 的软件包，所以不需要进行安装。

Linux 上安装 DataX 软件

[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/*/._*      # 需要删除隐藏文件 (重要)

  • 当未删除时，可能会输出：[/usr/local/datax/plugin/reader/._drdsreader/plugin.json] 不存在. 请检查您的配置文件.

验证：

[root@MySQL-1 ~]# cd /usr/local/datax/bin
[root@MySQL-1 ~]# python datax.py ../job/job.json       # 用来验证是否安装成功

输出：

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 - 
任务启动时刻                    : 2021-12-13 19:26:18
任务结束时刻                    : 2021-12-13 19:26:28
任务总计耗时                    :                 10s
任务平均流量                    :          253.91KB/s
记录写入速度                    :          10000rec/s
读出记录总数                    :              100000
读写失败总数                    :                   0

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

输出：

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  usepython {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": ""}}}
}

根据模板编写 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"     # 打印数量}}, "writer": {"name": "streamwriter", "parameter": {"encoding": "utf-8",     # 编码"print": true}}}], "setting": {"speed": {"channel": "2"         # 并发 (即 sliceRecordCount * channel = 结果)}}}
}

输出：（要是复制我上面的话，需要把 # 带的内容去掉）

0d66a0ae477f4143fcd41e9690823e5d.png

安装 MySQL 数据库

分别在两台主机上安装：

[root@MySQL-1 ~]# yum -y install mariadb mariadb-server mariadb-libs mariadb-devel   
[root@MySQL-1 ~]# systemctl start mariadb            # 安装 MariaDB 数据库
[root@MySQL-1 ~]# mysql_secure_installation            # 初始化 
NOTE: RUNNING ALL PARTS OF THIS SCRIPT IS RECOMMENDED FOR ALL MariaDBSERVERS IN PRODUCTION USE!  PLEASE READ EACH STEP CAREFULLY!Enter current password for root (enter for none):       # 直接回车
OK, successfully used password, moving on...
Set root password? [Y/n] y                            # 配置 root 密码
New password: 
Re-enter new password: 
Password updated successfully!
Reloading privilege tables..... Success!
Remove anonymous users? [Y/n] y                     # 移除匿名用户... skipping.
Disallow root login remotely? [Y/n] n                # 允许 root 远程登录... skipping.
Remove test database and access to it? [Y/n] y         # 移除测试数据库... skipping.
Reload privilege tables now? [Y/n] y                    # 重新加载表... Success!

1）准备同步数据（要同步的两台主机都要有这个表）

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)
bdd3660206402993944a9472fa7cad08.png

因为是使用 DataX 程序进行同步的，所以需要在双方的数据库上开放权限：

grant all privileges on *.* to root@'%' identified by '123123';
flush privileges;

2）创建存储过程：

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 ;
9352919e3f5a386684f08949da57bc8d.png
图片

3）调用存储过程（在数据源配置，验证同步使用)：

call test();

通过 DataX 实 MySQL 数据同步

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",       # 读取端"parameter": {"column": [],         # 需要同步的列 (* 表示所有的列)"connection": [{"jdbcUrl": [],       # 连接信息"table": []       # 连接表}], "password": "",        # 连接用户"username": "",        # 连接密码"where": ""         # 描述筛选条件}}, "writer": {"name": "mysqlwriter",       # 写入端"parameter": {"column": [],         # 需要同步的列"connection": [{"jdbcUrl": "",       # 连接信息"table": []       # 连接表}], "password": "",        # 连接密码"preSql": [],         # 同步前. 要做的事"session": [], "username": "",        # 连接用户 "writeMode": ""        # 操作类型}}}], "setting": {"speed": {"channel": ""          # 指定并发数}}}
}

2）编写 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）验证

[root@MySQL-1 ~]# python /usr/local/datax/bin/datax.py install.json

输出：

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 - 
任务启动时刻                    : 2021-12-15 16:44:32
任务结束时刻                    : 2021-12-15 16:45:15
任务总计耗时                    :                 42s
任务平均流量                    :            2.57MB/s
记录写入速度                    :          74999rec/s
读出记录总数                    :             2999999
读写失败总数                    :                   0

你们可以在目的数据库进行查看，是否同步完成。

a632e53f9649a5c0fe0d21100d1257a4.png

  • 上面的方式相当于是完全同步，但是当数据量较大时，同步的时候被中断，是件很痛苦的事情；

  • 所以在有些情况下，增量同步还是蛮重要的。

使用 DataX 进行增量同步

使用 DataX 进行全量同步和增量同步的唯一区别就是：增量同步需要使用 where 进行条件筛选。 关注公众号：码猿技术专栏，回复关键词：1111 获取阿里内部Java性能调优手册！（即，同步筛选后的 SQL）

1）编写 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（条件筛选） 和 preSql（同步前，要做的事） 参数。

2）验证：

[root@MySQL-1 ~]# python /usr/local/data/bin/data.py where.json

输出：

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 - 
任务启动时刻                    : 2021-12-16 17:34:06
任务结束时刻                    : 2021-12-16 17:34:38
任务总计耗时                    :                 32s
任务平均流量                    :            1.61KB/s
记录写入速度                    :             62rec/s
读出记录总数                    :                1888
读写失败总数                    :                   0

目标数据库上查看：

837f406aba452f2f520ef873255c5f3e.png

3)基于上面数据，再次进行增量同步：

主要是 where 配置："where": "ID > 1888 AND ID <= 2888"      # 通过条件筛选来进行增量同步
同时需要将我上面的 preSql 删除(因为我上面做的操作时 truncate 表)
c0c17202047616686fb79d393bab6f9f.png

来源：一行java（id：mbb2048）

这篇关于阿里又在搞事，推出跨库高效数据同步神器，操作简单又牛X！的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/376246。

相关文章

Python调用Orator ORM进行数据库操作

Python调用Orator ORM进行数据库操作

《Python调用OratorORM进行数据库操作》OratorORM是一个功能丰富且灵活的PythonORM库,旨在简化数据库操作,它支持多种数据库并提供了简洁且直观的API,下面我们就... 目录Orator ORM 主要特点安装使用示例总结Orator ORM 是一个功能丰富且灵活的 python O
阅读更多...
python使用fastapi实现多语言国际化的操作指南

python使用fastapi实现多语言国际化的操作指南

《python使用fastapi实现多语言国际化的操作指南》本文介绍了使用Python和FastAPI实现多语言国际化的操作指南,包括多语言架构技术栈、翻译管理、前端本地化、语言切换机制以及常见陷阱和... 目录多语言国际化实现指南项目多语言架构技术栈目录结构翻译工作流1. 翻译数据存储2. 翻译生成脚本
阅读更多...
C++初始化数组的几种常见方法(简单易懂)

C++初始化数组的几种常见方法(简单易懂)

《C++初始化数组的几种常见方法(简单易懂)》本文介绍了C++中数组的初始化方法,包括一维数组和二维数组的初始化,以及用new动态初始化数组,在C++11及以上版本中,还提供了使用std::array... 目录1、初始化一维数组1.1、使用列表初始化（推荐方式）1.2、初始化部分列表1.3、使用std::
阅读更多...
0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型的操作流程

0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型的操作流程

《0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeekR1模型的操作流程》DeepSeekR1模型凭借其强大的自然语言处理能力,在未来具有广阔的应用前景,有望在多个领域发... 目录0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型，3步搞定一个应
阅读更多...
redis群集简单部署过程

redis群集简单部署过程

《redis群集简单部署过程》文章介绍了Redis,一个高性能的键值存储系统,其支持多种数据结构和命令,它还讨论了Redis的服务器端架构、数据存储和获取、协议和命令、高可用性方案、缓存机制以及监控和... 目录Redis介绍1. 基本概念2. 服务器端3. 存储和获取数据4. 协议和命令5. 高可用性6.
阅读更多...
Redis的数据过期策略和数据淘汰策略

Redis的数据过期策略和数据淘汰策略

《Redis的数据过期策略和数据淘汰策略》本文主要介绍了Redis的数据过期策略和数据淘汰策略,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录一、数据过期策略1、惰性删除2、定期删除二、数据淘汰策略1、数据淘汰策略概念2、8种数据淘汰策略
阅读更多...
轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作

轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作

《轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作》：本文主要介绍轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作的相关资料,MySQL提供了多个JSON函数,用于处理和查询JSON数... 目录一、jsON_EXTRACT 提取指定数据二、JSON_UNQUOTE 取消双引号三、JSON_KE
阅读更多...
JAVA调用Deepseek的api完成基本对话简单代码示例

JAVA调用Deepseek的api完成基本对话简单代码示例

《JAVA调用Deepseek的api完成基本对话简单代码示例》：本文主要介绍JAVA调用Deepseek的api完成基本对话的相关资料,文中详细讲解了如何获取DeepSeekAPI密钥、添加H... 获取API密钥首先，从DeepSeek平台获取API密钥，用于身份验证。添加HTTP客户端依赖使用Jav
阅读更多...
Python给Excel写入数据的四种方法小结

Python给Excel写入数据的四种方法小结

《Python给Excel写入数据的四种方法小结》本文主要介绍了Python给Excel写入数据的四种方法小结,包含openpyxl库、xlsxwriter库、pandas库和win32com库,具有... 目录1. 使用 openpyxl 库2. 使用 xlsxwriter 库3. 使用 pandas 库
阅读更多...
Tomcat高效部署与性能优化方式

Tomcat高效部署与性能优化方式

《Tomcat高效部署与性能优化方式》本文介绍了如何高效部署Tomcat并进行性能优化,以确保Web应用的稳定运行和高效响应,高效部署包括环境准备、安装Tomcat、配置Tomcat、部署应用和启动T... 目录Tomcat高效部署与性能优化一、引言二、Tomcat高效部署三、Tomcat性能优化总结Tom
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2