• Mysql数据实时同步


    企业运维的数据库最常见的是 mysql;但是 mysql 有个缺陷:当数据量达到千万条的时候,mysql 的相关操作会变的非常迟缓; 如果这个时候有需求需要实时展示数据;对于 mysql 来说是一种灾难;而且对于 mysql 来说,同一时间还要给多个开发人员和用户操作; 所以经过调研,将 mysql 数据实时同步到 hbase 中;
    最开始使用的架构方案:

    Mysql---logstash—kafka---sparkStreaming---hbase---web

    Mysql—sqoop---hbase---web
    但是无论使用 logsatsh 还是使用 kafka,都避免不了一个尴尬的问题: 他们在导数据过程中需要去 mysql 中做查询操作:

    比如 logstash:

    比如 sqoop: 

    不可避免的,都需要去 sql 中查询出相关数据,然后才能进行同步;这样对于 mysql 来说本身就是增加负荷操作; 所以我们真正需要考虑的问题是:有没有什么方法,能将 mysql 数据实时同步到 hbase;但是不增加 mysql 的负担; 答案是有的:可以使用 canal 或者 maxwell 来解析 mysql 的 binlog 日志
    那么之前的架构就需要改动了:

    Mysql---canal—kafka—flink—hbase—web 

    第一步:开启 mysql 的 binlog 日志 

    Mysql 的 binlog 日志作用是用来记录 mysql 内部增删等对 mysql 数据库有更新的内容的 记录(对数据库的改动),对数据库的查询 select 或 show 等不会被 binlog 日志记录;主 要用于数据库的主从复制以及增量恢复。
    mysql 的 binlog 日志必须打开 log-bin 功能才能生存 binlog 日志
    -rw-rw---- 1 mysql mysql 669 5 月 10 21:29 mysql-bin.000001
    -rw-rw---- 1 mysql mysql 126 5 月 10 22:06 mysql-bin.000002
    -rw-rw---- 1 mysql mysql 11799 5 月 15 18:17 mysql-bin.000003

    (1):修改/etc/my.cnf,在里面添加如下内容 

    log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin 【binlog 日志存放路径】 
    binlog-format=ROW 【⽇日志中会记录成每⼀一⾏行行数据被修改的形式】
    server_id=1 【指定当前机器的服务 ID(如果是集群,不能重复)】

    (2):配置完毕之后,登录 mysql,输入如下命令: 

    show variables like ‘%log_bin%’ 

    出现如下形式,代表 binlog 开启; 

    第二步:安装 canal 

    Canal 介绍 canal 是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯 Java 开发。基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了 MySQL(也支持 mariaDB)。
    起源:早期,阿里巴巴 B2B 公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务,主要是基于 trigger 的方式获取增量变更,不过从 2010 年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅 &消费的业务,从此开启了一段新纪元。

    原理相对比较简单:
    1、canal 模拟 mysql slave 的交互协议,伪装自己为 mysql slave,向 mysql master 发送 dump 协议
    2、mysql master 收到 dump 请求,开始推送 binary log 给 slave(也就是 canal) 3、canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)

    使用 canal 解析 binlog,数据落地到 kafka
    (1):解压安装包:canal.deployer-1.0.23.tar.gz
    tar -zxvf canal.deployer-1.0.23.tar.gz -C /export/servers/canal 修改配置文件:
    vim /export/servers/canal/conf/example/instance.properties

    (2):编写 canal 代码 

    仅仅安装了 canal 是不够的;canal 从架构的意义上来说相当于 mysql 的“从库”,此时还并不能将 binlog 解析出来实时转发到 kafka 上,因此需 要进一步开发 canal 代码;
    Canal 已经帮我们提供了示例代码,只需要根据需求稍微更改即可;
    Canal 提供的代码:

    上面的代码中可以解析出 binlog 日志,但是没有将数据落地到 kafka 的代码逻辑,所以我们还需要添加将数据落地 kafka 的代码; Maven 导入依赖:

     <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
      
    <artifactId>canal.client</artifactId>
      <version>1.0.23</version>
      </dependency>
     
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kafka/kafka -->
    <dependency>
     <groupId>org.apache.kafka</groupId>
      <artifactId>kafka_2.11</artifactId>
      <version>0.9.0.1</version>
      </dependency>
     

    测试 canal 代码 

    1、 启动 kafka 并创建 topic
    /export/servers/kafka/bin/kafka-server-start.sh /export/servers/kafka/config/server.properties >/dev/null 2>&1 & /export/servers/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper hadoop01:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic mycanal
    2、 启动 mysql 的消费者客户端,观察 canal 是否解析 binlog
    /export/servers/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop01:2181 --from-beginning --topic mycanal 2、启动 mysql:service mysqld start
    3、启动 canal:canal/bin/startup.sh
    4、进入 mysql:mysql -u 用户 -p 密码;然后进行增删改

    使用 flink 将 kafka 中的数据解析成 Hbase 的 DML 操作 

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <zookeeper.version>3.4.5</zookeeper.version>
        <scala.version>2.11.5</scala.version>
        <hadoop.version>2.6.1</hadoop.version>
        <flink.version>1.5.0</flink.version>
    </properties>
    
    <dependency>
        <groupId>org.scala-lang</groupId>
        <artifactId>scala-library</artifactId>
        <version>${scala.version}</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-scala_2.11</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-clients_2.11</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-table_2.11</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>${hadoop.version}</version>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>com.google.protobuf</groupId>
                <artifactId>protobuf-java</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-connector-kafka-0.9_2.11</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-hbase_2.11</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    View Code

    代码:

    import java.util
    import java.util.Properties
    import org.apache.commons.lang3.StringUtils
    import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
    import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer09
    import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema
    import org.apache.flink.api.scala._
    import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend
    import org.apache.flink.streaming.api.{CheckpointingMode, TimeCharacteristic}
    import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, HColumnDescriptor, HTableDescriptor, TableName}
    import org.apache.hadoop.hbase.client.{ConnectionFactory, Delete, Put}
    import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
    
    
    /**
      * Created by angel;
      */
    //[uname, spark, true], [upassword, 11122221, true]
    case class UpdateFields(key:String , value:String)
    
    
    //(fileName , fileOffset , dbName , tableName ,eventType, columns  , rowNum)
    case class Canal(fileName:String ,
                     fileOffset:String,
                     dbName:String ,
                     tableName:String ,
                     eventType:String ,
                     columns:String ,
                     rowNum:String
                    )
    object DataExtraction {
      //1指定相关信息
      val zkCluster = "hadoop01,hadoop02,hadoop03"
      val kafkaCluster = "hadoop01:9092,hadoop02:9092,hadoop03:9092"
      val kafkaTopicName = "canal"
      val hbasePort = "2181"
      val tableName:TableName = TableName.valueOf("canal")
      val columnFamily = "info"
    
    
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        //2.创建流处理环境
        val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
        env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop01:9000/flink-checkpoint/checkpoint/"))
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
        env.getConfig.setAutoWatermarkInterval(2000)//定期发送
        env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)
        env.getCheckpointConfig.setCheckpointInterval(6000)
        System.setProperty("hadoop.home.dir", "/");
        //3.创建kafka数据流
        val properties = new Properties()
        properties.setProperty("bootstrap.servers", kafkaCluster)
        properties.setProperty("zookeeper.connect", zkCluster)
        properties.setProperty("group.id", kafkaTopicName)
        val kafka09 = new FlinkKafkaConsumer09[String](kafkaTopicName, new SimpleStringSchema(), properties)
        //4.添加数据源addSource(kafka09)
        val text = env.addSource(kafka09).setParallelism(1)
        //5、解析kafka数据流,封装成canal对象
        val values = text.map{
          line =>
            val values = line.split("#CS#")
            val valuesLength = values.length
            //
            val fileName = if(valuesLength > 0) values(0) else ""
            val fileOffset = if(valuesLength > 1) values(1) else ""
            val dbName = if(valuesLength > 2) values(2) else ""
            val tableName = if(valuesLength > 3) values(3) else ""
            val eventType = if(valuesLength > 4) values(4) else ""
            val columns = if(valuesLength > 5) values(5) else ""
            val rowNum = if(valuesLength > 6) values(6) else ""
            //(mysql-bin.000001,7470,test,users,[uid, 18, true, uname, spark, true, upassword, 1111, true],null,1)
            Canal(fileName , fileOffset , dbName , tableName ,eventType, columns  , rowNum)
        }
    
    
        //6、将数据落地到Hbase
        val list_columns_ = values.map{
          line =>
            //处理columns字符串
            val strColumns = line.columns
            println(s"strColumns --------> ${strColumns}")
            //[[uid, 22, true], [uname, spark, true], [upassword, 1111, true]]
            val array_columns = packaging_str_list(strColumns)
            //获取主键
            val primaryKey = getPrimaryKey(array_columns)
            //拼接rowkey  DB+tableName+primaryKey
            val rowkey = line.dbName+"_"+line.tableName+"_"+primaryKey
            //获取操作类型INSERT UPDATE DELETE
            val eventType = line.eventType
            //获取触发的列:inser update
    
            val triggerFileds: util.ArrayList[UpdateFields] = getTriggerColumns(array_columns , eventType)
    //        //因为不同表直接有关联,肯定是有重合的列,所以hbase表=line.dbName + line.tableName
    //        val hbase_table = line.dbName + line.tableName
            //根据rowkey删除数据
            if(eventType.equals("DELETE")){
              operatorDeleteHbase(rowkey , eventType)
            }else{
              if(triggerFileds.size() > 0){
                operatorHbase(rowkey , eventType , triggerFileds)
              }
    
            }
        }
        env.execute()
    
      }
    
    
    
      //封装字符串列表
      def packaging_str_list(str_list:String):String ={
        val substring = str_list.substring(1 , str_list.length-1)
    
        substring
      }
    
    
      //获取每个表的主键
      def getPrimaryKey(columns :String):String = {
        //  [uid, 1, false], [uname, abc, false], [upassword, uabc, false]
         val arrays: Array[String] = StringUtils.substringsBetween(columns , "[" , "]")
        val primaryStr: String = arrays(0)//uid, 13, true
        primaryStr.split(",")(1).trim
      }
    
      //获取触发更改的列
      def getTriggerColumns(columns :String , eventType:String): util.ArrayList[UpdateFields] ={
        val arrays: Array[String] = StringUtils.substringsBetween(columns , "[" , "]")
        val list = new util.ArrayList[UpdateFields]()
        eventType match {
          case "UPDATE" =>
            for(index <- 1 to arrays.length-1){
              val split: Array[String] = arrays(index).split(",")
              if(split(2).trim.toBoolean == true){
                list.add(UpdateFields(split(0) , split(1)))
              }
            }
            list
          case "INSERT" =>
            for(index <- 1 to arrays.length-1){
              val split: Array[String] = arrays(index).split(",")
              list.add(UpdateFields(split(0) , split(1)))
            }
            list
          case _ =>
            list
    
        }
      }
      //增改操作
      def operatorHbase(rowkey:String , eventType:String , triggerFileds:util.ArrayList[UpdateFields]): Unit ={
        val config = HBaseConfiguration.create();
        config.set("hbase.zookeeper.quorum", zkCluster);
        config.set("hbase.master", "hadoop01:60000");
        config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", hbasePort);
        config.setInt("hbase.rpc.timeout", 20000);
        config.setInt("hbase.client.operation.timeout", 30000);
        config.setInt("hbase.client.scanner.timeout.period", 200000);
        val connect = ConnectionFactory.createConnection(config);
        val admin = connect.getAdmin
        //构造表描述器
        val hTableDescriptor = new HTableDescriptor(tableName)
        //构造列族描述器
        val hColumnDescriptor = new HColumnDescriptor(columnFamily)
        hTableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor)
        if(!admin.tableExists(tableName)){
          admin.createTable(hTableDescriptor);
        }
        //如果表存在,则开始插入数据
        val table = connect.getTable(tableName)
        val put = new Put(Bytes.toBytes(rowkey))
        //获取对应的列[UpdateFields(uname, spark), UpdateFields(upassword, 1111)]
        for(index <- 0 to triggerFileds.size()-1){
          val fields = triggerFileds.get(index)
          val key = fields.key
          val value = fields.value
          put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily) , Bytes.toBytes(key) , Bytes.toBytes(value))
        }
        table.put(put)
      }
      //删除操作
      def operatorDeleteHbase(rowkey:String , eventType:String): Unit ={
        val config = HBaseConfiguration.create();
        config.set("hbase.zookeeper.quorum", zkCluster);
        config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", hbasePort);
        config.setInt("hbase.rpc.timeout", 20000);
        config.setInt("hbase.client.operation.timeout", 30000);
        config.setInt("hbase.client.scanner.timeout.period", 200000);
        val connect = ConnectionFactory.createConnection(config);
        val admin = connect.getAdmin
        //构造表描述器
        val hTableDescriptor = new HTableDescriptor(tableName)
        //构造列族描述器
        val hColumnDescriptor = new HColumnDescriptor(columnFamily)
        hTableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor)
        if(admin.tableExists(tableName)){
          val table = connect.getTable(tableName)
          val delete = new Delete(Bytes.toBytes(rowkey))
          table.delete(delete)
        }
      }
    
    
    }
    View Code

    打包scala程序

    将上述的maven依赖红色标记处修改成:

    <**sourceDirectory**>**src/main/scala**</**sourceDirectory**>
    
    <**mainClass**>scala的驱动类</**mainClass**>

    运行canal代码

    java -jar canal.jar -Xms100m -Xmx100m
    View Code

    运行flink代码

    /opt/cdh/flink-1.5.0/bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2  -p 1 /home/elasticsearch/flinkjar/SynDB-1.0-SNAPSHOT.jar
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