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CloudCanal 最近对于全周期数据流动进行了初步探索#xff0c;打通了Hive 目标端的实时同步#xff0c;为实时数仓的构建提供了支持#xff0c;这篇文章简要做下分享。
基于临时表的增量合并方式基于 HDFS 文件写入方式临时表统一 Schema任务级的临时表
基于临时表的…简述
CloudCanal 最近对于全周期数据流动进行了初步探索打通了Hive 目标端的实时同步为实时数仓的构建提供了支持这篇文章简要做下分享。
基于临时表的增量合并方式基于 HDFS 文件写入方式临时表统一 Schema任务级的临时表
基于临时表的增量合并方式
Hive 目标端写入方式和 Doris 相似需要在目标表上额外添加一个 __op0UPSERT1DELETE字段作为标记位实际写入时会先将源端的变更先写入临时表最终合并到实际表中。
CloudCanal 的设计核心在于每个同步表对应两张临时表通过交替合并的方式确保在一张临时表进行合并时另一张能够接收新变更从而提升同步效率和并发性。 Hive 提供了两种合并方式INSERT OVERWRITE所有版本均支持MERGE INTOHive 2.2.0 之后支持且需要是 ACID 表
-- INSERT OVERWRITE 语法
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1[ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format]
SELECT ... FROM ...-- MERGE INTO 语法
MERGE INTO target table AS T USING source expression / table AS S
ON boolean expression1WHEN MATCHED [AND boolean expression2] THEN
UPDATE SET set clause listWHEN MATCHED [AND boolean expression3] THEN
DELETEWHEN NOT MATCHED [AND boolean expression4] THEN INSERT VALUESvalue list任务级的临时表
在大数据场景下多表汇聚的情况十分普遍CloudCanal 在构建临时表时利用源端的订阅 Schema Table 信息创建不同的临时表。
通过这种方式无论是相同或不同的任务、相同或不同的 Schema源端、相同或不同的 Table源端都能将数据写入不同的临时表最终合并到同一个实际表中互相之间不会产生影响。 基于 HDFS 文件的写入方式
Hive 是建立在 Hadoop 体系上的数据仓库而实际的数据存储在 HDFS 中。
如果直接通过 HQL 将增量数据写入 HiveHive 会将 HQL 转化为 MR Job由于每一个 MR Job 处理速度相对较慢这将导致增量性能极其差。
CloudCanal 在进行数据写入的时候选择的是绕过 Hive 这层直接写入 HDFS 文件系统。
目前支持 HDFS 文件格式Text、Orc、Parquet。
临时表统一 Schema
基于临时表构建的增量方式如果临时表分散在不同的 Schema 中将给 DBA 的管理带来不便。
为了简化管理CloudCanal 将所有临时表构建在统一的 Schema 下并允许用户自定义其临时表路径。
示例
准备 CloudCanal
下载安装 CloudCanal 私有部署版本
添加数据源 数据源管理 - 添加数据源 添加 MySQL、Hive
创建同步任务 选择源端 MySQL 和目标端 Hive同步的 Schema 和 Table高级参数含义参考 MySQL - Hive 任务创建第四步点击 配置分区键 选择 分区键类型 以及 HDFS 文件类型 点击下一步创建任务即可
未来方向
文件 Append 写入方式
目前 HDFS 文件写入处理是每批数据写到一个文件中并不会处理历史数据文件更加合理的方式是基于历史文件进行 Append 追加写满之后再切换为下一个文件。
提供参数优化 MR 处理速度
目前 CloudCanal 并没有提供参数入口用于优化 MR 处理速度而是自动使用用户所配置的未来 CloudCanal 将提供一个参数入口用于用户自定义每一个 MR Job 的处理并行度等优化参数。
支持 MERGE INTO 合并方式
目前 CloudCanal 仅支持 INSERT OVERWRITE 的合并方式这种方式更为通用而 MERGE INTO 此种合并方式速度更快但限制较多未来 CloudCanal 也会支持此种合并方式。
支持自定义分区键
目前 CloudCanal 仅支持按照日期选择分区键目前暂时不支持更多分区键的选择未来 CloudCanal 会提供更多分区键的选择。
总结
本篇文章简单介绍 CloudCanal 对于全生命周期的数据流动的初步探索并通过 MySQL - Hive 示例介绍其使用。
