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:

https://github.com/alibaba/canal/wiki/ClientExample

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>

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)

    }

  }

}

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

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

巴特西