DrdsReader 插件文档
1 快速介绍
DrdsReader插件实现了从DRDS(分布式RDS)读取数据。在底层实现上,DrdsReader通过JDBC连接远程DRDS数据库,并执行相应的sql语句将数据从DRDS库中SELECT出来。
DRDS的插件目前DataX只适配了Mysql引擎的场景,DRDS对于DataX而言,就是一套分布式Mysql数据库,并且大部分通信协议遵守Mysql使用场景。
2 实现原理
简而言之,DrdsReader通过JDBC连接器连接到远程的DRDS数据库,并根据用户配置的信息生成查询SELECT SQL语句并发送到远程DRDS数据库,并将该SQL执行返回结果使用DataX自定义的数据类型拼装为抽象的数据集,并传递给下游Writer处理。
对于用户配置Table、Column、Where的信息,DrdsReader将其拼接为SQL语句发送到DRDS数据库。不同于普通的Mysql数据库,DRDS作为分布式数据库系统,无法适配所有Mysql的协议,包括复杂的Join等语句,DRDS暂时无法支持。
3 功能说明
3.1 配置样例
- 配置一个从DRDS数据库同步抽取数据到本地的作业:
{
"job": {
"setting": {
"speed": {
//设置传输速度,单位为byte/s,DataX运行会尽可能达到该速度但是不超过它.
"byte": 1048576
}
//出错限制
"errorLimit": {
//出错的record条数上限,当大于该值即报错。
"record": 0,
//出错的record百分比上限 1.0表示100%,0.02表示2%
"percentage": 0.02
}
},
"content": [
{
"reader": {
"name": "drdsReader",
"parameter": {
// 数据库连接用户名
"username": "root",
// 数据库连接密码
"password": "root",
"column": [
"id","name"
],
"connection": [
{
"table": [
"table"
],
"jdbcUrl": [
"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database"
]
}
]
}
},
"writer": {
//writer类型
"name": "streamwriter",
//是否打印内容
"parameter": {
"print":true,
}
}
}
]
}
}
- 配置一个自定义SQL的数据库同步任务到本地内容的作业:
{
"job": {
"setting": {
},
"content": [
{
"reader": {
"name": "drdsreader",
"parameter": {
"username": "root",
"password": "root",
"where": "",
"connection": [
{
"querySql": [
"select db_id,on_line_flag from db_info where db_id < 10;"
],
"jdbcUrl": [
"jdbc:drds://localhost:3306/database"]
}
]
}
},
"writer": {
"name": "streamwriter",
"parameter": {
"print": false,
"encoding": "UTF-8"
}
}
}
]
}
}
3.2 参数说明
-
jdbcUrl
-
描述:描述的是到对端数据库的JDBC连接信息,使用JSON的数组描述.注意,jdbcUrl必须包含在connection配置单元中。DRDSReader中关于jdbcUrl中JSON数组填写一个JDBC连接即可。
jdbcUrl按照Mysql官方规范,并可以填写连接附件控制信息。具体请参看mysql官方文档。
-
必选:是
-
默认值:无
-
-
username
-
描述:数据源的用户名
-
必选:是
-
默认值:无
-
-
password
-
描述:数据源指定用户名的密码
-
必选:是
-
默认值:无
-
-
table
-
描述:所选取需要抽取的表。注意,由于DRDS本身就是分布式数据源,因此填写多张表无意义。系统对多表不做校验。
-
必选:是
-
默认值:无
-
-
column
-
描述:所配置的表中需要同步的列名集合,使用JSON的数组描述字段信息。用户使用*代表默认使用所有列配置,例如[’*’]。
支持列裁剪,即列可以挑选部分列进行导出。
支持列换序,即列可以不按照表schema信息进行导出。
支持常量配置,用户需要按照Mysql SQL语法格式: [“id”, “`table`”, “1”, “‘bazhen.csy’”, “null”, “to_char(a + 1)”, “2.3” , “true”] id为普通列名,`table`为包含保留在的列名,1为整形数字常量,‘bazhen.csy’为字符串常量,null为空指针,to_char(a + 1)为表达式,2.3为浮点数,true为布尔值。
column必须用户显示指定同步的列集合,不允许为空!
-
必选:是
-
默认值:无
-
-
where
-
描述:筛选条件,DrdsReader根据指定的column、table、where条件拼接SQL,并根据这个SQL进行数据抽取。在实际业务场景中,往往会选择当天的数据进行同步,可以将where条件指定为gmt_create > $bizdate 。。
where条件可以有效地进行业务增量同步。where条件不配置或者为空,视作全表同步数据。
-
必选:否
-
默认值:无
-
-
querySql
- 描述:暂时不支持配置querySql模式
3.3 类型转换
目前DrdsReader支持大部分DRDS类型,但也存在部分个别类型没有支持的情况,请注意检查你的类型。
下面列出DrdsReader针对DRDS类型转换列表:
DataX 内部类型 | DRDS 数据类型 |
---|---|
Long | int, tinyint, smallint, mediumint, int, bigint |
Double | float, double, decimal |
String | varchar, char, tinytext, text, mediumtext, longtext |
Date | date, datetime, timestamp, time, year |
Boolean | bit, bool |
Bytes | tinyblob, mediumblob, blob, longblob, varbinary |
请注意:
除上述罗列字段类型外,其他类型均不支持
。类似Mysql,tinyint(1)视作整形
。类似Mysql,bit类型读取目前是未定义状态。
4 性能报告
4.1 环境准备
4.1.1 数据特征
建表语句:
CREATE TABLE `tc_biz_vertical_test_0000` (
`biz_order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'id',
`key_value` varchar(4000) NOT NULL COMMENT 'Key-value的内容',
`gmt_create` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
`gmt_modified` datetime NOT NULL COMMENT '修改时间',
`attribute_cc` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '防止并发修改的标志',
`value_type` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '类型',
`buyer_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'buyerid',
`seller_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'seller_id',
PRIMARY KEY (`biz_order_id`,`value_type`),
KEY `idx_biz_vertical_gmtmodified` (`gmt_modified`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk COMMENT='tc_biz_vertical'
单行记录类似于:
biz_order_id: 888888888
key_value: ;orderIds:20148888888,2014888888813800;
gmt_create: 2011-09-24 11:07:20
gmt_modified: 2011-10-24 17:56:34
attribute_cc: 1
value_type: 3
buyer_id: 8888888
seller_id: 1
4.1.2 机器参数
-
执行DataX的机器参数为:
- cpu: 24核 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 0 @ 2.30GHz
- mem: 48GB
- net: 千兆双网卡
- disc: DataX 数据不落磁盘,不统计此项
-
DRDS数据库机器参数为:
- cpu: 32核 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v2 @ 2.60GHz
- mem: 256GB
- net: 千兆双网卡
- disc: BTWL419303E2800RGN INTEL SSDSC2BB800G4 D2010370
4.1.3 DataX jvm 参数
-Xms1024m -Xmx1024m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
4.2 测试报告
4.2.1 单表测试报告
通道数 | 是否按照主键切分 | DataX速度(Rec/s) | DataX机器运行负载 | DB网卡流出流量(MB/s) | DB运行负载 |
---|
说明:
- 这里的单表,主键类型为 bigint(20),范围为:190247559466810-570722244711460,从主键范围划分看,数据分布均匀。
- 对单表如果没有安装主键切分,那么配置通道个数不会提升速度,效果与1个通道一样。
4.2.2 分表测试报告(2个分库,每个分库16张分表,共计32张分表)
通道数 | DataX速度(Rec/s) | DataX机器运行负载 | DB网卡流出流量(MB/s) | DB运行负载 |
---|
5 约束限制
5.1 一致性视图问题
DRDS本身属于分布式数据库,对外无法提供一致性的多库多表视图,不同于Mysql等单库单表同步,DRDSReader无法抽取同一个时间切片的分库分表快照信息,也就是说DataX DrdsReader抽取底层不同的分表将获取不同的分表快照,无法保证强一致性。
5.2 数据库编码问题
DRDS本身的编码设置非常灵活,包括指定编码到库、表、字段级别,甚至可以均不同编码。优先级从高到低为字段、表、库、实例。我们不推荐数据库用户设置如此混乱的编码,最好在库级别就统一到UTF-8。
DrdsReader底层使用JDBC进行数据抽取,JDBC天然适配各类编码,并在底层进行了编码转换。因此DrdsReader不需用户指定编码,可以自动获取编码并转码。
对于DRDS底层写入编码和其设定的编码不一致的混乱情况,DrdsReader对此无法识别,对此也无法提供解决方案,对于这类情况,导出有可能为乱码
。
5.3 增量数据同步
DrdsReader使用JDBC SELECT语句完成数据抽取工作,因此可以使用SELECT…WHERE…进行增量数据抽取,方式有多种:
- 数据库在线应用写入数据库时,填充modify字段为更改时间戳,包括新增、更新、删除(逻辑删)。对于这类应用,DrdsReader只需要WHERE条件跟上一同步阶段时间戳即可。
- 对于新增流水型数据,DrdsReader可以WHERE条件后跟上一阶段最大自增ID即可。
对于业务上无字段区分新增、修改数据情况,DrdsReader也无法进行增量数据同步,只能同步全量数据。
5.4 Sql安全性
DrdsReader提供querySql语句交给用户自己实现SELECT抽取语句,DrdsReader本身对querySql不做任何安全性校验。这块交由DataX用户方自己保证。
6 FAQ
Q: DrdsReader同步报错,报错信息为XXX
A: 网络或者权限问题,请使用DRDS命令行测试:
mysql -u -p -h -D -e “select * from <表名>”
如果上述命令也报错,那可以证实是环境问题,请联系你的DBA。
Q: 我想同步DRDS增量数据,怎么配置?
A: DrdsReader必须业务支持增量字段DataX才能同步增量,例如在淘宝大部分业务表中,通过gmt_modified字段表征这条记录的最新修改时间,那么DataX DrdsReader只需要配置where条件为
"where": "Date(add_time) = '2014-06-01'"