数仓 | 几种常见的数据同步方式

来源:西贝 大数据技术与数仓 日期:2021-10-18

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写在前面

数据仓库的特性之一是集成,即首先把未经过加工处理的、不同来源的、不同形式的数据同步到ODS层,一般情况下,这些ODS层数据包括日志数据和业务DB数据。对于业务DB数据而言(比如存储在MySQL中),将数据采集并导入到数仓中(通常是Hive或者MaxCompute)是非常重要的一个环节。

那么,该如何将业务DB数据高效准确地同步到数仓中呢?一般企业会使用两种方案:直连同步与实时增量同步(数据库日志解析)。其中直连同步的基本思路是直连数据库进行SELECT,然后将查询的数据存储到本地文件作为中间存储,最后把文件Load到数仓中。这种方式非常的简单方便,但是随着业务的发展,会遇到一些瓶颈,具体见下文分析。

为了解决这些问题,一般会使用实时增量的方式进行数据同步,其基本原理是CDC (Change Data Capture) + Merge,即实时Binlog采集 + 离线处理Binlog还原业务数据这样一套解决方案。

本文主要包括以下内容,希望对你有所帮助

  • 常见数据同步方式
  • 流式数据集成

数据同步的方式

直连同步

直连同步是指通过定义好的规范接口API和基于动态链接库的方式直接连接业务库,比如ODBC/JDBC等规定了统一的标准接口,不同的数据库基于这套标准提供规范的驱动,从而支持完全相同的函数调用和SQL实现。比如经常使用的Sqoop就是采取这种方式进行批量数据同步的。

直连同步的方式配置十分简单,很容易上手操作,比较适合操作型业务系统的数据同步,但是会存在以下问题:

  • 数据同步时间:随着业务规模的增长,数据同步花费的时间会越来越长,无法满足下游数仓生产的时间要求。
  • 性能瓶颈:直连数据库查询数据,对数据库影响非常大,容易造成慢查询,如果业务库没有采取主备策略,则会影响业务线上的正常服务,如果采取了主备策略,虽然可以避免对业务系统的性能影响,但当数据量较大时,性能依然会很差。

日志解析

所谓日志解析,即解析数据库的变更日志,比如MySQL的Binlog日志,Oracle的归档日志文件。通过读取这些日志信息,收集变化的数据并将其解析到目标存储中即可完成数据的实时同步。这种读操作是在操作系统层面完成的,不需要通过数据库,因此不会给源数据库带来性能上的瓶颈。

数据库日志解析的同步方式可以实现实时与准实时的同步,延迟可以控制在毫秒级别的,其最大的优势就是性能好、效率高,不会对源数据库造成影响,目前,从业务系统到数据仓库中的实时增量同步,广泛采取这种方式。当然,这种方式也会存在一些问题,比如批量补数时造成大量数据更新,日志解析会处理较慢,造成数据延迟。除此之外,这种方式比较复杂,投入也较大,因为需要一个实时的抽取系统去抽取并解析日志,下文会对此进行详细解释。

如上图所示架构,在直连同步基础之上增加了流式同步的链路,经过流式计算引擎把相应的 Binlog 采集到 Kafka,同时会经过一个 Kafka 2Hive 的程序把它导入到原始数据,再经过一层 Merge,产出下游需要的 ODS 数据。

上述的数据集成方式优势是非常明显的,把数据传输的时间放到了 T+0 这一天去做,在第二天的时候只需要去做一次 merge 就可以了。非常节省时间和计算资源。

流式数据集成实现

实现思路

首先,采用Flink负责把Kafka上的Binlog数据拉取到HDFS上,生成增量表。

然后,对每张ODS表,首先需要一次性制作快照(Snapshot),把MySQL里的存量数据读取到Hive上,这一过程底层采用直连MySQL去Select数据的方式,可以使用Sqoop进行一次性全量导入,生成一张全量表。

最后,对每张ODS表,每天基于存量数据和当天增量产生的Binlog做Merge,从而还原出业务数据。

Binlog是流式产生的,通过对Binlog的实时采集,把部分数据处理需求由每天一次的批处理分摊到实时流上。无论从性能上还是对MySQL的访问压力上,都会有明显地改善。Binlog本身记录了数据变更的类型(Insert/Update/Delete),通过一些语义方面的处理,完全能够做到精准的数据还原。

关于Binlog解析部分,可以使用canal工具,采集到Kafka之后,可以使用Flink解析kafka数据并写入到HDFS上,解析kafka的数据可以使用Flink的DataStreamAPI,也可以使用FlinkSQL的canal-json数据源格式进行解析,使用FlinkSQL相对来说是比较简单的。下面是canal-json格式的kafka数据源。

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