9.2、增量表数据同步

1、数据通道

2、Flume配置

1）Flume配置概述

Flume需要将Kafka中topic_db主题的数据传输到HDFS，故其需选用KafkaSource以及HDFSSink，Channel选用FileChannel。

需要注意的是， HDFSSink需要将不同mysql业务表的数据写到不同的路径，并且路径中应当包含一层日期，用于区分每天的数据。关键配置如下：

具体数据示例如下：

2）Flume配置实操

（1）创建Flume配置文件

在hadoop104节点的Flume的job目录下创建kafka_to_hdfs_db.conf

[shuidi@hadoop104 flume]$ mkdir job
[shuidi@hadoop104 flume]$ vim job/kafka_to_hdfs_db.conf 

 （2）配置文件内容如下

a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
a1.sources.r1.batchSize = 5000
a1.sources.r1.batchDurationMillis = 2000
a1.sources.r1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092,hadoop103:9092
a1.sources.r1.kafka.topics = topic_db
a1.sources.r1.kafka.consumer.group.id = flume
a1.sources.r1.setTopicHeader = true
a1.sources.r1.topicHeader = topic
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = com.atguigu.gmall.flume.interceptor.TimestampAndTableNameInterceptor$Builder

a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.checkpointDir = /opt/module/flume/checkpoint/behavior2
a1.channels.c1.dataDirs = /opt/module/flume/data/behavior2/
a1.channels.c1.maxFileSize = 2146435071
a1.channels.c1.capacity = 1000000
a1.channels.c1.keep-alive = 6

## sink1
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = /origin_data/gmall/db/%{tableName}_inc/%Y-%m-%d
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = db
a1.sinks.k1.hdfs.round = false


a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 10
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217728
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0


a1.sinks.k1.hdfs.fileType = CompressedStream
a1.sinks.k1.hdfs.codeC = gzip

## 拼装
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel= c1

（3）编写Flume拦截器

①新建一个Maven项目，并在pom.xml文件中加入如下配置

    
        org.apache.flume
        flume-ng-core
        1.9.0
        provided
    

    
        com.alibaba
        fastjson
        1.2.62
    



    
        
            maven-compiler-plugin
            2.3.2
            
                1.8
                1.8
            
        
        
            maven-assembly-plugin
            
                
                    jar-with-dependencies
                
            
            
                
                    make-assembly
                    package
                    
                        single
                    
                
            
        
    

②在com.atguigu.gmall.flume.interceptor包下创建TimestampAndTableNameInterceptor类

package com.atguigu.gmall.flume.interceptor;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.apache.flume.Context;
import org.apache.flume.Event;
import org.apache.flume.interceptor.Interceptor;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class TimestampAndTableNameInterceptor implements Interceptor {
    @Override
    public void initialize() {

    }

    @Override
    public Event intercept(Event event) {

        Map headers = event.getHeaders();
        String log = new String(event.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);         
        JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(log);         
        Long ts = jsonObject.getLong("ts");         //Maxwell输出的数据中的ts字段时间戳单位为秒，Flume HDFSSink要求单位为毫秒         
        String timeMills = String.valueOf(ts * 1000);         
        String tableName = jsonObject.getString("table");         
        headers.put("timestamp", timeMills);         
        headers.put("tableName", tableName);        
        return event;

    }

    @Override
    public List intercept(List events) {

        for (Event event : events) {
            intercept(event);
        }

        return events;
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    public static class Builder implements Interceptor.Builder {


        @Override
        public Interceptor build() {
            return new TimestampAndTableNameInterceptor ();
        }

        @Override
        public void configure(Context context) {

        }
    }
}

③重新打包

 ④将打好的包放入到hadoop104的/opt/module/flume/lib文件夹下

[shuidi@hadoop102 lib]$ ls | grep interceptor flume-interceptor-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

3）通道测试

（1）启动Zookeeper、Kafka集群

（2）启动hadoop104的Flume

[shuidi@hadoop104 flume]$ bin/flume-ng agent -n a1 -c conf/ -f job/kafka_to_hdfs_db.conf -Dflume.root.logger=info,console

（3）生成模拟数据

[shuidi@hadoop102 bin]$ cd /opt/module/db_log/
[shuidi@hadoop102 db_log]$ java -jar gmall2020-mock-db-2021-11-14.jar 

（4）观察HDFS上的目标路径是否有数据出现

若HDFS上的目标路径已有增量表的数据出现了，就证明数据通道已经打通。

（5）数据目标路径的日期说明

仔细观察，会发现目标路径中的日期，并非模拟数据的业务日期，而是当前日期。这是由于Maxwell输出的JSON字符串中的ts字段的值，是数据的变动日期。而真实场景下，数据的业务日期与变动日期应当是一致的。

4）编写Flume启停脚本

为方便使用，此处编写一个Flume的启停脚本

（1）在hadoop102节点的/home/shuidi/bin目录下创建脚本f3.sh

[shuidi@hadoop102 bin]$ vim f3.sh

在脚本中填写如下内容

#!/bin/bash

case $1 in
"start")
        echo " --------启动 hadoop104 业务数据flume-------"
        ssh hadoop104 "nohup /opt/module/flume/bin/flume-ng agent -n a1 -c /opt/module/flume/conf -f /opt/module/flume/job/kafka_to_hdfs_db.conf >/dev/null 2>&1 &"
;;
"stop")

        echo " --------停止 hadoop104 业务数据flume-------"
        ssh hadoop104 "ps -ef | grep kafka_to_hdfs_db | grep -v grep |awk '{print \$2}' | xargs -n1 kill -9"
;;
esac

（2）增加脚本执行权限

[shuidi@hadoop102 bin]$ chmod 777 f3.sh

（3）f3启动

[shuidi@hadoop102 module]$ f3.sh start

（4）f3停止

[shuidi@hadoop102 module]$ f3.sh stop

3、Maxwell配置

1）Maxwell时间戳问题

此处为了模拟真实环境，对Maxwell源码进行了改动，增加了一个参数mock_date，该参数的作用就是指定Maxwell输出JSON字符串的ts时间戳的日期，接下来进行测试。

①修改Maxwell配置文件config.properties，增加mock_date参数，如下

log_level=info

producer=kafka
kafka.bootstrap.servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092

#kafka topic配置
kafka_topic=topic_db

#注：该参数仅在maxwell教学版中存在，修改该参数后重启Maxwell才可生效
mock_date=2020-06-14

# mysql login info
host=hadoop102
user=maxwell
password=maxwell
jdbc_options=useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai

 

注：该参数仅供学习使用，修改该参数后重启Maxwell才可生效。

②重启Maxwell

[shuidi@hadoop102 bin]$ mxw.sh restart

③重新生成模拟数据

[shuidi@hadoop102 bin]$ cd /opt/module/db_log/
[shuidi@hadoop102 db_log]$ java -jar gmall2020-mock-db-2021-11-14.jar 

④观察HDFS目标路径日期是否正常

4、增量表首日全量同步

通常情况下，增量表需要在首日进行一次全量同步，后续每日再进行增量同步，首日全量同步可以使用Maxwell的bootstrap功能，方便起见，下面编写一个增量表首日全量同步脚本。

1）在~/bin目录创建mysql_to_kafka_inc_init.sh

[shuidi@hadoop102 bin]$ vim mysql_to_kafka_inc_init.sh

脚本内容如下

#!/bin/bash

# 该脚本的作用是初始化所有的增量表，只需执行一次

MAXWELL_HOME=/opt/module/maxwell

import_data() {
    $MAXWELL_HOME/bin/maxwell-bootstrap --database gmall --table $1 --config $MAXWELL_HOME/config.properties
}

case $1 in
"cart_info")
  import_data cart_info
  ;;
"comment_info")
  import_data comment_info
  ;;
"coupon_use")
  import_data coupon_use
  ;;
"favor_info")
  import_data favor_info
  ;;
"order_detail")
  import_data order_detail
  ;;
"order_detail_activity")
  import_data order_detail_activity
  ;;
"order_detail_coupon")
  import_data order_detail_coupon
  ;;
"order_info")
  import_data order_info
  ;;
"order_refund_info")
  import_data order_refund_info
  ;;
"order_status_log")
  import_data order_status_log
  ;;
"payment_info")
  import_data payment_info
  ;;
"refund_payment")
  import_data refund_payment
  ;;
"user_info")
  import_data user_info
  ;;
"all")
  import_data cart_info
  import_data comment_info
  import_data coupon_use
  import_data favor_info
  import_data order_detail
  import_data order_detail_activity
  import_data order_detail_coupon
  import_data order_info
  import_data order_refund_info
  import_data order_status_log
  import_data payment_info
  import_data refund_payment
  import_data user_info
  ;;
esac

2）为mysql_to_kafka_inc_init.sh增加执行权限

[shuidi@hadoop102 bin]$ chmod 777 ~/bin/mysql_to_kafka_inc_init.sh

3）测试同步脚本

（1）清理历史数据

为方便查看结果，现将HDFS上之前同步的增量表数据删除

[shuidi@hadoop102 ~]$ hadoop fs -ls /origin_data/gmall/db | grep _inc | awk '{print $8}' | xargs hadoop fs -rm -r -f

（2）执行同步脚本

[shuidi@hadoop102 bin]$ mysql_to_kafka_inc_init.sh all 

4）检查同步结果

观察HDFS上是否重新出现增量表数据。