DolphinScheduler 调度 DataX 实现 MySQL To ElasticSearch 增量数据同步实践云计算

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数据同步的方式数据同步的2大方式

基于SQL查询的 CDC(Change Data Capture)：
- 离线调度查询作业，批处理。把一张表同步到其他系统，每次通过查询去获取表中最新的数据。也就是我们说的基于SQL查询抽取；
- 无法保障数据一致性，查的过程中有可能数据已经发生了多次变更；
- 不保障实时性，基于离线调度存在天然的延迟;
- 工具软件以Kettle（Apache Hop最新版）、DataX为代表,需要结合任务调度系统使用。
基于日志的 CDC：
- 实时消费日志，流处理，例如 MySQL 的 binlog 日志完整记录了数据库中的变更，可以把 binlog 文件当作流的数据源；
- 保障数据一致性，因为 binlog 文件包含了所有历史变更明细；
- 保障实时性，因为类似 binlog 的日志文件是可以流式消费的，提供的是实时数据;
- 工具软件以Flink CDC、阿里巴巴Canal、Debezium为代表。

基于SQL查询增量数据同步原理我们考虑用SQL如何查询增量数据？数据有增加、修改、删除
删除数据采用逻辑删除的方式，比如定义一个is_deleted字段标识逻辑删除
如果数据是 UPDATE的，也就是会被修改的，那么 where update_datetime >= last_datetime(调度滚动时间)就是增量数据
如果数据是 APPEND ONLY 的除了用更新时间还可以用where id >= 调度上次last_id
结合任务调度系统
调度时间是每日调度执行一次，那么 last_datetime = 当前调度开始执行时间 - 24小时，延迟就是1天
调度时间是15分钟一次，那么 last_datetime = 当前调度开始执行时间 - 15分钟，延迟就是15分钟
这样就实现了捕获增量数据，从而实现增量同步
DolphinScheduler + Datax 构建离线增量数据同步平台本实践使用
单机8c16g
DataX 2022-03-01 官网下载
DolphinScheduler 2.0.3（DolphinScheduler的安装过程略，请参考官网）
【DolphinScheduler 调度 DataX 实现 MySQL To ElasticSearch 增量数据同步实践】DolphinScheduler 中设置好DataX环境变量
DolphinScheduler 提供了可视化的作业流程定义，用来离线定时调度DataX Job作业，使用起来很是顺滑
基于SQL查询离线数据同步的用武之地
为什么不用基于日志实时的方式？不是不用，而是根据场合用。考虑到业务实际需求情况，基于SQL查询这种离线的方式也并非完全淘汰了
特别是业务上实时性要求不高，每次调度增量数据没那么大的情况下，不需要分布式架构来负载，这种情况下是比较合适的选择
场景举例：
网站、APP的百万级、千万级的内容搜索，每天几百篇内容新增+修改，搜索上会用到ES(ElasticSearch)，那么就需要把 MySQL内容数据增量同步到ES
DataX就能满足需求！
DolphinScheduler中配置DataX MySQL To ElasticSearch工作流工作流定义工作流定义 > 创建工作流 > 拖入1个SHELL组件 > 拖入1个DATAX组件
SHELL组件(文章)
脚本

echo '文章同步 MySQL To ElasticSearch'

DATAX组件(t_article)
用到2个插件mysqlreader、elasticsearchwriter^[1]
选自定义模板：

{ "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "connection": [ { "jdbcUrl": [ "jdbc:mysql://${biz_mysql_host}:${biz_mysql_port}/你的数据库?useUnicode=true&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&characterEncoding=UTF8&autoReconnect=true&useSSL=false&&allowLoadLocalInfile=false&autoDeserialize=false&allowLocalInfile=false&allowUrlInLocalInfile=false" ], "querySql": [ "select a.id as pk,a.id,a.title,a.content,a.is_delete,a.delete_date,a.create_date,a.update_date from t_article a.update_date >= '${biz_update_dt}'; " ] } ], "password": "${biz_mysql_password}", "username": "${biz_mysql_username}" } }, "writer": { "name": "elasticsearchwriter", "parameter": { "endpoint": "${biz_es_host}", "accessId": "${biz_es_username}", "accessKey": "${biz_es_password}", "index": "t_article", "type": "_doc", "batchSize": 1000, "cleanup": false, "discovery": false, "dynamic": true, "settings": { "index": { "number_of_replicas": 0, "number_of_shards": 1 } }, "splitter": ",", "column": [ { "name": "pk", "type": "id" }, { "name": "id", "type": "long" }, { "name": "title", "type": "text" }, { "name": "content", "type": "text" } { "name": "is_delete", "type": "text" }, { "name": "delete_date", "type": "date" }, { "name": "create_date", "type": "date" }, { "name": "update_date", "type": "date" } ] } } } ], "setting": { "errorLimit": { "percentage": 0, "record": 0 }, "speed": { "channel": 1, "record": 1000 } } } }

reader和writer的字段配置需保持一致
自定义参数：

biz_update_dt: ${global_bizdate} biz_mysql_host: 你的mysql ip biz_mysql_port: 3306 biz_mysql_username: 你的mysql账号 biz_mysql_password: 你的mysql密码 biz_es_host: 你的es地址带协议和端口 http://127.0.0.1:9200 biz_es_username: 你的es账号 biz_es_password: 你的es密码

配置的自定义参数将会自动替换json模板中的同名变量

DolphinScheduler 调度 DataX 实现 MySQL To ElasticSearch 增量数据同步实践

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reader mysqlreader插件中关键配置： a.update_date >= '${biz_update_dt}' 就是实现增量同步的关键配置
writer elasticsearchwriter插件中关键配置： ``

"column": [ { "name": "pk", "type": "id" }, ...... ]

type = id 这样配置，就把文章主键映射到es主键 _id 从而实现相同主键id重复写入数据，就会更新数据。如果不这样配置数据将会重复导入es中
保存工作流全局变量设置
global_bizdate： $[yyyy-MM-dd 00:00:00-1]
global_bizdate 引用的变量为 DolphinScheduler 内置变量，具体参考官网文档^[2]
结合调度时间设计好时间滚动的窗口时长，比如按1天增量，那么这里时间就是减1天

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最终的工作流DAG图为：

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by 流水理鱼|wwek
参考 1. DataX ElasticSearchWriter 插件文档
2. Apache DolphinScheduler 内置参数
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