实时数据同步方案
一.Flume收集各数据库日志，准实时抽取到HDFS
安装HDP，包含Flume
方案优点：
1.配置简单，不用编程：只要在flume.conf文件中配置source、channel及sink的相关属性
2.采用普通SQL轮询的方式实现，具有通用性，适用于所有关系库数据源
方案缺点：
1.在源库上执行了查询，具有入侵性
2.通过轮询的方式实现增量，只能做到准实时，而且轮询间隔越短，对源库的影响越大
3.只能识别新增数据，检测不到删除与更新
4.要求源库必须有用于表示增量的字段
二.canal
原理：
- 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
- mysql master收到dump请求，开始推送(slave拉取，不是master主动push给slaves)binary log给slave(也就是canal)
- canal解析binary log对象(原始为byte流)
mysql中需要配置一个用户，专门提供给canal用
canal开源代码中发送端仅仅支持mysql,不支持oracle，接收端由于采用jdbc，mysql、oracle等可以通吃。
三.maxwell
优点：
- 支持bootstrap启动，同步历史数据
- 集成kafka，直接将数据落地到kafka
- 已将binlog中的DML和DDL进行了模式匹配，将其解码为有schema的json(有利于后期将其重组为nosql支持的语言)
{“database”:”test”,”table”:”e”,”type”:”update”,”ts”:1488857869,”xid”:8924,”commit”:true,”data”:{“id”:1,”m”:5.556666,”torvalds”:null},”old”:{“m”:5.55}}
缺点：
- 一个MySQL实例需要对应一个maxwell进程
- bootstrap的方案使用的是
select *
maxwell的配置文件只有一个config.properties，在home目录。其中除了需要配置mysql master的地址、kafka地址还需要配置一个用于存放maxwell相关信息的mysql地址，maxwell会把读取binlog关系的信息，如binlog name、position。
工具对比
方案对比
- 方案1使用阿里开源的Canal进行Mysql binlog数据的抽取，另需开发一个数据转换工具将从binlog中解析出的数据转换成自带schema的json数据并写入kafka中。而方案2使用maxwell可直接完成对mysql binlog数据的抽取和转换成自带schema的json数据写入到kafka中。
- 方案1中不支持表中已存在的历史数据进行同步，此功能需要开发(如果使用sqoop进行历史数据同步，不够灵活，会使结果表与原始表结构相同，有区别于数据交换平台所需的schema)。方案2提供同步历史数据的解决方案。
- 方案1支持HA部署，而方案2不支持HA
方案1和方案2的区别只在于kafka之前，当数据缓存到kafka之后，需要一个定制的数据路由组件来将自带schema的数据解析到目标存储中。
数据路由组件主要负责将kafka中的数据实时读出，写入到目标存储中。(如将所有日志数据保存到HDFS中，也可以将数据落地到所有支持jdbc的数据库，落地到HBase，Elasticsearch等。)
maxwell:
MySQL->Maxwell->Kafka->Flume->HDFS
写入HDFS的数据时json的，可能还需要提取只需要的数据，另外，对于update或delete操作目前还不知道要怎么处理。生产使用难度很大。
把增量的Log作为一切系统的基础。后续的数据使用方，通过订阅kafka来消费log。
比如：
- 大数据的使用方可以将数据保存到Hive表或者Parquet文件给Hive或Spark查询;
- 提供搜索服务的使用方可以保存到Elasticsearch或HBase 中;
- 提供缓存服务的使用方可以将日志缓存到Redis或alluxio中;
- 数据同步的使用方可以将数据保存到自己的数据库中;
- 由于kafka的日志是可以重复消费的，并且缓存一段时间，各个使用方可以通过消费kafka的日志来达到既能保持与数据库的一致性，也能保证实时性;
为什么使用log和kafka作为基础，而不使用Sqoop进行抽取呢? 因为：
DWS平台， DWS平台是有3个子项目组成：
- Dbus(数据总线)：负责实时将数据从源端实时抽出，并转换为约定的自带schema的json格式数据(UMS 数据)，放入kafka中;
- Wormhole(数据交换平台)：负责从kafka读出数据 将数据写入到目标中;
- Swifts(实时计算平台)：负责从kafka中读出数据，实时计算，并将数据写回kafka中。
图中：
- Log extractor和dbus共同完成数据抽取和数据转换，抽取包括全量和增量抽取。
- Wormhole可以将所有日志数据保存到HDFS中; 还可以将数据落地到所有支持jdbc的数据库，落地到HBash，Elasticsearch，Cassandra等;
- Swifts支持以配置和SQL的方式实现对进行流式计算，包括支持流式join，look up，filter，window aggregation等功能;
- Dbus web是dbus的配置管理端，rider除了配置管理以外，还包括对Wormhole和Swifts运行时管理，数据质量校验等。
对于增量的log，通过订阅Canal Server的方式，我们得到了MySQL的增量日志：
- 按照Canal的输出，日志是protobuf格式，开发增量Storm程序，将数据实时转换为我们定义的UMS格式(json格式,稍后我会介绍)，并保存到kafka中;
- 增量Storm程序还负责捕获schema变化，以控制版本号;
- 增量Storm的配置信息保存在Zookeeper中，以满足高可用需求。
- Kafka既作为输出结果也作为处理过程中的缓冲器和消息解构区。
- 在考虑使用Storm作为解决方案的时候，我们主要是认为Storm有以下优点：
- 技术相对成熟，比较稳定，与kafka搭配也算标准组合;
- 实时性比较高，能够满足实时性需求;
- 满足高可用需求;
- 通过配置Storm并发度，可以活动性能扩展的能力;
全量抽取
对于流水表，有增量部分就够了，但是许多表需要知道最初(已存在)的信息。这时候我们需要initial load(第一次加载)。
对于initial load(第一次加载)，同样开发了全量抽取Storm程序通过jdbc连接的方式，从源端数据库的备库进行拉取。initial load是拉全部数据，所以我们推荐在业务低峰期进行。好在只做一次，不需要每天都做。
全量抽取，我们借鉴了Sqoop的思想。将全量抽取Storm分为了2 个部分：
- 数据分片
- 实际抽取
数据分片需要考虑分片列，按照配置和自动选择列将数据按照范围来分片，并将分片信息保存到kafka中。
下面是具体的分片策略：
全量抽取的Storm程序是读取kafka的分片信息，采用多个并发度并行连接数据库备库进行拉取。因为抽取的时间可能很长。抽取过程中将实时状态写到Zookeeper中，便于心跳程序监控。
