mysql同步数据到hive---binlog方式

mysql同步数据到hive---binlog方式

mysql同步数据到hive大部分公司目前都是走的jdbc的方式。

这种方式有两个好处：

也有不好的地方：

这一步最主要的细节是将mysql库的所有binlog数据全部打入一个kafka topic，格式使用json。格式如下：

这一步的主要的细节在于写入到hdfs的结构，以及为什么不直接写入hive。
不写入到hive表的原因在于，binlog的数据结构是不固定的，而hive的结构相对是比较固定的。如果要写入到hive的话，就需要将不同的表的binlog写入到不同的hive表中，这个维护成本太高了。而且spark其实可以直接读取hdfs的json文件，因此直接放hdfs就好了。

写入到hdfs的话，考虑到后续读这个数据是要按照表去读增量数据，所以写入的目录一定是要带日期和表名称的。我这边用的目录结构是这样的：

也就是说要在flink根据数据所属的db、table_name、和日期将数据写入到不同的目录里。

在这一步的处理的过程中遇到了一些比较重要的参数问题。

2.如上所述checkpoint的时间间隔。不仅仅会影响checkpoint的频率，而且会影响hdfs文件的大小，而hdfs文件的大小可能会对hdfs的性能有很大影响。这个值如果太大，就会造成数据延迟太高，如果太小就会造成小文件过多。我这边设置的是5分钟。
细心的看官，这个时候会问了，既然你的目录是分table的，那么每个table每5分钟的binlog数据量是不一样的。对于某些大的mysql表，我们可能每5分钟生成一个文件还能接受。对于一些比较小的表，每五分钟生成一个文件那么文件就会非常小。所以我这边又做了一层的筛选，我把mysql的大的表筛选出来，只同步大的表到hdfs，用以binlog的数据同步。因为本身binlog的方式同步mysql数据为的就是节约mysql的读取压力，而小的表对于不会有太大压力，这些表可以直接通过jdbc的方式去同步。

这个是整个环节里面最复杂的一部分，涉及的细节也比较多。
首先，我们要明确一下总体的思路是什么。总体的思路就是要读取hdfs上的老的历史数据，然后和新的binlog数据合并生成新的快照。

其实这中间还涉及到一些其他的细节，比如mysql表结构变更，或者mysql和hive的数据结构不一致的情况。
另外我们这边还存在多个db的相同的表导入到hive的一张表中的其他问题，我就不赘述了。2022-07-24