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4. 业务数据采集平台搭建

老牧童 • • 未分类 • 阅读 118

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4. 业务数据采集平台搭建

业务数据采集模块

Hive安装部署

https://blog.csdn.net/qq_44226094/article/details/123218860

业务数据同步概述

数据同步策略概述

每日定时从业务数据库中抽取数据，传输到数据仓库中，之后再对数据进行分析统计

为保证统计结果的正确性，需要保证数据仓库中的数据与业务数据库是同步，离线数仓的计算周期通常为天，所以数据同步周期为天 ( 每天同步一次 )

数据的同步策略 :

  • 全量同步
  • 增量同步

全量同步 : 每天都将业务数据库中的全部数据同步一份到数据仓库，保证两侧数据同步的最简单的方式

在这里插入图片描述

增量同步 : 每天只将业务数据中的新增及变化数据同步到数据仓库。采用每日增量同步的表 ( 首日一次全量同步 )

在这里插入图片描述

数据同步策略选择

两种策略对比 :

同步策略 优点 缺点
全量同步 逻辑简单 在某些情况下效率较低。例如某张表数据量较大，但是每天数据的变化比例很低，若对其采用每日全量同步，则会重复同步和存储大量相同的数据
增量同步 效率高，无需同步和存储重复数据 逻辑复杂，需要将每日的新增及变化数据同原来的数据进行整合，才能使用

结论：业务表数据量大，且每天数据变化低 ( 增量同步 ) ，否则 全量同步

各表同步策略：

全量 :

  • activity_info 活动表
  • activity_rule 优惠规则表
  • base_category1 商品一级分类
  • base_category2 商品二级分类
  • base_category3 商品三级分类
  • base_dic 编码字典表
  • base_province 省份表
  • base_region 地区表
  • base_trademark 品牌表
  • cart_info 加购表(特殊)
  • coupon_info 优惠卷表
  • sku_attr_value SKU平台属性表
  • sku_sale_attr_value SKU销售属性表
  • sku_info SKU商品表
  • spu_info SPU商品表

增量 :

  • cart_info 加购表 ( 特殊 )
  • comment_info 商品评论表
  • coupon_use 优惠卷领用表
  • favor_info 收藏表
  • order_detail_activity 订单明细活动关联表
  • order_detail_coupon 订单明细优惠卷关联表
  • order_detail 订单详情表
  • order_info 订单表
  • order_refund_info 退单表
  • order_status_log 订单状态表
  • payment_info 支付表
  • refund_payment 退款表
  • user_info 用户表

在这里插入图片描述

数据同步工具概述

数据同步工具 :

  • 离线、批量同步 : 基于 Select 查询 , DataX、Sqoop
  • 实时流式同步 : 基于 binlog , Maxwell、Canal
增量同步方案 DataX / Sqoop Maxwell / Canal
对数据库的要求 数据表中存在create_time、update_time等字段，然后根据这些字段获取变更数据 要求数据库记录变更操作，如 : MySQL开启 binlog
数据的中间状态 获取最后一个状态，中间状态无法获取 获取变更数据的所有中间状态

全量同步 : DataX

增量同步 : Maxwell

DataX 数据同步工具

https://blog.csdn.net/qq_44226094/article/details/123261959

Maxwell 数据同步工具

https://blog.csdn.net/qq_44226094/article/details/123319206

全量表数据同步

数据通道

全量表数据由 DataX 从 MySQL 业务数据库直接同步到 HDFS

在这里插入图片描述

目标路径中表名须包含后缀 full , 表示该表为全量同步
目标路径中包含一层日期 , 用以对不同天的数据进行区分

DataX 配置文件

每张全量表编写一个 DataX 的 json 配置文件

栗子 : activity_info 活动信息表

字段名 字段说明 类型
id 活动id bigint(20)
activity_name 活动名称 varchar(200)
activity_type 活动类型（1：满减，2：折扣） varchar(10)
activity_desc 活动描述 varchar(2000)
start_time 开始时间 datetime(0)
end_time 结束时间 datetime(0)
create_time 创建时间 datetime(0) 
vim activity_info.json

{ 
   
    "job": { 
   
        "content": [
            { 
   
                "reader": { 
   
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": { 
   
                        "column": [
                            "id",
                            "activity_name",
                            "activity_type",
                            "activity_desc",
                            "start_time",
                            "end_time",
                            "create_time"
                        ],
                        "connection": [
                            { 
   
                                "jdbcUrl": [
                                    "jdbc:mysql://cpucode102:3306/gmall"
                                ],
                                "table": [
                                    "activity_info"
                                ]
                            }
                        ],
                        "password": "xxxxxx",
                        "splitPk": "",
                        "username": "root"
                    }
                },
                "writer": { 
   
                    "name": "hdfswriter",
                    "parameter": { 
   
                        "column": [
                            { 
   
                                "name": "id",
                                "type": "bigint"
                            },
                            { 
   
                                "name": "activity_name",
                                "type": "string"
                            },
                            { 
   
                                "name": "activity_type",
                                "type": "string"
                            },
                            { 
   
                                "name": "activity_desc",
                                "type": "string"
                            },
                            { 
   
                                "name": "start_time",
                                "type": "string"
                            },
                            { 
   
                                "name": "end_time",
                                "type": "string"
                            },
                            { 
   
                                "name": "create_time",
                                "type": "string"
                            }
                        ],
                        "compress": "gzip",
                        "defaultFS": "hdfs://cpucode101:8020",
                        "fieldDelimiter": "\t",
                        "fileName": "activity_info",
                        "fileType": "text",
                        "path": "${targetdir}",
                        "writeMode": "append"
                    }
                }
            }
        ],
        "setting": { 
   
            "speed": { 
   
                "channel": 1
            }
        }
    }
}

由于目标路径包含一层日期，用于对不同天的数据加以区分，故 path 参数并未写死，需在提交任务时通过参数动态传入，参数名称为 targetdir

在这里插入图片描述

创建 HDFS 文件

hadoop fs -mkdir -p /origin_data/gmall/db/activity_info_full/2020-06-14

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

数据同步

python bin/datax.py job/activity_info.json -p"-Dtargetdir=/origin_data/gmall/db/activity_info_full/2020-06-14"

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

DataX 配置文件生成脚本

DataX 配置文件批量生成脚本

Datax 往 hdfs 写数据配置 HA 高可用 : https://cpucode.blog.csdn.net/article/details/123824203

gen_import_config.py 脚本

vim gen_import_config.py 

# coding=utf-8
import json
import getopt
import os
import sys
import MySQLdb

#MySQL相关配置，需根据实际情况作出修改
mysql_host = "cpucode102"
mysql_port = "3306"
mysql_user = "root"
mysql_passwd = "xxxxx"

#HDFS NameNode相关配置，需根据实际情况作出修改
hdfs_nn_host = "cpucode101"
hdfs_nn_port = "8020"

#生成配置文件的目标路径，可根据实际情况作出修改
output_path = "/opt/module/datax/job/import"

#获取mysql连接
def get_connection():
    return MySQLdb.connect(host=mysql_host, port=int(mysql_port), user=mysql_user, passwd=mysql_passwd)

#获取表格的元数据 包含列名和数据类型
def get_mysql_meta(database, table):
    connection = get_connection()
    cursor = connection.cursor()
    sql = "SELECT COLUMN_NAME,DATA_TYPE from information_schema.COLUMNS WHERE TABLE_SCHEMA=%s AND TABLE_NAME=%s ORDER BY ORDINAL_POSITION"
    cursor.execute(sql, [database, table])
    fetchall = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    connection.close()
    return fetchall

#获取mysql表的列名
def get_mysql_columns(database, table):
    return map(lambda x: x[0], get_mysql_meta(database, table))

#将获取的元数据中 mysql 的数据类型转换为 hive 的数据类型 写入到 hdfswriter 中
def get_hive_columns(database, table):
    def type_mapping(mysql_type):
        mappings = { 
   
            "bigint": "bigint",
            "int": "bigint",
            "smallint": "bigint",
            "tinyint": "bigint",
            "decimal": "string",
            "double": "double",
            "float": "float",
            "binary": "string",
            "char": "string",
            "varchar": "string",
            "datetime": "string",
            "time": "string",
            "timestamp": "string",
            "date": "string",
            "text": "string"
        }
        return mappings[mysql_type]

    meta = get_mysql_meta(database, table)
    return map(lambda x: { 
   "name": x[0], "type": type_mapping(x[1].lower())}, meta)

#生成json文件
def generate_json(source_database, source_table):
    job = { 
   
        "job": { 
   
            "setting": { 
   
                "speed": { 
   
                    "channel": 3
                },
                "errorLimit": { 
   
                    "record": 0,
                    "percentage": 0.02
                }
            },
            "content": [{ 
   
                "reader": { 
   
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": { 
   
                        "username": mysql_user,
                        "password": mysql_passwd,
                        "column": get_mysql_columns(source_database, source_table),
                        "splitPk": "",
                        "connection": [{ 
   
                            "table": [source_table],
                            "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://" + mysql_host + ":" + mysql_port + "/" + source_database]
                        }]
                    }
                },
                "writer": { 
   
                    "name": "hdfswriter",
                    "parameter": { 
   
                        "defaultFS": "hdfs://" + hdfs_nn_host + ":" + hdfs_nn_port,
                        "fileType": "text",
                        "path": "${targetdir}",
                        "fileName": source_table,
                        "column": get_hive_columns(source_database, source_table),
                        "writeMode": "append",
                        "fieldDelimiter": "\t",
                        "compress": "gzip"
                    }
                }
            }]
        }
    }
    if not os.path.exists(output_path):
        os.makedirs(output_path)
    with open(os.path.join(output_path, ".".join([source_database, source_table, "json"])), "w") as f:
        json.dump(job, f)


def main(args):
    source_database = ""
    source_table = ""

    options, arguments = getopt.getopt(args, '-d:-t:', ['sourcedb=', 'sourcetbl='])
    for opt_name, opt_value in options:
        if opt_name in ('-d', '--sourcedb'):
            source_database = opt_value
        if opt_name in ('-t', '--sourcetbl'):
            source_table = opt_value

    generate_json(source_database, source_table)


if __name__ == '__main__':
    main(sys.argv[1:])

在这里插入图片描述

安装 Python Mysql 驱动

http://mirrors.163.com/centos/7/os/x86_64/Packages/

在这里插入图片描述

把文件上传到 /opt/software

sudo rpm -ivh MySQL-python-1.2.5-1.el7.x86_64.rpm

在这里插入图片描述

权限 :

chmod 777 gen_import_config.py

在这里插入图片描述

脚本使用说明

python gen_import_config.py -d database -t table
  • -d : 数据库名
  • -t : 表名

生成文件

python gen_import_config.py -d gmall -t activity_info

在这里插入图片描述

文件在 /opt/module/datax/job/import 下

在这里插入图片描述

数据进行同步

python bin/datax.py job/import/gmall.activity_info.json -p"-Dtargetdir=/origin_data/gmall/db/activity_info_full/2020-06-14"

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

生成全部配置文件脚本

创建 gen_import_config.sh 脚本

vim gen_import_config.sh

#!/bin/bash

python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t activity_info
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t activity_rule
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t base_category1
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t base_category2
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t base_category3
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t base_dic
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t base_province
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t base_region
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t base_trademark
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t cart_info
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t coupon_info
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t sku_attr_value
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t sku_info
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t sku_sale_attr_value
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t spu_info

在这里插入图片描述

gen_import_config.sh 脚本增加执行权限

chmod 777 gen_import_config.sh

在这里插入图片描述

执行 gen_import_config.sh 脚本，生成配置文件

gen_import_config.sh

配置文件 :

ll /opt/module/datax/job/import/

在这里插入图片描述

测试生成的 DataX 配置文件

例子 : activity_info

目的 : 测试用脚本生成的配置文件是否可用

创建目标路径

DataX 同步任务要求目标路径提前存在，故需手动创建路径，当前 activity_info 表的目标路径应为 /origin_data/gmall/db/activity_info_full/2020-06-14

hadoop fs -mkdir -p /origin_data/gmall/db/activity_info_full/2020-06-15

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

执行DataX同步命令

python /opt/module/datax/bin/datax.py -p"-Dtargetdir=/origin_data/gmall/db/activity_info_full/2020-06-15" /opt/module/datax/job/import/gmall.activity_info.json

在这里插入图片描述

观察同步结果

观察 HFDS 目标路径是否出现数据

http://cpucode101:9870/explorer.html#/origin_data/gmall/db/activity_info_full/2020-06-15

在这里插入图片描述

全量表数据同步脚本

全量表数据同步脚本 mysql_to_hdfs_full.sh

vim mysql_to_hdfs_full.sh 

#!/bin/bash

DATAX_HOME=/opt/module/datax

# 如果传入日期则do_date等于传入的日期，否则等于前一天日期
if [ -n "$2" ] ;then
    do_date=$2
else
    do_date=`date -d "-1 day" +%F`
fi

#处理目标路径，此处的处理逻辑是，
#如果目标路径不存在，则创建；
#若存在，则清空，目的是保证同步任务可重复执行
handle_targetdir() { 
   
  hadoop fs -test -e $1
  if [[ $? -eq 1 ]]; then
    echo "路径$1不存在，正在创建......"
    hadoop fs -mkdir -p $1
  else
    echo "路径$1已经存在"
    fs_count=$(hadoop fs -count $1)
    content_size=$(echo $fs_count | awk '{print $3}')
    if [[ $content_size -eq 0 ]]; then
      echo "路径$1为空"
    else
      echo "路径$1不为空，正在清空......"
      hadoop fs -rm -r -f $1/*
    fi
  fi
}

#数据同步
import_data() { 
   
  datax_config=$1
  target_dir=$2

  handle_targetdir $target_dir
  python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p"-Dtargetdir=$target_dir" $datax_config
}

case $1 in
"activity_info")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.activity_info.json /origin_data/gmall/db/activity_info_full/$do_date
  ;;
"activity_rule")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.activity_rule.json /origin_data/gmall/db/activity_rule_full/$do_date
  ;;
"base_category1")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_category1.json /origin_data/gmall/db/base_category1_full/$do_date
  ;;
"base_category2")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_category2.json /origin_data/gmall/db/base_category2_full/$do_date
  ;;
"base_category3")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_category3.json /origin_data/gmall/db/base_category3_full/$do_date
  ;;
"base_dic")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_dic.json /origin_data/gmall/db/base_dic_full/$do_date
  ;;
"base_province")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_province.json /origin_data/gmall/db/base_province_full/$do_date
  ;;
"base_region")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_region.json /origin_data/gmall/db/base_region_full/$do_date
  ;;
"base_trademark")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_trademark.json /origin_data/gmall/db/base_trademark_full/$do_date
  ;;
"cart_info")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.cart_info.json /origin_data/gmall/db/cart_info_full/$do_date
  ;;
"coupon_info")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.coupon_info.json /origin_data/gmall/db/coupon_info_full/$do_date
  ;;
"sku_attr_value")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.sku_attr_value.json /origin_data/gmall/db/sku_attr_value_full/$do_date
  ;;
"sku_info")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.sku_info.json /origin_data/gmall/db/sku_info_full/$do_date
  ;;
"sku_sale_attr_value")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.sku_sale_attr_value.json /origin_data/gmall/db/sku_sale_attr_value_full/$do_date
  ;;
"spu_info")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.spu_info.json /origin_data/gmall/db/spu_info_full/$do_date
  ;;
"all")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.activity_info.json /origin_data/gmall/db/activity_info_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.activity_rule.json /origin_data/gmall/db/activity_rule_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_category1.json /origin_data/gmall/db/base_category1_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_category2.json /origin_data/gmall/db/base_category2_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_category3.json /origin_data/gmall/db/base_category3_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_dic.json /origin_data/gmall/db/base_dic_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_province.json /origin_data/gmall/db/base_province_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_region.json /origin_data/gmall/db/base_region_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_trademark.json /origin_data/gmall/db/base_trademark_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.cart_info.json /origin_data/gmall/db/cart_info_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.coupon_info.json /origin_data/gmall/db/coupon_info_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.sku_attr_value.json /origin_data/gmall/db/sku_attr_value_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.sku_info.json /origin_data/gmall/db/sku_info_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.sku_sale_attr_value.json /origin_data/gmall/db/sku_sale_attr_value_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.spu_info.json /origin_data/gmall/db/spu_info_full/$do_date
  ;;
esac

在这里插入图片描述

mysql_to_hdfs_full.sh 增加执行权限

chmod 777 mysql_to_hdfs_full.sh

在这里插入图片描述

测试同步脚本

mysql_to_hdfs_full.sh all 2020-06-14

在这里插入图片描述

检查同步结果

查看 HDFS 目表路径是否出现全量表数据，全量表共 15 张

在这里插入图片描述

全量表同步总结

全量表同步逻辑简单，只需每日执行全量表数据同步脚本 mysql_to_hdfs_full.sh

增量表数据同步

数据通道

在这里插入图片描述

目标路径中表名须包含后缀 inc，为增量同步
目标路径中包含一层日期，用以对不同天的数据进行区分

Maxwell 配置

有 cart_info 、comment_info 等共计13张表需进行增量同步，Maxwell 同步 binlog 中的所有表的数据变更记录

为方便下游使用数据， Maxwell 将不同表的数据发往不同的 Kafka Topic

修改 Maxwell 配置文件 config.properties

vim /opt/module/maxwell-1.29.2-study/config.properties

log_level=info

producer=kafka
kafka.bootstrap.servers=cpucode101:9092,cpucode102:9092

#kafka topic动态配置
kafka_topic=%{ 
   table}

# mysql login info
host=cpucode102
user=maxwell
password=maxwell
jdbc_options=useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai

#表过滤，只同步特定的13张表
filter= include:gmall.cart_info,include:gmall.comment_info,include:gmall.coupon_use,include:gmall.favor_info,include:gmall.order_detail,include:gmall.order_detail_activity,include:gmall.order_detail_coupon,include:gmall.order_info,include:gmall.order_refund_info,include:gmall.order_status_log,include:gmall.payment_info,include:gmall.refund_payment,include:gmall.user_info

在这里插入图片描述

重新启动 Maxwell

mxw.sh restart

在这里插入图片描述

通道测试

启动 Zookeeper 和 Kafka 集群

Zookeeper 分布式安装

https://blog.csdn.net/qq_44226094/article/details/123119682

Kafka 分布式安装部署 :

https://blog.csdn.net/qq_44226094/article/details/123121544

启动一个 Kafka Console Consumer，消费任一 topic 数据

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server cpucode101:9092 --topic cart_info

生成模拟数据

cd /opt/module/db_log/

java -jar gmall2020-mock-db-2021-11-14.jar

在这里插入图片描述

观察Kafka消费者是否能消费到数据

在这里插入图片描述

Flume 配置

Flume 需要将 Kafka 中各 topic 的数据传输到 HDFS，故其需选用 :

  • KafkaSource
  • HDFSSink
  • Channe 选用 FileChanne

KafkaSource 需订阅 Kafka 中的 13 个 topic，HDFSSink 需要将不同 topic 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

配置要点 :

KafkaSource

#订阅13个topic
kafka.topics =
cart_info,comment_info,coupon_use,favor_info,order_detail_activity,order_detail_coupon,order_detail,order_info,order_refund_info,order_ status_log,payment_info,refund_payment,user_info

#为Event增加一个header，key为topic，value为Event来自的Kafka Topic。
setTopicHeader = true
topidHeader = topic

#自定义时间戳拦截器为Event增加一个header，key 为timestamp，value为json字符串中ts字段的值
interceptors = il
interceptors.i1.type = TimeStampInterceptor.Builder

HDFSSink

#path中包含自定义转义序列和时间转移序列，用于将不同topic的数据放到不同的路径，以及不同日期的数据放到不同的路径
path=/origin_data/gmall/db/%{ 
   topic}_inc/%Y-%m-%d

数据实例 :

在这里插入图片描述

创建 Flume 配置文件

Flume 的 job 目录下创建 kafka_to_hdfs_db.conf

vim job/kafka_to_hdfs_db.conf

配置文件内容 :

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 = cpu101:9092,cpu102:9092
a1.sources.r1.kafka.topics = cart_info,comment_info,coupon_use,favor_info,order_detail_activity,order_detail_coupon,order_detail,order_info,order_refund_info,order_status_log,payment_info,refund_payment,user_info
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.cpucode.flume.interceptor.db.TimestampInterceptor$Builder


a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.checkpointDir = /opt/module/flume-1.9.0/checkpoint/behavior2
a1.channels.c1.dataDirs = /opt/module/flume-1.9.0/data/behavior2/
a1.channels.c1.maxFileSize = 2146435071
a1.channels.c1.capacity = 1123456
a1.channels.c1.keep-alive = 6

## sink1
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = /origin_data/gmall/db/%{ 
   topic}_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

在这里插入图片描述

分发 :

xsync job/

在这里插入图片描述

编写Flume拦截器

新建一个Maven项目

pom.xml 文件 :

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flume</groupId>
        <artifactId>flume-ng-core</artifactId>
        <version>1.9.0</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>1.2.62</version>
    </dependency>
</dependencies>

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>2.3.2</version>
            <configuration>
                <source>1.8</source>
                <target>1.8</target>
            </configuration>
        </plugin>
        <plugin>
            <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <descriptorRefs>
                    <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                </descriptorRefs>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <id>make-assembly</id>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>single</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

在这里插入图片描述

在 com.cpucode.flume.interceptor.db 包下创建 TimestampInterceptor 类

package com.cpucode.flume.interceptor.db;

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;


/** * @author : cpucode * @date : 2022/3/12 14:15 * @github : https://github.com/CPU-Code * @csdn : https://blog.csdn.net/qq_44226094 */
public class TimestampInterceptor implements Interceptor { 
   
    @Override
    public void initialize() { 
   

    }

    @Override
    public Event intercept(Event event) { 
   
        Map<String, String> 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);

        headers.put("timestamp", timeMills);

        return event;
    }

    @Override
    public List<Event> intercept(List<Event> list) { 
   
        for (Event event : list) { 
   
            intercept(event);
        }

        return list;
    }

    @Override
    public void close() { 
   

    }

    public static class Builder implements Interceptor.Builder { 
   
        @Override
        public Interceptor build() { 
   
            return new TimestampInterceptor();
        }

        @Override
        public void configure(Context context) { 
   

        }
    }
}

打好的包放入到 cpu103 的 /opt/module/flume-1.9.0/lib 文件夹下

ls | grep flumeETL-3.1.0-jar-with-dependencies.jar

在这里插入图片描述

编写 Flume 启停脚本

/home/cpu/bin 目录下创建脚本 f3.sh

vim f3.sh

#!/bin/bash

case $1 in
"start")
        echo " --------启动 cpu103 业务数据flume-------"
        ssh cpu103 "nohup /opt/module/flume-1.9.0/bin/flume-ng agent -n a1 -c /opt/module/flume-1.9.0/conf -f /opt/module/flume-1.9.0/job/kafka_to_hdfs_db.conf >/dev/null 2>&1 &"
;;
"stop")

        echo " --------停止 cpu103 业务数据flume-------"
        ssh cpu103 "ps -ef | grep kafka_to_hdfs_db.conf | grep -v grep |awk '{print \$2}' | xargs -n1 kill"
;;
esac

在这里插入图片描述

脚本执行权限

chmod 777 f3.sh

在这里插入图片描述

通道测试

启动 Zookeeper、Kafka 集群

Zookeeper 分布式安装

https://blog.csdn.net/qq_44226094/article/details/123119682

Kafka 分布式安装部署 :

https://blog.csdn.net/qq_44226094/article/details/123121544

f3启动

f3.sh start

在这里插入图片描述

生成模拟数据

java -jar gmall2020-mock-db-2021-11-14.jar

在这里插入图片描述

HDFS 上的目标路径是否有数据出现

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

数据目标路径的日期说明 :

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

在这里插入图片描述

为了模拟真实环境 , 修改 Maxwell 配置文件 config.properties ，增加 mock_date 参数

#该日期须和 /opt/module/db_log/application.properties 中的 mock.date 参数保持一致
mock_date=2020-06-14

在这里插入图片描述

仅供学习使用，修改该参数后重启Maxwell才可生效

重启Maxwell

mxw.sh restart

在这里插入图片描述

重新生成模拟数据

java -jar gmall2020-mock-db-2021-11-14.jar

观察HDFS目标路径日期是否正常

在这里插入图片描述

增量表首日全量同步

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

mysql_to_kafka_inc_init.sh

vim mysql_to_kafka_inc_init.sh

#!/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-1.29.2-study

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

在这里插入图片描述

mysql_to_kafka_inc_init.sh 增加执行权限

chmod 777 mysql_to_kafka_inc_init.sh

在这里插入图片描述

清理历史数据

hadoop fs -ls /origin_data/gmall/db | grep _inc | awk '{print $8}' | xargs hadoop fs -rm -r -f

在这里插入图片描述

执行同步脚本

mysql_to_kafka_inc_init.sh all

在这里插入图片描述

观察HDFS上是否重新出现增量表数据

在这里插入图片描述

增量表同步总结

增量表同步，需要在首日进行一次全量同步，后续每日才是增量同步

首日进行全量同步时，需先启动数据通道，包括 Maxwell、Kafka、Flume，然后执行增量表首日同步脚本 mysql_to_kafka_inc_init.sh 进行同步

每日只需保证采集通道正常运行即可，Maxwell 会实时将变动数据发往 Kafka

行为采集数据

启动 f1 , kafka , f2

数据是动态监控本地磁盘文件的 ，如果生产数据 ，会被发送到对应的 HDFS 文件夹中

启动所有的服务之后调用 lg.sh 模拟生成行为数据

如果需要生产 6月15号 的数据 ，只需要修改 application.yml 文件中的参数 之后再执行 lg.sh

在这里插入图片描述

业务数据采集

修改版的 maxwell , 可以手动控制 json 中的时间

同步数据:

  • 使用 gen_import_config.py 脚本能传入库名和表名生产对应的 json 文件
  • 使用 gen_import_config.sh 脚本一次性生成全部全量表的 json 文件 ( 前面两步只需要操作一次 以后再使用都不需要重复操作 )
  • 使用同步数据脚本 mysql_to_hdfs_full.sh all 日期 ( 必须保证数据生产一天 导入一天的 不能一次性把数据全部生产)

同步数据:

  • 启动 maxwell , f3 , kafka
  • 首日同步使用 maxwell-bootstrap 功能 直接用脚本
    mysql_to_kafka_inc_init.sh all 不能填写日期 , 因为日期在 maxwell 的配置文件中写死了

每日同步 :

  • 修改 maxwell 的配置文件 , 将日期修改为 06-15 之后重启 maxwell
  • 修改 application.properties 文件 , 将日期修改为 06-15 同时将重置内容设置为 0 , 不再重置 , 之后调用 java -jar gmall2020-mock-db-2021-11-14.jar 生产数据 maxwell 会自动监控完成同步

在这里插入图片描述

电商数据仓库系统 :

https://blog.csdn.net/qq_44226094/article/details/123013113

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