设计需要了解的网站,WordPress 磁力,wordpress主题排行,免费网站服务器租用简介#xff1a; DataX在数据迁移中的应用 1. DataX定义
首先简单介绍下datax是什么。 DataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台#xff0c;实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS… 简介 DataX在数据迁移中的应用 1. DataX定义
首先简单介绍下datax是什么。 DataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
2. DataX 商业版本
阿里云DataWorks数据集成是DataX团队在阿里云上的商业化产品致力于提供复杂网络环境下、丰富的异构数据源之间高速稳定的数据移动能力以及繁杂业务背景下的数据同步解决方案。目前已经支持云上近3000家客户单日同步数据超过3万亿条。DataWorks数据集成目前支持离线50种数据源可以进行整库迁移、批量上云、增量同步、分库分表等各类同步解决方案。2020年更新实时同步能力支持10种数据源的读写任意组合。提供MySQLOracle等多种数据源到阿里云MaxComputeHologres等大数据引擎的一键全增量同步解决方案。 关于datax的git地址可参考文后资料了解详情[1]。
2.1 应用案例
接下来介绍下我们在两个项目上的应用案例。
2.1.1 案例一 通过datax协助分析数据同步链路
客户某oracle数据库在迁移上云过程中使用了某封装好的产品但是传输效率一直很低只有6M/s。客户一直怀疑是云内vpc网络瓶颈或rds数据库瓶颈导致但是实际上云内网络以及数据库整体处于非常低的负载状态。 由于客户侧的传输工具我们不方便直接拿来测试所以在ecs上临时部署了datax来做分析和对照测试 测试结果如下图所示。 图1测试结果 常用的优化参数介绍如下 1.通道channel--并发
通过测试可知channel的设置对传输效率的影响较为明显上述实验中所有设置为1的即没有并发的情况下同步速度均为8.9M/s将该设置调高之后速率明显倍增但增大到一定程度后瓶颈点就转到其他配置了
2.切片splitpk Git官方介绍如下
描述MysqlReader进行数据抽取时如果指定splitPk表示用户希望使用splitPk代表的字段进行数据分片Datax因此会启动并发任务进行数据同步这样可以大大提高数据同步的效能。 推荐splitPk用户使用表主键因为表主键通常情况下比较均匀因此切分出来的分片也不容易出现数据热点。 目前splitPk仅支持整形数据切分不支持浮点、字符串、日期等其他类型。如果用户指定其他非支持类型MysqlReader将报错。 如果splitPk不填写包括不提供splitPk或者splitPk值为空DataX视作使用单通道同步该表数据。 必选否默认值空
实际上由测试结果可知切片是要配合channel来使用的如果只开了splitpk但是channel的配置为1同样不会有并发的效果 3.Batchsize Git官方介绍如下
描述一次性批量提交的记录数大小该值可以极大减少DataX与Mysql的网络交互次数并提升整体吞吐量。但是该值设置过大可能会造成DataX运行进程OOM情况。必选否默认值1024
现场的实际测试效果不明显主要原因是数据量较小1c1g配置时适当提高batch可以提升同步速度。 其他还有很多参数有待小伙伴们去逐一发掘或者下次我们用到再给大家分享 由测试结果可知项目使用的工具只能同步6m的速率肯定是远远不足的性能瓶颈既不在网络上也不在数据库上我们只做了部分测试就发现4c16g的数据库轻轻松松就能达到27M的同步速率。
2.1.2 案例二 datax在数据同步实战中的应用
该案例是客户两朵云之间的数据迁移客户新建了一朵云需要把前一朵云上的数据迁移过去 方案如下 图2方案 2.2 部署方式
Datax本身无自动集群化部署需要逐台手工部署 15台v2的物理机空余内存均在150G左右。因为V2集群即将下线上述产品无业务所以利用了闲置的物理机在物理条件不具备时可以采用ecs或其他虚拟机。) 机器要求同步任务启动会占用较多内存测试平均1个任务占用10G内存大表 单台150G内存可以支持15个并发任务
2.3 同步方式
2.3.1 数据特点
分类项目数总数据量1T以上project7个97T1T以下project77个15T
历史记录表历史数据项目数不多但占用了80%以上的空间维表临时表项目数多表较小占用空间占比小数据特点客户几十个部门分析报表小表分区比较多大表相对少一些
2.3.2 同步顺序
先同步大表然后再同步小表 业务没有同步顺序要求小表易变大表稳定因此优先同步大表 大表同步需要的手动配置少也适合前期做好调试正式启动同步前的测试不要选太大的表建议10G-50G可以测出效率和压力。
优点机器多并发高可以快速压到瓶颈提升整体同步效率缺点Datax为原生的迁移工具不具备自动化能力需要人工大量的配置同步任务
注建议预留几台机器专门用于多分区小表的同步剩余其他机器同步大表。
2.4 总结
综上所述Datax的优势非常明显
首先部署非常简单无论是在物理机上或者虚拟机上只要网络通畅便可进行数据同步给实施人员带来了极大的便利不受标准数据同步产品部署的条框限制再者它是开源产品几乎没有成本
但是它的缺点也是显而易见的
开源工具更多的是提供基础能力并不具备任务管理进度跟踪、校验等等一系列的功能只能使用者自己通过脚本或者表格记录目前暂无白屏因此注定了它只能作为临时性质的数据同步工具去使用
所以业务上有一些规范化管理或者标准化运维的需求时或者有频繁的、持续的使用数据同步调度的需求时安全生产是非常重要的还是推荐大家使用阿里云官方的产品。z
3. 写在最后
本期给大家介绍了Datax的相关概念分享了两个案例供大家参考但是在实际的数据同步过程中仍有非常多的困难和问题需要对整个数据传输的链路做分析和优化操作较为繁杂。后续会给大家介绍案例二中的性能瓶颈分析和优化。
作者陈树昌
原文链接
本文为阿里云原创内容未经允许不得转载
