使用Datax将MySQL中的数据导入到TableStore中

背景

由于我们的数据在MySQL中的数据已经快接近亿级别，在访问MySQL并发读写的时候遇到了很大的瓶颈，严重的Block了我们的业务发展，主要从白天十点到晚上十点之前，并发访问的用户比较多，我们在写的前面加上了队列，系统后台自动同步。但是读上没有很好的办法解决，所以我们急需一个有较高吞吐量的实时存储系统。

本来准备自己搭建Hbase集群，但是考虑到运维代价和成本，最终放弃了这个方案。后面给阿里云发工单，了解到阿里云有一个类似于Hbase的产品，叫做TableStore，简单看了一下，总结一下优势：高并发、低延迟、按量计费、全托管。经历了一段时间的调研和使用之后，发现能满足我们业务需求，最终决定选用TableStore。

业务代码改造完成之后，需要将历史数据同步过去，使用了阿里开源的Datax插件，因此把整个迁移流程记录下来，分享给大家。

使用一键部署工具迁移数据

# 简单的5步实现数据迁移
# 下载包

# 第一步，下载一键部署包
git clone https://github.com/red-chen/one_key_install_datax.git

# 第二步，安装Datax
cd one_key_install_datax
sh datax.sh install

# 第三步，修改配置 (可以参考下面的样例进行配置，如果需要更高级的特性，请直接查看插件的帮助文档)
vim mysql_to_ots.json

# 第四步，运行
sh datax.sh run mysql_to_ots.json

# 第五步，等待执行完毕
任务启动时刻                    : 2016-06-30 00:00:00
任务结束时刻                    : 2016-06-30 16:00:00
任务总计耗时                    :              57600s
任务平均流量                    :               1.2M/s
记录写入速度                    :            1736rec/s
读出记录总数                    :           100000000
读写失败总数                    :                   0

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

准备插件

• 一键部署工具

  • https://github.com/red-chen/one_key_install_datax.git

• 插件源码

  • https://github.com/alibaba/DataX

• 插件文档

  • https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/mysqlreader/doc/mysqlreader.md
  • https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/otswriter/doc/otswriter.md

配置模板

• 请自行修改{}中的内容

{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": "1"
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",    
                    "parameter": {
                        "username": "{username}",
                        "password": "{passwd}",
                        "checkSlave":true,
                        "column": [
                            "{column_name}"
                        ],
                        "splitPk": "{pk}",
                        "connection": [
                            {
                                "table": [
                                    "{table_name}"
                                ],
                                "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://{MySQL_HOST}:{MySQL_PORT}/{Database}"]
                            }
                        ]
                    }
                },
               "writer": {
                    "name": "otswriter",
                    "parameter": {
                        "endpoint":"{endpointnt}",
                        "accessId":"{accessId}",
                        "accessKey":"{accessKey}",
                        "instanceName":"{instanceName}",
                        "table":"{table}",
                        "primaryKey" : [
                            {"name":"{column_name}", "type":"{column_type}"}
                        ],
                        "column" : [
                            {"name":"{column_name}", "type":"{column_type}"}
                        ],
                        "writeMode" : "PutRow"
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

样例

MySQL中的表

• | | | |
• | | | |
• | | | |
• | | | |

• 字段描述：

  • user_id 字符串
  • type 字符串
  • desc 字符串
  • instance_count 数值
  • create_time 数值

TableStore中的表

因为user_id是全局唯一的，所以我们只需要在TableStore创建一个PK为user_id的表即可，属性列不用创建，写入的时候直接创建

MySQL账户

• host: tudou-user-rds.rds.cn-beiging.aliyun.com
• port: 3163
• user: root
• passwd: 123456
• db: meta
• table: user_info

TableStore账户

• endpoint: http://tudou-user.ots.cn-beiging.aliyun.com
• accessId: testaccessid
• accessKey: testaccesskey
• instanceName: tudou-user
• table: user_info

样例配置

{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": "1"
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",    
                    "parameter": {
                        "username": "root",
                        "password": "123456",
                        "checkSlave":true,
                        "column": [
                            "user_id", "type", "desc", "instance_count", "create_time"
                        ],
                        "splitPk": "user_id",
                        "connection": [
                            {
                                "table": [
                                    "user_info"
                                ],
                                "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://tudou-user-rds.rds.cn-beiging.aliyun.com:3163/meta"]
                            }
                        ]
                    }
                },
               "writer": {
                    "name": "otswriter",
                    "parameter": {
                        "endpoint":"http://tudou-user.ots.cn-beiging.aliyun.com",
                        "accessId":"testaccessid",
                        "accessKey":"testaccesskey",
                        "instanceName":"tudou-user",
                        "table":"user_info",
                        "primaryKey" : [
                            {"name":"user_id", "type":"string"}
                        ],
                        "column" : [
                            {"name":"type", "type":"string"},
                            {"name":"desc", "type":"string"},
                            {"name":"instance_count", "type":"int"},
                            {"name":"create_time", "type":"int"}
                        ],
                        "writeMode" : "PutRow"
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

性能调优

• 前期工作和注意点

  • 因为我们数据量比较大，所以在启动迁移之前，我们通过工单主动联系了TableStore的工程师，帮我们把表按照第一列的数据范围拆分了多个分区，加快了数据的导入速度。
  • 在测试的时候，切记不要构造大量的数据，我们在测试的时候没有太注意，测试工程师搞了1千万的数据导入到TableStore中，因为TableStore是按量计费的，导致多交了很多钱！！

• 在迁移的数据的时候，怎么调整速度？

  • 如果觉得导入速度太慢，可以适当的加大Channel数目，Channel的意义表示启动Datax的并发任务数目

• 我在源DB上的数据类型是string，到目标源是否能强转为Int？

  • Datax使用了标准的Java转义方式，细节可以参考Java转义