阿里云大数据利器之-RDS迁移到Maxcompute实现自动分区

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 当前,很多用户的业务数据存放在传统关系型数据库上,例如阿里云的RDS,做业务读写操作。当数据量非常大的时候,此时传系关系型数据库会显得有些吃力,那么会经常有将mysql数据库的数据迁移到[大数据处理平台-大数据计算服务(Maxcompute,原ODPS)(https://www.aliyun.com/product/odps?spm=5176.doc27800.765261.309.dcjpg2),利用其强大的存储和计算能力进行各种查询计算,结果再回流到RDS。
当前,很多用户的业务数据存放在传统关系型数据库上,例如阿里云的RDS,做业务读写操作。当数据量非常大的时候,此时传统关系型数据库会显得有些吃力,那么会经常有将mysql数据库的数据迁移到[大数据处理平台-大数据计算服务(Maxcompute,原ODPS)( https://www.aliyun.com/product/odps?spm=5176.doc27800.765261.309.dcjpg2),利用其强大的存储和计算能力进行各种查询计算,结果再回流到RDS。
         一般情况下,业务数据是按日期来区分的,有的静态数据可能是按照区域或者地域来区分,在Maxcompute中数据可以按照分区来存放,可以简单理解为一份数据放在不同的子目录下,子目录的名称以日期来命名。那么在RDS数据迁移到Maxcompute上的过程中,很多用户希望可以自动的创建分区,动态的将RDS中的数据,比如按日期区分的数据存放到Maxcompute中,这个流程自动化创建。同步的工具是使用Maxcompute的配套产品-[大数据开发套件]( https://data.aliyun.com/product/ide?spm=5176.7741945.765261.313.TQqfkK)。下面就举例说明RDS-Maxcompute自动分区几种方法的使用。
一,将RDS中的数据定时每天同步到Maxcompute中,自动创建按天日期的分区。
这里就要用到大数据开发套件-数据集成的功能,我们采用界面化的配置。
如图地方,设置Maxcompute的分区格式
7e6208ade7eb6988d5825185cdfcb21eee2fe20c
一般配置到这个地方的时候,默认是系统自带时间参数:${bdp.system.bizdate} 格式是yyyymmdd。也就是说在调度执行这个任务的时候,这个分区会被自动替换为 **任务执行日期的前一天**,相对用户比较方便的,因为一般用户业务数据是当前跑前一天的业务数据,这个日期也叫业务日期。
如图
742352e50f703175b018316749fae8b154756380

如果用户想使用当天任务运行的日期作为分区值,需要自定义这个参数,方法如图,也可以参考文档
https://help.aliyun.com/document_detail/30281.html?spm=5176.product30254.6.604.SDunjF
自定义的参数,格式非常灵活,日期是当天日期,用户可以自由选择哪一天,以及格式。
可供参考的变量参数配置方式如下:
后N年:$[add_months(yyyymmdd,12*N)]
前N年:$[add_months(yyyymmdd,-12*N)]
后N月:$[add_months(yyyymmdd,N)]
前N月:$[add_months(yyyymmdd,-N)]
后N周:$[yyyymmdd+7*N]
前N周:$[yyyymmdd-7*N]
后N天:$[yyyymmdd+N]
前N天:$[yyyymmdd-N]
后N小时:$[hh24miss+N/24]
前N小时:$[hh24miss-N/24]
后N分钟:$[hh24miss+N/24/60]
前N分钟:$[hh24miss-N/24/60]
注意:
请以中括号 [] 编辑自定义变量参数的取值计算公式,例如 key1=$[yyyy-mm-dd]。
默认情况下,自定义变量参数的计算单位为天。例如 $[hh24miss-N/24/60] 表示 (yyyymmddhh24miss-(N/24/60 * 1天)) 的计算结果,然后按 hh24miss 的格式取时分秒。
使用 add_months 的计算单位为月。例如 $[add_months(yyyymmdd,12 N)-M/24/60] 表示 (yyyymmddhh24miss-(12 N 1月))-(M/24/60 1天) 的结果,然后按 yyyymmdd 的格式取年月日。
如图,配置完成后,我们来测试运行看下,直接查看日志
e8db68c9ea59598baf83fbf25763252531592b3f
可以,看到日志中,Maxcompute(日志中打印原名ODPS)的信息中
partition分区,date_test=20170829,自动替换成功。
再看下实际的数据过去了没呢
91a1c862682c842c32d9d9301f0b81eb8f3b36d2
我们看到数据是过来了,成功自动创建了一个分区值。那么这个任务定时调度的时候,就会自动生成一个分区,每天自动的将RDS中的数据同步到Maxcompute中的按照日期创建的分区中。
二,如果用户的数据有很多运行日期之前的历史数据,怎么自动同步,自动分区呢。大数据开发套件-运维中心-有个补数据的功能。
首先,我们需要在RDS端把历史数据按照日期筛选出来,比如历史数据2017-08-25这天的数据,我要让他自动同步到Maxcompute的20170825的分区中。
在RDS阶段可以设置where过滤条件,如图
978e24ec0e6466cb970fdeaf6dace94d7300c9df
在Maxcompute页面,还是按照之前一样配置
5fca7fcd1e56cb358c1907239207f925f5a254d5
然后一定要 保存-提交。
提交后到运维中心-任务管理-图形模式-补数据
77eee8edaf1113290ce93d87a60ef89a56f1fa42
选择日期区间
585b37615ec748788bb5410f2509bd18b5312be4
提交运行,这个时候就会同时生成多个同步的任务实例按顺序执行
3d81a0e5e45d4b4ed5c7e369fc4006d51b807408
看下运行的日志,可以看到运行过程对RDS数据的抽取,在Maxcompute自动创建的分区
d33959555f20268e703470380d17258434bbc3a8
看下运行结果,数据写入的情况,自动创建了分区,数据同步过来了。
3a2a193e17534c06a3c9f1e29a20c9bea64c4c9a
三,如果用户数据量比较巨大,第一次全量的数据,或者并不是按照日期分区,是按照省份等分区。那么此时数据集成就不能做到自动分区了。也就是说,想按照RDS中某个字段进行hash,相同的字段值自动放到Maxcompute中以这个字段对应值的分区中。
同步本身是做不了的,是在Maxcompute中通过SQL完成,是Maxcompute的特有功能,实际上也是真正的动态分区,大家可以参考文章
。那么就需要我们先把数据全量同步到Maxcompute的一个临时表。
流程如下
1,先创建一个SQL脚本节点-用来创建临时表

drop table if exists emp_test_new_temp;
CREATE TABLE emp_test_new_temp 
(date_time STRING,
	name STRING,
	age BIGINT,
	sal DOUBLE);	


2,创建同步任务的节点,就是简单的同步任务,将RDS数据全量同步到Maxcompute,不需要设置分区。
3,使用sql进行动态分区到目的表

drop table if exists emp_test_new;
--创建一个ODPS分区表(最终目的表)
	CREATE TABLE emp_test_new (
	date_time STRING,
	name STRING,
	age BIGINT,
	sal DOUBLE
)
PARTITIONED BY (
	date_test STRING
);
--执行动态分区sql,按照临时表的字段date_time自动分区,date_time字段中相同的数据值,会按照这个数据值自动创建一个分区值
--例如date_time中有些数据是2017-08-25,会自动在ODPS分区表中创建一个分区,date=2017-08-25
--动态分区sql如下
--可以注意到sql中select的字段多写了一个date_time,就是指定按照这个字段自动创建分区
insert overwrite table emp_test_new partition(date_test)select date_time,name,age,sal,date_time from emp_test_new_temp
--导入完成后,可以把临时表删除,节约存储成本
drop table if exists emp_test_new_temp;

最后将三个节点配置成一个工作流,按顺序执行

78b6ceb9adff0dcb1be35f1a44ad1eff0c507fc6

执行过程,我们重点观察,最后一个节点的动态分区过程

6ff3be2c9bf9aaa3cc83e9dc2f2c53fc1a6ddcea

最后,看下数据

258e38caedf94aa880c6f7188a865d977feb7694

完成动态分区,自动化分区。是不是很神奇,相同的日期数据,到了同一个分区里。如果是以省份命名,也是如此,我自己都怕了。

大数据开发套件实际上可以完成绝大部分的自动化作业,尤其是数据同步迁移,调度等,界面化操作使得数据集成变得简单,不用苦逼的加班搞ETL了,你懂的。








相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
3月前
|
分布式计算 关系型数据库 MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
57 3
|
3月前
|
消息中间件 分布式计算 关系型数据库
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
65 0
|
3月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
大数据-117 - Flink DataStream Sink 案例:写出到MySQL、写出到Kafka
大数据-117 - Flink DataStream Sink 案例:写出到MySQL、写出到Kafka
224 0
|
14天前
|
运维 关系型数据库 MySQL
自建数据库迁移到云数据库RDS
本次课程由阿里云数据库团队的凡珂分享,主题为自建数据库迁移至云数据库RDS MySQL版。课程分为四部分:1) 传统数据库部署方案及痛点;2) 选择云数据库RDS MySQL的原因;3) 数据库迁移方案和产品选型;4) 线上活动与权益。通过对比自建数据库的局限性,介绍了RDS MySQL在可靠性、安全性、性价比等方面的优势,并详细讲解了使用DTS(数据传输服务)进行平滑迁移的步骤。此外,还提供了多种优惠活动信息,帮助用户降低成本并享受云数据库带来的便利。
|
29天前
|
安全 关系型数据库 MySQL
体验自建数据库迁移到云数据库RDS,领取桌面置物架!
「技术解决方案【Cloud Up 挑战赛】」正式开启!本方案旨在帮助用户将自建数据库平滑迁移至阿里云RDS MySQL,享受稳定、高效、安全的数据库服务,助力业务快速发展。完成指定任务即可赢取桌面置物架等奖励,限量供应,先到先得。活动时间:2024年12月3日至12月31日16点。
|
5月前
|
存储 JSON 关系型数据库
MySQL与JSON的邂逅:开启大数据分析新纪元
MySQL与JSON的邂逅:开启大数据分析新纪元
|
5月前
|
关系型数据库 MySQL 大数据
教你使用Python玩转MySQL数据库,大数据导入不再是难题!
教你使用Python玩转MySQL数据库,大数据导入不再是难题!
|
5月前
|
人工智能 分布式计算 架构师
大数据及AI典型场景实践问题之基于MaxCompute构建Noxmobi全球化精准营销系统如何解决
大数据及AI典型场景实践问题之基于MaxCompute构建Noxmobi全球化精准营销系统如何解决
|
5月前
|
SQL 存储 分布式计算
MaxCompute 入门:大数据处理的第一步
【8月更文第31天】在当今数字化转型的时代,企业和组织每天都在产生大量的数据。有效地管理和分析这些数据变得至关重要。阿里云的 MaxCompute(原名 ODPS)是一个用于处理海量数据的大规模分布式计算服务。它提供了强大的存储能力以及丰富的数据处理功能,让开发者能够快速构建数据仓库、实时报表系统、数据挖掘等应用。本文将介绍 MaxCompute 的基本概念、架构,并演示如何开始使用这一大数据处理平台。
748 0
|
2月前
|
存储 分布式计算 数据挖掘
数据架构 ODPS 是什么?
数据架构 ODPS 是什么?
413 7