阿里云大数据利器之-RDS迁移到Maxcompute实现动态分区

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。


有对大数据技术感兴趣的,可以加笔者的微信 wx4085116.目前笔者已经从阿里离职,博客不代表阿里立场。笔者开了一个大数据培训班。有兴趣的加我。





相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
9天前
|
弹性计算 关系型数据库 数据库
手把手带你从自建 MySQL 迁移到云数据库,一步就能脱胎换骨
阿里云瑶池数据库来开课啦!自建数据库迁移至云数据库 RDS原来只要一步操作就能搞定!
|
10天前
|
运维 Cloud Native 应用服务中间件
阿里云微服务引擎 MSE 及 API 网关 2024 年 05 月产品动态
阿里云微服务引擎 MSE 面向业界主流开源微服务项目, 提供注册配置中心和分布式协调(原生支持 Nacos/ZooKeeper/Eureka )、云原生网关(原生支持Higress/Nginx/Envoy,遵循Ingress标准)、微服务治理(原生支持 Spring Cloud/Dubbo/Sentinel,遵循 OpenSergo 服务治理规范)能力。API 网关 (API Gateway),提供 APl 托管服务,覆盖设计、开发、测试、发布、售卖、运维监测、安全管控、下线等 API 生命周期阶段。帮助您快速构建以 API 为核心的系统架构.满足新技术引入、系统集成、业务中台等诸多场景需要
|
10天前
|
弹性计算 Prometheus 监控
阿里云可观测 2024 年 5 月产品动态
阿里云可观测 2024 年 5 月产品动态。
|
14天前
|
分布式计算 DataWorks MaxCompute
DataWorks产品使用合集之需要将mysql 表(有longtext类型字段) 迁移到odps,但odps好像没有对应的类型支持,该怎么办
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
|
10天前
|
API
阿里云微服务引擎及 API 网关 2024 年 5 月产品动态
阿里云微服务引擎及 API 网关 2024 年 5 月产品动态。
阿里云微服务引擎及 API 网关 2024 年 5 月产品动态
|
12天前
|
缓存 分布式计算 关系型数据库
数据管理DMS操作报错合集之当进行RDS实例的可用区迁移时,提示“缓存清理”是什么意思
数据管理DMS(Data Management Service)是阿里云提供的数据库管理和运维服务,它支持多种数据库类型,包括RDS、PolarDB、MongoDB等。在使用DMS进行数据库操作时,可能会遇到各种报错情况。以下是一些常见的DMS操作报错及其可能的原因与解决措施的合集。
|
13天前
|
分布式计算 DataWorks 大数据
MaxCompute产品使用合集之odps.sql.mapper.split.size和odps.stage.mapper.split.size这两个参数的区别是什么
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
13天前
|
SQL 机器学习/深度学习 分布式计算
MaxCompute产品使用合集之在ODPS中,如何将日期时间与8小时进行拼接
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
13天前
|
SQL 分布式计算 DataWorks
MaxCompute产品使用合集之odps的表是否支持修改
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
13天前
|
分布式计算 DataWorks NoSQL
DataWorks操作报错合集之从MongoDB同步数据到MaxCompute(ODPS)时,出现报错,该怎么解决
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台,支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。
DataWorks操作报错合集之从MongoDB同步数据到MaxCompute(ODPS)时,出现报错,该怎么解决

热门文章

最新文章

相关产品

  • 云原生大数据计算服务 MaxCompute