大数据实践-数据同步篇tungsten-relicator(mysql->mongo)

简介: // // [导读]             随着公司业务的快速发展数据量也迅速的增大,基于用户各个维度深度分析,关系型数据压力越来越大;因此急于寻找一些解决方案;调研了很久最后采用了 golang+mongod集群的这个方案,使用mongo做数据分析的存储端,数据同步就成为一个问题,目前网上主流的工具和解决方案都比较少,唯一一个稍微多点的文章就是tungsten-relicator,最后技术选型也才用了它,目前也使用了快一年了,遇到过很多问题,但基本还算比较稳定。

[导读] 

           随着公司业务的快速发展数据量也迅速的增大,基于用户各个维度深度分析,关系型数据压力越来越大;因此急于寻找一些解决方案;调研了很久最后采用了 golang+mongod集群的这个方案,使用mongo做数据分析的存储端,数据同步就成为一个问题,目前网上主流的工具和解决方案都比较少,唯一一个稍微多点的文章就是tungsten-relicator,最后技术选型也才用了它,目前也使用了快一年了,遇到过很多问题,但基本还算比较稳定。

 

tungsten-relicator介绍

Tungsten Replicator 是一个高性能、开源的数据复制引擎,用于 MySQL、Postgres 和 Oracle 数据库。这是 Continuent 最先进的集群解决方案的核心组件之一。

第三方数据复制引擎--Tungsten-Replicator 主要特点:

1 支持高版本MySQL向低版本复制,5.1-->5.0
2 支持跨数据库系统的复制,MySQL-->PgSQL
3 支持多主库向单台Slave的复制,Multi-Master-->Slave
4 G-Replicator提取数据的更新记录写到MySQL 队列表Queue;基于这个队列,可以为其他应用服务提供便利

 

方案设计

           公司以前使用着mysql的主从,为了不影响正常业务,又添加了一个从库;从第二个从库同步到mongo集群中;本文不在描述mysql集群和monggo集群搭建,重点讨论tungsten-relicator同步和部署

       1、停止从库的主从同步,导出从库中的所有数据,清空从库;

       2、配置从库和第二从库的同步

       3、搭建tungsten-relicator同步(mysql-mongo)

       4、将从库导出的数据从新导入从库

      5、重启启动主从同步。

部署完成后的图解

                                 同步图

 

 

搭建tungsten-relicator同步

tungsten-relicator需要部署到两条服务器,主服务负责读mysql binlog日志解析后传送给从服务器,从服务器接收数据并同步到mongo

首先配置主服务器(192.168.0.1)

1、安装基础环境 JAVA  RUBY

yum -y install java-1.7.0-openjdk*
yum -y install ruby

2、修改系统的最大链接数

1)查看 ulimit -n

2)更改

vim /etc/security/limits.conf

* soft nofile 65535

* hard nofile 65535

3)重启linux

      reboot

3、修改mysql配置

vi /etc/my.cnf
最下面添加
binlog_format=row
max_allowed_packet = 52M
log_slave_updates = 1
同时停止同步
slave stop;

4、tungsten主程序配置

解压 
tar -zxvf tungsten-replicator-2.2.1-403.tar.gz
cd tungsten-replicator-2.2.1-403
启动 
  ./tools/tpm install mysql2mongodb \
    --master=192.168.0.1 \
    --install-directory=/opt/continuent \
    --replication-user=root\
    --replication-password=root\
    --enable-heterogenous-master=true \
    --repl-svc-extractor-filters=replicate \
    --property=replicator.filter.replicate.do=zhongxin \
    --property=replicator.filter.pkey.addColumnsToDeletes=true \
    --property=replicator.filter.pkey.addPkeyToInserts=true  \
    --start

master  --  主服务器Ip地址

replication-user  --  myslq用户名

replication-password  --  mysql密码

property=replicator.filter.replicate.do  --  同步的数据库库名

 

5、查看tungsten 同步状态

/opt/continuent/tungsten/tungsten-replicator/bin/trepctl status
state    : ONLINE 表示服务启动正常

 

 

配置从服务器(192.168.0.2)

1、安装基础环境 JAVA  RUBY

yum -y install java-1.7.0-openjdk*
yum -y install ruby

2、修改系统的最大链接数

1)查看 ulimit -n

2)更改

vim /etc/security/limits.conf

* soft nofile 65535

* hard nofile 65535

3)重启linux

      reboot

3、配置免密码登录(从tungsten从服务器免密码登录主服务器)

  ssh-keygen -t rsa    一路回车
  cd .ssh/
  cp id_rsa.pub authorized_keys
  chmod 600 authorized_keys
  scp authorized_keys root@192.168.0.2:/root/.ssh
  chmod 700 -R .ssh
 
  验证无密码登录:ssh 192.168.0.1 

4、tungsten从服务程序配置

解压 
tar -zxvf tungsten-replicator-2.2.1-403.tar.gz
cd tungsten-replicator-2.2.1-403
启动 
  ./tools/tungsten-installer --master-slave -a  \
     --datasource-type=mongodb \
     --datasource-port=27001 \
     --master-host=192.168.0.1     \
     --service-name=mysql2mongodb  \
     --home-directory=/opt/continuent \
     --java-file-encoding=UTF8 \
     --svc-parallelization-type=none \
     --start-and-report

mongodb安装在本地

master-host  --  主服务地址

5、查看tungsten 同步状态

/opt/continuent/tungsten/tungsten-replicator/bin/trepctl status
state    : ONLINE 表示服务启动正常

6、启动mysql同步数据了

start slave;

 

 

 

运营篇

1、查看同步工具的日志

tail -300f  /opt/continuent/tungsten/tungsten-replicator/log/trepsvc.log
tail -30f /opt/continuent/service_logs/trepsvc.log

2、查看同步的状态

/opt/continuent/tungsten/tungsten-replicator/bin/trepctl status
/opt/continuent/tungsten/tungsten-replicator/bin/trepctl services

3、当同步出错后,解决问题后,执行命令重新同步

/opt/continuent/tungsten/tungsten-replicator/bin/trepctl -service mysql2mongodb online
/opt/continuent/tungsten/tungsten-replicator/bin/trepctl status

4、当一些表里面存在特殊符号可能会导致同步出错,可以在从服务器启动的时候加上一下参数跳过同步的表

--property=replicator.filter.replicate.ignore=zhongxin.zx_notice_req_log \

 

 

如果在运行一段时间后,因为某些原因需要将数据抹掉重新同步的话,可以安装一下的步骤

       1、停止从库的主从同步,导出从库中的所有数据,清空从库;

       2、删除mysql从库的tungsten_mysql2mongodb库

       3、删除mongo的 tungsten_mysql2mongodb库

       4、重启启动tungsten的主从同步(安装启动命令)

       5、将从库导出的数据从新导入从库

        6、启动mysql主从同步。

相关文章
|
11月前
|
存储 数据采集 搜索推荐
Java 大视界 -- Java 大数据在智慧文旅旅游景区游客情感分析与服务改进中的应用实践(226)
本篇文章探讨了 Java 大数据在智慧文旅景区中的创新应用,重点分析了如何通过数据采集、情感分析与可视化等技术,挖掘游客情感需求,进而优化景区服务。文章结合实际案例,展示了 Java 在数据处理与智能推荐等方面的强大能力,为文旅行业的智慧化升级提供了可行路径。
Java 大视界 -- Java 大数据在智慧文旅旅游景区游客情感分析与服务改进中的应用实践(226)
|
11月前
|
数据采集 SQL 搜索推荐
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——OneData数据中台体系
OneData是阿里巴巴内部实现数据整合与管理的方法体系与工具,旨在解决指标混乱、数据孤岛等问题。通过规范定义、模型设计与工具平台三层架构,实现数据标准化与高效开发,提升数据质量与应用效率。
3521 0
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——OneData数据中台体系
|
数据采集 存储 大数据
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——日志采集与数据同步
本资料全面介绍大数据处理技术架构,涵盖数据采集、同步、计算与服务全流程。内容包括Web/App端日志采集方案、数据同步工具DataX与TimeTunnel、离线与实时数仓架构、OneData方法论及元数据管理等核心内容,适用于构建企业级数据平台体系。
1198 1
|
数据采集 分布式计算 DataWorks
ODPS在某公共数据项目上的实践
本项目基于公共数据定义及ODPS与DataWorks技术,构建一体化智能化数据平台,涵盖数据目录、归集、治理、共享与开放六大目标。通过十大子系统实现全流程管理,强化数据安全与流通,提升业务效率与决策能力,助力数字化改革。
428 4
|
分布式计算 监控 大数据
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——离线数据开发
该平台提供一站式大数据开发与治理服务,涵盖数据存储计算、任务调度、质量监控及安全管控。基于MaxCompute实现海量数据处理,结合D2与DataWorks进行任务开发与运维,通过SQLSCAN与DQC保障代码质量与数据准确性。任务调度系统支持定时、周期、手动运行等多种模式,确保高效稳定的数据生产流程。
540 0
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——离线数据开发
|
分布式计算 DataWorks 数据处理
在数据浪潮中前行:记录一次我与ODPS的实践、思考与展望
本文详细介绍了在 AI 时代背景下,如何利用阿里云 ODPS 平台(尤其是 MaxCompute)进行分布式多模态数据处理的实践过程。内容涵盖技术架构解析、完整操作流程、实际部署步骤以及未来发展方向,同时结合 CSDN 博文深入探讨了多模态数据处理的技术挑战与创新路径,为企业提供高效、低成本的大规模数据处理方案。
522 3
|
机器学习/深度学习 存储 分布式计算
ODPS驱动电商仓储革命:动态需求预测系统的落地实践
本方案基于ODPS构建“预测-仿真-决策”闭环系统,解决传统仓储中滞销积压与爆款缺货问题。通过动态特征工程、时空融合模型与库存仿真引擎,实现库存周转天数下降42%,缺货率下降65%,年损减少5000万以上,显著提升运营效率与GMV。
1131 1
|
11月前
|
存储 SQL 分布式计算
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——元数据与计算管理
本内容系统讲解了大数据体系中的元数据管理与计算优化。元数据部分涵盖技术、业务与管理元数据的分类及平台工具,并介绍血缘捕获、智能推荐与冷热分级等技术创新。元数据应用于数据标签、门户管理与建模分析。计算管理方面,深入探讨资源调度失衡、数据倾斜、小文件及长尾任务等问题,提出HBO与CBO优化策略及任务治理方案,全面提升资源利用率与任务执行效率。
792 0
|
SQL 人工智能 关系型数据库
如何实现MySQL百万级数据的查询?
本文探讨了在MySQL中对百万级数据进行排序分页查询的优化策略。面对五百万条数据,传统的浅分页和深分页查询效率较低,尤其深分页因偏移量大导致性能显著下降。通过为排序字段添加索引、使用联合索引、手动回表等方法,有效提升了查询速度。最终建议根据业务需求选择合适方案:浅分页可加单列索引,深分页推荐联合索引或子查询优化,同时结合前端传递最后一条数据ID的方式实现高效翻页。
595 0
|
SQL 人工智能 分布式计算
在数据浪潮中前行:我与ODPS的实践、思考与展望
在数据驱动决策的时代,企业如何高效处理海量数据成为数字化转型关键。本文结合作者实践,深入解析阿里云自研大数据平台 ODPS 的技术优势与应用场景,涵盖 MaxCompute、DataWorks、Hologres 等核心产品,分享从数据治理到实时分析的落地经验,并展望其在 AI 与向量数据时代的发展前景。
511 70

推荐镜像

更多