基于OGG Datahub插件将Oracle数据同步上云-阿里云开发者社区

一、背景介绍

随着数据规模的不断扩大，传统的RDBMS难以满足OLAP的需求，本文将介绍如何将Oracle的数据实时同步到阿里云的大数据处理平台当中，并利用大数据工具对数据进行分析。

OGG（Oracle GoldenGate）是一个基于日志的结构化数据备份工具，一般用于Oracle数据库之间的主从备份以及Oracle数据库到其他数据库（DB2, MySQL等）的同步。下面是Oracle官方提供的一个OGG的整体架构图，从图中可以看出OGG的部署分为源端和目标端两部分组成，主要有Manager，Extract，Pump，Collector，Replicat这么一些组件。
屏幕快照 2016-11-24 下午3.31.29.png

Manager：在源端和目标端都会有且只有一个Manager进程存在，负责管理其他进程的启停和监控等；
Extract：负责从源端数据库表或者事务日志中捕获数据，有初始加载和增量同步两种模式可以配置，初始加载模式是直接将源表数据同步到目标端，而增量同步就是分析源端数据库的日志，将变动的记录传到目标端，本文介绍的是增量同步的模式；
Pump：Extract从源端抽取的数据会先写到本地磁盘的Trail文件，Pump进程会负责将Trail文件的数据投递到目标端；
Collector：目标端负责接收来自源端的数据，生成Trail文件
Replicat：负责读取目标端的Trail文件，转化为相应的DDL和DML语句作用到目标数据库，实现数据同步。

本文介绍的Oracle数据同步是通过OGG的Datahub插件实现的，该Datahub插件在架构图中处于Replicat的位置，会分析Trail文件，将数据的变化记录写入Datahub中，可以使用流计算对datahub中的数据进行实时分析，也可以将数据归档到MaxCompute中进行离线处理。

二、安装步骤

0. 环境要求

源端已安装好Oracle
源端已安装好OGG（建议版本Oracle GoldenGate V12.1.2.1）
目标端已安装好OGG Adapters（建议版本Oracle GoldenGate Application Adapters 12.1.2.1）
java 7

（下面将介绍Oracle/OGG相关安装和配置过程，Oracle的安装将不做介绍，另外需要注意的是：Oracle/OGG相关参数配置以熟悉Oracle/OGG的运维人员配置为准，本示例只是提供一个可运行的样本，Oracle所使用的版本为ORA11g）

1. 源端OGG安装

下载OGG安装包解压后有如下目录：

drwxr-xr-x install
drwxrwxr-x response
-rwxr-xr-x runInstaller
drwxr-xr-x stage

目前oracle一般采取response安装的方式，在response/oggcore.rsp中配置安装依赖，具体如下：

oracle.install.responseFileVersion=/oracle/install/rspfmt_ogginstall_response_schema_v12_1_2
# 需要目前与oracle版本对应
INSTALL_OPTION=ORA11g
# goldegate主目录
SOFTWARE_LOCATION=/home/oracle/u01/ggate
# 初始不启动manager
START_MANAGER=false
# manger端口
MANAGER_PORT=7839
# 对应oracle的主目录
DATABASE_LOCATION=/home/oracle/u01/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_1
# 暂可不配置
INVENTORY_LOCATION=
# 分组（目前暂时将oracle和ogg用同一个账号ogg_test，实际可以给ogg单独账号）
UNIX_GROUP_NAME=oinstall

执行命令：

runInstaller -silent -responseFile {YOUR_OGG_INSTALL_FILE_PATH}/response/oggcore.rsp

本示例中，安装后OGG的目录在/home/oracle/u01/ggate，安装日志在/home/oracle/u01/ggate/cfgtoollogs/oui目录下，当silentInstall{时间}.log文件里出现如下提示，表明安装成功：

The installation of Oracle GoldenGate Core was successful.

执行/home/oracle/u01/ggate/ggsci命令，并在提示符下键入命令：CREATE SUBDIRS，从而生成ogg需要的各种目录（dir打头的那些）。
至此，源端OGG安装完成。

2. 源端Oracle配置

以dba分身进入sqlplus：sqlplus / as sysdba

# 创建独立的表空间
create tablespace ATMV datafile '/home/oracle/u01/app/oracle/oradata/uprr/ATMV.dbf' size 100m autoextend on next 50m maxsize unlimited;

# 创建ogg_test用户，密码也为ogg_test
create user ogg_test identified by ogg_test default tablespace ATMV;

# 给ogg_test赋予充分的权限
grant connect,resource,dba to ogg_test;

# 检查附加日志情况
Select SUPPLEMENTAL_LOG_DATA_MIN, SUPPLEMENTAL_LOG_DATA_PK, SUPPLEMENTAL_LOG_DATA_UI, SUPPLEMENTAL_LOG_DATA_FK, SUPPLEMENTAL_LOG_DATA_ALL from v$database;

# 增加数据库附加日志及回退
alter database add supplemental log data;
alter database add supplemental log data (primary key, unique,foreign key) columns;
# rollback
alter database drop supplemental log data (primary key, unique,foreign key) columns;
alter database drop supplemental log data;

# 全字段模式，注意：在该模式下的delete操作也只有主键值
ALTER DATABASE ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA (ALL) COLUMNS;
# 开启数据库强制日志模式
alter database force logging;
# 执行marker_setup.sql 脚本
@marker_setup.sql
# 执行@ddl_setup.sql
@ddl_setup.sql
# 执行role_setup.sql
@role_setup.sql
# 给ogg用户赋权
grant GGS_GGSUSER_ROLE to ogg_test;
# 执行@ddl_enable.sql，开启DDL trigger
@ddl_enable.sql
# 执行优化脚本
@ddl_pin ogg_test
# 安装sequence support
@sequence.sql
#
alter table sys.seq$ add supplemental log data (primary key) columns;

3. OGG源端mgr配置

以下是通过ggsci对ogg进行配置

配置mgr
edit params mgr

PORT 7839
DYNAMICPORTLIST  7840-7849
USERID ogg_test, PASSWORD ogg_test
PURGEOLDEXTRACTS ./dirdat/*, USECHECKPOINTS, MINKEEPDAYS 7
LAGREPORTHOURS 1
LAGINFOMINUTES 30
LAGCRITICALMINUTES 45
PURGEDDLHISTORY MINKEEPDAYS 3, MAXKEEPDAYS 7
PURGEMARKERHISTORY MINKEEPDAYS 3, MAXKEEPDAYS 7

启动mgr（运行日志在ggate/dirrpt中）

start mgr

查看mgr状态

info mgr

查看mgr配置

view params mgr

4. OGG源端extract配置

以下是通过ggsci对ogg进行配置

配置extract（名字可任取，extract是组名）
edit params extract

EXTRACT extract
SETENV (NLS_LANG="AMERICAN_AMERICA.AL32UTF8")
DBOPTIONS   ALLOWUNUSEDCOLUMN
USERID ogg_test, PASSWORD ogg_test
REPORTCOUNT EVERY 1 MINUTES, RATE
NUMFILES 5000
DISCARDFILE ./dirrpt/ext_test.dsc, APPEND, MEGABYTES 100
DISCARDROLLOVER AT 2:00
WARNLONGTRANS 2h, CHECKINTERVAL 3m
EXTTRAIL ./dirdat/st, MEGABYTES 200
DYNAMICRESOLUTION
TRANLOGOPTIONS CONVERTUCS2CLOBS
TRANLOGOPTIONS RAWDEVICEOFFSET 0
DDL &
INCLUDE MAPPED OBJTYPE 'table' &
INCLUDE MAPPED OBJTYPE 'index' &
INCLUDE MAPPED OBJTYPE 'SEQUENCE' &
EXCLUDE OPTYPE COMMENT
DDLOPTIONS  NOCROSSRENAME  REPORT
TABLE     OGG_TEST.*;
SEQUENCE  OGG_TEST.*;

GETUPDATEBEFORES
NOCOMPRESSDELETES

增加extract进程（ext后的名字要跟上面extract对应，本例中extract是组名）
add ext extract,tranlog, begin now

删除某废弃进程DP_TEST
delete ext DP_TEST

添加抽取进程，每个队列文件大小为200m
add exttrail ./dirdat/st,ext extract, megabytes 200

启动抽取进程（运行日志在ggate/dirrpt中）
start extract extract
至此，extract配置完成，数据库的一条变更可以在ggate/dirdat目录下的文件中看到

5. 生成def文件

源端ggsci起来后执行如下命令，生成defgen文件,并且拷贝到目标端dirdef下
edit params defgen

DEFSFILE ./dirdef/ogg_test.def
USERID ogg_test, PASSWORD ogg_test
table OGG_TEST.*;

在shell中执行如下命令，生成ogg_test.def
./defgen paramfile ./dirprm/defgen.prm

6. 目标端OGG安装和配置

解压adapter包
将源端中dirdef/ogg_test.def文件拷贝到adapter的dirdef下

执行ggsci起来后执行如下命令，创建必须目录
create subdirs

编辑mgr配置
edit params mgr

PORT 7839
DYNAMICPORTLIST  7840-7849
PURGEOLDEXTRACTS ./dirdat/*, USECHECKPOINTS, MINKEEPDAYS 7
LAGREPORTHOURS 1
LAGINFOMINUTES 30
LAGCRITICALMINUTES 45
PURGEDDLHISTORY MINKEEPDAYS 3, MAXKEEPDAYS 7
PURGEMARKERHISTORY MINKEEPDAYS 3, MAXKEEPDAYS 7

启动mgr
start mgr

7. 源端ogg pump配置

启动ggsci后执行如下操作：

编辑pump配置
edit params pump

EXTRACT pump
RMTHOST xx.xx.xx.xx, MGRPORT 7839, COMPRESS
PASSTHRU
NUMFILES 5000
RMTTRAIL ./dirdat/st
DYNAMICRESOLUTION
TABLE      OGG_TEST.*;
SEQUENCE   OGG_TEST.*;

添加投递进程，从某一个队列开始投
add ext pump,exttrailsource ./dirdat/st

备注：投递进程，每个队文件大小为200m
add rmttrail ./dirdat/st,ext pump,megabytes 200

启动pump
start pump
启动后，结合上面adapter的配置，可以在目标端的dirdat目录下看到过来的trailfile

8. Datahub插件安装和配置

依赖环境：jdk1.7。
配置好JAVA_HOME, LD_LIBRARY_PATH，可以将环境变量配置到~/.bash_profile中，例如

export JAVA_HOME=/xxx/xxx/jrexx
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:$JAVA_HOME/lib/amd64:$JAVA_HOME/lib/amd64/server

修改环境变量后，请重启adapter的mgr进程
下载datahub-ogg-plugin.tar.gz并解压:

修改conf路径下的javaue.properties文件，将{YOUR_HOME}替换为解压后的路径

gg.handlerlist=ggdatahub

gg.handler.ggdatahub.type=com.aliyun.odps.ogg.handler.datahub.DatahubHandler
gg.handler.ggdatahub.configureFileName={YOUR_HOME}/datahub-ogg-plugin/conf/configure.xml

goldengate.userexit.nochkpt=false
goldengate.userexit.timestamp=utc

gg.classpath={YOUR_HOME}/datahub-ogg-plugin/lib/*
gg.log.level=info

jvm.bootoptions=-Xmx512m -Dlog4j.configuration=file:{YOUR_HOME}/datahub-ogg-plugin/conf/log4j.properties -Djava.class.path=ggjava/ggjava.jar

修改conf路径下的log4j.properties文件，将{YOUR_HOME}替换为解压后的路径

修改conf路径下的configure.xml文件，修改方式见文件中的注释

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configue>

    <defaultOracleConfigure>
        <!-- oracle sid, 必选-->
        <sid>100</sid>
        <!-- oracle schema, 可以被mapping中的oracleSchema覆盖, 两者必须有一个非空-->
        <schema>ogg_test</schema>
    </defaultOracleConfigure>

    <defalutDatahubConfigure>
        <!-- datahub endpoint, 必填-->
        <endPoint>YOUR_DATAHUB_ENDPOINT</endPoint>
        <!-- datahub project, 可以被mapping中的datahubProject, 两者必须有一个非空-->
        <project>YOUR_DATAHUB_PROJECT</project>
        <!-- datahub accessId, 可以被mapping中的datahubAccessId覆盖, 两者必须有一个非空-->
        <accessId>YOUR_DATAHUB_ACCESS_ID</accessId>
        <!-- datahub accessKey, 可以被mapping中的datahubAccessKey覆盖, 两者必须有一个非空-->
        <accessKey>YOUR_DATAHUB_ACCESS_KEY</accessKey>
        <!-- 数据变更类型同步到datahub对应的字段，可以被columnMapping中的ctypeColumn覆盖 -->
        <ctypeColumn>optype</ctypeColumn>
        <!-- 数据变更时间同步到datahub对应的字段，可以被columnMapping中的ctimeColumn覆盖 -->
        <ctimeColumn>readtime</ctimeColumn>
        <!-- 数据变更序号同步到datahub对应的字段, 按数据变更先后递增, 不保证连续, 可以被columnMapping中的cidColumn覆盖 -->
        <cidColumn>record_id</cidColumn>
<!-- 额外增加的常量列，每条record该列值为指定值，格式为c1=xxx,c2=xxx，可以被columnMapping中的constColumnMap覆盖-->
         <constColumnMap></constColumnMap>
    </defalutDatahubConfigure>

    <!-- 默认最严格，不落文件 直接退出 无限重试-->

    <!-- 运行每批上次的最多纪录数, 可选, 默认1000-->
    <batchSize>1000</batchSize>

    <!-- 默认时间字段转换格式, 可选, 默认yyyy-MM-dd HH:mm:ss-->
    <defaultDateFormat>yyyy-MM-dd HH:mm:ss</defaultDateFormat>

    <!-- 脏数据是否继续, 可选, 默认false-->
    <dirtyDataContinue>true</dirtyDataContinue>

    <!-- 脏数据文件, 可选, 默认datahub_ogg_plugin.dirty-->
    <dirtyDataFile>datahub_ogg_plugin.dirty</dirtyDataFile>

    <!-- 脏数据文件最大size, 单位M, 可选, 默认500-->
    <dirtyDataFileMaxSize>200</dirtyDataFileMaxSize>

    <!-- 重试次数, -1:无限重试 0:不重试 n:重试次数, 可选, 默认-1-->
    <retryTimes>0</retryTimes>

    <!-- 重试间隔, 单位毫秒, 可选, 默认3000-->
    <retryInterval>4000</retryInterval>

    <!-- 点位文件, 可选, 默认datahub_ogg_plugin.chk-->
    <checkPointFileName>datahub_ogg_plugin.chk</checkPointFileName>

    <mappings>
        <mapping>
            <!-- oracle schema, 见上描述-->
            <oracleSchema></oracleSchema>
            <!-- oracle table, 必选-->
            <oracleTable>t_person</oracleTable>
            <!-- datahub project, 见上描述-->
            <datahubProject></datahubProject>
            <!-- datahub AccessId, 见上描述-->
            <datahubAccessId></datahubAccessId>
            <!-- datahub AccessKey, 见上描述-->
            <datahubAccessKey></datahubAccessKey>
            <!-- datahub topic, 必选-->
            <datahubTopic>t_person</datahubTopic>
            <ctypeColumn></ctypeColumn>
            <ctimeColumn></ctimeColumn>
            <cidColumn></cidColumn>
            <constColumnMap></constColumnMap>
            <columnMapping>
                <!--
                src:oracle字段名称, 必须;
                dest:datahub field, 必须;
                destOld:变更前数据落到datahub的field, 可选;
                isShardColumn: 是否作为shard的hashkey, 可选, 默认为false, 可以被shardId覆盖
                isDateFormat: timestamp字段是否采用DateFormat格式转换, 默认true. 如果是false, 源端数据必须是long
                dateFormat: timestamp字段的转换格式, 不填就用默认值
                -->
                <column src="id" dest="id" isShardColumn="true"  isDateFormat="false" dateFormat="yyyy-MM-dd HH:mm:ss"/>
                <column src="name" dest="name" isShardColumn="true"/>
                <column src="age" dest="age"/>
                <column src="address" dest="address"/>
                <column src="comments" dest="comments"/>
                <column src="sex" dest="sex"/>
                <column src="temp" dest="temp" destOld="temp1"/>
            </columnMapping>

            <!--指定shard id, 优先生效, 可选-->
            <shardId>1</shardId>
        </mapping>
    </mappings>
</configue>

在ggsci下启动datahub writer

edit params dhwriter

extract dhwriter
getEnv (JAVA_HOME)
getEnv (LD_LIBRARY_PATH)
getEnv (PATH)
CUSEREXIT ./libggjava_ue.so CUSEREXIT PASSTHRU INCLUDEUPDATEBEFORES, PARAMS "{YOUR_HOME}/datahub-ogg-plugin/conf/javaue.properties"
sourcedefs ./dirdef/ogg_test.def
table OGG_TEST.*;

添加dhwriter
add extract dhwriter, exttrailsource ./dirdat/st

启动dhwriter
start dhwriter

三、使用场景

这里会用一个简单的示例来说明数据的使用方法，例如我们在Oracle数据库有一张商品订单表orders（oid int, pid int, num int），该表有三列，分别为订单ID, 商品ID和商品数量。
将这个表通过OGG Datahub进行增量数据同步之前，我们需要先将源表已有的数据通过DataX同步到MaxCompute中。增量同步的关键步骤如下：
（1）在Datahub上创建相应的Topic，Topic的schema为(string record_id, string optype, string readtime, bigint oid_before, bigint oid_after, bigint pid_before, bigint pid_after, bigint num_before, bigint num_after)；
（2）OGG Datahub的插件按照上述的安装流程部署配置，其中列的Mapping配置如下：

            <ctypeColumn>optype</ctypeColumn>
            <ctimeColumn>readtime</ctimeColumn>
            <columnMapping>
                <column src="oid" dest="oid_after" destOld="oid_before" isShardColumn="true"/>
                <column src="pid" dest="pid_after" destOld="pid_before"/>
                <column src="num" dest="num_after" destOld="num_before"/>
            </columnMapping>

其中optype和readtime字段是记录数据库的数据变更类型和时间，optype有"I", "D", "U"三种取值，分别对应为“增”，“删”，“改”三种数据变更操作。
（3）OGG Datahub插件部署好成功运行后，插件会源源不断的将源表的数据变更记录输送至datahub中，例如我们在源订单表中新增一条记录（1，2，1），datahub里收到的记录如下：

+--------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
| record_id | optype     | readtime   | oid_before | oid_after  | pid_before | pid_after  | num_before | num_after  |
+-------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
| 14810373343020000 |     I          | 2016-12-06 15:15:28.000141 | NULL       | 1          | NULL       | 2          | NULL       | 1   |

修改这条数据，比如把num改为20，datahub则会收到的一条变更数据记录，如下：

+-------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
| record_id | optype     | readtime   | oid_before | oid_after  | pid_before | pid_after  | num_before | num_after  |
+--------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
| 14810373343080000 |     U          | 2016-12-06 15:15:58.000253 | 1          | 1          | 2          | 2          | 1          | 20         |

实时计算

在前一天的离线计算的基础数据上，我们可以写一个StreamCompute流计算的分析程序，很容易地对数据进行实时汇总，例如实时统计当前总的订单数，每种商品的销售量等。处理思路就是对于每一条到来的变更数据，可以拿到变化的数值，实时更新统计变量即可。

离线处理

为了便于后续的离线分析，我们也可以将Datahub里的数据归档到MaxCompute中，在MaxCompute中创建相应Schema的表：

create table orders_log(record_id string, optype string, readtime string, oid_before bigint, oid_after bigint, pid_before bigint, pid_after bigint, num_before bigint, num_after bigint);

在Datahub上创建MaxCompute的数据归档，上述流入Datahub里的数据将自动同步到MaxCompute当中。建议将同步到MaxCompute中的数据按照时间段进行划分，比如每一天的增量数据都对应一个独立分区。这样当天的数据同步完成后，我们可以处理对应的分区，拿到当天所有的数据变更，而与和前一天的全量数据进行合并后，即可得到当天的全量数据。为了简单起见，先不考虑分区表的情况，以2016-12-06这天的增量数据为例，假设前一天的全量数据在表orders_base里面，datahub同步过来的增量数据在orders_log表中，将orders_base与orders_log做合并操作，可以得到2016-12-06这天的最终全量数据写入表orders_result中。这个过程可以在MaxCompute上用如下这样一条SQL完成。

INSERT OVERWRITE TABLE orders_result
SELECT t.oid, t.pid, t.num
FROM
(
     SELECT oid, pid, num, '0' x_record_id, 1 AS x_optype
     FROM
     orders_base 
     UNION ALL
     SELECT decode(optype,'D',oid_before,oid_after) AS oid
              , decode(optype,'D', pid_before,pid_after) AS pid
              , num_after AS num
              , record_id x_record_id
              , decode(optype, 'D', 0, 1) AS x_optype
     FROM
     orders_log
 ) t
JOIN
 (
     SELECT
     oid
     , pid
     , max(record_id) x_max_modified
     FROM
     (
     SELECT
     oid
     , pid
     , '0' record_id
     FROM
     orders_base UNION ALL SELECT
                      decode(optype,'D',oid_before,oid_after) AS oid
                      , decode(optype,'D', pid_before,pid_after) AS pid
                      , record_id
                      FROM
                      orders_log ) g
     GROUP BY oid , pid
 ) s
ON
t.oid = s.oid AND t.pid = s.pid AND t.x_record_id = s.x_max_modified AND t.x_optype <> 0;

四、常见问题

Q：目标端报错 OGG-06551 Oracle GoldenGate Collector: Could not translate host name localhost into an Internet address.
A：目标端机器hostname在/etc/hosts里面重新设置localhost对应的ip

Q：找不到jvm相关的so包
A：将jvm的so路径添加到LD_LIBRARY_PATH后，重启mgr

例如：export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:$JAVA_HOME/lib/amd64:$JAVA_HOME/lib/amd64/server

Q：有了DDL语句，比如增加一列，源端ogg没有问题，但是adapter端的ffwriter和jmswriter进程退出，且报错： 2015-06-11 14:01:10 ERROR OGG-01161 Bad column index (5) specified for table OGG_TEST.T_PERSON, max columns = 5.
A：由于表结构改变，需要重做def文件，将重做的def文件放入dirdef后重启即可

基于OGG Datahub插件将Oracle数据同步上云

一、背景介绍

二、安装步骤

0. 环境要求

1. 源端OGG安装

2. 源端Oracle配置

3. OGG源端mgr配置

4. OGG源端extract配置

5. 生成def文件

6. 目标端OGG安装和配置

7. 源端ogg pump配置

8. Datahub插件安装和配置

三、使用场景

实时计算

离线处理

四、常见问题

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1. 源端OGG安装

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3. OGG源端mgr配置

4. OGG源端extract配置

5. 生成def文件

6. 目标端OGG安装和配置

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8. Datahub插件安装和配置

三、使用场景

实时计算

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