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NIFI1.21.0_Mysql到Mysql增量CDC同步中_日期类型_以及null数据同步处理补充---大数据之Nifi工作笔记0057
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发布时间:2023-02-15

本文共 1792 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

NIFI与MySQL增量数据同步实践笔记

在NIFI中实现MySQL增量数据同步,尤其是基于binlog的实时同步,常常面临着如何高效处理多个表的增量数据同步这一问题。本文将详细介绍如何优化现有配置,实现对整个数据库的增量同步。

问题背景

在之前的实践中,我们主要针对单个表的插入和更新操作进行了配置。这种方式虽然实现了增量同步,但在面对需要同步整个数据库(包括多个表)的场景时,存在以下问题:

  • 配置复杂度:需要为每个表配置单独的处理器,导致配置工作量显著增加
  • 同步效率:在多个表存在大量数据变更的情况下,单独处理每个表会影响整体性能
  • 扩展性:在需要扩展或新增表的场景下,配置和管理将变得更加繁琐
  • 解决方案

    为了解决上述问题,我们需要从以下几个方面进行优化:

    1. 基于binlog的增量同步原理

    MySQL的binlog(binary log)是一种记录数据库事务日志的技术。通过解析binlog,可以实现对数据库中数据变更事件的实时监控和同步。这种方式具有以下优势:

    • 高效性:无需对数据库进行锁机制控制,直接读取binlog文件即可获取增量数据
    • 实时性:可以实现几乎实时的数据同步
    • 完整性:能够完整地复制数据库中的所有数据变更事件

    2. NIFI增量同步流程优化

    在NIFI中,我们可以通过以下方式实现增量同步:

    1.1 Binlog文件解析

    首先,我们需要从MySQL中读取binlog文件。可以通过脚本或NIFI的Shell处理器来执行这一步骾。以下是实现步骤:

  • 使用cat命令读取最新的binlog文件
  • 通过tail命令实时监控binlog文件的追加
  • 配置NIFI的Shell处理器,自动解析binlog文件
  • 1.2 数据变更事件提取

    从binlog中提取具体的数据变更事件。每条binlog记录包含以下信息:

    • 事务ID:标识特定的事务
    • 事件类型:包括插入、更新、删除等操作
    • 表结构:涉及的表名和字段信息
    • 旧值和新值:具体的数据变更内容

    我们需要根据这些信息构建适用于NIFI的数据格式。

    1.3 数据路由与处理

    将提取到的增量数据路由到NIFI的处理管道中。可以通过以下方式实现:

  • 使用Flume源处理器直接读取binlog文件
  • 配置Shell处理器执行解析脚本
  • 使用JsonTree处理器将解析后的数据转换为NIFI友好的格式
  • 1.4 表结构映射

    为了支持多个表的增量同步,我们需要对目标数据库中的所有表进行映射。这可以通过以下方式实现:

  • 使用预处理脚本生成表结构映射文件
  • 在NIFI中配置表结构映射处理器
  • 根据映射结果动态构建插入/更新语句
  • 1.5 插入与更新操作

    针对每条增量数据事件,根据事件类型执行相应的数据库操作。具体来说:

    • 插入事件:构建插入语句并执行
    • 更新事件:构建更新语句并执行
    • 删除事件:根据需求选择是否支持删除操作
    1.6 事务处理

    由于binlog记录的是事务的全局信息,我们需要确保在处理每条binlog记录时,能够正确地归属到对应的事务中。可以通过以下方式实现:

  • 使用InnoDB存储引擎(支持多版本并发控制)
  • 配置NIFI的状态管理机制
  • 保持事务处理的原子性
  • 3. 实现步骤

    3.1 数据库准备

    在生产环境中,需要确保以下条件:

    1.MySQL主 slav 宝双主/主从架构2.启用binlog记录模式3.配置binlog文件的保存路径

    3.2 NIFI配置

    在NIFI中,进行以下配置:

  • Flume源处理器:配置读取binlog文件
  • Shell处理器:解析binlog文件
  • JsonTree处理器:转换数据格式
  • 表结构映射处理器:动态构建SQL语句
  • InsertStatement处理器:执行插入操作
  • UpdateStatement处理器:执行更新操作
  • 3.3 脚本开发

    开发一组shell脚本,负责:

  • 读取binlog文件
  • 解析binlog记录
  • 构建目标SQL语句
  • 执行数据库操作
  • 3.4 测试验证

    在测试环境中进行验证,确保以下几点:

  • 数据同步的准确性
  • 数据延迟的可控性
  • 系统的稳定性
  • 扩展性的可行性
  • 总结

    通过上述方法,我们可以在NIFI中实现MySQL数据库的增量同步。这种方式不仅支持多个表的增量同步,还能根据实际需求灵活配置和扩展。通过结合binlog的高效解析和NIFI的强大处理能力,我们能够实现对整个数据库的实时增量同步。

    转载地址:http://ufjfk.baihongyu.com/

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