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离线数仓构建案例一

article 2024/11/15 5:07:54

数据采集

日志数据（文件）到Kafka

自己写个程序模拟一些用户的行为数据，这些数据存在一个文件夹中。

接着使用flume监控采集这些文件，然后发送给kafka中待消费。

1、flume采集配置文件

监控文件将数据发给kafka的flume配置文件：


#定义组件
a1.sources = r1
a1.channels = c1

#配置source
a1.sources.r1.type = TAILDIR
a1.sources.r1.filegroups = f1
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /opt/module/applog/log/app.*
a1.sources.r1.positionFile = /opt/module/flume/taildir_position.json
a1.sources.r1.interceptors =  i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = com.atguigu.gmall.flume.interceptor.ETLInterceptor$Builder

#配置channel
a1.channels.c1.type = org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannel
a1.channels.c1.kafka.bootstrap.servers = 192.168.10.100:9092
a1.channels.c1.kafka.topic = topic_log
a1.channels.c1.parseAsFlumeEvent = false

#组装 
a1.sources.r1.channels = c1

a1.sources.r1.channels = c1

这边设置parseAsFlumeEvent = false后，数据就不会以flume的事件event的形式传递，就没有head了，只有body数据，head虽然对这个离线案例有用，但是如果要弄实时数仓，flink也会到kafka中取数据，这时head对于实时的就没用了。所以这边设置成false，也能减少数据传输的大小。

2、拦截器过滤数据

在source和channel之间设置拦截器，做一个轻度的清洗。

编写Flume拦截器

（1）创建Maven工程flume-interceptor

（2）创建包：com.atguigu.gmall.flume.interceptor

（3）在pom.xml文件中添加如下配置

<dependencies>

    <dependency>

        <groupId>org.apache.flume</groupId>

        <artifactId>flume-ng-core</artifactId>

        <version>1.9.0</version>

        <scope>provided</scope>

    </dependency>



    <dependency>

        <groupId>com.alibaba</groupId>

        <artifactId>fastjson</artifactId>

        <version>1.2.62</version>

    </dependency>

</dependencies>



<build>

    <plugins>

        <plugin>

            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>

            <version>2.3.2</version>

            <configuration>

                <source>1.8</source>

                <target>1.8</target>

            </configuration>

        </plugin>

        <plugin>

            <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>

            <configuration>

                <descriptorRefs>

                    <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>

                </descriptorRefs>

            </configuration>

            <executions>

                <execution>

                    <id>make-assembly</id>

                    <phase>package</phase>

                    <goals>

                        <goal>single</goal>

                    </goals>

                </execution>

            </executions>

        </plugin>

    </plugins>

</build>

（4）在com.atguigu.gmall.flume.utils包下创建JSONUtil类

package com.atguigu.gmall.flume.utils;



import com.alibaba.fastjson.JSONObject;

import com.alibaba.fastjson.JSONException;



public class JSONUtil {

/*

* 通过异常判断是否是json字符串

* 是：返回true  不是：返回false

* */

    public static boolean isJSONValidate(String log){

        try {

            JSONObject.parseObject(log);

            return true;

        }catch (JSONException e){

            return false;

        }

    }

}

（5）在com.atguigu.gmall.flume.interceptor包下创建ETLInterceptor类

package com.atguigu.gmall.flume.interceptor;



import com.atguigu.gmall.flume.utils.JSONUtil;

import org.apache.flume.Context;

import org.apache.flume.Event;

import org.apache.flume.interceptor.Interceptor;





import java.nio.charset.StandardCharsets;

import java.util.Iterator;

import java.util.List;



public class ETLInterceptor implements Interceptor {



    @Override

    public void initialize() {



    }



    @Override

    public Event intercept(Event event) {



//1、获取body当中的数据并转成字符串

        byte[] body = event.getBody();

        String log = new String(body, StandardCharsets.UTF_8);

//2、判断字符串是否是一个合法的json，是：返回当前event；不是：返回null

        if (JSONUtil.isJSONValidate(log)) {

            return event;

        } else {

            return null;

        }

    }



    @Override

    public List<Event> intercept(List<Event> list) {



        Iterator<Event> iterator = list.iterator();



        while (iterator.hasNext()){

            Event next = iterator.next();

            if(intercept(next)==null){

                iterator.remove();

            }

        }



        return list;

    }


    // a1.sources.r1.interceptors.i1.type 的值是这个的全类名
    public static class Builder implements Interceptor.Builder{



        @Override

        public Interceptor build() {

            return new ETLInterceptor();

        }

        @Override

        public void configure(Context context) {



        }



    }



    @Override

    public void close() {



    }

}

（6）打包

（7）需要先将打好的包放入到flume的lib目录下：/opt/module/flume/lib文件夹下面。

3、启动flume采集验证

使用上面的配置文件启动flume监控，，

bin/flume-ng agent -n a1 -c conf/ -f job/file_to_kafka.conf -Dflume.root.logger=info,console

接着创建一个Kafka消费者消费topic_log主题

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.10.100:9092 --topic topic_log

然后往文件中追加数据看能不能消费到。

看到完整的json被消费了，不完整的json被拦截器过滤了

日志数据（文件）同步给Hadoop的hdfs

现在数据已经在Kafka了，下一步就是要将数据发给Hadoop存储，并且要按天进行分区。

按照规划，该Flume需将Kafka中topic_log的数据发往HDFS。并且对每天产生的用户行为日志进行区分，将不同天的数据发往HDFS不同天的路径。

1、创建flume消费者

创建flume消费者从Kafka中消费数据发给hdfs。

目前的数据位于kafka中，原本可以直接用下面的这种flume架构，但由于flume的上游将数据存到kafka的时候，只存了body，这边将数据发给hdfs中需要按照时间落盘，所以需要拦截器加上head，给每条数据在head中添加时间信息，但是拦截器需要有flume source才能生效。所以这种架构就不行。需要使用带有source的架构。

带有source的架构模式 

拦截器：

    // 必须在在header中添加名为timestamp字段的时间戳
    @Override
    public Event intercept(Event event) {
        Map<String, String> headers = event.getHeaders();
        byte[] body = event.getBody();
        String log = new String(body, StandardCharsets.UTF_8);

        String ts = JSONObject.parseObject(log).getString("ts");
        headers.put("timestamp",ts);
        return event;
    }

flume配置文件：

#定义组件
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1

#配置source1
a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
a1.sources.r1.batchSize = 2000
a1.sources.r1.batchDurationMillis = 2000
a1.sources.r1.kafka.bootstrap.servers = 192.168.10.100:9092
a1.sources.r1.kafka.topics=topic_log
a1.sources.r1.kafka.consumer.group.id = topic_log
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = com.atguigu.gmall.flume.interceptor.TimestampInterceptor$Builder

#配置channel
a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.checkpointDir = /opt/module/flume/checkpoint/behavior1
a1.channels.c1.dataDirs = /opt/module/flume/data/behavior1
a1.channels.c1.maxFileSize = 2146435071
a1.channels.c1.capacity = 1000000
a1.channels.c1.keep-alive = 6

#配置sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = /origin_data/gmall/log/topic_log/%Y-%m-%d
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = log
a1.sinks.k1.hdfs.round = false


a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 10
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217728
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0

#控制输出文件类型
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = CompressedStream
a1.sinks.k1.hdfs.codeC = gzip

#组装 
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

1、数据位于kafka中source用kafka source

kafka source其实就是一个kafka消费者，定义消费者组id，防止使用默认的组id导致消费不到数据，如果有两个消费者都消费toppic_id主题，同一个消费者组id一样的只有一个消费者能消费到。

a1.sources.r1.batchSize = 2000，一次批量写入channel通道的最大消息数。
a1.sources.r1.batchDurationMillis = 2000，若没达到一批次的消息数量，达到这个时间了也将消息都发给channel通道。这时间设置成产生2000条大概花费的时间。

2、Channel用file channel，我猜测：是由于要发送给hdfs，又因为hdfs是文件系统

通过配置dataDirs指向多个路径，每个路径对应不同的硬盘，flume就可以将来自Source的数据写到不同的目录硬盘，但是这边是单机，就设置了一个，可以增大Flume吞吐量。

a1.channels.c1.maxFileSize = 2146435071，file channel数据存储在文件中，                单个日志文件的最大大小(以字节计)。

a1.channels.c1.capacity = 1000000，file channel的最大容量 1000000条
a1.channels.c1.keep-alive = 6

回滚后，source要重新到文件或者kafka中取这2000条数据 

3、数据发给HDFS所以sink用hdfs sink

a1.sinks.k1.hdfs.path = /origin_data/gmall/log/topic_log/%Y-%m-%d

path中包含时间的转移序列，用于将不同时间的数据放到不同的路径。

基于以上hdfs.rollInterval=10：hdfs当达到10秒后滚动形成文件

hdfs.rollSize=134217728：hdfs数据当达到128M形成文件

hdfs.rollCount =0：event事件条数达到多少条形成文件

几个参数综合作用，效果如下：

（1）文件在达到128M时会滚动生成新文件

（2）文件创建超3600秒时会滚动生成新文件

还没达到形成新文件的时候，是以.tmp结尾存在的，这个时候是没用的。

2、启动flume消费者 

进入flume的家目录下执行：

bin/flume-ng agent -n a1 -c conf/ -f job/kafka_to_hdfs_log.conf -Dflume.root.logger=info,console

效果：

效果分析：文件一有新的日志数据写入，就会被flume采集到kafka的topic_log主题中，就会被flume消费者发到hdfs中的路径文件中。这样会有几个问题：

  1. 一有数据就发给hdfs中形成一个文件，就会产生大量的小文件，上面每个文件就几百B大小。

    元数据层面：每个小文件都有一份元数据，其中包括文件路径，文件名，所有者，所属组，权限，创建时间等，这些信息都保存在Namenode内存中。所以小文件过多，会占用Namenode服务器大量内存，影响Namenode性能和使用寿命

    计算层面：默认情况下MR会对每个小文件启用一个Map任务计算，非常影响计算性能。同时也影响磁盘寻址时间。

  2. 数据漂移问题：

 加入拦截器解决数据漂移、修改参数解决小文件问题后：

可以看到现在起码不是几十B了，因为现在时间10秒就形成新文件，到时候可以根据128M生成的时间设置。 

现在这条数据链路已经打通了。 

=====================

业务数据（MySQL）到HDFS

在离线数仓中，业务数据是很重要的一个来源，为后续的计算提供数据来源，离线数仓一般一天采集同步一次业务数据到离线数仓中，供后续使用（存储、计算、处理、分析）。

1、数据同步方案

同步的策略有增量同步（效率好、逻辑复杂）和全量同步（数据量大变化少时效率低、逻辑简单）。增量同步就是只将有变更的数据同步过来；而全量同步是每次都将全表同步过来，覆盖原有的数据。一般而言一个数据库中：大表变化多全量、大表变化少增量、小表都用全量。

同步策略

优点

缺点

全量同步

逻辑简单

在某些情况下效率较低。例如某张表数据量较大，但是每天数据的变化比例很低，若对其采用每日全量同步，则会重复同步和存储大量相同的数据。

增量同步

效率高，无需同步和存储重复数据

逻辑复杂，需要将每日的新增及变化数据同原来的数据进行整合，才能使用

全量同步通常使用DataX、Sqoop等基于查询的离线同步工具。而增量同步既可以使用DataX、Sqoop等工具，也可使用Maxwell、Canal等工具，下面对增量同步不同方案进行简要对比。

增量同步方案

DataX/Sqoop

Maxwell/Canal

对数据库的要求

原理是基于查询，故若想通过select查询获取新增及变化数据，就要求数据表中存在create_time、update_time字段，然后根据这些字段获取变更数据。

要求数据库记录变更操作，例如MySQL需开启binlog。

数据的中间状态

由于是离线批量同步，故若一条数据在一天中变化多次，该方案只能获取最后一个状态，中间状态无法获取。

由于是实时获取所有的数据变更操作，所以可以获取变更数据的所有中间状态。

2、各个表同步策略

一般而言一个数据库中：大表变化多全量、大表变化少增量、小表都用全量。

2.1、部署DataX全量同步数据

使用DataX全量同步数据给HDFS。

1、正常步骤需要为每个全量同步的表各自创建一个DataX任务的json文件，每个表都由公主和王子来写json文件，实在是有点麻烦，直接搞个脚本自动生成（如果报错把注释去掉）：

# ecoding=utf-8
import json
import getopt
import os
import sys
import MySQLdb

#MySQL相关配置，需根据实际情况作出修改
mysql_host = "hadoop102"
mysql_port = "3306"
mysql_user = "root"
mysql_passwd = "000000"

#HDFS NameNode相关配置，需根据实际情况作出修改
hdfs_nn_host = "hadoop102"
hdfs_nn_port = "8020"

#生成DataX配置文件的目标路径，可根据实际情况作出修改
output_path = "/opt/module/datax/job/import"


def get_connection():
    return MySQLdb.connect(host=mysql_host, port=int(mysql_port), user=mysql_user, passwd=mysql_passwd)


def get_mysql_meta(database, table):
    connection = get_connection()
    cursor = connection.cursor()
    sql = "SELECT COLUMN_NAME,DATA_TYPE from information_schema.COLUMNS WHERE TABLE_SCHEMA=%s AND TABLE_NAME=%s ORDER BY ORDINAL_POSITION"
    cursor.execute(sql, [database, table])
    fetchall = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    connection.close()
    return fetchall


def get_mysql_columns(database, table):
    return map(lambda x: x[0], get_mysql_meta(database, table))


def get_hive_columns(database, table):
    def type_mapping(mysql_type):
        mappings = {
            "bigint": "bigint",
            "int": "bigint",
            "smallint": "bigint",
            "tinyint": "bigint",
            "decimal": "string",
            "double": "double",
            "float": "float",
            "binary": "string",
            "char": "string",
            "varchar": "string",
            "datetime": "string",
            "time": "string",
            "timestamp": "string",
            "date": "string",
            "text": "string"
        }
        return mappings[mysql_type]

    meta = get_mysql_meta(database, table)
    return map(lambda x: {"name": x[0], "type": type_mapping(x[1].lower())}, meta)


def generate_json(source_database, source_table):
    job = {
        "job": {
            "setting": {
                "speed": {
                    "channel": 3
                },
                "errorLimit": {
                    "record": 0,
                    "percentage": 0.02
                }
            },
            "content": [{
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "username": mysql_user,
                        "password": mysql_passwd,
                        "column": get_mysql_columns(source_database, source_table),
                        "splitPk": "",
                        "connection": [{
                            "table": [source_table],
                            "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://" + mysql_host + ":" + mysql_port + "/" + source_database]
                        }]
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "hdfswriter",
                    "parameter": {
                        "defaultFS": "hdfs://" + hdfs_nn_host + ":" + hdfs_nn_port,
                        "fileType": "text",
                        "path": "${targetdir}",
                        "fileName": source_table,
                        "column": get_hive_columns(source_database, source_table),
                        "writeMode": "append",
                        "fieldDelimiter": "\t",
                        "compress": "gzip"
                    }
                }
            }]
        }
    }
    if not os.path.exists(output_path):
        os.makedirs(output_path)
    with open(os.path.join(output_path, ".".join([source_database, source_table, "json"])), "w") as f:
        json.dump(job, f)


def main(args):
    source_database = ""
    source_table = ""

    options, arguments = getopt.getopt(args, '-d:-t:', ['sourcedb=', 'sourcetbl='])
    for opt_name, opt_value in options:
        if opt_name in ('-d', '--sourcedb'):
            source_database = opt_value
        if opt_name in ('-t', '--sourcetbl'):
            source_table = opt_value

    generate_json(source_database, source_table)


if __name__ == '__main__':
    main(sys.argv[1:])

注：由于目标路径包含一层日期，用于对不同天的数据加以区分，故path参数并未写死，需在提交任务时通过参数动态传入，参数名称为targetdir

2、使用方式：

安装Python Mysql驱动由于需要使用Python访问Mysql数据库，故需安装驱动，命令如下：

sudo yum install -y MySQL-python

脚本使用说明

python gen_import_config.py -d database -t table

通过-d传入数据库名，-t传入表名，执行上述命令即可生成该表的DataX同步配置文件。

3、每个表的json文件都要这样执行也比较，直接再弄个脚本为每个表生成：

#!/bin/bash

python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t activity_info
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t activity_rule
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t base_category1
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t base_category2
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t base_category3
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t base_dic
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t base_province
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t base_region
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t base_trademark
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t cart_info
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t coupon_info
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t sku_attr_value
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t sku_info
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t sku_sale_attr_value
python ~/bin/gen_import_config.py -d gmall -t spu_info

4、测试生产的配置文件是否可用

由于DataX同步任务要求目标路径提前存在，故需手动创建路径，当前activity_info表的目标路径应为/origin_data/gmall/db/activity_info_full/2020-06-14。命令不行可以手动创建。

hadoop fs -mkdir /origin_data/gmall/db/activity_info_full/2020-06-14

执行DataX同步命令

$ python /opt/module/datax/bin/datax.py -p"-Dtargetdir=/origin_data/gmall/db/activity_info_full/2020-06-14" /opt/module/datax/job/import/gmall.activity_info.json

python /opt/module/datax/bin/datax.py -p"-Dtargetdir=/origin_data/gmall/db/activity_info_full/2020-06-14" /opt/module/datax/job/import/gmall.activity_info.json

5、观察结果

观察HFDS目标路径是否出现数据。

6、全量同步脚本

#!/bin/bash

DATAX_HOME=/opt/module/datax

# 如果传入日期则do_date等于传入的日期，否则等于前一天日期
if [ -n "$2" ] ;then
    do_date=$2
else
    do_date=`date -d "-1 day" +%F`
fi

#处理目标路径，此处的处理逻辑是，如果目标路径不存在，则创建；若存在，则清空，目的是保证同步任务可重复执行
handle_targetdir() {
  hadoop fs -test -e $1
  if [[ $? -eq 1 ]]; then
    echo "路径$1不存在，正在创建......"
    hadoop fs -mkdir -p $1
  else
    echo "路径$1已经存在"
    fs_count=$(hadoop fs -count $1)
    content_size=$(echo $fs_count | awk '{print $3}')
    if [[ $content_size -eq 0 ]]; then
      echo "路径$1为空"
    else
      echo "路径$1不为空，正在清空......"
      hadoop fs -rm -r -f $1/*
    fi
  fi
}

#数据同步
import_data() {
  datax_config=$1
  target_dir=$2

  # 先在HDFS中创建目录
  handle_targetdir $target_dir
  python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p"-Dtargetdir=$target_dir" $datax_config
}

case $1 in
"activity_info")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.activity_info.json /origin_data/gmall/db/activity_info_full/$do_date
  ;;
"activity_rule")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.activity_rule.json /origin_data/gmall/db/activity_rule_full/$do_date
  ;;
"base_category1")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_category1.json /origin_data/gmall/db/base_category1_full/$do_date
  ;;
"base_category2")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_category2.json /origin_data/gmall/db/base_category2_full/$do_date
  ;;
"base_category3")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_category3.json /origin_data/gmall/db/base_category3_full/$do_date
  ;;
"base_dic")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_dic.json /origin_data/gmall/db/base_dic_full/$do_date
  ;;
"base_province")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_province.json /origin_data/gmall/db/base_province_full/$do_date
  ;;
"base_region")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_region.json /origin_data/gmall/db/base_region_full/$do_date
  ;;
"base_trademark")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_trademark.json /origin_data/gmall/db/base_trademark_full/$do_date
  ;;
"cart_info")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.cart_info.json /origin_data/gmall/db/cart_info_full/$do_date
  ;;
"coupon_info")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.coupon_info.json /origin_data/gmall/db/coupon_info_full/$do_date
  ;;
"sku_attr_value")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.sku_attr_value.json /origin_data/gmall/db/sku_attr_value_full/$do_date
  ;;
"sku_info")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.sku_info.json /origin_data/gmall/db/sku_info_full/$do_date
  ;;
"sku_sale_attr_value")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.sku_sale_attr_value.json /origin_data/gmall/db/sku_sale_attr_value_full/$do_date
  ;;
"spu_info")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.spu_info.json /origin_data/gmall/db/spu_info_full/$do_date
  ;;
"all")
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.activity_info.json /origin_data/gmall/db/activity_info_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.activity_rule.json /origin_data/gmall/db/activity_rule_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_category1.json /origin_data/gmall/db/base_category1_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_category2.json /origin_data/gmall/db/base_category2_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_category3.json /origin_data/gmall/db/base_category3_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_dic.json /origin_data/gmall/db/base_dic_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_province.json /origin_data/gmall/db/base_province_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_region.json /origin_data/gmall/db/base_region_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.base_trademark.json /origin_data/gmall/db/base_trademark_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.cart_info.json /origin_data/gmall/db/cart_info_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.coupon_info.json /origin_data/gmall/db/coupon_info_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.sku_attr_value.json /origin_data/gmall/db/sku_attr_value_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.sku_info.json /origin_data/gmall/db/sku_info_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.sku_sale_attr_value.json /origin_data/gmall/db/sku_sale_attr_value_full/$do_date
  import_data /opt/module/datax/job/import/gmall.spu_info.json /origin_data/gmall/db/spu_info_full/$do_date
  ;;
esac

使用方式：

./mysql_to_hdfs_full.sh all 2023-10-25

all表示全量同步脚本设置的所有表，第二个参数是创建的文件夹时间，如果不传默认取前一天的时间，比如今天是2023年10月25日，则创建2023-10-24文件夹存放数据，生产环境中，都是凌晨1点多开始全量同步前面一天的数据。所以生产中第二个参数不传。

2.2、Maxwell增量同步数据

使用Maxwell增量同步业务数据到kafka，再由Flume采集到HDFS

1、创建一个Maxwell增量同步MySQL中需要增量同步的业务表，发送给kafka的topic_db主题

 

如果MySQL的端口不是3306，Maxwell的配置文件记得加上

mxw.sh start

2、由于有些表是全量同步，所以需要在MySQL的配置文件中将全量同步的表去掉bin_log

3、创建flume消费topic_db主题发送给hdfs

flume配置文件：

#定义组件
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1

#配置source1
a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
a1.sources.r1.batchSize = 2000
a1.sources.r1.batchDurationMillis = 2000
a1.sources.r1.kafka.bootstrap.servers = 192.168.10.100:9092
a1.sources.r1.kafka.topics=topic_db
a1.sources.r1.kafka.consumer.group.id = topic_db
a1.sources.r1.interceptors = i1
a2.sources.r1.interceptors.i1.type = com.atguigu.gmall.flume.interceptor.TableNameTimestampInterceptor$Builder

#配置channel
a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.checkpointDir = /opt/module/flume/checkpoint/behavior2
a1.channels.c1.dataDirs = /opt/module/flume/data/behavior2
a1.channels.c1.maxFileSize = 2146435071
a1.channels.c1.capacity = 1000000
a1.channels.c1.keep-alive = 6

#配置sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = /origin_data/gmall/db/%{tableName}_inc/%Y-%m-%d
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = db
a1.sinks.k1.hdfs.round = false


a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 10
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217728
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0

#控制输出文件类型
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = CompressedStream
a1.sinks.k1.hdfs.codeC = gzip

#组装 
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

a1.sinks.k1.hdfs.path = /origin_data/gmall/db/%{tableName}_inc/%Y-%m-%d

由于在hdfs中落盘的需要按照以上的格式，而%{tableName} 这种，hdfs会到event的头部中找tableName来解析，%Y-%m-%d会找timestamp的值解析。以下是一条event格式，但是如果不设置的话会按默认的时间。

timestamp^R^M1698288936059^R­^B{"database":"gmall","table":"comment_info","type":"insert","ts":1698288933,"xid":912,"commit":true,"data":{"id":1716761825009860616,"user_id":13,"nick_name":null,"head_img":null,"sku_id":12,"spu_id":25,"order_id":null,"appraise":null,"comment_txt":"æµ<8b>è¯<95>1219","create_time":null,"operate_time":null}}^Qib<8e>)^@^@^@^@^@^?^@^@^@^_^W^M^D^@^@^@^Q©^?äi<8b>^A^@^@^Yr^?äi<8b>^A^@^@^E^M^A^@^@^@^@^?^@^@^@$^W^M^B^@^@^@^Qª^?äi<8b>^A^@

以下是Maxwell增量同步MySQL的一条数据，其中ts字段需要个性化定制Maxwell才能生成，ts是当时监控到这条数据变更的时间，可以将这个时间设置给event的头部timestamp。

{
    "database": "gmall",
    "table": "comment_info",
    "type": "insert",
    "ts": 1698288933,
    "xid": 912,
    "commit": true,
    "data": {
        "id": 1716761825009860616,
        "user_id": 13,
        "nick_name": null,
        "head_img": null,
        "sku_id": 12,
        "spu_id": 25,
        "order_id": null,
        "appraise": null,
        "comment_txt": "æµ<8b>è¯<95>1219",
        "create_time": null,
        "operate_time": null
    }
}

拦截器

// flume采集的每条数据 event
    @Override
    public Event intercept(Event event) {
        Map<String, String> headers = event.getHeaders();
        byte[] body = event.getBody();
        String db = new String(body, StandardCharsets.UTF_8);

        // 获取Maxwell输出的时间戳 单位是秒
        Long ts = JSONObject.parseObject(db).getLong("ts");
        String table = JSONObject.parseObject(db).getString("table");

        // flume的hdfs sink解析需要 毫秒
        headers.put("timestamp", String.valueOf(ts * 1000));
        headers.put("tableName",table);
        return event;
    }

4、增量表首日全量

通常情况下，增量表需要在首日（首次）进行一次全量同步，后续每日再进行增量同步，首日全量同步可以使用Maxwell的bootstrap功能，方便起见，下面编写一个增量表首日全量同步脚本。

#!/bin/bash

# 该脚本的作用是初始化所有的增量表，只需执行一次

MAXWELL_HOME=/opt/module/maxwell

import_data() {
    $MAXWELL_HOME/bin/maxwell-bootstrap --database gmall --table $1 --config $MAXWELL_HOME/config.properties
}

case $1 in
"cart_info")
  import_data cart_info
  ;;
"comment_info")
  import_data comment_info
  ;;
"coupon_use")
  import_data coupon_use
  ;;
"favor_info")
  import_data favor_info
  ;;
"order_detail")
  import_data order_detail
  ;;
"order_detail_activity")
  import_data order_detail_activity
  ;;
"order_detail_coupon")
  import_data order_detail_coupon
  ;;
"order_info")
  import_data order_info
  ;;
"order_refund_info")
  import_data order_refund_info
  ;;
"order_status_log")
  import_data order_status_log
  ;;
"payment_info")
  import_data payment_info
  ;;
"refund_payment")
  import_data refund_payment
  ;;
"user_info")
  import_data user_info
  ;;
"all")
  import_data cart_info
  import_data comment_info
  import_data coupon_use
  import_data favor_info
  import_data order_detail
  import_data order_detail_activity
  import_data order_detail_coupon
  import_data order_info
  import_data order_refund_info
  import_data order_status_log
  import_data payment_info
  import_data refund_payment
  import_data user_info
  ;;
esac

离线数仓环境准备

现在日志数据和业务数据都采集过来了，是位于hdfs的文件中，需要把数据加入到我们数据仓库中，第一步先加入到hive中。

1、hive安装

大数据-hive-CSDN博客


http://www.kler.cn/a/161999.html

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