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从腾讯云数据仓库TCHouse安全地转移数据到AWS Redshift

article 2025/1/30 18:05:47

实现从AWS Direct Connect连接到腾讯云数据仓库TCHouse-P、TCHouse-C或TCHouse-D，然后使用AWS Glue读取数据并在AWS Redshift中创建对应表并复制数据，需要按照以下步骤进行操作：

网络连接设置

AWS Direct Connect配置：

在AWS管理控制台中，创建一个Direct Connect连接到你的本地网络或腾讯云所在的网络环境。
配置虚拟接口（VIF），确保能够访问腾讯云数据仓库所在的VPC。
腾讯云网络配置：
TCHouse - P：
按照要求创建VPC网络及其子网。
在子网下申请CVM实例，并确保安全组放通5436端口，允许AWS Direct Connect的IP范围访问。
TCHouse - C：
选择或创建VPC网络和子网。
在云服务器上安装ClickHouse - client，并确保安全组放通9000（TCP）和8123（HTTP）端口，允许AWS Direct Connect的IP范围访问。
TCHouse - D：
根据实际情况配置VPC网络连接，如对等连接、VPN连接或专线网关等。
确保安全组放通3306端口，允许AWS Direct Connect的IP范围访问。

AWS Glue爬虫配置

创建AWS Glue数据库：

import boto3

glue = boto3.client('glue')
response = glue.create_database(
    DatabaseInput={
        'Name': 'your_glue_database_name'
    }
)

配置AWS Glue爬虫：

TCHouse - P（PostgreSQL兼容）：
使用JDBC连接到TCHouse - P，在爬虫配置中指定JDBC URL： jdbc:postgresql://<TCHouse - P endpoint>:5436/<database_name> ，并提供相应的认证信息。
TCHouse - C（ClickHouse）：
使用ClickHouse JDBC连接，在爬虫配置中指定JDBC URL： jdbc:clickhouse://<TCHouse - C endpoint>:9000/<database_name> ，并提供相应的认证信息。
TCHouse - D（MySQL兼容）：
使用JDBC连接到TCHouse - D，在爬虫配置中指定JDBC URL： jdbc:mysql://<TCHouse - D endpoint>:3306/<database_name> ，并提供相应的认证信息。
运行爬虫，让AWS Glue发现表结构和模式。

AWS Glue ETL作业

创建AWS Glue ETL作业：

使用Python Shell或Scala编写ETL脚本，将数据从AWS Glue Catalog读取并写入AWS Redshift。
Python示例：

import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job

args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session
job = Job(glueContext)
job.init(args['JOB_NAME'], args)

# 从AWS Glue Catalog读取数据
datasource = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(
    database="your_glue_database_name",
    table_name="your_table_name"
)

# 将数据写入AWS Redshift
redshift_url = "jdbc:redshift://<redshift_endpoint>:<port>/<database_name>"
redshift_user = "your_user"
redshift_password = "your_password"
datasource.write.format("jdbc").option("url", redshift_url) \
  .option("dbtable", "your_redshift_table_name") \
  .option("user", redshift_user) \
  .option("password", redshift_password) \
  .mode("append") \
  .save()

job.commit()

AWS Redshift表创建

手动创建表：

根据AWS Glue爬虫发现的表结构，在AWS Redshift中手动创建表。例如：

CREATE TABLE your_redshift_table_name (
    column1 data_type1,
    column2 data_type2,
   ...
);

使用ETL作业创建表：

在上述AWS Glue ETL作业中，如果表不存在，可以先创建表结构。例如：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("Create Redshift Table").getOrCreate()
create_table_query = """
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS your_redshift_table_name (
        column1 data_type1,
        column2 data_type2,
       ...
    )
"""
spark.sql(create_table_query)