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本文转载自微信公众号「大数据时代与数仓 」，作家西贝。转载本文请有关大数据时代与数仓公众号。

写在前边

数据仓库的特质之一是集成，即最初把未经过加工处理的、不同开始的、不同模样的数据同步到ODS层，一般情况下，这些ODS层数据包括日记数据和业务DB数据。对于业务DB数据而言(比如存储在MySQL中)，将数据鸠合并导入到数仓中(平方是Hive或者MaxCompute)瑕瑜常蹙迫的一个要道。

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那么，该何如将业务DB数据高效准确地同步到数仓中呢?一般企业会使用两种决议：直连同步与及时增量同步(数据库日记理解)。其中直连同步的基本想路是直连数据库进行SELECT，然后将查询的数据存储到腹地文献行动中间存储，终末把文献Load到数仓中。这种方式十分的简便便捷，然而跟着业务的发展，会遭逢一些瓶颈，具体见下文分析。

为了措置这些问题，一般会使用及时增量的方式进行数据同步，其基开心趣是CDC (Change Data Capture) + Merge，即及时Binlog鸠合 + 离线处理Binlog规复业务数据这么一套措置决议。

本文主要包括以下骨子，但愿对你有所匡助

常见数据同步方式 流式数据集成 数据同步的方式 直连同步

直连同步是指通过界说好的范例接口API和基于动态清爽库的方式径直联结业务库，比如ODBC/JDBC等轨则了调和的标准接口，不同的数据库基于这套标准提供范例的运行，从而援救彻底疏通的函数调用和SQL结束。比如频繁使用的Sqoop便是遴选这种方式进行批量数据同步的。

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直连同步的方式竖立十分简便，很容易上手操作，比拟符合操作型业务系统的数据同步，然而会存在以下问题：

皇冠模拟盘口 数据同步时期：跟着业务限制的增长，数据同步破耗的时期会越来越长，无法骄矜卑劣数仓出产的时期条目。 性能瓶颈：直连数据库查询数据，对数据库影响十分大，容易形成慢查询，如若业务库莫得遴选主备计谋，则会影响业务线上的正燕做事，如若遴选了主备计谋，固然不错幸免对业务系统的性能影响，但当数据量较大时，性能照旧会很差。

日记理解

所谓日记理解，即理解数据库的变更日记，比如MySQL的Binlog日记，Oracle的存档日记文献。通过读取这些日记信息，收罗变化的数据并将其理解到盘算存储中即可完成数据的及时同步。这种读操作是在操作系统层面完成的，不需要通过数据库，因此不会给源数据库带来性能上的瓶颈。

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数据库日记理解的同步方式不错完巩固时与准及时的同步，蔓延不错贬抑在毫秒级别的，其最大的上风便是性能好、后果高，不会对源数据库形成影响，现在，从业务系统到数据仓库中的及时增量同步，平常遴选这种方式。天然，这种方式也会存在一些问题，比如批量补数时形成无数数据更新，日记理解会处理较慢，形成数据蔓延。除此以外，这种方式比拟复杂，参加也较大，欧博娱乐代理因为需要一个及时的抽取系统去抽取并理解日记，下文会对此进行详确讲明。

如上图所示架构，在直连同步基础之上加多了流式同步的链路，经过流式推敲引擎把相应的 Binlog 鸠合到 Kafka，同期会经过一个 Kafka 2Hive 的范例把它导入到原始数据，再经过一层 Merge，产出卑劣需要的 ODS 数据。

上述的数据集成方式上风瑕瑜常较着的，把数据传输的时期放到了 T+0 这一天去作念，在第二天的时候只需要去作念一次 merge 就不错了。十分检朴时期和推敲资源。

皇冠客服飞机：@seo3687 流式数据集成结束 结束想路

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最初，选拔Flink认真把Kafka上的Binlog数据拉取到HDFS上，生成增量表。

然后，对每张ODS表，最初需要一次性制作快照(Snapshot)，把MySQL里的存量数据读取到Hive上，这一过程底层选拔直连MySQL去Select数据的方式，不错使用Sqoop进行一次性全量导入，生成一张全量表。

终末，对每张ODS表，每天基于存量数据和本日增量产生的Binlog作念Merge，从而规复出业务数据。

Binlog是流式产生的，通过对Binlog的及时鸠合，把部分数据处理需求由每天一次的批处理分管到及时流上。不管从性能上照旧对MySQL的拜访压力上，皆会有较着地改善。Binlog自己记载了数据变更的类型(Insert/Update/Delete)，通过一些语义方面的处理，彻底冒昧作念到精确的数据规复。

对于Binlog理解部分，不错使用canal用具，鸠合到Kafka之后，不错使用Flink理解kafka数据并写入到HDFS上，理解kafka的数据不错使用Flink的DataStreamAPI，也不错使用FlinkSQL的canal-json数据源形式进行理解，使用FlinkSQL相对来说是比拟简便的。底下是canal-json形式的kafka数据源。

CREATE 彩票炸金花TABLE region (   id BIGINT,   region_name STRING ) WITH (  'connector' = 'kafka',  'topic' = 'mydw.base_region',  'properties.bootstrap.servers' = 'kms-3:9092',  'properties.group.id' = 'testGroup',  'format' = 'canal-json' ,  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'  ); 

数据理解完成之后，底下的便是兼并规复齐全数据的过程，对于兼并规复数据，一种比拟常见的方式便是全外联结(FULL OUTER JOIN)。具体如下：

生成增量表与全量表的Merge任务，本日的增量数据与昨天的全量数据进行全外联结，该Merge任务的基本逻辑是：

INSERT OVERWRITE TABLE user_order PARTITION(ds='20211012') SELECT  CASE    WHEN n.id IS NULL THEN o.id                  ELSE n.id          END         ,CASE    WHEN n.id IS NULL THEN o.create_time                   ELSE n.create_time           END         ,CASE    WHEN n.id IS NULL THEN o.modified_time                  ELSE n.modified_time           END         ,CASE    WHEN n.id IS NULL THEN o.user_id                   ELSE n.user_id           END                  ,CASE    WHEN n.id IS NULL THEN o.sku_code                   ELSE n.sku_code           END         ,CASE    WHEN n.id IS NULL THEN o.pay_fee                  ELSE n.pay_fee           END FROM    (             SELECT  *             FROM    user_order_delta             WHERE   ds = '20211012'             AND     id IS NOT NULL             AND     user_id IS NOT NULL         ) n FULL OUTER JOIN (-- 全外联结进行数据merge                     SELECT  *                     FROM    user_order                     WHERE   ds = '20211011'                     AND     id IS NOT NULL                     AND     user_id IS NOT NULL                                  ) o ON      o.id = n.id AND     o.user_id = n.user_id ; 

经过上述治安，即可将数据规复齐全。

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本文最初先容了数据仓库构建ODS层常见的数据同步方式，并对每种方式进行了讲明，给出了相对应的清晰图。接着给出了CDC+Merge的数据同步决议。值得郑重的是，Flink1.11引入了CDC的connector，比如MySQL CDC和Postgres CDC，同期对Kafka的Connector援救canal-json和debezium-json以及changelog-json的format，通过这种方式不错很便捷地拿获变化的数据，大大简化了数据处理的进程和数据同步的复杂度。

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