基于海豚调度功能开发——推送下游系统数据库连接信息批量修改方案与实现

功能需求背景

由于信创(信息技术应用创新产业)改造要求,上个月已将从数据仓库推送下游官网系统的ORACLE数据库相关数据推送任务迁移到信创人大金仓临时数据库,整体任务完成切换上线并试运行稳定。

由于年底需要进行信创数据库的正式上线,目前需要将人大金仓临时数据库切换到生产环境的人大金仓正式数据库,两者的区别仅仅在于数据库的IP和端口不同。

因为推送信创官网的表数据相关任务分散在 Apache DolphinScheduler (以下简称海豚调度)系统各个工作流之中,如何找到所有的推送任务并进行切换,保证所有的推送任务都能够完整覆盖是本次功能实现的难点。

方案设计

本次功能实现的方案设计方案如下图所示:

首先,通过海豚调度元数据中工作流定义相关表找到推送官网的相关工作流任务,梳理出相关工作流和子工作流,并通过工作流及子工作流找到对应的推送任务;

然后,通过解析DATAX推送任务JSON配置文件找到该任务对应推送目标表并整理出目标表清单,让下游系统(即官网系统)负责人确认梳理出的推送任务是否包括所有推送表;

接着,将之前完成配置并上线的工作流及子工作流导出并在开发环境进行配置,修改推送下游系统(即官网系统)的数据库连接信息,完成配置后上线并执行一次推送任务,当所有推送任务

<think> 嗯,用户这次问的是海豚调度实现两个数据库数据同步的具体方法。结合之前的对话历史,用户之前已经接触过海豚调度器的架构优势(对比CDH Hive),也看到过CloudCanal这个工具的描述(引用2),但这次明确指向海豚调度器本身的功能实现。 用户可能是个数据工程师或架构师,正在搭建数仓同步链路。ta的提问很精准,说明已经做过基础调研,现在需要实操指导。有趣的是,引用2里提到的CloudCanal其实是第三方工具,用户特意强调"海豚调度实现",说明ta更关注原生方案而非外部集成。 从技术角度看,海豚调度器本身不直接提供数据同步能力——这点需要明确告知用户避免误解。它的核心价值在于调度和编排,实际同步任务需要依赖其他组件。用户可能混淆了"任务调度"和"数据同步"两个概念,需要帮ta理清边界。 具体回答时我会分三层:先说明调度器和同步工具的关系(架构定位),再给出三种典型方案(插件、外部工具、自定义代码),最后强调注意事项。特别要提醒用户引用3里的任务结构示例——虽然当时用户可能没意识到,但那个json正是定义同步任务的关键模板。 考虑到用户的技术水平,同步原理部分用数据库符号$A \rightarrow B$表达更简洁,但操作步骤必须具体到按钮位置(比如"数据源中心")。对于ta可能遇到的坑,比如不同步问题,提前埋入排查建议比较实用。 </think> 海豚调度器(DolphinScheduler)实现两个数据库的数据同步,主要通过**任务编排+数据同步工具**实现,而非原生提供同步能力。以下是具体方法及步骤: --- ### **方法一:使用内置插件(如DataX)** 1. **添加数据源** 在Web UI的「数据源中心」添加两个数据库连接配置(如MySQL、Oracle等),填写地址、账号、密码等信息[^3]。 2. **创建DataX任务节点** - 在「项目管理」中新建工作流,拖拽「DataX」节点到画布 - 配置DataX任务: ```json { "job": { "content": [{ "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "src_user", "password": "***", "connection": [{ "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://src_db:3306/db"], "table": ["table_A"] }] } }, "writer": { "name": "mysqlwriter", "parameter": { "username": "dst_user", "password": "***", "connection": [{ "jdbcUrl": "jdbc:mysql://dst_db:3306/db", "table": ["table_B"] }] } } }] } } ``` 3. **设置调度周期** 配置定时策略(如每天凌晨执行),并关联通知策略。 --- ### **方法二:集成外部同步工具(如Flink/SeaTunnel)** 1. **部署同步工具** 安装Flink或SeaTunnel,编写同步作业配置文件(例如SeaTunnel的`config.conf`): ```conf source { jdbc { url = "jdbc:mysql://src_db:3306/db" table = "table_A" } } sink { jdbc { url = "jdbc:postgresql://dst_db:5432/db" table = "table_B" } } ``` 2. **创建Shell任务节点** 在工作流中添加Shell节点,执行同步命令: ```bash /opt/seatunnel/bin/start-seatunnel.sh --config /path/to/config.conf ``` 3. **依赖监控** 配置上游依赖(如前置数据清洗任务),通过海豚调度器日志界面监控执行状态[^1][^3]。 --- ### **方法三:自定义Python/SQL脚本** 1. **脚本同步逻辑** 编写Python脚本(使用PyMySQL/psycopg2等库): ```python import pymysql, psycopg2 # 从MySQL读取 src_conn = pymysql.connect(host="src_db", user="user", password="***", database="db") cursor = src_conn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM table_A") data = cursor.fetchall() # 写入PostgreSQL dst_conn = psycopg2.connect(host="dst_db", user="user", password="***", dbname="db") with dst_conn.cursor() as dst_cursor: for row in data: dst_cursor.execute("INSERT INTO table_B VALUES (%s, %s)", row) dst_conn.commit() ``` 2. **配置任务节点** 将脚本上传至海豚调度器资源中心,通过Shell节点调用: ```bash python /data/sync_script.py ``` --- ### **关键注意事项** 1. **数据一致性** - 增量同步建议使用`binlog`或时间戳字段 - 全量同步需锁定表或选择低峰期执行 2. **性能优化** - 批处理模式(如DataX的`batchSize`参数) - 分布式执行(通过海豚调度器的Worker分组) 3. **错误处理** 配置任务失败重试策略,并设置邮件/钉钉告警[^1][^3]。 --- ### **常见问题排查** - **连接失败**:检查数据源网络连通性及账号权限 - **同步卡顿**:调整DataX的`channel`并发参数 - **数据丢失**:验证SQL过滤条件,检查事务提交逻辑 > ⚠️ **重要**:海豚调度器核心能力是**任务调度监控**,实际同步需依赖DataX/Flink等工具实现。若需实时同步,建议结合Flink CDC[^2]。 ---
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