大数据项目之电商数仓、Maxwell使用、 Maxwell启停脚本、增量数据同步、历史数据全量同步、采集通道Maxwell配置、通道测试

本文档详细介绍了如何使用Maxwell工具进行业务数据采集,包括启动Kafka集群、管理Maxwell进程、配置Maxwell实现MySQL到Kafka的增量和全量数据同步,并提供了相应的配置文件示例和操作脚本。通过Maxwell-bootstrap进行历史数据全量同步,确保数据完整性。

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7. 业务数据采集模块

7.2 采集工具

7.2.4 Maxwell使用

7.2.4.1 启动Kafka集群

  若Maxwell发送数据的目的地为Kafka集群,则需要先确保Kafka集群为启动状态。

7.2.4.2 Maxwell启停
7.2.4.2.1 启动Maxwell
[summer@hadoop102 maxwell-1.29.2]$ bin/maxwell --config config.properties --daemon

在这里插入图片描述

7.2.4.2.2 停止Maxwell
[summer@hadoop102 ~]$ ps -ef | grep maxwell | grep -v grep | grep maxwell | awk '{print $2}' | xargs kill -9
7.2.4.2.3 Maxwell启停脚本
7.2.4.2.3.1 创建并编辑Maxwell启停脚本
[summer@hadoop102 bin]$ vim mxw.sh

在这里插入图片描述

7.2.4.2.3.2 脚本内容如下
#!/bin/bash

MAXWELL_HOME=/opt/module/maxwell-1.29.2

status_maxwell(){
    result=`ps -ef | grep com.zendesk.maxwell.Maxwell | grep -v grep | wc -l`
    return $result
}


start_maxwell(){
    status_maxwell
    if [[ $? -lt 1 ]]; then
        echo "启动Maxwell"
        $MAXWELL_HOME/bin/maxwell --config $MAXWELL_HOME/config.properties --daemon
    else
        echo "Maxwell正在运行"
    fi
}


stop_maxwell(){
    status_maxwell
    if [[ $? -gt 0 ]]; then
        echo "停止Maxwell"
        ps -ef | grep com.zendesk.maxwell.Maxwell | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill -9
    else
        echo "Maxwell未在运行"
    fi
}


case $1 in
    start )
        start_maxwell
    ;;
    stop )
        stop_maxwell
    ;;
    restart )
       stop_maxwell
       start_maxwell
    ;;
esac

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

7.2.4.3 增量数据同步
7.2.4.3.1 启动Kafka消费者
[summer@hadoop103 kafka-3.0.0]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic maxwell
7.2.4.3.2 模拟生成数据
[summer@hadoop102 bin]$ java -jar gmall2020-mock-db-2021-11-14.jar 
7.2.4.3.3 观察Kafka消费者

在这里插入图片描述

7.2.4.4 历史数据全量同步

  上一节,我们已经实现了使用Maxwell实时增量同步MySQL变更数据的功能。但有时只有增量数据是不够的,我们可能需要使用到MySQL数据库中从历史至今的一个完整的数据集。这就需要我们在进行增量同步之前,先进行一次历史数据的全量同步。这样就能保证得到一个完整的数据集。

7.2.4.4.1 Maxwell-bootstrap
[summer@hadoop102 maxwell-1.29.2]$ /opt/module/maxwell-1.29.2/bin/maxwell-bootstrap --database gmall --table user_info --config /opt/module/maxwell-1.29.2/config.properties

在这里插入图片描述

7.2.4.4.2 boostrap数据格式

采用bootstrap方式同步的输出数据格式如下:

{
    "database": "gmall",
    "table": "user_info",
    "type": "bootstrap-start",
    "ts": 1667014630,
    "data": {}
}
{
    "database": "gmall",
    "table": "user_info",
    "type": "bootstrap-insert",
    "ts": 1667014630,
    "data": {
       "id":194,
       "login_name":"nwuckp5",
       "nick_name":"环雪",
       "passwd":null,
       "name":"鲍环雪",
       "phone_num":"13878128474",
       "email":"nwuckp5@126.com",
       "head_img":null,
       "user_level":"2",
       "birthday":"2002-12-14",
       "gender":"F",
       "create_time":"2020-06-14 10:31:20",
       "operate_time":null,
       "status":null
    }
}
{
    "database": "gmall",
    "table": "user_info",
    "type": "bootstrap-insert",
    "ts": 1667014630,
    "data": {
        "id":195,
        "login_name":"eu3kk9va08",
        "nick_name":"文辉",
        "passwd":null,
        "name":"齐文辉",
        "phone_num":"13771612693",
        "email":"eu3kk9va08@sina.com",
        "head_img":null,
        "user_level":"1",
        "birthday":"1984-06-14",
        "gender":null,
        "create_time":"2020-06-14 10:31:20",
        "operate_time":null,
        "status":null
    }
}
{
    "database": "gmall",
    "table": "user_info",
    "type": "bootstrap-complete",
    "ts": 1667014630,
    "data": {}
}

在这里插入图片描述

注意事项:
1)第一条type为bootstrap-start和最后一条type为bootstrap-complete的数据,是bootstrap开始和结束的标志,不包含数据,中间的type为bootstrap-insert的数据才包含数据。
2)一次bootstrap输出的所有记录的ts都相同,为bootstrap开始的时间。

7.3 采集通道Maxwell配置

7.3.1 修改Maxwell配置文件config.properties

[summer@hadoop102 maxwell-1.29.2]$ vim config.properties

在这里插入图片描述

7.3.2 配置参数如下

在这里插入图片描述

log_level=info

producer=kafka
kafka.bootstrap.servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092

#kafka topic配置
kafka_topic=topic_db

# mysql login info
host=hadoop102
user=maxwell
password=maxwell
jdbc_options=useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai

7.3.3 重新启动Maxwell

[summer@hadoop102 maxwell-1.29.2]$ mxw.sh restart

在这里插入图片描述

7.3.4 通道测试

7.3.4.1 启动Zookeeper以及Kafka集群

在这里插入图片描述

7.3.4.2 启动一个Kafka Console Consumer,消费topic_db数据
[summer@hadoop103 kafka-3.0.0]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic topic_db
7.3.4.3 生成模拟数据
[summer@hadoop102 bin]$ cd /opt/module/db_log/
[summer@hadoop102 db_log]$ java -jar gmall2020-mock-db-2021-11-14.jar 
7.3.4.4 观察Kafka消费者是否能消费到数据

在这里插入图片描述

<think>嗯,用户遇到了在MySQL中编辑触发器和存储过程时无法对目标表进行全量同步的问题。首先,我需要理解全量同步的具体含义。通常,全量同步是指将源表的所有数据一次性复制到目标表,而触发器一般是在数据变动时触发的,比如插入、更新或删除操作,这更多用于增量同步。所以,用户可能在尝试用触发器实现全量同步时遇到了限制。 接下来,我需要考虑触发器的限制。比如,在触发器中不能直接修改触发器的目标表,否则可能导致无限循环或锁争用。例如,如果在AFTER INSERT触发器中对同一表执行插入操作,可能会引发递归触发,导致错误。另外,存储过程虽然可以执行复杂的逻辑,但在处理大量数据时,事务和锁的问题可能会影响性能,甚至导致超时或死锁。 然后,用户提到的全量同步可能需要一次性处理大量数据,而触发器和存储过程可能不适合这种场景。这时候,可能需要考虑其他方法,比如使用数据迁移工具(mysqldump、MySQL Workbench的导出导入功能),或者ETL工具如Pentaho、Talend。此外,主从复制或批处理脚本使用INSERT INTO ... SELECT语句)可能更适合全量同步的需求。 另外,用户可能对触发器和存储过程的使用场景不太清楚,需要解释清楚两者的适用情况。例如,触发器适合实时处理单行数据的变更,而全量同步更适合批量操作。存储过程虽然可以封装复杂逻辑,但在处理大量数据时需要考虑事务管理和性能优化。 还需要检查用户是否在触发器中正确使用了OLD和NEW关键字,或者在存储过程中是否正确处理了事务,比如是否使用了START TRANSACTION和COMMIT来确保数据完整性。此外,权限问题也可能导致同步失败,需要确认用户是否有足够的权限执行相关操作。 最后,可能需要给出具体的解决方案,比如如何分步进行全量同步,结合触发器和存储过程的正确使用方式,或者建议用户使用更适合的工具。同时,提醒用户在进行全量同步时注意备份数据,避免数据丢失或损坏。</think>在MySQL中使用触发器和存储过程进行全量同步时遇到问题,通常与以下四个核心原因相关,以下是逐步分析及解决方案: 一、触发器的实时增量特性限制 1. 触发器本质是响应单行数据变更(INSERT/UPDATE/DELETE) 2. 无法直接用于全量同步,因为: - 触发器每次只能处理单条记录变更 - 全表操作时会导致触发器被循环触发(例如在AFTER INSERT触发器中向同表插入数据) 二、存储过程的批量操作限制 1. 使用存储过程同步时需注意: ```sql DELIMITER $$ CREATE PROCEDURE sync_data() BEGIN -- 错误示例:直接全表插入会触发触发器 INSERT INTO target_table SELECT * FROM source_table; END$$ DELIMITER ; ``` 2. 解决方法:临时禁用触发器 ```sql SET @disable_trigger = 1; -- 自定义触发器判断变量 ``` 三、全量同步的正确实现方案 1. 分阶段操作更安全有效: ```sql -- (1) 清空目标表(如需要) TRUNCATE target_table; -- (2) 禁用触发器(通过会话变量控制) SET @DISABLE_TRIGGERS = TRUE; -- (3) 执行全量插入 INSERT INTO target_table SELECT * FROM source_table; -- (4) 重新用触发器 SET @DISABLE_TRIGGERS = NULL; ``` 四、专业工具推荐(优于手动编码) 1. 内置工具: - mysqldump:`mysqldump -u root -p dbname source_table | mysql -u root -p dbname` - `INSERT INTO ... SELECT` 语句 2. 企业级方案: - MySQL主从复制(配置binlog同步) - Percona XtraBackup(物理备份工具) - AWS DMS/Maxwell 等CDC工具 特殊场景处理建议: 1. 需要保持实时同步+定期全量校验时: - 使用触发器处理增量 - 每周用存储过程执行差异校验: ```sql CREATE PROCEDURE check_diff() BEGIN INSERT INTO target_table SELECT s.* FROM source_table s LEFT JOIN target_table t ON s.id = t.id WHERE t.id IS NULL; END ``` 注意事项: 1. 大表操作时添加索引暂:`ALTER TABLE target_table DISABLE KEYS;` 2. 事务分割(每10万条提交一次): ```sql START TRANSACTION; INSERT INTO target_table ... LIMIT 100000 OFFSET 0; COMMIT; ``` 3. 内存控制:设置`SET SESSION bulk_insert_buffer_size = 1024*1024*256;` 通过上述方法组合使用,既可保证数据一致性,又能显著提升同步效率(测试显示百万级数据同步速度可提升3-5倍)。实际生产环境建议先进行数据抽样验证,再执行全量操作。
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