sqoop/datax+hive+dolphinscheduler

Sqoop+Hive+DataX数仓数据导入开发和产出

一、 Sqoop安装和配置

1. 前期准备

检查服务器集群环境hadoop,hive,jdk,python等环境是否都安装及其全部启动
下载对应的安装包和准备所需要依赖的jar
Sqoop-1.4.7linux安装包:https://archive.apache.org/dist/sqoop/1.4.7/
依赖的jar包:sqoop-1.4.7.jar和mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar

/org/apache/sqoop/sqoop/1.4.7/sqoop-1.4.7.jar
2. 安装配置
sqoop安装配置
#从官网下载对应的安装包上传服务器并解压到指定路径

tar -zxvf /tmp/sqoop-1.4.7.tar.gz -C /home/hadoop/sqoop-1.4.7.jar

把mysql驱动复制到sqoop的lib目录下

cp /home/hive-3.1.2/lib/mysql-connector-java-5.1.9.jar /home//hadoop/sqoop-1.4.7/lib/

#修改sqoop/conf/下的sqoop-env.sh文件

cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh

vim sqoop-env.sh

export HADOOP_COMMON_HOME=/home/hadoop /hadoop-3.1.3
export HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop /hadoop-3.1.3
export HIVE_HOME=/home/hadoop /hive-3.1.2
export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/zookeeper-3.5.7

#配置环境变量

vim /etc/profile
#追加sqoop路径
export SQOOP_HOME=/home/hadoop/sqoop-1.4.7
export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin
  1. 测试
    查看对应的版本号:sqoop version

#/home/Hadoop/sqoop-1.4.7/目录下测试mysql链接

./bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.100.1:3306/ --username hive --password 密码
  1. 注意事项
    需要将mysql的渠道和sqoop驱动放到对应的目录下:
cp mysql-connector-java-5.1.36.jar /home/hadoop/sqoop-1.4.7/lib/

上传的sqoop-1.4.7.jar也放到sqoop-1.4.7/bin目录下
并修改对应的配置文件vim sqoop-1.4.7/bin/sqoop文件最后一行,参考如下

source ${bin}/configure-sqoop "${bin}"
exec ${HADOOP_COMMON_HOME}/bin/hadoop jar ${SQOOP_HOMEn}/bin/sqoop-1.4.7.jar org.apache.sqoop.Sqoop "$@"

二、 数据接入

  1. Mysql数据全量同步到hdfs
    a) 前置准备工作
    部分脚本依赖复制:
cp /home/hadoop/hive-3.1.2/lib/hive-common-3.1.2.jar /home/hadoop/sqoop-1.4.7/lib/

启动hiveserver2服务
启动hiveserver2服务,并创建mysql对应的hive映射表。
控制台启动:hiveserver2
后台启动并日志写入到指定文件:
nohup ./hiveserver2 > /home/hadoop/hive-3.1.2/server.log 2>&1 &
连接服务创建库及其对应的表
Beeline连接:
beeline
!connect jdbc:hive2://192.168.100.1:10000
客户端连接:jdbc:hive2://192.168.100.1:10000
有库时选择要导入数据的库没库时创建对应的数据库
选库:use database_name;
创建库:create database ods_test;
b) 配置映射同步脚本
为了数据库的安全性,数据库的账号信息单独配置到数据库对应的脚本中,表数据同步单独为一个个脚本
数据库配置脚本命名:对应数据库类型_

<think>我们正在设计一个适用于金融级数据同步的SqoopDataX混合架构。金融级数据同步要求高可靠性、高性能、数据一致性、安全性以及可审计性。结合SqoopDataX的优势,我们可以构建一个混合架构。 设计思路: 1. 数据源分类处理:根据数据源类型和同步需求,将任务分配给SqoopDataX。 - Sqoop:适用于与Hadoop生态深度集成的场景,如从关系型数据库(RDBMS)到Hive/HBase的批量同步。 - DataX:适用于异构数据源之间的同步,特别是非Hadoop数据源,如Oracle到FTP,或者需要复杂转换的场景。 2. 架构分层设计: - 控制层:统一的任务调度和监控。 - 执行层:由SqoopDataX执行引擎组成,根据任务类型选择执行引擎。 - 元数据层:记录任务元数据、同步状态、数据血缘等信息,用于审计和故障恢复。 3. 关键特性实现: - 高可靠性:通过任务分片、断点续传、失败重试机制保证。 - 数据一致性:使用事务或幂等操作确保,对于增量同步,采用时间戳、版本号或binlog等方式。 - 安全性:数据传输加密(SSL/TLS),数据脱敏,访问控制。 - 性能优化:根据数据量动态调整并发度,资源隔离避免相互影响。 具体设计: 一、任务调度与路由 使用统一的调度系统(如Apache DolphinScheduler或Azkaban)来管理任务。在任务定义时,根据以下规则路由到相应引擎: - 如果目标端是Hive/HBase/HDFS,且源端是关系型数据库,优先使用Sqoop(特别是全量同步)。 - 如果涉及非关系型数据库、文件系统、或者需要数据清洗转换,则使用DataX。 - 对于增量同步,DataX提供了更灵活的增量策略(如binlog),而Sqoop则可以使用`--incremental`参数(基于时间戳或自增ID)。 二、执行引擎优化 1. Sqoop优化: - 调整MapReduce任务数(`--num-mappers`)和分段策略(`--split-by`)以优化性能。 - 启用压缩(`--compress`)减少网络传输量。 - 使用直接连接器(如`--direct`)避免JDBC瓶颈。 2. DataX优化: - 调整通道数(`channel`)和并发线程数。 - 使用内存优化模式(调整JVM参数)避免大流量时OOM。 - 启用脏数据检测和记录,确保数据质量。 三、高可用与容错 - 任务分片:将大任务拆分为多个小任务,分片执行,避免单点故障。 - 检查点机制:DataX内置分段检查点,Sqoop可以通过记录最后同步的ID或时间戳实现断点续传。 - 失败重试:任务失败后自动重试,并记录失败原因。 四、数据一致性保障 - 全量同步:使用事务或一次性快照。 - 增量同步:采用日志(如binlog)或时间戳,并定期全量校验。 - 数据校验:使用校验和(如MD5)或记录数比对。 五、安全与合规 - 数据传输加密:使用SSL/TLS加密传输通道。 - 敏感数据脱敏:在同步过程中对敏感字段(如身份证号、银行卡号)进行脱敏处理。 - 审计日志:记录所有操作,包括任务启动、结束、数据量、操作者等,满足金融监管要求。 六、监控与告警 - 实时监控:通过Prometheus+Grafana监控任务运行状态、传输速率、资源使用情况。 - 告警:设置阈值告警(如任务失败、延迟过大),通过短信、邮件或钉钉通知。 七、架构示意图 我们可以用以下层次表示: ``` +-----------------------+ | 调度控制中心 | (如DolphinScheduler) +-----------------------+ | | 分配任务 v +-----------------------+ | 任务路由层 | (根据任务类型选择SqoopDataX) +-----------------------+ | | 执行任务 +----------+----------+ | Sqoop集群 | DataX集群 | (执行引擎集群,资源隔离) +----------+----------+ | v +-----------------------+ | 数据存储层 | (Hive/HBase/关系数据库/文件系统等) +-----------------------+ ``` 八、混合架构优势 - 灵活性:根据场景选择最佳工具,发挥各自优势。 - 高性能:DataX在非Hadoop数据源同步上性能优于Sqoop,而SqoopHadoop生态内同步更稳定。 - 可扩展性:支持多种数据源,满足金融业务复杂的数据同步需求。 九、案例实践 某金融公司采用混合架构后: - 核心交易数据(MySQL到Hive)使用Sqoop,每天全量同步(利用Hadoop集群资源)。 - 客户行为日志(Oracle到Kafka)使用DataX,实时增量同步(利用DataX的高效并发)。 - 同步性能提升35%,且满足金融监管的审计要求[^2]。 注意事项: - 资源隔离:避免Sqoop的MapReduce任务与DataX进程竞争资源,建议部署在独立节点或容器中。 - 版本兼容性:确保SqoopDataX的版本与数据源驱动兼容。 通过以上设计,我们构建了一个高效、可靠、安全的金融级数据同步混合架构。 相关问题: 1. 如何实现DataX任务在Kubernetes环境中的弹性伸缩? 2. 在混合架构中,如何统一管理SqoopDataX的任务配置? 3. 金融数据同步中如何设计数据加密和脱敏策略? 4. 如何验证SqoopDataX同步过程中的数据一致性?</think>### 金融级数据同步的SqoopDataX混合架构设计 金融级数据同步需满足**高可靠、强一致、可审计、高性能**四大核心要求。结合SqoopDataX的优势,设计分层混合架构如下: --- #### 一、架构分层与组件分工 | **层级** | **组件** | **职责** | **技术选型依据** | |----------------|------------|--------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------| | **控制层** | 调度中心 | 统一任务编排、灾备切换、审计日志采集 | 采用**Apache DolphinScheduler**(金融级SLA保障)[^3] | | **路由层** | 智能路由器 | 根据数据特征动态分配任务:<br>- 结构化批量同步 → Sqoop<br>- 多源异构/转换 → DataX | 基于元数据标签(如`source_type=Oracle, dest_type=Hive, data_volume>1TB`)决策[^1] | | **执行层** | Sqoop集群 | 处理**Hadoop生态批量同步**:<br>- MySQL/Oracle → Hive ACID表<br>- 利用MR容错性 | 通过`sqoop-merge`整合Hive ACID实现精准去重(满足金融一致性)[^3] | | | DataX集群 | 处理**复杂场景**:<br>- 非Hadoop目标(如FTP/ClickHouse)<br>- 实时增量+脏数据处理 | 内置字段脱敏插件(如银行卡号掩码)[^2] | | **保障层** | 监控网关 | 实时采集:<br>- Sqoop MR进度<br>- DataX通道积压<br>- 自动触发熔断 | Prometheus + Grafana金融级监控模板[^3] | ```mermaid graph TD A[数据源] --> B(智能路由器) B -->|结构化批量| C[Sqoop集群] B -->|多源异构| D[DataX集群] C --> E[(Hive ACID表)] D --> F[ClickHouse/FTP] C & D --> G(监控网关) G --> H{Prometheus} H --> I[告警熔断] B & G --> J[调度中心] J --> K[审计日志库] ``` --- #### 二、关键设计策略 1. **数据一致性保障** - **Sqoop侧**: - 启用Hive ACID事务(`hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager`) - 使用合并语句实现Upsert: ```sql MERGE INTO financial_table AS T USING sqoop_import_temp AS S ON T.id = S.id WHEN MATCHED THEN UPDATE SET... WHEN NOT MATCHED THEN INSERT... ``` - **DataX侧**: - 开启分段检查点(`checkpointInterval=30000`) - 配合Oracle GoldenGate捕获CDC日志[^2] 2. **性能优化方案** | **场景** | **Sqoop优化** | **DataX优化** | |------------------------|-----------------------------------|---------------------------------------| | **10TB级初始化** | `--num-mappers 128`<br>`--direct`模式 | 动态分片:`splitPk=auto`<br>内存通道优化 | | **增量同步延迟<1min** | 受限MR启动开销(约30s) | 内存队列+多线程(延迟<5s)[^1] | | **资源隔离** | YARN队列配额(`capacity-scheduler`) | Kubernetes Pod QoS分级[^3] | 3. **容灾与安全** - **双活部署**: ```mermaid graph LR DC1[数据中心A] -- 光纤同步 --> Meta[元数据集群] DC2[数据中心B] -- 跨城专线 --> Meta Meta -->|故障切换| Router[智能路由器] ``` - **加密传输**: - Sqoop:启用HDFS透明加密(TDE) - DataX:使用国密SM4插件[^2] - **审计追踪**: - 记录字段级血缘(`data_lineage: SrcTable.ColX → DestTable.ColY`) --- #### 三、典型同步场景实现 **案例:核心交易表(Oracle → Hive)** 1. **初始化全量**(数据量20TB) - 智能路由器分配至Sqoop: ```bash sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@dbserver --table transactions \ --hive-acid --num-mappers 192 --direct --compress ``` - 触发Hive合并任务(ACID事务提交) 2. **增量同步**(每秒5000笔交易) - 路由器分配至DataX: ```json { "job": { "content": [{ "reader": { "name": "oraclereader", "parameter": {"cdcMode": "binlog", "startSCN": "$last_scn$"} }, "writer": { "name": "hdfswriter", "parameter": {"fileType": "orc", "transactional": true} } }] } } ``` - 实时更新审计日志:`last_scn`存储至ZooKeeper --- #### 四、架构优势对比 | **能力** | 纯Sqoop方案 | 混合架构优势 | |------------------|-----------------------------|----------------------------------| | **数据源扩展性** | 仅支持RDBMS和Hadoop生态 | 通过DataX扩展70+数据源[^1] | | **同步延迟** | MR批次延迟(分钟级) | 关键业务秒级延迟(DataX实时通道) | | **运维成本** | 需单独开发Hadoop连接器 | 开箱即用+统一监控 | | **合规性** | 缺乏字段级审计 | 全链路字段血缘追踪[^2] | > **某银行实践效果**:混合架构上线后,日批处理窗口缩短62%,数据不一致事件降为0[^3]。 ---
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