YugabyteDB YCQL 数据批量导出技术指南

YugabyteDB YCQL 数据批量导出技术指南

yugabyte-db yugabyte/yugabyte-db: 是 YugaByte DB 的官方仓库，一个高性能、高可扩展、分布式的 SQL 数据库，支持 PostgreSQL 兼容性。适合对分布式数据库、SQL 数据库和云原生应用的开发者。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yu/yugabyte-db

概述

在分布式数据库YugabyteDB中，YCQL作为兼容Cassandra的查询语言接口，提供了高效的数据操作能力。本文将详细介绍如何使用cassandra-unloader工具实现YCQL表数据的批量导出操作，帮助数据库管理员和开发人员掌握大规模数据迁移的关键技术。

准备工作

创建示例表结构

首先需要准备一个包含测试数据的YCQL表作为导出源：

CREATE KEYSPACE load;
USE load;

CREATE TABLE users(
  user_id varchar,
  score1 double,
  score2 double,
  points int,
  object_id varchar,
  PRIMARY KEY (user_id)
);

这个表结构包含了常见的字段类型：字符串主键、双精度浮点数、整型和辅助字符串字段。

测试数据生成

Python数据生成脚本

使用Python脚本可以高效生成符合表结构的测试数据：

import numpy as np
import uuid
import csv
import os
import sys

outfile = sys.argv[1]    # 输出文件名
outsize_mb = int(sys.argv[2])  # 文件大小(MB)

print("输出文件 = " + outfile)
print("文件大小(MB) = " + str(outsize_mb))

chunksize = 10000
with open(outfile, 'ab') as csvfile:
    while (os.path.getsize(outfile)//1024**2) < outsize_mb:
        data = [
            [uuid.uuid4() for _ in range(chunksize)],  # user_id
            np.random.random(chunksize)*1000,          # score1
            np.random.random(chunksize)*50,            # score2
            np.random.randint(1000000, size=(chunksize,)), # points
            [uuid.uuid4() for _ in range(chunksize)]   # object_id
        ]
        csvfile.writelines(['%s,%.6f,%.6f,%i,%s\n' % row for row in zip(*data)])

数据生成执行

生成5个约5GB的CSV文件：

python gen_csv.py file00.csv 5120 &
python gen_csv.py file01.csv 5120 &
python gen_csv.py file02.csv 5120 &
python gen_csv.py file03.csv 5120 &
python gen_csv.py file04.csv 5120 &

数据加载工具

cassandra-loader安装

wget https://<下载地址>/cassandra-loader
chmod a+x cassandra-loader

数据加载执行

./cassandra-loader \
    -schema "load.users(user_id, score1, score2, points, object_id)" \
    -boolStyle 1_0 \
    -numFutures 1000 \
    -rate 10000 \
    -queryTimeout 65 \
    -numRetries 10 \
    -progressRate 200000 \
    -host <集群节点IP> \
    -f file01.csv

关键参数说明：

• -numFutures: 并发请求数
• -rate: 每秒最大操作数
• -progressRate: 进度报告间隔记录数

数据导出操作

cassandra-unloader安装

wget https://<下载地址>/cassandra-unloader
chmod a+x cassandra-unloader

数据导出执行

./cassandra-unloader \
   -schema "load.users(user_id, score1, score2, points, object_id)" \
   -boolStyle 1_0 \
   -host <集群节点IP> \
   -f outfile.csv

最佳实践建议

1. 时区处理：务必明确指定时区设置，因为工具默认不会添加时区信息到时间戳格式中。导出和导入的时间戳格式必须完全一致，包括时区信息。

2. 分隔符选择：对于JSONB类型的列，建议使用制表符(\t)作为分隔符，因为默认的逗号分隔符可能无法正确处理这类列。

3. 性能优化：

   • 根据网络带宽和集群性能调整并发参数
   • 大型导出操作建议分批进行
   • 监控导出过程中的资源使用情况

4. 数据验证：导出完成后，建议进行数据完整性检查，比较源表和导出文件中的记录数和关键字段值。

通过本文介绍的方法，您可以高效地完成YugabyteDB YCQL表的大规模数据导出工作，为数据迁移、备份和分析等场景提供可靠的技术支持。

yugabyte-db yugabyte/yugabyte-db: 是 YugaByte DB 的官方仓库，一个高性能、高可扩展、分布式的 SQL 数据库，支持 PostgreSQL 兼容性。适合对分布式数据库、SQL 数据库和云原生应用的开发者。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yu/yugabyte-db