Apache DataFusion备份恢复演练记录：文档模板
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/arrow-datafusion 1. 演练目标与环境说明
1.1 演练目标
验证Apache DataFusion环境下数据备份与恢复的可行性，确保业务数据在异常情况下可快速恢复。
1.2 环境配置
- DataFusion版本：基于Cargo.toml配置
- 测试数据：Parquet格式测试文件（datafusion-examples/examples/sql_query.rs）
- 存储类型：本地文件系统（LocalFileSystem）
2. 备份方案设计
2.1 数据存储架构
DataFusion支持多源数据查询，本次演练针对Parquet文件和内存表两种场景设计备份方案：
2.2 备份实施步骤
2.2.1 Parquet文件备份
通过文件系统直接复制Parquet数据文件：
# 示例：备份测试数据目录
cp -r /path/to/parquet_data /backup/parquet_data_$(date +%Y%m%d)
2.2.2 内存表数据备份
使用DataFusion的DataFrame API将内存表数据导出为Parquet格式：
// 示例代码片段
let df = ctx.sql("SELECT * FROM users").await?;
df.write_parquet("/backup/users_backup.parquet", ParquetWriteOptions::default()).await?;
基于MemTable操作示例扩展实现
3. 恢复方案验证
3.1 恢复流程设计
3.2 恢复实施步骤
- Parquet文件恢复：
// 注册恢复的Parquet文件
let ctx = SessionContext::new();
ctx.register_parquet("restored_table", "/backup/parquet_data", ParquetReadOptions::default()).await?;
- 数据验证查询：
-- 验证恢复后数据完整性
SELECT COUNT(*) FROM restored_table;
SELECT * FROM restored_table LIMIT 10;
查询语法参考：sql_query.rs中的SQL示例
4. 演练结果与问题记录
4.1 测试结果对比
| 测试项 | 备份前 | 恢复后 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 记录数 | 1000 | 1000 | 一致 |
| 表结构 | 匹配 | 匹配 | 一致 |
| 查询性能 | 50ms | 52ms | 正常 |
4.2 问题与解决方案
| 问题描述 | 解决方案 | 相关文件 |
|---|---|---|
| 大文件备份耗时 | 实现分片备份脚本 | bench.sh |
| 内存表导出OOM | 增加分批导出逻辑 | sql_query.rs |
5. 参考文档与工具
- 官方文档：docs/source/user-guide/index.rst
- API参考：SessionContext
- 测试工具：parquet-testing
6. 附录：自动化脚本模板
6.1 备份脚本（backup.sh）
#!/bin/bash
# DataFusion备份脚本
# 依赖：jq、cargo
TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
BACKUP_DIR="/backup/datafusion_$TIMESTAMP"
# 创建备份目录
mkdir -p $BACKUP_DIR
# 备份Parquet文件
cp -r /data/parquet $BACKUP_DIR/
# 导出内存表数据
cargo run --example sql_query -- --export-memtable $BACKUP_DIR/memtable_backup
6.2 恢复验证脚本（verify.sh）
#!/bin/bash
# 恢复验证脚本
BACKUP_DIR=$1
# 启动DataFusion CLI验证
cargo run --bin datafusion-cli -- -c "
REGISTER PARQUET '$BACKUP_DIR/parquet' AS backup_table;
SELECT COUNT(*) FROM backup_table;
"
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
