TDH集群数据拷贝及元数据迁移

最新推荐文章于 2023-09-16 08:00:00 发布

流觞、

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分类专栏：数据库文章标签：大数据 hadoop

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背景：项目中，领导要求定时将生产集群的数据导入到测试集群中，以便于数据开发人员进行开发，其次也能起到一个备份的作用；

我们调研了一下，觉得distcp应该是集群同步最快的方式了，因而决定用distcp 命令来进行集群间的文件拷贝，但文件导过去后，因为都是orc表，虽然文件导过去了，但是数据依然不可使用；所以决定一不做二不休，直接将元数据也一把干过去；

集群环境：TDH6.0.2

我们准备分两步进行：

1、全量同步集群文件和元数据

2、其后每日增量同步集群文件和元数据

首先第一步，挑一个黄道吉日，将文件按库逐步全量同步到测试环境；

hadoop distcp -pb hdfs://node4:8020/inceptor1/user/hive/warehouse/ods.db/hbxyoper hdfs://tdh1:8020/inceptor1/user/hive/warehouse/ods.db/

这一步非常耗时，而且一旦开始集群间拷贝，会非常占带宽，虽然是万兆带宽，但是依然会长时间占满，有可能影响业务系统，因而建议在周末同步，或者加 -bandwidth 来限制带宽。

第二步，我们则打算通过java程序来实现数据和元数据的自动同步

首先来说，其实数据文件其实很好同步，只要通过程序调度一下hadoop命令即可，但是文件的拷贝过程，增量同步的最细粒度只能做到按分区同步；

所以我们决定对集群中的非分区表每日全量同步，分区表则按日期增量抽取(正常来说，大表一般都会进行分区)；

有些难度的是元数据的增量同步，经过梳理和测试，我们发现要想完全从生产集群”拷贝”一张表到测试环境，至少需要同步13张核心表；

TBLS（该表中存储Hive表、视图、索引表的基本信息）

TBL_ID	表ID
CREATE_TIME	创建时间
DB_ID	数据库ID (对应DBS的DB_ID)
LAST_ACCESS_TIME	上次访问时间
OWNER	所有者
RETENTION	保留字段
SD_ID	序列化配置信息（对应SDS表中的SD_ID）
TBL_NAME	表名
TBL_TYPE	表类型
VIEW_EXPANDED_TEXT	视图详细的HQL语句
VIEW_ORIGINAL_TEXT	视图原始的HQL语句

2、TABLE_PARAMS（表/视图的属性信息）

字段	描述
TBL_ID	表ID（对应TBLS中的TBL_ID）
PARAM_KEY	属性名
PARAM_VALUES	属性值

3、TBL_PRIVS（存储表/视图的权限信息）

字段	描述
TBL_GRANT_ID	表ID（对应TBLS中的TBL_ID）
CREATE_TIME
GRANT_OPTION
GRANTOR
GRANTOR_TYPE
PRINCIPAL_TYPE	用户类型
TBL_PRIV	权限
TBL_ID	表ID（对应TBLS中的TBL_ID）

4、SDS（文件存储的基本信息 ,如：存储格式，路径，分桶，是否压缩等信息）

SD_ID
CD_ID	字段信息ID
INPUT_FORMAT	文件输入格式
IS_COMPRESSED	是否压缩
IS_STOREDASSUBDIRECTORIES	是否以子目录存储
LOCATION	HDFS路径
NUM_BUCKETS	分桶数量
OUTPUT_FORMAT	文件输出格式
SERDE_ID	序列化类ID

5、SERDE_PARAMS（存储序列化的一些属性、格式信息,比如：行、列分隔符）

字段	描述
SERDE_ID	序列化类配置ID（对应SERDES的SERDE_ID ）
PARAM_KEY	属性名
PARAM_VALUE	属性值

6、SERDES（存储Hive存储的属性信息存储序列化使用的类信息）

字段	字段说明
SERDE_ID	序列化类配置ID（对应SDS的SERDE_ID ）
NAME	序列化类别名
SLIB	序列化类

7、columns_v2（表的字段信息）

字段	字段说明
CD_ID	字段信息ID（对应表SDS的CD_ID）
COMMENT	字段注释
COLUMN_NAME	字段名
TYPE_NAME	字段类型
INTEGER_IDX	字段顺序

8、PARTITIONS（分区的基本信息）

字段	字段说明
PART_ID	分区ID
CREATE_TIME	分区创建时间
LAST_ACCESS_TIME	最后一次访问时间
PART_NAME	分区名称
SD_ID	分区存储ID
TBL_ID	表ID，对应TBLS的TBL_ID

9、partition_keys（分区的字段信息）

字段名称	字段说明
TBL_ID	表ID，对应TBLS的TBL_ID
PKEY_COMMENT	分区字段说明
PKEY_NAME	分区字段名称
PKEY_TYPE	分区字段类型
INTEGER_IDX	分区字段顺序

10、partition_key_vals（分区字段值）

字段	字段说明
PART_ID	分区ID，对应PARTITIONS的PART_ID
PART_KEY_VAL	分区字段值
INTEGER_IDX	分区字段值顺序

11、partition_params（分区的属性信息）

字段	字段说明
PART_ID	分区ID，对应PARTITIONS的PART_ID
PARAM_KEY	分区属性名
PARAM_VALUE	分区属性值

12、BUCKETING_COLS（）

字段	字段说明
SD_ID
BUCKET_COL_NAME	分桶字段名
INTEGER_IDX

13、CDS （）

字段	字段说明
CD_ID	对应SDS的CD_ID

需要注意的是：TBLS的SD_ID和SD_ID并不完全对应，需要获取TBLS的SD_ID查出SDS的CD_ID,再根据拿到的CD_ID反查出SDS中对应的SD_ID和SERDE_ID; 这样才能获取完整的数据；

在这一步，要注意的是这13张表之中存在着外键关系，因而无论是删除还是插入，都要注意其先后顺序，否则会导致无法删除或插入；

但是后面我们从mysqldump中受到了启发，又发现了一种新的方式可以不受外键之间的关系，任意的删除和插入数据：

/*!40014 SET @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS=@@FOREIGN_KEY_CHECKS, FOREIGN_KEY_CHECKS=0 */;

在session中，添加这条命令，即可忽略外键；

到这一步，基本元数据和数据文件都已能成功落到测试环境上了；

不过我们在这里遇到了一个巨坑，虽然元数据看上去已经成功落入到测试的元数据库中，但是在hive上我们依然不能访问到数据；

我们简单比对了一下生产和测试的元数据，发现二者几乎一致；

到这一步，我们一度以为可能同步元数据过程中，不止需要同步12张，可能还是缺少了某一张“关键”的表，我们花费了大量的时间去比对了一下，基本确定了，除了这12张表，其他的表只要初始化过来，之后基本不用同步；

至此，场面一度陷入僵局，不得已之下，我们直接将两个元数据库的数据直接dump出来，比较两个dump文件，最终发现了metastore_inceptor1.TBLS 表中的stargate_table_code 字段不一致

生产截图：

测试截图：

至此我们才发现这个巨坑的问题：

那就是mysql会把tinyint(1) 类型当成boolean返回,所以 -1 无法被转换，插入到测试库中会变为null值;

其实到这步解决方式比较多了，可以在程序里多加一个类型转换，不过我们没采用这种方式。

我们的解决方案是：在jdbc的连接中加上?tinyInt1isBit=false&transformedBitIsBoolean=false; 例：jdbc:mysql://node1:3316/metastore_inceptor1?tinyInt1isBit=false&transformedBitIsBoolean=false

这样同样可以解决tinyint会被转换成boolean类型的问题；

此时重新同步元数据，就不会有问题了，数据也可以正常访问了；