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Apache SeaTunnel實(shí)現(xiàn) 非CDC數(shù)據(jù)抽取實(shí)踐記錄

瀏覽:181日期:2023-03-07 14:40:31
目錄
  • 01 SeaTunnel簡(jiǎn)介
    • 1. Apache SeaTunnel整體介紹
    • 2. Apache SeaTunnel技術(shù)特性
    • 3. Apache SeaTunnel工作流程
    • 4. Apache SeaTunnel環(huán)境依賴(lài)
    • 5. Apache SeaTunnel用戶(hù)使用情況
  • 02 SeaTunnel應(yīng)用場(chǎng)景
    • 1. 交管行業(yè)數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介
    • 2. 交管行業(yè)數(shù)據(jù)特點(diǎn)
  • 03 相關(guān)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)
    • 1. 數(shù)據(jù)抽取限制較多
  • 04 選擇SeaTunnel的原因
    • 1. SeaTunnel的優(yōu)勢(shì)
    • 2. SeaTunnel的安裝部署
    • 3. SeaTunnel配置文件
    • 4. SeaTunnel插件支持
  • 05 具體實(shí)現(xiàn)方案
    • 1. 數(shù)據(jù)增量更新具體實(shí)現(xiàn)
    • 2. 具體方法
  • 06 具體實(shí)現(xiàn)流程
    • 1. 確定運(yùn)算資源
    • 2. 確定數(shù)據(jù)來(lái)源
    • 3. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
    • 4. 數(shù)據(jù)輸出
    • 5. 腳本和調(diào)度執(zhí)行

導(dǎo)讀: 隨著全球數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng),越來(lái)越多的業(yè)務(wù)需要支撐高并發(fā)、高可用、可擴(kuò)展、以及海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),在這種情況下,適應(yīng)各種場(chǎng)景的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)也不斷的產(chǎn)生和發(fā)展。與此同時(shí),各種數(shù)據(jù)庫(kù)之間的同步與轉(zhuǎn)化的需求也不斷增多,數(shù)據(jù)集成成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱門(mén)方向,于是SeaTunnel應(yīng)運(yùn)而生。SeaTunnel是一個(gè)分布式、高性能、易擴(kuò)展、易使用、用于海量數(shù)據(jù)(支持實(shí)時(shí)流式和離線(xiàn)批處理)同步和轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)集成平臺(tái),架構(gòu)于Apache Spark和Apache Flink之上。本文主要介紹SeaTunnel 1.X在交管行業(yè)中的應(yīng)用,以及其中如何實(shí)現(xiàn)從Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)把數(shù)據(jù)增量導(dǎo)入數(shù)倉(cāng)這樣一個(gè)具體的場(chǎng)景。

今天的介紹會(huì)圍繞下面六點(diǎn)展開(kāi):

  • SeaTunnel簡(jiǎn)介
  • SeaTunnel應(yīng)用場(chǎng)景
  • 相關(guān)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)
  • 選擇SeaTunnel的原因
  • 具體實(shí)現(xiàn)方案
  • 具體實(shí)現(xiàn)流程

01 SeaTunnel簡(jiǎn)介

下面對(duì)SeaTunnel從產(chǎn)品功能,技術(shù)特性、工作流程、環(huán)境依賴(lài)、用戶(hù)使用等方面做一個(gè)總體的介紹。

1. Apache SeaTunnel整體介紹

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)量非常大,對(duì)性能還有其他各方面的技術(shù)要求都非常高,在筆者所在的交管行業(yè)中,情況就不太一樣,各方面的要求也沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)那么高,在具體的數(shù)據(jù)集成應(yīng)用中,主要是使用SeaTunnel1.X版本。

上圖所示內(nèi)容引用了Apache SeaTunnel官網(wǎng)中的介紹。

Apache Spark對(duì)于分布式數(shù)據(jù)處理來(lái)說(shuō)是一個(gè)偉大的進(jìn)步,但是直接使用Spark框架還是有一定門(mén)檻的,SeaTunnel這個(gè)產(chǎn)品把業(yè)界使用Spark的優(yōu)質(zhì)經(jīng)驗(yàn)固化到了其中,明顯降低了學(xué)習(xí)成本,加快分布式數(shù)據(jù)處理能力在生產(chǎn)環(huán)境中落地。在SeaTunnel2.X版本中,除了Spark,也增加了對(duì)Flink的支持。

除此之外,SeaTunnel還可以較好的解決實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中碰到的下列問(wèn)題:

  • 數(shù)據(jù)丟失與重復(fù)
  • 數(shù)據(jù)集成中任務(wù)堆積與延遲
  • 數(shù)據(jù)同步較低的吞吐量
  • Spark/Flink應(yīng)用到生產(chǎn)環(huán)境周期較長(zhǎng)、復(fù)雜度較高
  • 缺少應(yīng)用運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)控

2. Apache SeaTunnel技術(shù)特性

SeaTunnel具備如上圖所示的技術(shù)特性:

  • 簡(jiǎn)單易用,開(kāi)發(fā)配置簡(jiǎn)單、靈活,無(wú)需編碼開(kāi)發(fā),支持通過(guò)SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和聚合,使用成本低
  • 分布式,高性能,經(jīng)歷大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境使用和海量數(shù)據(jù)檢驗(yàn),成熟穩(wěn)定
  • 模塊化和插件化,內(nèi)置豐富插件,并且可以開(kāi)發(fā)定制個(gè)性化插件,支持熱插拔,具備高擴(kuò)展性
  • 使用Spark/Flink作為底層數(shù)據(jù)同步引擎使其具備分布式執(zhí)行能力

3. Apache SeaTunnel工作流程

SeaTunnel的架構(gòu)和整個(gè)工作流程如下圖所示,Input/Source [數(shù)據(jù)源輸入] -> Filter/Transform [數(shù)據(jù)處理] -> Output/Sink [結(jié)果輸出],數(shù)據(jù)處理流水線(xiàn)由多個(gè)過(guò)濾器構(gòu)成,以滿(mǎn)足多種數(shù)據(jù)處理需求。如果用戶(hù)習(xí)慣了SQL,也可以直接使用SQL構(gòu)建數(shù)據(jù)處理管道,更加簡(jiǎn)單高效。目前,SeaTunnel支持的過(guò)濾器列表也在擴(kuò)展中。

在插件方面,SeaTunnel已支持多種Input/Sink插件,同時(shí)也支持多種Filter/Transform處理插件,整體上基于系統(tǒng)非常易于擴(kuò)展,用戶(hù)還可以自行開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)處理插件,具體如下:

  • Input/Source 插件

Fake, File, Hive/Hdfs, Kafka, Jdbc, ClickHouse, TiDB, HBase, Kudu, S3, Socket, 自行開(kāi)發(fā)的Input插件

  • Filter/Transform 插件

Add, Checksum, Convert, Date, Drop, Grok, Json, Kv, Lowercase, Remove, Rename, Repartition, Replace, Sample, Split, Sql, Table, Truncate, Uppercase, Uuid, 自行開(kāi)發(fā)的Filter/Transform插件

  • Output/Sink 插件

Elasticsearch, File, Hdfs, Jdbc, Kafka, Mysql, ClickHouse, Stdout, 自行開(kāi)發(fā)的Output 插件

4. Apache SeaTunnel環(huán)境依賴(lài)

SeaTunnel1.X支持Spark計(jì)算引擎,SeaTunnel2.X目前支持Spark/Flink兩種計(jì)算引擎,在筆者的實(shí)際項(xiàng)目中使用的是SeaTunnel1.X版本。

5. Apache SeaTunnel用戶(hù)使用情況

目前有很多公司都在使用SeaTunnel,其中不乏大型公司,例如:中國(guó)移動(dòng)、騰訊云、今日頭條、還有筆者所在的中電科。

02 SeaTunnel應(yīng)用場(chǎng)景

SeaTunnel特別適合以下場(chǎng)景使用:

  • 海量數(shù)據(jù)集成和ETL
  • 海量數(shù)據(jù)聚合
  • 多源數(shù)據(jù)處理

下面主要介紹SeaTunnel在交管行業(yè)中的應(yīng)用。

1. 交管行業(yè)數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介

在交管行業(yè)中,數(shù)據(jù)主要包括駕駛?cè)恕④?chē)輛相關(guān)的數(shù)據(jù),平時(shí)在道路上發(fā)生的一些交通警情數(shù)據(jù),交通違法數(shù)據(jù),機(jī)動(dòng)車(chē)登記信息,執(zhí)勤執(zhí)法的數(shù)據(jù),交通事故以及其他一些互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)的量不是很大,另外還有卡口過(guò)車(chē)、車(chē)輛GPS數(shù)據(jù),這兩種數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量都比較大,例如一些省會(huì)城市,每秒鐘至少有幾千條過(guò)車(chē)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)都是屬于交管行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)。

2. 交管行業(yè)數(shù)據(jù)特點(diǎn)

交管行業(yè)數(shù)據(jù),跟互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)還是有很大區(qū)別的,首先這些數(shù)據(jù)的體量大小不一,并且分布在內(nèi)部的公安網(wǎng)以及智能專(zhuān)網(wǎng),這兩個(gè)網(wǎng)之間是物理隔離的,我們需要把這些數(shù)據(jù)在兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)之間轉(zhuǎn)移,在這個(gè)過(guò)程中,還要做一些數(shù)據(jù)處理。其次,在數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)性方面的要求,并不是非常高,數(shù)據(jù)的更新頻率也不是很高。然后,在數(shù)據(jù)安全方面,要求比較高,數(shù)據(jù)是不能丟的,同時(shí)對(duì)保密性要求也比較高,所以具體的數(shù)據(jù)也不能展示出來(lái)。

03 相關(guān)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)

1. 數(shù)據(jù)抽取限制較多

在做業(yè)務(wù)的過(guò)程中,會(huì)有一些業(yè)務(wù)痛點(diǎn),首先因?yàn)榻还苄袠I(yè)是政府行業(yè),基本各個(gè)子平臺(tái)的數(shù)據(jù)都是存儲(chǔ)在Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)中的,我們需要把數(shù)據(jù)從Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取到我們的數(shù)倉(cāng)里面,出于安全性的考慮,無(wú)法得到用戶(hù)級(jí)別的權(quán)限,我們只能通過(guò)一些視圖級(jí)別的用戶(hù)權(quán)限去處理數(shù)據(jù),對(duì)于數(shù)據(jù)源表結(jié)構(gòu)的變更也無(wú)法及時(shí)知曉。其次,會(huì)話(huà)數(shù)是受到限制的,多線(xiàn)程抽取數(shù)據(jù)的話(huà),如果會(huì)話(huà)數(shù)達(dá)到上限,連接就會(huì)受到影響,而且這個(gè)分配的用戶(hù)也同時(shí)會(huì)用于其他用途。最后,我們?cè)谔幚硪恍┰隽繑?shù)據(jù)的時(shí)候,一般情況下需要一個(gè)增量列,用于保持一個(gè)增量更新,很多時(shí)候,是沒(méi)辦法確定哪些列可以作為增量列的。以上就是在做業(yè)務(wù)的過(guò)程中,經(jīng)常會(huì)遇到的一些問(wèn)題,下圖也把這些問(wèn)題列舉了出來(lái)。

04 選擇SeaTunnel的原因

最初的時(shí)候,做數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)抽取的時(shí)候,并沒(méi)有使用SeaTunnel,而是使用Apache NiFi,這個(gè)工具功能比較強(qiáng)大而且全面,但是NiFi中用于數(shù)據(jù)處理的處理器比較多,而且數(shù)據(jù)處理鏈路中要做很多轉(zhuǎn)換,所以需要對(duì)NiFi里面的各種組件要非常熟悉,對(duì)使用者的要求也比較高。

1. SeaTunnel的優(yōu)勢(shì)

我們一開(kāi)始也用Spark程序做數(shù)據(jù)處理,對(duì)大數(shù)據(jù)相關(guān)人員的要求比較高,我們這邊大數(shù)據(jù)人員比較少,有時(shí)處理一些新的需求的時(shí)候,會(huì)比較繁忙。如果不需要通過(guò)編碼,而是直接使用工具,進(jìn)行簡(jiǎn)單的配置就能實(shí)現(xiàn)的話(huà),會(huì)帶來(lái)較大的便利和效率的提高。

前面在SeaTunnel的介紹中,已經(jīng)講到SeaTunnel是比較易于使用的,安裝部署方便,開(kāi)箱即用,執(zhí)行效率很高,因?yàn)樗欠植际降模梢詰?yīng)用整個(gè)集群資源來(lái)做數(shù)據(jù)處理工作。

SeaTunnel無(wú)需編程,只要做簡(jiǎn)單的配置,并且它的Source和Sink都比較豐富,并且可以自己根據(jù)接口開(kāi)發(fā)需要的插件,對(duì)數(shù)據(jù)源的權(quán)限要求也不高。

更加重要的是,SeaTunnel是首個(gè)進(jìn)入Apache孵化的國(guó)人開(kāi)源數(shù)據(jù)集成平臺(tái)。

2. SeaTunnel的安裝部署

如上圖所示是SeaTunnel官方部署文檔,只需要簡(jiǎn)單幾步,就可以把SeaTunnel安裝到我們的環(huán)境之中,然后就可以使用了。

3. SeaTunnel配置文件

下圖所示是一個(gè)配置文件的示例,這個(gè)配置文件是SeaTunnel1.X版本的一個(gè)配置,一個(gè)完整的SeaTunnel配置包含spark, input, filter, output四部分,其中spark是spark相關(guān)的配置,例如,啟動(dòng)多少個(gè)executor,每個(gè) executor使用多少核數(shù)的CPU,多少內(nèi)存等,input可配置任意的input插件及其參數(shù),具體參數(shù)隨不同的input插件而變化,filter可配置任意的filter插件及其參數(shù),具體參數(shù)隨不同的filter插件而變化,filter中的多個(gè)插件按配置順序形成了數(shù)據(jù)處理的pipeline, 上一個(gè)filter的輸出是下一個(gè)filter的輸入,通過(guò)input插件把數(shù)據(jù)取出,成為了spark里面的一個(gè)數(shù)據(jù)集,然后filter插件會(huì)對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)集做一些轉(zhuǎn)換操作,output可配置任意的output插件及其參數(shù),具體參數(shù)隨不同的output插件而變化,filter處理完的數(shù)據(jù),會(huì)發(fā)送給output中配置的每個(gè)插件

4. SeaTunnel插件支持

如下圖所示,SeaTunnel支持的插件非常豐富,日常所能用到的基本都有。

這里面著重介紹一下filter插件中的sql插件,這個(gè)插件非常靈活,在用sql插件做轉(zhuǎn)換操作時(shí),只要是sparksql里面支持的函數(shù)等內(nèi)容,都可以在這里使用,然后再output到目標(biāo)數(shù)據(jù)存儲(chǔ),例如HDFS、Kafka、ES、Clickhouse等。

05 具體實(shí)現(xiàn)方案

接下來(lái)講一下具體的實(shí)現(xiàn)方案,在我們具體的業(yè)務(wù)中,如何把這些行業(yè)數(shù)據(jù)從智能專(zhuān)網(wǎng)直接抽取到公安網(wǎng)中,這里會(huì)涉及到數(shù)據(jù)的增量更新。

1. 數(shù)據(jù)增量更新具體實(shí)現(xiàn)

當(dāng)需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)增量更新的時(shí)候,首先就是增量列的選擇,之前提到原先是用NiFi來(lái)做增量更新,但是對(duì)增量列的支持不是特別好,尤其是對(duì)日期類(lèi)型的支持不是很好。但是SeaTunnel對(duì)增量列的支持不受列的類(lèi)型限制,可以比較靈活的進(jìn)行選擇。

2. 具體方法

實(shí)際業(yè)務(wù)當(dāng)中,選取了記錄的更新時(shí)間列作為增量列,每次數(shù)據(jù)抽取過(guò)來(lái),會(huì)記錄增量列的最大值,下次數(shù)據(jù)抽取時(shí),可以從這個(gè)位置繼續(xù)抽取數(shù)據(jù),這個(gè)也是受以前寫(xiě)spark程序的啟發(fā),把checkpoint存儲(chǔ)在HDFS里面。當(dāng)然,增量列的選擇,在實(shí)際應(yīng)用中,除了更新時(shí)間,增量ID以外,還有其他業(yè)務(wù)字段可以做為增量列,增量列的選擇一定是根據(jù)真正的業(yè)務(wù)需求,實(shí)時(shí)的程度和粒度來(lái)決定的。

06 具體實(shí)現(xiàn)流程

做數(shù)據(jù)增量更新,最重要的是實(shí)現(xiàn)的思路,接下來(lái)詳細(xì)描述一下具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程。

1. 確定運(yùn)算資源

首先,如下圖所示,先要確定計(jì)算資源,這里使用了spark,并且針對(duì)spark做了相關(guān)的配置。

2. 確定數(shù)據(jù)來(lái)源

選擇一個(gè)增量列,對(duì)增量列每次產(chǎn)生的最大值(checkpoint),保存在HDFS一個(gè)具體的目錄下。這里input插件選擇HDFS,每次產(chǎn)生的那個(gè)增量數(shù)據(jù),指向HDFS的一個(gè)具體路徑下面,input插件有個(gè)通用參數(shù)叫做result_table_name,當(dāng)指定result_table_name時(shí),處理后的數(shù)據(jù),會(huì)被注冊(cè)為一個(gè)可供其他插件直接訪(fǎng)問(wèn)的數(shù)據(jù)集,或者被稱(chēng)為臨時(shí)表。當(dāng)增量列的最大值保存到HDFS之后,需要取出時(shí),會(huì)保存在result_table_name指定的表中。接下來(lái)因?yàn)槭菑腛racle數(shù)據(jù)庫(kù)中取數(shù)據(jù),所以設(shè)置相應(yīng)的Jdbc。當(dāng)數(shù)據(jù)量比較大的時(shí)候,還可以指定分區(qū)列,這樣的話(huà),數(shù)據(jù)處理的效率會(huì)提高,詳細(xì)配置,如下圖所示。

3. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

下圖所示是必要的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,在實(shí)際業(yè)務(wù)中,需要做一個(gè)過(guò)濾操作,取出大于最大更新時(shí)間的數(shù)據(jù),convert插件里面做的是中間的一些數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換操作,最后使用了一個(gè)sql插件,用于記錄本次取到的數(shù)據(jù)的一個(gè)最大值,用于下次取數(shù)的比較。

4. 數(shù)據(jù)輸出

下圖所示的是數(shù)據(jù)處理后的輸出,也就是output插件對(duì)應(yīng)的配置,具體是把數(shù)據(jù)抽取到Clickhouse里面。然后數(shù)據(jù)集里面,那個(gè)更新列的最大值,通過(guò)追加模式,寫(xiě)回到HDFS中,供下次使用。

5. 腳本和調(diào)度執(zhí)行

整個(gè)過(guò)程是通過(guò)下圖所示的shell腳本來(lái)做的,通過(guò)nohup后臺(tái)執(zhí)行的方式,利用Crontab進(jìn)行調(diào)度執(zhí)行,因?yàn)樵谖覀儗?shí)際的業(yè)務(wù)中,對(duì)定時(shí)調(diào)度的要求不是很高,所以可以采用Crontab或者開(kāi)源的Dolphin Scheduler都是可以滿(mǎn)足的。

下面的截圖,是實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中,產(chǎn)生在HDFS上的增量文件,Crontab調(diào)度腳本,以及執(zhí)行過(guò)程中產(chǎn)生的一些Yarn任務(wù)列表。

在上述整體數(shù)據(jù)處理過(guò)程中,由于實(shí)際情況的限制,尤其我們的數(shù)據(jù)源是高度受限的Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)。但是對(duì)于很多傳統(tǒng)公司,如果老系統(tǒng)是以O(shè)racle為主,并且掌控力度比較大的話(huà),現(xiàn)在想做數(shù)據(jù)架構(gòu)升級(jí),需要遷移Oracle中的數(shù)據(jù),那么可以采用CDC讀取日志或者觸發(fā)器的方式,把數(shù)據(jù)變化寫(xiě)入到消息隊(duì)列里面,通過(guò)SeaTunnel就可以很容易的把數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)寫(xiě)入到其他異構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)。

到此這篇關(guān)于Apache SeaTunnel實(shí)現(xiàn)非CDC數(shù)據(jù)抽取實(shí)踐的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Apache SeaTunnel數(shù)據(jù)抽取內(nèi)容請(qǐng)搜索以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持!

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