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DNF外挂 大数据开发人员使用的辅助工具

DNF外挂

这是为数据开发人员使用的辅助工具,用于数据库之间的表同步,说同步并不严谨,因为不是实时更新的,更确切的说法是复制,可以方便的从一个数据库复制表到另一个数据库,以下遇到同步的词请理解为复制。

介绍

需求背景:

有很多业务系统,他们的数据库是相互独立的,俗称数据孤岛,为了做数据统计分析,就需要把这些数据归集在一个数据库中,比如数据仓库,然后多表关联查询,方便开发数据应用。希望能有这样的工具,指定两个数据库和表名,就可以将表从源数据库拷贝到目标数据库中。具体需求如下:

能自动同步表结构,如:源表加字段,目标表自动加字段。支持增量或全量复制数据,比如按日期进行复制数据。支持指定字段同步,只同步关心的那些字段。支持主流的关系型数据库: mysql、db2、postgresql、oracle、sqlserver源表和目标表表名可以不同,字段名也可以不同(已存在目标表的情况下)

因为自己要用,我就自己写了一个,顺便熟悉下 java 开发(之前一直用 Python,不得不说,Java 真浪费时间),本程序的最大用处就是构建集市或数仓所需要的基础层数据源,欢迎感兴趣的朋友一起加入。

程序的使用方法Docker 方式:

这里用到三个容器:

app 也就是主程序本身,app 容器使用的程序文件就是 release 目录下的文件,已经做了绑定。mysql 测试用的,作为源数据库,已提前放好了有 7000 条测试数据的表 somenzz_users。postgres 测试用的,作为目标数据库,没有数据。

先部署,执行 docker-compose up -d 就会自动完成应用和数据库的部署:

$ git clone https://github.com/somenzz/database-sync.git$ cd database-sync$ docker-compose up -dCreating database-sync_postgres_1 … doneCreating database-sync_app_1      … doneCreating database-sync_mysql_1    … done

这样三个容器就启动了,使用 docker ps -a |grep database-sync 可以查看到三个正在运行的容器:

DNF外挂 大数据开发人员使用的辅助工具

现在直接使用 docker exec -i database-sync_app_1 java -jar database-sync-1.3.jar 来执行程序:

DNF外挂 大数据开发人员使用的辅助工具

mysql 容器已有测试数据,release/config/config.json 已经配置好了数据库的连接,因此可以直接试用,以下演示的是从 mysql 复制表和数据到 postgres:

1. 全量复制,自动建表:

docker exec -i database-sync_app_1 java -jar database-sync-1.3.jar mysql_test testdb somenzz_users postgres_test public users –sync-ddlDNF外挂 大数据开发人员使用的辅助工具

如果你不想每次都敲 docker exec -i database-sync_app_1 ,可以进入容器内部执行:

(py38env) ➜  database-sync git:(master) ✗ docker exec -it database-sync_app_1 /bin/bashroot@063b1dc76fe1:/app# lsconfig database-sync-1.3.jar  lib  logsroot@063b1dc76fe1:/app# java -jar database-sync-1.3.jar mysql_test testdb somenzz_users postgres_test public users -sd2. 增量复制:

root@063b1dc76fe1:/app# java -jar database-sync-1.3.jar mysql_test testdb somenzz_users postgres_test public zz_users \”create_at >= \’2018-01-09\’\”DNF外挂 大数据开发人员使用的辅助工具

3. 指定字段:

root@063b1dc76fe1:/app# java -jar database-sync-1.3.jar mysql_test testdb somenzz_users postgres_test public zz_users -ff=\”user_id,name,age\” -tf=\”user_id,name,age\” \”create_at >= \’2018-01-09\’\”DNF外挂 大数据开发人员使用的辅助工具

普通方式

程序运行前确保已安装 java 1.8 或后续版本,已经安装 maven,然后 clone 源码,打包:

git clone https://gitee.com/somenzz/database-sync.gitcd database-syncmvn package

此时你会看到 target 目录,将 target 下的 lib 目录 和 database-sync-1.3.jar 复制出来,放在同一目录下,然后再创建一个 config 目录,在 config 下新建一个 config.json 文件写入配置信息,然后将这个目录压缩,就可以传到服务器运行了,请注意先充分测试,jdk 要求 1.8

[aaron@hdp002 /home/aaron/App/Java/database-sync]$ ls -ltrtotal 48drwxr-xr-x 2 aaron aaron  4096 Apr 23  2020 lib-rwxrw-r– 1 aaron aaron   157 Jun 23  2020 run.shdrwxrwxr-x 2 aaron aaron  4096 Jul  3  2020 logs-rw-rw-r– 1 aaron aaron 24773 Mar 16  2021 database-sync-1.3.jardrwxr-xr-x 7 aaron aaron  4096 Aug  3  2020 jdk1.8.0_231drwxrwxr-x 2 aaron aaron  4096 Febcf挂辅助 19 17:07 config

你也可以直接下载我打包好的使用。

程序名称叫 database-sync,运行方式是这样的:

(py38env) ➜  target git:(master) ✗ java -jar database-sync-1.3.jar -h      Usage: java -jar database-sync-1.0.jar [options] {fromDB} {fromSchema} {fromTable} {toDB} {toSchema} {toTable} [whereClause]options:        -v or –version                            :print version then exit        -h or –help                               :print help info then exit        -sd or –sync-ddl                          :auto synchronize table structure        -ff=col1,col2 or –from-fields=col1,col2   :specify from fields        -tf=col3,col4 or –to-fields=col3,col4     :specify to fields        –no-feature or -nf                        :will not use database\’s feature

帮助说明:

[] 中括号里的内容表示选填,例如 [options] 表示 options 下的参数不是必须的。

1、其中 options 参数解释如下:

–sync-ddl 或者 -sd : 加入该参数会自动同步表结构。–from_fields=col1,col2 或者 -ff=col1,col2 : 指定原表的字段序列,注意 = 前后不能有空格。–to_fields=col3,col4 或者 -tf=col3,col4 : 指定目标表的字段序列,注意 = 前后不能有空格。

2、whereClause 表示 where 条件,用于增量更新,程序在插入数据前先按照 where 条件进行清理数据,然后按照 where 条件从原表进行读取数据。whereClause 最好使用双引号包起来,表示一个完整的参数。如:\”jyrq=\’2020-12-31\’\”

{} 大括号里的内容表示必填。

fromDb 是指配置在 config.json 的数据库信息的键,假如有以下配置文件:

{      \”postgres\”:{        \”type\”:\”postgres\”,        \”driver\”:\”org.postgresql.Driver\”,        \”url\”:\”jdbc:postgresql://localhost:5432/apidb\”,        \”user\”: \”postgres\”,        \”password\”:\”aaron\”,        \”encoding\”: \”utf-8\”    },    \”aarondb\”:{        \”type\”:\”mysql\”,        \”driver\”:\”com.mysql.cj.jdbc.Driver\”,        \”url\”:\”jdbc:mysql://localhost:3306/aarondb?useSSL=false&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC\”,        \”user\”: \”aaron\”,        \”password\”:\”aaron\”    }}

fromDb、toDb 可以是 aarondb 或者 postgres。

fromSchema 读取数据的表的模式名,可以填写 \”\”.fromTable 读取数据的表明,必须提供。toSchema 写入数据表的模式名,可以填写 \”\”,可以和 fromSchema 不同.toTable 写入数据表的表名,必须提供,当写入表不存在时,自动按读取表的表结构创建,可以和 fromTable 不同。

全量、增量、指定字段的使用样例请参考 Docker 方式。

配置文件说明

配置文件位于 config/config.json,如下所示:

{    \”sjwb\”:{        \”type\”:\”db2\”,        \”driver\”:\”com.ibm.db2.jcc.DB2Driver\”,        \”url\”:\”jdbc:db2://192.168.1.*:50000/wbsj\”,        \”user\”: \”****\”,        \”password\”:\”****\”,        \”tbspace_ddl\”: \”/*这里可以放置指定表空间的语句*/\”,        \”encoding\”:\”utf-8\”    },    \”dw_test\”:{        \”type\”:\”db2\”,        \”driver\”:\”com.ibm.db2.jcc.DB2Driver\”,        \”url\”:\”jdbc:db2://192.168.169.*:60990/dwdb\”,        \”user\”: \”****\”,        \”password\”:\”****\”,        \”encoding\”:\”gbk\”    },    \”postgres\”:{        \”type\”:\”postgres\”,        \”driver\”:\”org.postgresql.Driver\”,        \”url\”:\”jdbc:postgresql://10.99.**.**:5432/apidb\”,        \”user\”: \”****\”,        \”password\”:\”****\”,        \”tbspace_ddl\”: \”WITH (compression=no, orientation=orc, version=0.12)tablespace hdfs\”,        \”encoding\”:\”utf-8\”    },    \”aarondb\”:{        \”type\”:\”mysql\”,        \”driver\”:\”com.mysql.cj.jdbc.Driver\”,        \”url\”:\”jdbc:mysql://localhost:3306/aarondb?useSSL=false&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC\”,        \”user\”: \”****\”,        \”password\”:\”****\”,        \”encoding\”:\”utf-8\”    },    \”buffer-rows\”: 100000}

配置文件说明:

type 表示数据库类型,均为小写:

mysqlpostgresdb2oraclesqlserver

tbspace_ddl 表示自动建表时指定的表空间,该选项不是必需的,可以删除。

buffer游戏辅助卡盟-rows 表示读取多少行时一块写入目标数据库,根据服务器内存大小自己做调整,100000 行提交一次满足大多数情况了。

encoding 用于表结构同步时确定字段长度,比如说源库的字段是 gbk varchar(10),目标库是 utf-8,那么就应该为 varchar(15),这样字段有中文就不会出现截断或插入失败问题,程序这里 2 倍,也就是 varchar(20) ,这样字段长度不会出现小数位。

最后的话

提高数据库间表的复制效率,如果不需要对源表字段进行转换,就丢掉低效的 datastage 和 kettle 吧。

原作者:https://mp.weixin.qq.com/s/3bFlgDJ1ciCZdSXkDnjzBQ