MySQL数据实时同步到KafkaBinlogcanal、Maxwell、KafkaConnect实现MySQL增量同步

一、需求分析

早期业务借助Sqoop将Mysql中的数据同步到Hive、hdfs来进行数据分析，使用过程中也带来了一些问题：

• 虽然Sqoop支持增量同步但还属于粗粒度的离线同步，无法满足下游数仓实时性的需求(可能一个小时，或者一天) 
• 每次同步Sqoop以sql的方式向Mysql发出数据请求也在一定程度上对Mysql带来一定的压力
• 同时Hive对数据更新的支持也相对较弱，由于Hive本身的语法不支持更新、删除等SQL原语，对于MySQL中发生Update/Delete的数据无法很好地进行支持

现在的需求是需要数仓和mysql中的数据保持在秒级别的一致；

我们想到了MySQL主从复制时使用的binlog日志，它记录了所有的 DDL 和 DML 语句（除了数据查询语句select、show等），以事件形式记录，还包含语句所执行的消耗时间。

目前的思路就是实时监听mysql binlog日志，使mysql中的数据变化实时同步到数仓中（这里需要注意的是，我们只监听insert，update，delete这几种event）

binlog记录了Mysql数据的实时变化，是数据同步的基础，服务需要做的就是遵守Mysql的协议，将自己伪装成Mysql的slave来监听业务从库，完成数据实时同步。

二、MySQL主从复制的原理，主要有以下几个步骤：

1. master（主库）在每次准备提交事务完成数据更新前，将改变记录到二进制日志(binary log)中
2. slave（从库）发起连接，连接到master，请求获取指定位置的binlog文件
3. master创建dump线程，推送binlog的slave
4. slave启动一个I/O线程来读取主库上binary log中的事件，并记录到slave自己的中继日志(relay log)中
5. slave还会起动一个SQL线程，该线程从relay log中读取事件并在备库执行，完成数据同步
6. slave记录自己的binlog

三、整体架构: 直接解析binlog日志，然后解析后的数据写入kafka。

1）监听mysql的binlog日志工具分析：canal、Maxwell、Databus、DTS  
https://blog.csdn.net/weixin_38071106/article/details/88547660

2）mysql-binlog-connector-java （jar包直接读取binlog，然后send to kafka）

https://www.jianshu.com/p/5acb30ec8347

整体的架构如上图所示。在Binlog实时采集方面，我们采用了阿里巴巴的开源项目Canal，负责从MySQL实时拉取Binlog并完成适当解析。Binlog采集后会暂存到Kafka上供下游消费。整体实时采集部分如图中红色箭头所示。

离线处理Binlog的部分，如图中黑色箭头所示，通过下面的步骤在Hive上还原一张MySQL表：

1. 采用Linkedin的开源项目Camus，负责每小时把Kafka上的Binlog数据拉取到Hive上。

2. 对每张ODS表，首先需要一次性制作快照（Snapshot），把MySQL里的存量数据读取到Hive上，这一过程底层采用直连MySQL去Select数据的方式。

3. 对每张ODS表，每天基于存量数据和当天增量产生的Binlog做Merge，从而还原出业务数据。

四、Binlog实时采集

1、开启mysql的binlog

（1）binlog简介

binlog,即二进制日志,它记录了数据库上的所有改变，并以二进制的形式保存在磁盘中；

记录数据库增删改,不记录查询的二进制日志.语句以“事件”的形式保存，它描述数据更改。

它可以用来查看数据库的变更历史、数据库增量备份和恢复、Mysql的复制（主从数据库的复制）。

（2）Binary Log记录方式

binlog记录更新事件的方式有三种：

一：statement（基于语句的复制），保存的是高层的sql语句，优点是传输的数据比较少，缺点是很难做到主从一致，譬如rand()会在不同的地方产生不同的值

二：row（基于行的复制），5.1.5版本的MySQL才开始支持row level的复制,它不记录sql语句上下文相关信息，仅保存哪条记录被修改。仅需要记录那一条记录被修改成什么了。

保存的是记录变化前和变化后的数据，优点是不容易出错，可以做到原样复制，缺点是传输的数据可能会很多，譬如某个delete语句删除一个表里几百万行，基于statement的方式只会产生一个event，而基于row的方式会产生几百万条

三：mixed（混合方式），不会在从库产生歧义的语句只记录sql语句，会产生歧义的语句使用row方式，兼顾前两者的优点

选择哪种可以在my.cnf里的binlog_formate进行修改

ps：在后续开发中将使用Row格式

（3）开启mysql的binlog

a.修改 /etc/my.cnf 配置

1. log-bin=mysql-bin # 开启binlog

2. binlog-format=ROW # 设置Binary Log记录方式为Row

3. server_id=1 # 记住id 后续开发会使用

4. # 指定binlog日志文件的名字为mysql-bin，以及其存储路径

5. # 如果没有对log-bin指定log文件，默认在 /var/lib/mysql目录下以mysqld-bin.00000X等作为名称。

6. # 而 mysqld-bin.index则记录了所有的log的文件名称

7. # 使用时则使用mysqlbinlog /var/lib/mysql|grep "*****"等来追踪database的操作。

8.  

9. log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin

10. datadir=/var/lib/mysql

11. socket=/var/lib/mysql/mysql.sock

12.  

b.重启mysql

service mysqld restart


c.查看开启状态

输入 show variables like 'log_bin'; 查看binlog开启状态。如下图所示。

输入 show variables like 'binlog_format';  查看Binary Log记录方式。如下图所示。

1. mysql> show variables like 'log_%';

2. +---------------------------------+-------------+

3. | Variable_name | Value |

4. +---------------------------------+-------------+

5. | log_bin | ON |

6. | log_bin_trust_function_creators | OFF |

7. | log_error | .\mysql.err |

8. | log_queries_not_using_indexes | OFF |

9. | log_slave_updates | OFF |

10. | log_slow_queries | ON |

11. | log_warnings | 1 |

12. +---------------------------------+-------------+

13.  

14. 没有开启log_bin的值是OFF,开启之后是ON

1. mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'character%';

2. +--------------------------+----------------------------+

3. | Variable_name | Value |

4. +--------------------------+----------------------------+

5. | character_set_client | utf8 |

6. | character_set_connection | utf8 |

7. | character_set_database | latin1 |

8. | character_set_filesystem | binary |

9. | character_set_results | utf8 |

10. | character_set_server | latin1 |

11. | character_set_system | utf8 |

12. | character_sets_dir | /usr/share/mysql/charsets/ |

13. +--------------------------+----------------------------+

注意：每次服务器（数据库）重启，服务器会调用flush logs;，新创建一个binlog日志

        由于我之前重启过数据库，因此这里有mysql-bin.000001到mysql-bin.000002这2个文件。这里你们看到的

应该只有mysql-bin.000001和mysql-bin.index两个文件

查看指定binlog文件的内容

mysql> show binlog events in 'mysql-bin.000002';  或者cat /var/lib/mysql/mysql-bin.000002

1. # /var/lib/mysql/mysql-bin.000002 是二进制文件路径

2.  

3. mysqlbinlog --no-defaults --database=test --start-datetime="2017-09-17 07:21:09" --stop-datetime="2019-09-19 07:59:50" mysql_bin.000002 > sanjiaomao.txt

4. mysqlbinlog --no-defaults --database=test --start-datetime="2017-09-17 07:21:09" --stop-datetime="2019-09-19 07:59:50" mysql_bin.000002 | more

5.  

6. #v如果需要过滤，只查询insert，update，delete的语句，可以这样写：

7. mysqlbinlog --no-defaults --database=test mysql_bin.000002 |grep update |more

8.  

9. mysqlbinlog --no-defaults --start-position=2098 --stop-position=2205 -d test /var/lib/mysql/mysql_bin.000002

5、mysql工具mysqlbinlog常用参数

方式一：mysql-binlog-connector-java

1. import com.github.shyiko.mysql.binlog.BinaryLogClient;

2. import com.github.shyiko.mysql.binlog.event.Event;

3.  

4. public class BinlogParse {

5.  

6. public static void main(String[] args) throws Exception {

7. final BinaryLogClient client = new BinaryLogClient("10.23.92.189", 3306, "root", "hadoop");

8. /*

9. 这里需要注意的是，如果你不指定如下参数，程序将从mysql当前binlog位置开始同步数据，

10. 这显然不是我们需要的，更多的时候我们需要灵活的从任意位置读取数据

11. */

12. client.setBinlogFilename("mysql-bin.000002");

13. client.setBinlogPosition(123); //从指定的位置读取binlog，具体位置可以在mysql中查看

14. client.registerEventListener(new BinaryLogClient.EventListener() {

15.  

16. public void onEvent(Event event) {

17.  

18. System.out.println(event.toString());

19. System.out.println(client.getBinlogPosition());

20.  

21. }

22. });

23. client.connect();

24. }

25. }

26. /*...之后我手动登录到mysql,分别进行了updata,insert,delete,监听到的log如下:

27. Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1529247253000, eventType=TABLE_MAP, serverId=1, headerLength=19, dataLength=34, nextPosition=346, flags=0}, data=TableMapEventData{tableId=110, database='testdb', table='hello', columnTypes=8, 15, columnMetadata=0, 40, columnNullability={1}}}

28. Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1529247253000, eventType=EXT_UPDATE_ROWS, serverId=1, headerLength=19, dataLength=46, nextPosition=411, flags=0}, data=UpdateRowsEventData{tableId=110, includedColumnsBeforeUpdate={0, 1}, includedColumns={0, 1}, rows=[

29. {before=[3, Will], after=[3, David]}

30. ]}}

31. ...

32. Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1529247347000, eventType=TABLE_MAP, serverId=1, headerLength=19, dataLength=34, nextPosition=634, flags=0}, data=TableMapEventData{tableId=110, database='testdb', table='hello', columnTypes=8, 15, columnMetadata=0, 40, columnNullability={1}}}

33. Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1529247347000, eventType=EXT_WRITE_ROWS, serverId=1, headerLength=19, dataLength=31, nextPosition=684, flags=0}, data=WriteRowsEventData{tableId=110, includedColumns={0, 1}, rows=[

34. [4, Frank]

35. ]}}

36. ...

37. Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1529247404000, eventType=TABLE_MAP, serverId=1, headerLength=19, dataLength=34, nextPosition=907, flags=0}, data=TableMapEventData{tableId=110, database='testdb', table='hello', columnTypes=8, 15, columnMetadata=0, 40, columnNullability={1}}}

38. Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1529247404000, eventType=EXT_DELETE_ROWS, serverId=1, headerLength=19, dataLength=30, nextPosition=956, flags=0}, data=DeleteRowsEventData{tableId=110, includedColumns={0, 1}, rows=[

39. [2, Bill]

40. ]}}

41. */

读出来的binlog日志我们会封装成一个json字符串push到kafka，然后再从kafka消费数据到数仓，这样的话数仓中就有最实时的数据，olap引擎采用impala

需要注意的是delete from table 这种操作，表中数据是一条一条删除，如果表中数据非常大的话binlog日志也会非常大

二、和上面同样代码 https://www.jb51.net/article/166757.htm

1. public static void main(String[] args) {

2. BinaryLogClient client = new BinaryLogClient("hostname", 3306, "username", "passwd");

3. EventDeserializer eventDeserializer = new EventDeserializer();

4. eventDeserializer.setCompatibilityMode(

5. EventDeserializer.CompatibilityMode.DATE_AND_TIME_AS_LONG,

6. EventDeserializer.CompatibilityMode.CHAR_AND_BINARY_AS_BYTE_ARRAY

7. );

8. client.setEventDeserializer(eventDeserializer);

9. client.registerEventListener(new BinaryLogClient.EventListener() { @

10. Override

11. public void onEvent(Event event) {

12. // TODO

13. dosomething();

14. logger.info(event.toString());

15. }

16. });

17. client.connect();

18. }

19. /**

20. 这个完全是根据官方教程里面写的,在onEvent里面可以写自己的业务逻辑,由于我只是测试,所以我在里面将每一个event都打印了出来.

21. 之后我手动登录到mysql,分别进行了增加,修改,删除操作,监听到的log如下:

22. 00:23:13.331 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=0, eventType=ROTATE, serverId=1, headerLength=19, dataLength=28, nextPosition=0, flags=32}, data=RotateEventData{binlogFilename='mysql-bin.000001', binlogPosition=886}}

23. 00:23:13.334 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468403000, eventType=FORMAT_DESCRIPTION, serverId=1, headerLength=19, dataLength=100, nextPosition=0, flags=0}, data=FormatDescriptionEventData{binlogVersion=4, serverVersion='5.7.23-0ubuntu0.16.04.1-log', headerLength=19, dataLength=95}}

24. 00:23:23.715 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468603000, eventType=ANONYMOUS_GTID, serverId=1, headerLength=19, dataLength=46, nextPosition=951, flags=0}, data=null}

25. 00:23:23.716 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468603000, eventType=QUERY, serverId=1, headerLength=19, dataLength=51, nextPosition=1021, flags=8}, data=QueryEventData{threadId=4, executiOnTime=0, errorCode=0, database='pf', sql='BEGIN'}}

26. 00:23:23.721 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468603000, eventType=TABLE_MAP, serverId=1, headerLength=19, dataLength=32, nextPosition=1072, flags=0}, data=TableMapEventData{tableId=108, database='pf', table='student', columnTypes=15, 3, columnMetadata=135, 0, columnNullability={}}}

27. 00:23:23.724 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468603000, eventType=EXT_WRITE_ROWS, serverId=1, headerLength=19, dataLength=23, nextPosition=1114, flags=0}, data=WriteRowsEventData{tableId=108, includedColumns={0, 1}, rows=[

28. [[B@546a03af, 2]

29. ]}}

30. 00:23:23.725 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468603000, eventType=XID, serverId=1, headerLength=19, dataLength=12, nextPosition=1145, flags=0}, data=XidEventData{xid=28}}

31. 00:23:55.872 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468635000, eventType=ANONYMOUS_GTID, serverId=1, headerLength=19, dataLength=46, nextPosition=1210, flags=0}, data=null}

32. 00:23:55.872 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468635000, eventType=QUERY, serverId=1, headerLength=19, dataLength=51, nextPosition=1280, flags=8}, data=QueryEventData{threadId=4, executiOnTime=0, errorCode=0, database='pf', sql='BEGIN'}}

33. 00:23:55.873 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468635000, eventType=TABLE_MAP, serverId=1, headerLength=19, dataLength=32, nextPosition=1331, flags=0}, data=TableMapEventData{tableId=108, database='pf', table='student', columnTypes=15, 3, columnMetadata=135, 0, columnNullability={}}}

34. 00:23:55.875 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468635000, eventType=EXT_UPDATE_ROWS, serverId=1, headerLength=19, dataLength=31, nextPosition=1381, flags=0}, data=UpdateRowsEventData{tableId=108, includedColumnsBeforeUpdate={0, 1}, includedColumns={0, 1}, rows=[

35. {before=[[B@6833ce2c, 1], after=[[B@725bef66, 3]}

36. ]}}

37. 00:23:55.875 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468635000, eventType=XID, serverId=1, headerLength=19, dataLength=12, nextPosition=1412, flags=0}, data=XidEventData{xid=41}}

38. 00:24:22.333 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468662000, eventType=ANONYMOUS_GTID, serverId=1, headerLength=19, dataLength=46, nextPosition=1477, flags=0}, data=null}

39. 00:24:22.334 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468662000, eventType=QUERY, serverId=1, headerLength=19, dataLength=51, nextPosition=1547, flags=8}, data=QueryEventData{threadId=4, executiOnTime=0, errorCode=0, database='pf', sql='BEGIN'}}

40. 00:24:22.334 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468662000, eventType=TABLE_MAP, serverId=1, headerLength=19, dataLength=32, nextPosition=1598, flags=0}, data=TableMapEventData{tableId=108, database='pf', table='student', columnTypes=15, 3, columnMetadata=135, 0, columnNullability={}}}

41. 00:24:22.335 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468662000, eventType=EXT_DELETE_ROWS, serverId=1, headerLength=19, dataLength=23, nextPosition=1640, flags=0}, data=DeleteRowsEventData{tableId=108, includedColumns={0, 1}, rows=[

42. [[B@1888ff2c, 3]

43. ]}}

44. 00:24:22.335 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468662000, eventType=XID, serverId=1, headerLength=19, dataLength=12, nextPosition=1671, flags=0}, data=XidEventData{xid=42}}

45. */

实现思路

1. 支持对单个表的监听,因为我们不想真的对所有数据库中的所有数据表进行监听.
2. 可以多线程消费.
3. 把监听到的内容转换成我们喜闻乐见的形式(文中的数据结构不一定很好,我没想到更加合适的了).

实现思路大致如下:

1. 封装个客户端,对外只提供获取方法,屏蔽掉初始化的细节代码.
2. 提供注册监听器(伪)的方法,可以注册对某个表的监听(重新定义一个监听接口,所有注册的监听器实现这个就好).
3. 真正的监听器只有客户端,他将此数据库实例上的所有操作,全部监听到并转换成我们想要的格式LogItem放进阻塞队列里面.
4. 启动多个线程,消费阻塞队列,对某一个LogItem调用对应的数据表的监听器,做一些业务逻辑.

1. //初始化代码:

2. public MysqlBinLogListener(Conf conf) {

3. BinaryLogClient client = new BinaryLogClient(conf.host, conf.port, conf.username, conf.passwd);

4. EventDeserializer eventDeserializer = new EventDeserializer();

5. eventDeserializer.setCompatibilityMode(

6. EventDeserializer.CompatibilityMode.DATE_AND_TIME_AS_LONG,

7. EventDeserializer.CompatibilityMode.CHAR_AND_BINARY_AS_BYTE_ARRAY

8. );

9. client.setEventDeserializer(eventDeserializer);

10. this.parseClient = client;

11. this.queue = new ArrayBlockingQueue <> (1024);

12. this.cOnf= conf;

13. listeners = new ConcurrentHashMap <> ();

14. dbTableCols = new ConcurrentHashMap <> ();

15. this.cOnsumer= Executors.newFixedThreadPool(consumerThreads);

16. }

17.  
18.  

19. //注册代码:

20. public void regListener(String db, String table, BinLogListener listener) throws Exception {

21. String dbTable = getdbTable(db, table);

22. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");

23. // 保存当前注册的表的colum信息

24. Connection cOnnection= DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://" + conf.host + ":" + conf.port, conf.username, conf.passwd);

25. Map cols = getColMap(connection, db, table);

26. dbTableCols.put(dbTable, cols); 

27. // 保存当前注册的listener

28. List list = listeners.getOrDefault(dbTable, new ArrayList <> ());

29. list.add(listener);

30. listeners.put(dbTable, list);

31. }

32.  

33. //在这个步骤中,我们在注册监听者的同时,获得了该表的schema信息,并保存到map里面去,方便后续对数据进行处理.

34. //监听代码:

35. @Override

36. public void onEvent(Event event) {

37. EventType eventType = event.getHeader().getEventType(); 

38. if (eventType == EventType.TABLE_MAP) {

39. TableMapEventData tableData = event.getData();

40. String db = tableData.getDatabase();

41. String table = tableData.getTable();

42. dbTable = getdbTable(db, table);

43. } 

44. // 只处理添加删除更新三种操作

45. if (isWrite(eventType) || isUpdate(eventType) || isDelete(eventType)) {

46. if (isWrite(eventType)) {

47. WriteRowsEventData data = event.getData();

48. for (Serializable[] row: data.getRows()) { 

49. if (dbTableCols.containsKey(dbTable)) { 

50. LogItem e = LogItem.itemFromInsert(row, dbTableCols.get(dbTable)); 

51. e.setDbTable(dbTable); 

52. queue.add(e); 

53. }

54. }

55. }

56. }

57. }

58.  

59. //消费代码:

60.  

61. public void parse() throws IOException {

62. parseClient.registerEventListener(this); 

63. for (int i = 0; i

64. consumer.submit(() - > {

65. while (true) { 

66. if (queue.size() > 0) { 

67. try { 

68. LogItem item = queue.take(); 

69. String dbtable = item.getDbTable(); 

70. listeners.get(dbtable).forEach(l - > { 

71. l.onEvent(item); 

72. });  

73. } catch (InterruptedException e) { 

74. e.printStackTrace(); 

75. } 

76. } 

77. Thread.sleep(1000);

78. }

79. });

80. }

81. parseClient.connect();

82. }

83.  

84. //消费时,从队列中获取item,之后获取对应的一个或者多个监听者,分别消费这个item.

85. //测试代码:

86.  

87. public static void main(String[] args) throws Exception {

88. Conf cOnf= new Conf();

89. conf.host = "hostname";

90. conf.port = 3306;

91. conf.username = conf.passwd = "hhsgsb"; 

92. MysqlBinLogListener mysqlBinLogListener = new MysqlBinLogListener(conf);

93. mysqlBinLogListener.parseArgsAndRun(args);

94. mysqlBinLogListener.regListener("pf", "student", item - > {

95. System.out.println(new String((byte[]) item.getAfter().get("name")));

96. logger.info("insert into {}, value = {}", item.getDbTable(), item.getAfter());

97. });

98. mysqlBinLogListener.regListener("pf", "teacher", item - > System.out.println("teacher ====")); 

99. mysqlBinLogListener.parse();

100. }




在这段很少的代码里,注册了两个监听者,分别监听student和teacher表,并分别进行打印处理,经测试,在teacher表插入数据时,可以独立的运行定义的业务逻辑.

注意:这里的工具类并不能直接投入使用,因为里面有许多的异常处理没有做,且功能仅监听了插入语句,可以用来做实现的参考.

方式二、基于Spark Streaming + Canal + Kafka对Mysql增量数据实时进行监测分析

基于Spark Streaming + Canal + Kafka对Mysql增量数据实时进行监测分析https://blog.csdn.net/github_39577257/article/details/88661052

方式三、基于Maxwell详解

1. MySQL 配置权限

2.  

3. --创建 用户

4. mysql> CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';

5. mysql>CREATE USER 'maxwell_sync'@'%' IDENTIFIED BY '123456';

6. -- % ： 匹配所有主机

7. -- Maxwell需要在待同步的库上建立schema_database库,将状态存储在`schema_database`选项指定的数据库中(默认为`maxwell`)

8.  

9. --授权

10. #全部权限

11. mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%' ;

12. mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO ‘username’@‘%’ IDENTIFIED BY 'password'；

13. mysql> grant all privileges on databasename.* to username;

14. mysql> GRANT ALL PRIVILEGES on maxwell.* to 'maxwell_sync'@'192.168.85.133';

15. --解释：grant all指的是授权所有操作权限（增删改查），*.*指的是所有数据库，maxwell指的是数据库名，maxwell_sync是用户，192.168.85.133指的是所要授权的远程IP地址

16.  

17. mysql>GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'maxwell_sync'@'%';

18. #部分权限

19. mysql> grant select,insert,update,delete,create on databasename.* to username;

20.  

21. mysql>FLUSH PRIVILEGES; -- 刷新mysql用户权限,使修改生效




启动Maxwell

1. 主要是配置config.properties文件，重要的配置参考如下:

2. log_level=info

3. host=

4. user=

5. password=

6. port=

7. jdbc_optiOns=autoRecOnnect=true // mysql 超时重连

8. schema_database= // 用于在mysql中新建一个binlog相关的数据库实例

9. producer=kafka

10. kafka.bootstrap.servers=

11. kafka_topic=

12. kafka.compression.type=snappy

13. kafka.retries=1

14. kafka.acks=1

15. kinesis_stream=maxwell

16. include_dbs= // 需要处理的数据库实例

17. include_tables= // 需要处理的表格，用逗号分隔

18. kafka_version=0.9.0.1

19. client_id= // 标识符，可以包含英文

20. replica_server_id= // 只能是数字

21. expire_logs_days=0 //防止binlog断，maxwell失败

22.  

23. # 可以用配置文件，也可以直接跟参数

24.  

25. 启动maxwell 配置文件

26. nohup bin/maxwell --config config.properties --log_level DEBUG &




1. #输出到kafka

2. bin/maxwell --user='maxwell_sync'

3. --password='123456'

4. --host='192.168.85.133'

5. --port=3306

6. --producer=kafka

7. --kafka.bootstrap.servers=192.168.85.133:9092

8. --kafka_version=0.9

9. --kafka_topic=mysql_binlog

10.  

11. 可以多跟几个参数对mysql的binlog进行过滤，只筛选某些数据库里的某些表

12. include_dbs，

13. exclude_dbs，

14. include_tables，

15. exclude_tables

16.  

17. #抽取多个库可添加include_dbs，逗号分隔

18. #指定数据表 include_tables ,逗号分隔

19. #maxwell模拟mysql slave，所以多个maxwell进程时，每个进程的client.id及replica_server_id保证不同

20. #binlog如果断了，可能会maxwell失败，最好设置mysql的expire_logs_days=0

21.  

22. #输出到控制台用如下配置

23. bin/maxwell --user='maxwell_sync' --password='123456' --host='192.168.85.133' --producer=stdout




测试STDOUT:

1. mysql> insert into ruozedata(id,name,age,address) values(999,'jepson',18,'www.ruozedata.com');

2.  

3. maxwell输出：

4. {

5. "database": "ruozedb",

6. "table": "ruozedata",

7. "type": "insert",

8. "ts": 1525959044,

9. "xid": 201,

10. "commit": true,

11. "data": {

12. "id": 999,

13. "name": "jepson",

14. "age": 18,

15. "address": "www.ruozedata.com",

16. "createtime": "2018-05-10 13:30:44",

17. "creuser": null,

18. "updatetime": "2018-05-10 13:30:44",

19. "updateuser": null

20. }

21. }




1. mysql> update ruozedata set age=29 where id=999;

2. 问题: ROW，你觉得binlog更新几个字段？

3.  

4. maxwell输出：

5. {

6. "database": "ruozedb",

7. "table": "ruozedata",

8. "type": "update",

9. "ts": 1525959208,

10. "xid": 255,

11. "commit": true,

12. "data": {

13. "id": 999,

14. "name": "jepson",

15. "age": 29,

16. "address": "www.ruozedata.com",

17. "createtime": "2018-05-10 13:30:44",

18. "creuser": null,

19. "updatetime": "2018-05-10 13:33:28",

20. "updateuser": null

21. },

22. "old": {

23. "age": 18,

24. "updatetime": "2018-05-10 13:30:44"

25. }

26. }




改变数据库内容可看到如下结果：

 启动kafka

1. #开启kafka消费者

2. kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic rotopic --from-beginning




1、Merge

Binlog成功入仓后，下一步要做的就是基于Binlog对MySQL数据进行还原。Merge流程做了两件事，首先把当天生成的Binlog数据存放到Delta表中，然后和已有的存量数据做一个基于主键的Merge。Delta表中的数据是当天的最新数据，当一条数据在一天内发生多次变更时，Delta表中只存储最后一次变更后的数据。

把Delta数据和存量数据进行Merge的过程中，需要有唯一键来判定是否是同一条数据。如果同一条数据既出现在存量表中，又出现在Delta表中，说明这一条数据发生了更新，则选取Delta表的数据作为最终结果；否则说明没有发生任何变动，保留原来存量表中的数据作为最终结果。Merge的结果数据会Insert Overwrite到原表中，即图中的origindb.table。

Merge流程举例

下面用一个例子来具体说明Merge的流程。

数据表共id、value两列，其中id是主键。在提取Delta数据时，对同一条数据的多次更新，只选择最后更新的一条。所以对id=1的数据，Delta表中记录最后一条更新后的值value=120。Delta数据和存量数据做Merge后，最终结果中，新插入一条数据（id=4），两条数据发生了更新（id=1和id=2），一条数据未变（id=3）。

默认情况下，我们采用MySQL表的主键作为这一判重的唯一键，业务也可以根据实际情况配置不同于MySQL的唯一键。

合并更新删除操作 ： https://blog.csdn.net/qq_22473611/article/details/102901625

2、Delete删除

Delete操作在MySQL中非常常见，由于Hive不支持Delete，如果想把MySQL中删除的数据在Hive中删掉，需要采用“迂回”的方式进行。

对需要处理Delete事件的Merge流程，采用如下两个步骤：

• 首先，提取出发生了Delete事件的数据，由于Binlog本身记录了事件类型，这一步很容易做到。将存量数据（表A）与被删掉的数据（表B）在主键上做左外连接（Left outer join），如果能够全部join到双方的数据，说明该条数据被删掉了。因此，选择结果中表B对应的记录为NULL的数据，即是应当被保留的数据。

• 然后，对上面得到的被保留下来的数据，按照前面描述的流程做常规的Merge。

• 




二、Kafka Connect 实现MySQL增量同步（A表实时同步到B表）

https://www.jianshu.com/p/46b6fa53cae4

3. Kafka Connect

3.1 Connector

Kafka Connect是一个用于Kafka和其他数据系统之间进行数据传输的工具，它可以实现基于Kafka的数据管道，打通上下游数据源。我们需要做的就是在Kafka Connect服务上运行一个Connector，这个Connector是具体实现如何从/向数据源中读/写数据。Confluent提供了很多Connector实现，你可以在这里下载。不过今天我们使用Debezium提供的一个MySQL Connector插件，下载地址。

下载这个插件，并将解压出来的jar包全部拷贝到kafka lib目录下。注意：需要将这些jar包拷贝到Kafka集群所有机器上。

本文将使用Kafka Connect 实现MySQL增量同步，设计三种模式，分别为incrementing、timestamp、 timestamp+incrementing

1、incrementing 自增模式（A表实时同步到B表）

切换目录 *\kafka_2.11-2.0.1\config

quickstart-mysql.properties（source）

1. name=mysql-a-source-person

2. connector.class=io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector

3. tasks.max=1

4. connection.url=jdbc:mysql://localhost:3306/A?user=***&password=***

5. # incrementing 自增

6. mode=incrementing

7. # 自增字段 pid

8. incrementing.column.name=pid

9. # 白名单表 person

10. table.whitelist=person

11. # topic前缀 mysql-kafka-

12. topic.prefix=mysql-kafka-




quickstart-mysql-sink.properties（sink）

1. name=mysql-a-sink-person

2. connector.class=io.confluent.connect.jdbc.JdbcSinkConnector

3. tasks.max=1

4. #kafka的topic名称

5. topics=mysql-kafka-person

6. # 配置JDBC链接

7. connection.url=jdbc:mysql://localhost:3306/B?user=***&password=***

8. # 不自动创建表，如果为true，会自动创建表，表名为topic名称

9. auto.create=false

10. # upsert model更新和插入

11. insert.mode=upsert

12. # 下面两个参数配置了以pid为主键更新

13. pk.mode = record_value

14. pk.fields = pid

15. #表名为kafkatable

16. table.name.format=kafkaperson




启动 Kafka Connect

1. D:\com\kafka_2.11-2.0.1\bin\windows>connect-standalone.bat

2. D:/com/kafka_2.11-2.0.1/config/connect-standalone.properties

3. D:/com/kafka_2.11-2.0.1/config/quickstart-mysql.properties

4. D:/com/kafka_2.11-2.0.1/config/quickstart-mysql-sink.properties




2、timestamp 时间戳模式

D:\com\kafka_2.11-2.0.1\config

timestamp-mysql-source.properties（source）

1. name=mysql-b-source-comments

2. connector.class=io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector

3. tasks.max=1

4. connection.url=jdbc:mysql://localhost:3306/A?user=***&password=***

5. table.whitelist=comments

6. mode=timestamp

7. timestamp.column.name=commenttime

8. topic.prefix=mysql-kafka-




timestamp-mysql-sink.properties（sink）

1. name=mysql-b-sink-comments

2. connector.class=io.confluent.connect.jdbc.JdbcSinkConnector

3. tasks.max=1

4. #kafka的topic名称

5. topics=mysql-kafka-comments

6. # 配置JDBC链接

7. connection.url=jdbc:mysql://localhost:3306/B?user=***&password=***

8. # 不自动创建表，如果为true，会自动创建表，表名为topic名称

9. auto.create=false

10. # upsert model更新和插入

11. insert.mode=upsert

12. # 下面两个参数配置了以id为主键更新

13. pk.mode = record_value

14. pk.fields = id

15. #表名为kafkatable

16. table.name.format=kafkacomments




1. D:\com\kafka_2.11-2.0.1\bin\windows>connect-standalone.bat

2. D:/com/kafka_2.11-2.0.1/config/connect-standalone.properties

3. D:/com/kafka_2.11-2.0.1/config/timestamp-mysql-source.properties

4. D:/com/kafka_2.11-2.0.1/config/timestamp-mysql-sink.properties




此时修改id为2和4的内容content,并修改评论时间commenttime


update comments set cOntent= "show test data" ,commenttime="2018-12-20 15:55:10" where id in(2,4)

3、timestamp+incrementing 时间戳自增混合模式

实验过程同方法2不做赘述，唯一变动的是source的config文件

1. name=mysql-b-source-comments

2. connector.class=io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector

3. tasks.max=1

4. connection.url=jdbc:mysql://localhost:3306/A?user=***&password=***

5. table.whitelist=comments

6. mode=timestamp+incrementing

7. timestamp.column.name=commenttime

8. incrementing.column.name=id

9. topic.prefix=mysql-kafka-