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摘要：关系数据库的数据入湖，有多种场景、多种工具、多种入湖时效要求等，本文梳理相干场景，以及对应的倡议计划。
本文分享自华为云社区《关系数据库数据入湖的场景及计划总结》，作者：HisonHuang。
关系数据库的数据入湖，有多种场景、多种工具、多种入湖时效要求等，本文梳理相干场景，以及对应的倡议计划。
首先介绍下两种入湖工具：批量数据迁徙工具（如 CDM）和实时数据接入工具（如 CDL）。
批量数据迁徙工具，能够一次全量、一次全量 + 批次增量的形式将数据从关系数据库的数据迁徙到数据湖，往往入湖时效性（从数据产生到数据进入数据湖贴源层）在 10 多分钟或更长，如 15 分钟左右，取决于批次增量迁徙工作的工夫距离。以下是批量数据迁徙工具（CDM）的性能架构图：
实时数据接入工具（如 CDL），能够实时捕捉关系数据库的 binlog 日志，保留在音讯队列如 Kafka，并反对实时解析 binlog 日志生成增删改命令来操作数据湖的数据记录，实现关系数据库的数据实时入湖，入湖时效性在秒级或分钟级，个别小于 15 分钟。以下是实时数据接入工具（CDL）的性能架构图：
场景 1：关系数据库有存量历史数据，无实时产生的新数据
计划：
1、入湖工具：批量数据迁徙工具（如 CDM）
2、入湖形式：整表迁徙，示意如下：
3、入湖流程：
3.1、应用入湖工具，配置关系数据库作为源端，配置 HDFS/Hive 的目录作为目标端；
3.2、用入湖工具启动入湖作业，关系数据库 -》HDFS 目录（数据湖贴源层）。
场景 2：关系数据库初始无数据，在建设入湖流程后，关系数据库才凋谢数据写入
计划：
前置条件：关系数据库关上 binlog 日志开关。
1、入湖工具：实时数据接入工具（如 CDL）
2、入湖形式：实时增量数据入湖，示意如下：
3、入湖流程：
3.1、应用入湖工具，配置关系数据库作为源端，配置 Hudi 文件的目录作为目标端；
3.2、启动入湖工具运行；
3.3、关系数据库的实时增量数据入湖；
3.3.1、数据记录插入、批改、删除到关系数据库；
3.3.2、关系数据库的数据变动日志被实时捕捉到入湖工具；
3.3.3、入湖工具解析日志，调用 Hudi 接口插入、批改、删除数据记录到 Hudi 文件的目录（数据湖贴源层）。
场景 3：关系数据库有存量历史数据，且实时产生新数据，数据记录有工夫标识字段
计划 1：
1、入湖工具：批量数据迁徙工具（如 CDM）
2、入湖形式：首次存量历史数据入湖 + 继续批次增量数据入湖
3、入湖时效：近实时（取决于批次调度周期）
4、入湖流程：
4.1、假如关系数据库实时产生稳固数量的新数据；
4.2、应用入湖工具，配置关系数据库作为源端，配置 HDFS/Hive 的目录作为目标端；
4.3、用入湖工具，启动存量数据入湖作业，其中 Where 过滤条件的工夫标识字段从初始工夫截止到以后工夫；
注：存量数据入湖作业运行工夫较久，视存量历史数据量、网络带宽、入湖作业吞吐量等因素决定。在此期间，关系数据库因为一直承受新写入，累积较大量的新数据。
4.4、继续批次启动增量数据入湖作业，其中 Where 过滤条件的工夫标识字段从上一批次作业的截止工夫到到以后工夫；每批次迁徙数据量逐渐缩小，批次之间的工夫距离逐渐减小并趋势稳固，每批次作业所占用的计算资源也逐渐减小并趋势稳固。示意如下：
计划 2：
前置条件：关系数据库关上 binlog 日志开关。
1、入湖工具：批量数据迁徙工具（如 CDM）+ 实时数据接入工具（如 CDL）
2、入湖形式：首次存量历史数据入湖 + 继续批次增量数据入湖 + 实时增量数据入湖
3、入湖时效：前两个阶段非实时，最初阶段进入实时
4、入湖流程：
4.1、假如关系数据库实时产生稳固数量的新数据；
4.2、应用批量数据迁徙工具，配置关系数据库作为源端，配置 HDFS/Hive 的目录作为目标端（表 A，文件格式可能是 CSV）；
4.3、用批量数据迁徙工具，启动存量数据入湖作业，其中 Where 过滤条件的工夫标识字段从初始工夫截止到以后工夫；
注：存量数据入湖作业运行工夫较久，视存量历史数据量、网络带宽、入湖作业吞吐量等因素决定。在此期间，关系数据库因为一直承受新写入，累积较大量的新数据。
4.4、继续批次启动增量数据入湖作业，其中 Where 过滤条件的工夫标识字段从上一批次作业的截止工夫到到以后工夫；每批次迁徙数据量逐渐缩小，批次之间的工夫距离逐渐减小并趋势稳固，每批次作业所占用的计算资源也逐渐减小并趋势稳固；
4.5、某工夫点 Ts 暂停关系数据库的数据写入，确保 Ts 之前的数据全副由批次作业迁徙到了 HDFS 目录（数据湖贴源层）；
4.6、进行批量数据迁徙工具的批次作业。
4.7、应用实时数据接入工具，配置关系数据库作为源端，配置 Hudi 文件的目录作为目标端（表 B，文件格式是 Hudi）；
4.8、启动实时数据接入工具运行；
4.9、此时 Te 关系数据库凋谢数据写入；
4.10、关系数据库的实时增量数据入湖；
4.10.1、关系数据库的数据变动日志被实时捕捉到实时数据接入工具；
4.10.2、实时数据接入工具解析日志，调用 Hudi 接口插入、批改、删除数据记录到 Hudi 文件的目录（数据湖贴源层）。示意如下：
场景 4：关系数据库有存量历史数据，且实时产生新数据，数据记录无工夫标识字段
计划：
前置条件：关系数据库关上 binlog 日志开关。
1、入湖工具：批量数据迁徙工具（如 CDM）+ 实时数据接入工具（如 CDL）
2、入湖形式：整表迁徙 + 实时增量数据入湖
3、入湖时效：最初阶段进入实时
4、入湖流程：
4.1、暂停关系数据库的数据写入；
4.2、应用批量数据迁徙工具，配置关系数据库作为源端，配置 HDFS/Hive 的目录作为目标端（表 A，文件格式可能是 CSV）；
4.3、用批量数据迁徙工具批量数据迁徙工具启动入湖作业，关系数据库 -》HDFS 目录（数据湖贴源层）；
4.4、以上存量数据迁徙实现后，进行批量数据迁徙工具的批次作业；
4.5、应用实时数据接入工具，配置关系数据库作为源端，配置 Hudi 文件的目录作为目标端（表 B，文件格式是 Hudi）；
4.6、启动实时数据接入工具运行；
4.7、此时 Te 关系数据库凋谢数据写入；
4.8、关系数据库的实时增量数据入湖；
4.8.1、关系数据库的数据变动日志被实时捕捉到实时数据接入工具；
4.8.2、实时数据接入工具解析日志，调用 Hudi 接口插入、批改、删除数据记录到 Hudi 文件的目录（数据湖贴源层）。示意如下：
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