使用datax迁移cassandra数据

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DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具 / 平台，实现各种异构数据源之间高效的数据同步功能。最近，阿里云 cassandra 团队为 datax 提供了 cassandra 读写插件，进一步丰富了 datax 支持的数据源，可以很方便实现 cassandra 之间以及 cassandra 与其他数据源之间的数据同步。本文简单介绍如何使用 datax 同步 cassandra 的数据，针对几种常见的场景给出配置文件示例，还提供了提升同步性能的建议和实测的性能数据。

datax 快速入门

使用 datax 同步数据的方法很简单，一共只需要三步：

  1. 部署 datax。
  2. 编写同步作业配置文件。
  3. 运行 datax，等待同步作业完成。

datax 的部署和运行都很简单，可以通过 datax 官方提供的下载地址下载 DataX 工具包，下载后解压至本地某个目录，进入 bin 目录，即可运行同步作业：

$ cd  {YOUR_DATAX_HOME}/bin
$ python datax.py {YOUR_JOB.json}

同步作业的配置格式可以参考 datax 文档。

一个典型的配置文件如下：

{
  "job": {
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "streamreader",
          "parameter": {
            "sliceRecordCount": 10,
            "column": [
              {
                "type": "long",
                "value": "10"
              },
              {
                "type": "string",
                "value": "hello，你好，世界 -DataX"
              }
            ]
          }
        },
        "writer": {
          "name": "streamwriter",
          "parameter": {
            "encoding": "UTF-8",
            "print": true
          }
        }
      }
    ],
    "setting": {
      "speed": {"channel": 5}
    }
  }
}

一个同步作业的配置文件主要包括两部分，setting 包括任务调度的一些配置，content 描述同步任务的内容，里面包含 reader 插件的配置和 writer 插件的配置。例如我们需要从 mysql 同步数据到 cassandra，那么我们只需要把 reader 配置为 mysqlreader，writer 配置为 cassandrawriter，并提供相应的插件配置信息即可。在 datax 项目页面上面可以看到 datax 支持的插件列表，点击对应的链接就可以查看相关插件的文档了解插件需要的配置内容和格式要求。例如，cassandra 插件的文档可点击如下链接：读插件 写插件。

以下列举几种常见的场景。

场景一 cassandra 之间的数据同步

最常见的场景是把数据从一个集群同步到另一个集群，例如机房整体迁移、上云等。这时需要先手动在目标集群创建好 keyspace 和表的 schema，然后使用 datax 进行同步。作为例子，下面的配置文件把数据从 cassandra 的一个表同步到另一个表：

{
  "job": {
    "setting": {
      "speed": {"channel": 3}
    },
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "cassandrareader",
          "parameter": {
            "host": "localhost",
            "port": 9042,
            "useSSL": false,
            "keyspace": "test",
            "table": "datax_src",
            "column": [
              "id",
              "name"
            ]
          }
        },
        "writer": {
          "name": "cassandrawriter",
          "parameter": {
            "host": "localhost",
            "port": 9042,
            "useSSL": false,
            "keyspace": "test",
            "table": "datax_dst",
            "column": [
              "id",
              "name"
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

场景二 从 mysql 同步到 cassandra

datax 支持多种数据源，可以很方便做到 cassandra 和其他数据源之间的数据同步。下面的配置把数据从 mysql 同步到 cassandra：

{
  "job": {
    "setting": {
      "speed": {"channel": 3}
    },
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "mysqlreader",
          "parameter": {
            "username": "root",
            "password": "root",
            "column": [
              "id",
              "name"
            ],
            "splitPk": "db_id",
            "connection": [
              {
                "table": ["table"],
                "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database"]
              }
            ]
          }
        },
        "writer": {
          "name": "cassandrawriter",
          "parameter": {
            "host": "localhost",
            "port": 9042,
            "useSSL": false,
            "keyspace": "test",
            "table": "datax_dst",
            "column": [
              "id",
              "name"
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

场景三 只同步 cassandra 中的一部分数据

我们在读插件的配置中提供了 where 关键字，可以用来只同步一部分数据。例如对于时序数据等场景定期同步的情况，就可以通过增加 where 的条件来实现只同步增量数据。where 条件的格式和 cql 相同，例如 "where":"textcol='a'" 的作用类似于使用 select * from table_name where textcol ='a' 进行查询。另外还有 allowFiltering 关键字配合 where 使用，作用和 cql 中的 ALLOW FILTERING 关键字也是相同的。下面给出一个配置的例子：

{
  "job": {
    "setting": {
      "speed": {"channel": 1}
    },
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "cassandrareader",
          "parameter": {
            "host": "localhost",
            "port": 9042,
            "useSSL": false,
            "keyspace": "test",
            "table": "datax_src",
            "column": [
              "deviceId",
              "time",
              "log"
            ],
            "where":"time >'2019-09-25'","allowFiltering":true
          }
        },
        "writer": {
          "name": "cassandrawriter",
          "parameter": {
            "host": "localhost",
            "port": 9042,
            "useSSL": false,
            "keyspace": "test",
            "table": "datax_dst",
            "column": [
              "deviceId",
              "time",
              "log"
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

提高同步速度

以 cassandra 之间的数据同步为例。如下这些配置会对数据同步任务的性能产生影响：

（1）并行度

可以通过调大任务的并行度来提高同步速度。这主要通过 job.setting.speed.channel 从参数来实现。例如下面这个配置的效果是会有 10 个线程并行执行同步任务。

  "job": {
    "setting": {
      "speed": {"channel": 10}
    },
...

需要注意的是，cassandra 读插件里面，切分任务是通过在 cql 语句中增加 token 范围条件来实现的，所以只有使用 RandomPartitioner 和 Murmur3Partitioner 的集群才能够正确切分。如果您的集群使用了其他的 Partitioner，cassandrareader 插件会忽略 channel 配置，只用一个线程进行同步。

（2）batch

可以通过配置 batchSize 关键字在 cassandra 写插件里面使用 UNLOGGED batch 来提高写入速度。但是需要注意 cassandra 中对 batch 的使用有一些限制，使用这个关键字之前建议先阅读《简析 Cassandra 的 BATCH 操作》([https://yq.aliyun.com/articles/719784?spm=a2c4e.11155435.0.0.65386b04OYOsvK))一文中关于 batch 使用限制的内容。

（3）连接池配置

写插件还提供了连接池相关的配置 connectionsPerHost 和 maxPendingPerConnection。这两个参数的具体含义可以参考（https://docs.datastax.com/en/developer/java-driver/3.7/manual/pooling/）。

（4）一致性配置

读写插件中都提供了 consistancyLevel 关键字，默认的读写一致性级别都是 LOCAL_QUORUM。如果您的业务场景里面可以允许两个集群的数据有少量不一致，也可以考虑不使用默认一致性级别来提高读写性能，例如使用 ONE 级别来读数据。

性能数据

我们通过一个测试来观察 datax 同步数据的性能。

服务端使用阿里云 cassandra，源集群和目标集群均为 3 节点，规格为 4CPU 8GB。客户端使用一台 ECS，规则为 4 CPU 16 GB。

首先使用 cassandra-stress 向源集群写入 500w 行数据：

cassandra-stress write cl=QUORUM n=5000000 -schema "replication(factor=3) keyspace=test" -rate "threads=300" -col "n=FIXED(10) size=FIXED(64)" -errors "retries=32" -mode "native cql3 user=$USER password=$PWD" -node "$NODE"

写入过程的统计数据如下：

然后使用 datax 将这些数据从源集群同步到目标集群。配置文件如下：

{
  "job": {
    "setting": {
      "speed": {"channel": 10}
    },
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "cassandrareader",
          "parameter": {
            "host": "< 源集群 NODE>",
            "port": 9042,
            "username":"<USER>",
            "password":"<PWD>",
            "useSSL": false,
            "keyspace": "test",
            "table": "standard1",
            "column": [
              "key",
              "\"C0\"","\"C1\"",
              "\"C2\"","\"C3\"",
              "\"C4\"","\"C5\"",
              "\"C6\"","\"C7\"",
              "\"C8\"","\"C9\""
            ]
          }
        },
        "writer": {
          "name": "cassandrawriter",
          "parameter": {
            "host": "< 目标集群 NODE>",
            "port": 9042,
            "username":"<USER>",
            "password":"<PWD>",
            "useSSL": false,
            "keyspace": "test",
            "table": "standard1",
            "batchSize":6,
            "column": [
              "key",
              "\"C0\"","\"C1\"",
              "\"C2\"","\"C3\"",
              "\"C4\"","\"C5\"",
              "\"C6\"","\"C7\"",
              "\"C8\"","\"C9\""
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

同步过程的统计数据如下：

可见，datax 同步数据的性能和 cassandra-stress 的性能相当，甚至要好一些。

本文作者：_陆豪

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本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

正文完
cassandra 同步 大数据 数据迁移 集群
发表至：无分类
2019-10-15
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