导语：本文为系列文章《基于OGG和Sqoop的TBDS接入方案系列》的第一篇，后两篇文章的传送门如下：

第二篇：《基于OGG和Sqoop的TBDS接入方案系列-Sqoop与腾讯大数据套件TBDS的集成示例介绍》

第三篇：《基于OGG和Sqoop的TBDS接入方案系列-数据合并方案》

本文主要讨论了一个如何利用OGG和Sqoop，将源系统为Oracle的数据接入腾讯大数据套件TBDS的Hadoop/Hive中的解决方案。

1. 概述

1.1. 腾讯大数据套件（TBDS）介绍

腾讯大数据处理套件（Tencent Big Data Suite，以下简称TBDS）是一套针对私有化场景提供的全功能型大数据处理平台。为客户提供按需部署大数据处理服务实现数据处理需求，例如数据接入、数据分析、数据提取、机器学习、报表展示、客户画像等大数据应用的能力。目前TBDS已经应用到工业、政务、互联网金融、公安等领域的客户生产环境。

1.2. 背景

由于历史原因，传统的行业（如电力、能源）大多使用传统的关系型数据库作为底层数据存储的工具。但是在大数据时代的今天，随着业务的不断发展以及随之而来的数据快速增长，传统的关系型数据库面对大数据的存储、处理、分析等挑战都显得力不从心，因此大数据平台应运而生，解决了大数据存储和处理等的难题。

在大多数客户的业务场景下，普遍存在一种基本的需求，即将其多个业务系统的数据统一集中到大数据平台进行存储、管理、处理、共享等。除TBDS本身具备数据接入功能外，本文档针对RDBMS（如Oracle数据库）作为数据源的情况下，探讨另一种如何离线和实时的讲Oracle数据源的数据接入到TBDS大数据平台并主要以Hive表的形式存在的解决方案，另外针对实时接入的方式，还提供了一种数据合并的方案，保证数据完整性和一致性。

2. 离线数据接入

离线数据的接入，本文考虑使用Sqoop工具，详细的介绍如下。

2.1. Sqoop介绍

Sqoop 是Apache 旗下一款“Hadoop 和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。正如其名字所示，Sqoop意味着SQL–to–Hadoop，是一个用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具，可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。如下图所示：

2.2. Sqoop架构及原理

本文主要介绍Sqoop 1.X，其整个架构是比较简单的，主要包含：

• User（用户）
• Sqoop Client（Sqoop工具本身）
• Database Table（RDBMS系统）
• HDFS/Hive/HBase（Hadoop系统）

Sqoop执行Import命令从RDBMS中导入数据到Hadoop系统的原理简单阐述如下：

1. 用户向 Sqoop 发起Import命令之后，这个命令会转换为一个基于 Map任务且仅有Map任务的 MapReduce 作业；
2. 在导数开始之前，Sqoop会使用JDBC连接到相应的源数据库，Map Task 会访问数据库的元数据信息（schema、table、field、field type等）；
3. 随后Sqoop通过并行的 Map任务将数据库的数据读取出来，然后导入 Hadoop 中，完成数据的接入。

Sqoop执行Export命令从Hadoop系统中导入数据到RDBMS的原理与Import类似，大致也是以下几个步骤：

1. 用户向 Sqoop 发起Export命令之后，这个命令会转换为一个基于 Map任务且仅有Map任务的 MapReduce 作业；
2. 在导数开始前，Sqoop会去获取导出表（如Hive表）的schema、meta信息，和Hadoop中的字段一一对应上；
3. 多个map任务同时并行运行，完成hdfs中数据导出到关系型数据库中。

2.3. Sqoop环境部署

虽然TBDS的组件中不包含Sqoop，但得益于TBDS的开放性，Sqoop可以非常容易和方便地通过安装rpm包以及配置的形式，集成到TBDS大数据平台上。

具体的环境部署操作指南，请参考《基于OGG和Sqoop的TBDS接入方案系列-Sqoop与腾讯大数据套件TBDS的集成示例介绍》。

2.4. 数据导入方式

目前Sqoop支持两种数据导入模式：

• 全量数据导入
• 增量数据导入

2.5. 全量数据导入

全量数据导入指的是将关系型数据库中的某张表，通过查询过滤得到需要导入的数据后，一次性将其导入到大数据平台中。

例如上图所示，源数据库中有一张表，在当前时刻有5条记录，需要将该表的5条记录即所有的数据都一次性导入到Hadoop系统中。

全量数据导入的方式主要的适用场景为一次性离线分析场景，其主要使用sqoop import命令，示例如下：

# 全量数据导入
sqoop import \
 --connect jdbc:mysql://10.0.0.1:3306/mydb \
 --username root \
 --password 123456 \
 --query “select * from tab_account where \$CONDITIONS” \
 --target-dir /user/aron/tmpdata/tab_account_initial \ 
 --fields-terminated-by “,” \
 --hive-drop-import-delims \
 --null-string “\\N” \
 --null-non-string “\\N” \
 --split-by id \
 -m 6 \

其中比较重要参数说明如下：

更多的参数，可参阅官方文档：

http://sqoop.apache.org/docs/1.4.5/SqoopUserGuide.html#_literal_sqoop_import_literal

2.6. 增量数据导入

在客户实际的生产环境中，相对全量导入后的数据来说，源系统必然会产生增量的数据，而每次都使用全量数据导入的方式显然是不现实的，在资源的开销和数据同步的效率等多方面都存在不少问题。业界比较通用的做法是，在导入一次全量数据后，通过定期从业务系统中导入增量数据，达到数仓离线分析的使用场景需求。

例如上图所示，前文提及的源数据库中的同一张表，在全量导入过后的某一时刻从原来的5条记录，增长到了7条记录，那么此时如果希望Hadoop系统中的数据与源系统保持一致，则只需要将新增长的2条记录增量同步到Hadoop系统中，而不必再次全量导入7条数据。

目前Sqoop支持的增量数据导入主要有两种，一是基于递增列的增量数据导入（Append方式），二是基于时间列的增量数据导入（LastModified方式）。

几个核心的参数如下：

• --check-column

用来指定一些列，这些列在增量导入时用来检查这些数据是否作为增量数据进行导入，和关系型数据库中的自增字段及时间戳类似.

注意：这些被指定的列的类型不能使任意字符类型，如char、varchar等类型都是不可以的，同时–check-column可以去指定多个列

• --incremental

用来指定增量导入的模式，两种模式分别为Append和Lastmodified

• --last-value

指定上一次导入中检查列指定字段最大值

2.6.1. Append方式

Append方式适用于源表含有一个数据类型为整型的自增列的场景。

例如，有一个订单交易表，对于每一条订单，均有唯一的标识自增列T_ID，在关系型数据库中以主键形式存在。在之前，已经通过全量导入的方式，将T_ID在1-100范围之间的订单数据全部入库到Hive表中，后续的增量数据，比如T_ID从101-200范围之间的订单数据，需要导入到Hadoop系统中，则此时只需指定--incremental 参数为append，--last-value参数为100即可，后者表示只需要从T_ID大于100后的数据开始导入。

Sqoop import导入示例如下，

# Append方式的全量数据导入
 sqoop import \
 --connect jdbc:mysql://10.0.0.1:3306/mydb \
 --username root \
 --password 123456 \
 --query “select T_ID, T_ACCOUNT from tab_account where \$CONDITIONS” \
 --target-dir /user/aron/tmpdata/tab_account_delta \ 
 --split-by order_id \
 -m 6 \
 --incremental append \
 --check-column order_id \
 --last-value 100

其中比较重要参数说明如下：

2.6.2. LastModified方式

LastModified方式适用于源表中含有一个数据类型为时间戳的列的场景，例如，有一个订单交易表，对于每一条订单，均有一列T_TIME标识其插入到该表的时间，同时因为后续订单可能状态会变化，比如订单号T_ID为1的，新的时间戳T_TIME相比之前已经更新了列T_ACCOUNT，此时Sqoop依然会将相同状态更改后的订单导入HDFS，可以指定merge-key参数为T_ID，表示将后续新的记录与原有记录合并。

Sqoop import导入示例如下：

# 将时间列大于等于阈值的数据增量导入HDFS
 sqoop import \
 --connect jdbc:mysql://10.0.0.1:3306/mydb \
 --username root \
 --password 123456 \
 --query “select T_ID, T_ACCOUNT from tab_account where \$CONDITIONS” \
 --target-dir /user/aron/tmpdata/tab_account_delta2 \ 
 --split-by id \
 -m 4 \
 --incremental lastmodified \
 --merge-key T_ID \
 --check-column T_TIME \
 --last-value “2018-12-11 20:00:00” 

其中比较重要参数说明如下：

2.7. Demo示例

一个应用场景是将Oracle数据库中的数据，以离线的形式，全量和/或增量的导入到TBDS大数据平台的HDFS上。具体的操作示例，请参考《基于OGG和Sqoop的TBDS接入方案系列-Sqoop与腾讯大数据套件TBDS的集成示例介绍》。

3. 实时数据导入

实时数据的接入，对于源数据库为Oracle的情况下，本文考虑使用OGG工具，详细的介绍如下。

3.1. OGG介绍

Oracle Golden Gate是Oracle旗下一款支持异构平台之间高级复制技术，提供异构环境下交易数据的实时捕捉、变换、投递。

3.2. OGG架构及其原理

和传统的逻辑复制一样，OGG的实现原理是抽取源端的redo log和archive log，然后通过TCP/IP协议投递到目标端，最后解析还原同步到目标端，使目标端实现源端的数据同步。

利用OGG将数据从Oracle实时传输到Hadoop集群（HDFS，Hive，Kafka等）的基本原理如图：

其中组件说明：

• Manager进程：ogg的控制进程；
• Extract进程：运行在数据库的源端，负责从源端数据表或者日志中捕获数据 ；
• Pump进程：运行在数据库源端，如果源端使用了本地的trail文件，那么Pump进程就会把trail以数据块的形式通过TCP/IP协议发送到目标端；
• trail文件：Extract抽完数据以后OG会将抽取的事务信息转化为一种GoldenGate专有格式的文件，然后Pump负责把远端的trail文件投递到目标端，所以源、目标两端都会存在着文件，远端存放的tail文件叫远程trail文件；
• Replicat进程：运行在目标端，是数据传递的最后一站，负责读取目标端的trail文件中得内容，并将其解析为DMl/DDL语句，然后应用到目标数据库中。

根据如上原理，配置大概分为如下步骤：

1. 源端目标端配置ogg管理器（mgr）；
2. 源端配置extract进程进行Oracle日志抓取；
3. 源端配置pump进程传输抓取内容到目标端；
4. 目标端配置replicate进程复制日志到Hadoop集群或者复制到用户自定义的解析器将最终结果落入到Hadoop集群。

3.3. OGG环境部署

OGG的环境部署包括源端和目标端的安装和配置，具体的操作指南请参见《基于 OGG 的 Oracle 与 Hadoop 集群准实时同步介绍》。

3.4. 数据导入方式

由于OGG是基于日志将变化的数据实时的同步到目标系统中，因此可看做是增量同步的方式，而OGG不能满足全量数据的导入的要求。因此对于数据的初始化导入，可以考虑使用Sqoop全量数据导入的方式先完成；对于增量部分数据的实时导入，再利用OGG来完成。

3.5. Demo示例

一个应用场景是将Oracle数据库中的数据，以实时的形式，将增量部分的数据导入到TBDS大数据平台的HDFS上，具体的操作示例请参见《基于 OGG 的 Oracle 与 Hadoop 集群准实时同步介绍》。

4. 数据合并

该部分有一个Demo示例操作步骤指引，请参考《基于OGG和Sqoop的TBDS接入方案系列-数据合并方案》。

4.1. 数据重复问题

综合上文，我们可以采用以下方案将数据导入TBDS中：

• 采用OGG工具完成数据的实时导入增量数据
• 采用Sqoop完成数据的离线导入全量数据

但由于数据的全量数据与增量数据使用了不同的工具，且两者之间的在时间上几乎能肯定是不会无缝衔接的，例如考虑以下情况：

在T=2019-06-26 09:00:00时刻，存在一张表结构和数据如下，其中第一列仅为了说明数据插入表的时刻，实际不存在：

在T=2019-06-26 09:05:00时刻，我们开启了OGG从Oracle表到TBDS中Hive表的数据同步，由于前5条数据插入时间久远，因此暂时不会有数据同步到Hive表。

接下来，在T=2019-06-26 09:00:00时刻，我们插入一条数据：

这时候由于OGG是实时同步，第6条数据会同步到Hive表中：

接下来几乎在T=2019-06-26 09:00:00比OGG启动稍后一点点的时刻，我们立马开启Sqoop导入全量数据到Hive表，此时Hive表数据如下：

可以发现，由于增量同步与全量同步的时间点衔接几乎不可能重合，因此会出现数据重复的现象，因此我们需要一个数据合并的方案。

4.2. 数据合并原理

数据合并的原理概述如下：

1) OGG同步数据到HDFS后，数据格式为：

操作符[分隔符]数据库.表名[分隔符]操作时间戳(GMT+0)[分隔符]当前时间戳(GMT+8) [分隔符]偏移量[分隔符]字段1名称[分隔符]字段1内容[分隔符]字段2名称[分隔符]字段2内容[…]）

其中操作时间戳为每一行数据在源表中插入的时间戳，因此可以利用该列，按主键来提取增量数据中每一个不同主键的最新时间的记录，而要求是Oracle源表中的数据具备物理主键或业务主键其一。

2) 提取出增量数据中每一个不同主键的最新时间的记录后（暂称为增量临时数据），与全量数据进行合并，合并的原则是

• 全量数据中，按主键提取不存在其对应增量数据中的所有记录；
• 增量临时数据中，操作为D（删除）的增量数据不提取，因为该部分数据已标识为删除；
• 增量临时数据中，操作为I（插入）、U（更新）的增量数据全部提取，因为该部分数据已为最新。

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