标签:canal 同步 database max mysql MySQL clickhouse
clickhouse版本:22.1.2.2
1.Mysql引擎(不推荐)
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster]
ENGINE = MySQL('host:port', ['database' | database], 'user', 'password')
引擎参数
host:port
— MySQL服务地址database
— MySQL数据库名称user
— MySQL用户名password
— MySQL用户密码
这个引擎非常不推荐使用,MySQL引擎将远程的MySQL服务器中的表映射到ClickHouse中,MySQL数据库引擎会将对其的查询转换为MySQL语法并发送到MySQL服务器中(吐槽:这跟直接用mysql有什么区别,无语)
2.MaterializedMySQL(不推荐)
这个引擎创建ClickHouse数据库,包含MySQL中所有的表,以及这些表中的所有数据。ClickHouse服务器作为MySQL副本工作。它读取binlog并执行DDL和DML查询。
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster]
ENGINE = MaterializeMySQL('host:port', ['database' | database], 'user', 'password') [SETTINGS ...]
引擎参数
host:port
— MySQL服务地址database
— MySQL数据库名称user
— MySQL用户名password
— MySQL用户密码
引擎配置
max_rows_in_buffer
— 允许数据缓存到内存中的最大行数(对于单个表和无法查询的缓存数据)。当超过行数时,数据将被物化。默认值:65505
。max_bytes_in_buffer
— 允许在内存中缓存数据的最大字节数(对于单个表和无法查询的缓存数据)。当超过行数时,数据将被物化。默认值:1048576
.max_rows_in_buffers
— 允许数据缓存到内存中的最大行数(对于数据库和无法查询的缓存数据)。当超过行数时,数据将被物化。默认值:65505
.max_bytes_in_buffers
— 允许在内存中缓存数据的最大字节数(对于数据库和无法查询的缓存数据)。当超过行数时,数据将被物化。默认值:1048576
.max_flush_data_time
— 允许数据在内存中缓存的最大毫秒数(对于数据库和无法查询的缓存数据)。当超过这个时间时,数据将被物化。默认值:1000
.max_wait_time_when_mysql_unavailable
— 当MySQL不可用时重试间隔(毫秒)。负值禁止重试。默认值:1000
.allows_query_when_mysql_lost
— 当mysql丢失时,允许查询物化表。默认值:0
(false
).
eg:
CREATE DATABASE mysql ENGINE = MaterializeMySQL('localhost:3306', 'db', 'user', '***')
SETTINGS
allows_query_when_mysql_lost=true,
max_wait_time_when_mysql_unavailable=10000;
使用步骤:
1.修改mysql的配置,重启
gtid_mode=ON
enforce_gtid_consistency=1
binlog_format=ROW
log_bin=mysql-bin
expire_logs_days=7
max_binlog_size = 256m
binlog_cache_size = 4m
max_binlog_cache_size = 512m
server-id=1
2.使用以下命令即可
set allow_experimental_database_materialized_mysql = 1;
CREATE DATABASE test ENGINE = MaterializeMySQL('ip:端口', 'mysql的库', 'mysql账户', 'mysql密码');
问题:
1.此引擎大大方便了mysql导入数据到clickhouse,但是官方提示还在实验中,不要用在生产环境
2.本人测试过,大数据量情况下,效率仍然不高,比mysql好一些罢了
3.使用集群会有很多的局限
3.mysql表函数
clickhouse允许对存储在远程MySQL服务器上的数据执行SELECT
和INSERT
查询
mysql('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_duplicate_clause']);
参数
host:port
— MySQL服务器地址.database
— 远程数据库名称.table
— 远程表名称.user
— MySQL用户.password
— 用户密码.replace_query
— 将INSERT INTO查询转换为
REPLACE INTO的标志。如果
replace_query=1`,查询被替换。on_duplicate_clause
— 添加ON DUPLICATE KEY on_duplicate_clause
表达式到INSERT
查询。明确规定只能使用replace_query = 0
,如果你同时设置replace_query = 1和
on_duplicate_clause`,ClickHouse将产生异常
将mysql的全部数据导入clickhouse
1.创建clickhouse的表
2.执行命令
INSERT INTO table SELECT * FROM mysql('ip:port', 'database', 'table', 'user', 'password') [where]
注意:1.如果这里直接使用*,clickhouse字段顺序要和mysql一致,不然会有问题,如果只需要部分字段可以手动指定
2.这里可以自己带查询条件导入
3.clickhouse是会出现数据重复的情况的,就算是ReplacingMergeTree也是可能会出现重复数据的
4.canal同步
1.准备好jar包(避免踩坑):https://mvnrepository.com/
clickhouse-jdbc-0.2.6.jar
httpclient-4.5.13.jar
httpcore-4.4.13.jar
lz4-1.5.0.jar
lz4-java-1.8.0.jar
druid-1.2.8.jar(这个版本不能太低,否则druid连接池不支持clickhouse)
2.docker安装Canal-Server
docker run --name canal-server -p 11111:11111 -d canal/canal-server:latest
3.进入容器
复制/home/admin/canal-server/conf/example
为你要创建的新数据库实例名称,这里使用example2
4.修改example2下的instance.properties配置
#MySQL地址
canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306
#mysql账户
canal.instance.dbUsername=root
canal.instance.dbPassword=root
#过滤规则
canal.instance.filter.regex=example2\\*
5.修改/home/admin/canal-server/conf/canal.properties
配置
canal.serverMode = tcp
canal.destinations = example2
6.安装canal-adapter(你也可以用kafka)
docker run --name canal-adapter -p 8081:8081 -d slpcat/canal-adapter:v1.1.5
7.修改canal-adapter的/opt/canal-adapter/conf/application.yml配置文件(容器内)
canal.conf:
# 此处注意模式
mode: tcp
flatMessage: true
zookeeperHosts:
syncBatchSize: 1000
retries: 0
timeout:
accessKey:
secretKey:
consumerProperties:
# 此处注意canal服务的地址
canal.tcp.server.host: 127.0.0.1:11111
canal.tcp.zookeeper.hosts:
canal.tcp.batch.size: 500
canal.tcp.username:
canal.tcp.password:
srcDataSources:
# 此处注意mysql连接
defaultDS:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/example2?useUnicode=true
username: root
password: root
canalAdapters:
- instance: example2
groups:
- groupId: g1
outerAdapters:
- name: logger
- name: rdb
key: mysql1
# clickhouse的配置
properties:
jdbc.driverClassName: ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver
jdbc.url: jdbc:clickhouse://127.0.0.1:8123
jdbc.username: default
jdbc.password: default
8.修改/opt/canal-adapter/conf/rdb下的mytest_user.yml
dataSourceKey: defaultDS
destination: example2
groupId: g1
outerAdapterKey: mysql
concurrent: true
dbMapping:
mirrorDb: true
database: example2
9.重启server和adapter
往mysql里插入数据查看是否有数据同步过来,如果没有查看日志排查问题
注意点
1.mysql要开启配置
gtid_mode=ON
enforce_gtid_consistency=1
binlog_format=ROW
log_bin=mysql-bin
expire_logs_days=7
max_binlog_size = 256m
binlog_cache_size = 4m
max_binlog_cache_size = 512m
server-id=1
2.mysql和clickhouse库和表要提前创建好
3.docker配置用127.0.0.1时要注意使用主机模式,否则容器之间时无法通信的
4.如果mysql或者clickhouse无法连接成功,检查一下驱动的版本和jdbc连接写得对不对
5.其他的方案:红帽的debezium
标签:canal,同步,database,max,mysql,MySQL,clickhouse 来源: https://www.cnblogs.com/yangdaming/p/15852652.html
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