阿里云大数据利器之-RDS迁移到Maxcompute实现自动分区

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,价值2615元额度,1个月
简介: 当前,很多用户的业务数据存放在传统关系型数据库上,例如阿里云的RDS,做业务读写操作。当数据量非常大的时候,此时传系关系型数据库会显得有些吃力,那么会经常有将mysql数据库的数据迁移到[大数据处理平台-大数据计算服务(Maxcompute,原ODPS)(https://www.aliyun.com/product/odps?spm=5176.doc27800.765261.309.dcjpg2),利用其强大的存储和计算能力进行各种查询计算,结果再回流到RDS。
当前,很多用户的业务数据存放在传统关系型数据库上,例如阿里云的RDS,做业务读写操作。当数据量非常大的时候,此时传统关系型数据库会显得有些吃力,那么会经常有将mysql数据库的数据迁移到[大数据处理平台-大数据计算服务(Maxcompute,原ODPS)( https://www.aliyun.com/product/odps?spm=5176.doc27800.765261.309.dcjpg2),利用其强大的存储和计算能力进行各种查询计算,结果再回流到RDS。
         一般情况下,业务数据是按日期来区分的,有的静态数据可能是按照区域或者地域来区分,在Maxcompute中数据可以按照分区来存放,可以简单理解为一份数据放在不同的子目录下,子目录的名称以日期来命名。那么在RDS数据迁移到Maxcompute上的过程中,很多用户希望可以自动的创建分区,动态的将RDS中的数据,比如按日期区分的数据存放到Maxcompute中,这个流程自动化创建。同步的工具是使用Maxcompute的配套产品-[大数据开发套件]( https://data.aliyun.com/product/ide?spm=5176.7741945.765261.313.TQqfkK)。下面就举例说明RDS-Maxcompute自动分区几种方法的使用。
一,将RDS中的数据定时每天同步到Maxcompute中,自动创建按天日期的分区。
这里就要用到大数据开发套件-数据集成的功能,我们采用界面化的配置。
如图地方,设置Maxcompute的分区格式
7e6208ade7eb6988d5825185cdfcb21eee2fe20c
一般配置到这个地方的时候,默认是系统自带时间参数:${bdp.system.bizdate} 格式是yyyymmdd。也就是说在调度执行这个任务的时候,这个分区会被自动替换为 **任务执行日期的前一天**,相对用户比较方便的,因为一般用户业务数据是当前跑前一天的业务数据,这个日期也叫业务日期。
如图
742352e50f703175b018316749fae8b154756380

如果用户想使用当天任务运行的日期作为分区值,需要自定义这个参数,方法如图,也可以参考文档
https://help.aliyun.com/document_detail/30281.html?spm=5176.product30254.6.604.SDunjF
自定义的参数,格式非常灵活,日期是当天日期,用户可以自由选择哪一天,以及格式。
可供参考的变量参数配置方式如下:
后N年:$[add_months(yyyymmdd,12*N)]
前N年:$[add_months(yyyymmdd,-12*N)]
后N月:$[add_months(yyyymmdd,N)]
前N月:$[add_months(yyyymmdd,-N)]
后N周:$[yyyymmdd+7*N]
前N周:$[yyyymmdd-7*N]
后N天:$[yyyymmdd+N]
前N天:$[yyyymmdd-N]
后N小时:$[hh24miss+N/24]
前N小时:$[hh24miss-N/24]
后N分钟:$[hh24miss+N/24/60]
前N分钟:$[hh24miss-N/24/60]
注意:
请以中括号 [] 编辑自定义变量参数的取值计算公式,例如 key1=$[yyyy-mm-dd]。
默认情况下,自定义变量参数的计算单位为天。例如 $[hh24miss-N/24/60] 表示 (yyyymmddhh24miss-(N/24/60 * 1天)) 的计算结果,然后按 hh24miss 的格式取时分秒。
使用 add_months 的计算单位为月。例如 $[add_months(yyyymmdd,12 N)-M/24/60] 表示 (yyyymmddhh24miss-(12 N 1月))-(M/24/60 1天) 的结果,然后按 yyyymmdd 的格式取年月日。
如图,配置完成后,我们来测试运行看下,直接查看日志
e8db68c9ea59598baf83fbf25763252531592b3f
可以,看到日志中,Maxcompute(日志中打印原名ODPS)的信息中
partition分区,date_test=20170829,自动替换成功。
再看下实际的数据过去了没呢
91a1c862682c842c32d9d9301f0b81eb8f3b36d2
我们看到数据是过来了,成功自动创建了一个分区值。那么这个任务定时调度的时候,就会自动生成一个分区,每天自动的将RDS中的数据同步到Maxcompute中的按照日期创建的分区中。
二,如果用户的数据有很多运行日期之前的历史数据,怎么自动同步,自动分区呢。大数据开发套件-运维中心-有个补数据的功能。
首先,我们需要在RDS端把历史数据按照日期筛选出来,比如历史数据2017-08-25这天的数据,我要让他自动同步到Maxcompute的20170825的分区中。
在RDS阶段可以设置where过滤条件,如图
978e24ec0e6466cb970fdeaf6dace94d7300c9df
在Maxcompute页面,还是按照之前一样配置
5fca7fcd1e56cb358c1907239207f925f5a254d5
然后一定要 保存-提交。
提交后到运维中心-任务管理-图形模式-补数据
77eee8edaf1113290ce93d87a60ef89a56f1fa42
选择日期区间
585b37615ec748788bb5410f2509bd18b5312be4
提交运行,这个时候就会同时生成多个同步的任务实例按顺序执行
3d81a0e5e45d4b4ed5c7e369fc4006d51b807408
看下运行的日志,可以看到运行过程对RDS数据的抽取,在Maxcompute自动创建的分区
d33959555f20268e703470380d17258434bbc3a8
看下运行结果,数据写入的情况,自动创建了分区,数据同步过来了。
3a2a193e17534c06a3c9f1e29a20c9bea64c4c9a
三,如果用户数据量比较巨大,第一次全量的数据,或者并不是按照日期分区,是按照省份等分区。那么此时数据集成就不能做到自动分区了。也就是说,想按照RDS中某个字段进行hash,相同的字段值自动放到Maxcompute中以这个字段对应值的分区中。
同步本身是做不了的,是在Maxcompute中通过SQL完成,是Maxcompute的特有功能,实际上也是真正的动态分区,大家可以参考文章
。那么就需要我们先把数据全量同步到Maxcompute的一个临时表。
流程如下
1,先创建一个SQL脚本节点-用来创建临时表

drop table if exists emp_test_new_temp;
CREATE TABLE emp_test_new_temp 
(date_time STRING,
	name STRING,
	age BIGINT,
	sal DOUBLE);	


2,创建同步任务的节点,就是简单的同步任务,将RDS数据全量同步到Maxcompute,不需要设置分区。
3,使用sql进行动态分区到目的表

drop table if exists emp_test_new;
--创建一个ODPS分区表(最终目的表)
	CREATE TABLE emp_test_new (
	date_time STRING,
	name STRING,
	age BIGINT,
	sal DOUBLE
)
PARTITIONED BY (
	date_test STRING
);
--执行动态分区sql,按照临时表的字段date_time自动分区,date_time字段中相同的数据值,会按照这个数据值自动创建一个分区值
--例如date_time中有些数据是2017-08-25,会自动在ODPS分区表中创建一个分区,date=2017-08-25
--动态分区sql如下
--可以注意到sql中select的字段多写了一个date_time,就是指定按照这个字段自动创建分区
insert overwrite table emp_test_new partition(date_test)select date_time,name,age,sal,date_time from emp_test_new_temp
--导入完成后,可以把临时表删除,节约存储成本
drop table if exists emp_test_new_temp;

最后将三个节点配置成一个工作流,按顺序执行

78b6ceb9adff0dcb1be35f1a44ad1eff0c507fc6

执行过程,我们重点观察,最后一个节点的动态分区过程

6ff3be2c9bf9aaa3cc83e9dc2f2c53fc1a6ddcea

最后,看下数据

258e38caedf94aa880c6f7188a865d977feb7694

完成动态分区,自动化分区。是不是很神奇,相同的日期数据,到了同一个分区里。如果是以省份命名,也是如此,我自己都怕了。

大数据开发套件实际上可以完成绝大部分的自动化作业,尤其是数据同步迁移,调度等,界面化操作使得数据集成变得简单,不用苦逼的加班搞ETL了,你懂的。








相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
14天前
|
分布式计算 DataWorks 大数据
MaxCompute产品使用合集之大数据计算MaxCompute如何实现通过离线同步脚本模式
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
14天前
|
分布式计算 大数据 BI
MaxCompute产品使用合集之MaxCompute项目的数据是否可以被接入到阿里云的Quick BI中
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
14天前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 大数据
MaxCompute产品使用合集之大数据计算MaxCompute是否支持直接在多个节点之间进行批量复制
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
MaxCompute产品使用合集之大数据计算MaxCompute是否支持直接在多个节点之间进行批量复制
|
14天前
|
分布式计算 运维 DataWorks
MaxCompute产品使用合集之大数据计算MaxCompute对于某个特定表该怎么获取,特定分区的instances id
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
14天前
|
SQL 分布式计算 大数据
MaxCompute产品使用合集之怎样可以将大数据计算MaxCompute表的数据可以导出为本地文件
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
14天前
|
SQL 数据采集 分布式计算
MaxCompute产品使用合集之大数据计算MaxCompute的PyODPS API相比ODPSSQL那个数据清洗的效率高
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
14天前
|
SQL 分布式计算 DataWorks
MaxCompute产品使用合集之大数据计算MaxCompute即使用相同的SQL语句在DataWorks和Tunnel上执行,结果却不同,如何解决
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
4天前
|
存储 Oracle 关系型数据库
oracle 数据库 迁移 mysql数据库
将 Oracle 数据库迁移到 MySQL 是一项复杂的任务,因为这两种数据库管理系统具有不同的架构、语法和功能。
15 0
|
13天前
|
分布式计算 DataWorks 数据管理
DataWorks操作报错合集之DataWorks中udf开发完后,本地和在MaxCompute的工作区可以执行函数查询,但是在datawork里报错FAILED: ODPS-0130071:[2,5],是什么原因
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台,支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。
26 0
|
13天前
|
分布式计算 DataWorks 调度
DataWorks产品使用合集之在DataWorks中,查看ODPS表的OSS对象如何解决
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
28 1