大数据之MaxWell

文章目录

第1章 Maxwell简介

1.1 Maxwell概述1.2 Maxwell输出数据格式第2章 Maxwell原理

2.1 MySQL二进制日志2.2 MySQL主从复制2.3 Maxwell原理第3章 Maxwell部署

3.1 安装Maxwell3.2配置MySQL

3.2.1启用MySQLBinlog3.2.2 创建Maxwell所需数据库和用户 3.3 配置Maxwell 第4章 Maxwell使用

4.1 启动Kafka集群4.2 Maxwell启停**4.2 增量数据同步4.3 历史数据全量同步

4.3.1 Maxwell-bootstrap4.3.2 boostrap数据格式

第1章 Maxwell简介 1.1 Maxwell概述

Maxwell 是由美国Zendesk公司开源，用Java编写的MySQL变更数据抓取软件。它会实时监控Mysql数据库的数据变更操作（包括insert、update、delete），并将变更数据以 JSON 格式发送给 Kafka、Kinesi等流数据处理平台。

官网地址：http://maxwells-daemon.io/

1.2 Maxwell输出数据格式

注：Maxwell输出的json字段说明：

字段	解释
database	变更数据所属的数据库
table	表更数据所属的表
type	数据变更类型
ts	数据变更发生的时间
xid	事务id
commit	事务提交标志，可用于重新组装事务
data	对于insert类型，表示插入的数据；对于update类型，标识修改之后的数据；对于delete类型，表示删除的数据
old	对于update类型，表示修改之前的数据，只包含变更字段

第2章 Maxwell原理

Maxwell的工作原理是实时读取MySQL数据库的二进制日志（Binlog），从中获取变更数据，再将变更数据以JSON格式发送至Kafka等流处理平台。

2.1 MySQL二进制日志

二进制日志（Binlog）是MySQL服务端非常重要的一种日志，它会保存MySQL数据库的所有数据变更记录。Binlog的主要作用包括主从复制和数据恢复。Maxwell的工作原理和主从复制密切相关。

2.2 MySQL主从复制

MySQL的主从复制，就是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境，这个数据库称为从数据库。

1）主从复制的应用场景如下：

（1）做数据库的热备：主数据库服务器故障后，可切换到从数据库继续工作。

（2）读写分离：主数据库只负责业务数据的写入操作，而多个从数据库只负责业务数据的查询工作，在读多写少场景下，可以提高数据库工作效率。

2）主从复制的工作原理如下：

（1）Master主库将数据变更记录，写到二进制日志(binary log)中

（2）Slave从库向mysql master发送dump协议，将master主库的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)

（3）Slave从库读取并回放中继日志中的事件，将改变的数据同步到自己的数据库。

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2.3 Maxwell原理

很简单，就是将自己伪装成slave，并遵循MySQL主从复制的协议，从master同步数据。

第3章 Maxwell部署 3.1 安装Maxwell

1）下载安装包

（1）地址：https://github.com/zendesk/maxwell/releases/download/v1.29.2/maxwell-1.29.2.tar.gz

注：Maxwell-1.30.0及以上版本不再支持JDK1.8。

（2）将安装包上传到hadoop102节点的/opt/software目录

注：此处使用教学版安装包，教学版对原版进行了改造，增加了自定义Maxwell输出数据中ts时间戳的参数，生产环境请使用原版。

2）将安装包解压至 /opt/module

[liumingze@hadoop102 maxwell]$ tar -zxvf maxwell-1.29.2.tar.gz -C /opt/module/

3）修改名称

[liumingze@hadoop102 module]$ mv maxwell-1.29.2/ maxwell

3.2配置MySQL 3.2.1启用MySQLBinlog

MySQL服务器的Binlog默认是未开启的，如需进行同步，需要先进行开启。

1）修改MySQL配置文件/etc/my.cnf

[liumingze@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/my.cnf

2）增加如下配置

[mysqld]

#数据库id
server-id = 1

#启动binlog，该参数的值会作为binlog的文件名
log-bin=mysql-bin

#binlog类型，maxwell要求为row类型
binlog_format=row

#启用binlog的数据库，需根据实际情况作出修改
binlog-do-db=gmall

注：MySQL Binlog模式

Statement-based：基于语句，Binlog会记录所有写操作的SQL语句，包括insert、update、delete等。

优点：节省空间

缺点：有可能造成数据不一致，例如insert语句中包含now()函数。

Row-based：基于行，Binlog会记录每次写操作后被操作行记录的变化。

优点：保持数据的绝对一致性。

缺点：占用较大空间。

mixed：混合模式，默认是Statement-based，如果SQL语句可能导致数据不一致，就自动切换到Row-based。

Maxwell要求Binlog采用Row-based模式。

3）重启MySQL服务

[liumingze@hadoop102 ~]$ sudo systemctl restart mysqld

3.2.2 创建Maxwell所需数据库和用户

Maxwell需要在MySQL中存储其运行过程中的所需的一些数据，包括binlog同步的断点位置（Maxwell支持断点续传）等等，故需要在MySQL为Maxwell创建数据库及用户。

1）创建数据库

msyql> CREATE DATAbase maxwell;

2）调整MySQL数据库密码级别

mysql> set global validate_password_policy=0;

mysql> set global validate_password_length=4;

3）创建Maxwell用户并赋予其必要权限

mysql> CREATE USER 'maxwell'@'%' IDENTIFIED BY 'maxwell';

mysql> GRANT ALL ON maxwell.* TO 'maxwell'@'%';

mysql> GRANT SELECT, REPLICATION CLIENT, REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'maxwell'@'%';

3.3 配置Maxwell

1）修改Maxwell配置文件名称

[liumingze@hadoop102 maxwell]$ cd /opt/module/maxwell

[liumingze@hadoop102 maxwell]$ cp config.properties.example config.properties

2）修改Maxwell配置文件

[liumingze@hadoop102 maxwell]$ vim config.properties

#Maxwell数据发送目的地，可选配置有stdout|file|kafka|kinesis|pubsub|sqs|rabbitmq|redis
producer=kafka
#目标Kafka集群地址
kafka.bootstrap.servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092
#目标Kafka topic，可静态配置，例如:maxwell，也可动态配置，例如：%{database}_%{table}
kafka_topic=maxwell
#MySQL相关配置
host=hadoop102
user=maxwell
password=maxwell
jdbc_options=useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai

第4章 Maxwell使用 4.1 启动Kafka集群

若Maxwell发送数据的目的地为Kafka集群，则需要先确保Kafka集群为启动状态。

4.2 Maxwell启停**

1）启动Maxwell

[liumingze@hadoop102 ~]$ /opt/module/maxwell/bin/maxwell --config /opt/module/maxwell/config.properties --daemon

2）停止Maxwell

[liumingze@hadoop102 ~]$ ps -ef | grep maxwell | grep -v grep | grep maxwell | awk '{print $2}' | xargs kill -9

3）Maxwell启停脚本

（1）创建并编辑Maxwell启停脚本

[liumingze@hadoop102 bin]$ vim mxw.sh

（2）脚本内容如下

#!/bin/bash

MAXWELL_HOME=/opt/module/maxwell

status_maxwell(){
    result=`ps -ef | grep maxwell | grep -v grep | wc -l`
    return $result
}


start_maxwell(){
    status_maxwell
    if [[ $? -lt 1 ]]; then
        echo "启动Maxwell"
        $MAXWELL_HOME/bin/maxwell --config $MAXWELL_HOME/config.properties --daemon
    else
        echo "Maxwell正在运行"
    fi
}


stop_maxwell(){
    status_maxwell
    if [[ $? -gt 0 ]]; then
        echo "停止Maxwell"
        ps -ef | grep maxwell | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill -9
    else
        echo "Maxwell未在运行"
    fi
}


case $1 in
    start )
        start_maxwell
    ;;
    stop )
        stop_maxwell
    ;;
    restart )
       stop_maxwell
       start_maxwell
    ;;
esac

4.2 增量数据同步

1）启动Kafka消费者

[liumingze@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic maxwell

2）模拟生成数据

[liumingze@hadoop102 db_log]$ java -jar gmall2020-mock-db-2021-01-22.jar

3）观察Kafka消费者

{"database":"gmall","table":"comment_info","type":"insert","ts":1634023510,"xid":1653373,"xoffset":11998,"data":{"id":1447825655672463369,"user_id":289,"nick_name":null,"head_img":null,"sku_id":11,"spu_id":3,"order_id":18440,"appraise":"1204","comment_txt":"评论内容：12897688728191593794966121429786132276125164551411","create_time":"2020-06-16 15:25:09","operate_time":null}}

{"database":"gmall","table":"comment_info","type":"insert","ts":1634023510,"xid":1653373,"xoffset":11999,"data":{"id":1447825655672463370,"user_id":774,"nick_name":null,"head_img":null,"sku_id":25,"spu_id":8,"order_id":18441,"appraise":"1204","comment_txt":"评论内容：67552221621263422568447438734865327666683661982185","create_time":"2020-06-16 15:25:09","operate_time":null}}

4.3 历史数据全量同步

上一节，我们已经实现了使用Maxwell实时增量同步MySQL变更数据的功能。但有时只有增量数据是不够的，我们可能需要使用到MySQL数据库中从历史至今的一个完整的数据集。这就需要我们在进行增量同步之前，先进行一次历史数据的全量同步。这样就能保证得到一个完整的数据集。

4.3.1 Maxwell-bootstrap

Maxwell提供了bootstrap功能来进行历史数据的全量同步，命令如下：

[liumingze@hadoop102 maxwell]$ /opt/module/maxwell/bin/maxwell-bootstrap --database gmall --table user_info --config /opt/module/maxwell/config.properties

4.3.2 boostrap数据格式

采用bootstrap方式同步的输出数据格式如下：

{

    "database": "fooDB",

    "table": "barTable",

    "type": "bootstrap-start",

    "ts": 1450557744,

    "data": {}

}

{

    "database": "fooDB",

    "table": "barTable",

    "type": "bootstrap-insert",

    "ts": 1450557744,

    "data": {

        "txt": "hello"

    }

}

{

    "database": "fooDB",

    "table": "barTable",

    "type": "bootstrap-insert",

    "ts": 1450557744,

    "data": {

        "txt": "bootstrap!"

    }

}

{

    "database": "fooDB",

    "table": "barTable",

    "type": "bootstrap-complete",

    "ts": 1450557744,

    "data": {}

}

注意事项：

1）第一条type为bootstrap-start和最后一条type为bootstrap-complete的数据，是bootstrap开始和结束的标志，不包含数据，中间的type为bootstrap-insert的数据才包含数据。

2）一次bootstrap输出的所有记录的ts都相同，为bootstrap开始的时间。

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