[转帖]使用 mydumper/loader 全量导入数据
数据迁移
mydumper 是一个更强大的数据迁移工具,具体可以参考 https://github.com/maxbube/mydumper。
我们使用 mydumper 从 MySQL 导出数据,然后用 loader 将其导入到 TiDB 里面。
注意:虽然 TiDB 也支持使用 MySQL 官方的
mysqldump工具来进行数据的迁移工作,但相比于mydumper/loader,性能会慢很多,大量数据的迁移会花费很多时间,这里我们并不推荐。
mydumper/loader 全量导入数据最佳实践
为了快速的迁移数据 (特别是数据量巨大的库), 可以参考下面建议
- mydumper 导出数据至少要拥有
SELECT,RELOAD,LOCK TABLES权限 - 使用 mydumper 导出来的数据文件尽可能的小, 最好不要超过 64M, 可以设置参数 -F 64
- loader的 -t 参数可以根据 tikv 的实例个数以及负载进行评估调整,例如 3个 tikv 的场景, 此值可以设为 3 *(1 ~ n);当 tikv 负载过高,loader 以及 tidb 日志中出现大量
backoffer.maxSleep 15000ms is exceeded可以适当调小该值,当 tikv 负载不是太高的时候,可以适当调大该值。
某次导入示例,以及相关的配置
- mydumper 导出后总数据量 214G,单表 8 列,20 亿行数据
- 集群拓扑
- TIKV * 12
- TIDB * 4
- PD * 3
- mydumper -F 设置为 16, loader -t 参数 64
结果:导入时间 11 小时左右,19.4 G/小时
从 MySQL 导出数据
我们使用 mydumper 从 MySQL 导出数据,如下:
./bin/mydumper -h 127.0.0.1 -P 3306 -u root -t 16 -F 64 -B test -T t1,t2 --skip-tz-utc -o ./var/test
上面,我们使用 -B test 表明是对 test 这个 database 操作,然后用 -T t1,t2 表明只导出 t1,t2 两张表。
-t 16 表明使用 16 个线程去导出数据。-F 64 是将实际的 table 切分成多大的 chunk,这里就是 64MB 一个 chunk。
--skip-tz-utc 添加这个参数忽略掉 MySQL 与导数据的机器之间时区设置不一致的情况,禁止自动转换。
注意:在阿里云等一些需要
super privilege的云上面,mydumper需要加上--no-locks参数,否则会提示没有权限操作。
向 TiDB 导入数据
注意:目前 TiDB 支持 UTF8mb4 字符编码,假设 mydumper 导出数据为 latin1 字符编码,请使用
iconv -f latin1 -t utf-8 $file -o /data/imdbload/$basename命令转换,$file 为已有文件,$basename 为转换后文件。注意:如果 mydumper 使用 -m 参数,会导出不带表结构的数据,这时 loader 无法导入数据。
我们使用 loader 将之前导出的数据导入到 TiDB。Loader 的下载和具体的使用方法见 Loader 使用文档
./bin/loader -h 127.0.0.1 -u root -P 4000 -t 32 -d ./var/test
导入成功之后,我们可以用 MySQL 官方客户端进入 TiDB,查看:
mysql -h127.0.0.1 -P4000 -urootmysql> show tables;+----------------+| Tables_in_test |+----------------+| t1 || t2 |+----------------+mysql> select * from t1;+----+------+| id | age |+----+------+| 1 | 1 || 2 | 2 || 3 | 3 |+----+------+mysql> select * from t2;+----+------+| id | name |+----+------+| 1 | a || 2 | b || 3 | c |+----+------+
使用 syncer 增量导入数据
上面我们介绍了如何使用 mydumper/loader 将 MySQL 的数据全量导入到 TiDB,但如果后续 MySQL 的数据有更新,我们仍然希望快速导入,使用全量的方式就不合适了。
TiDB 提供 syncer 工具能方便的将 MySQL 的数据增量的导入到 TiDB 里面。
syncer 属于 TiDB 企业版工具集,如何获取可以参考 下载 TiDB 企业版工具集。
下载 TiDB 企业版工具集 (Linux)
# 下载 tool 压缩包wget http://download.pingcap.org/tidb-enterprise-tools-latest-linux-amd64.tar.gzwget http://download.pingcap.org/tidb-enterprise-tools-latest-linux-amd64.sha256# 检查文件完整性,返回 ok 则正确sha256sum -c tidb-enterprise-tools-latest-linux-amd64.sha256# 解开压缩包tar -xzf tidb-enterprise-tools-latest-linux-amd64.tar.gzcd tidb-enterprise-tools-latest-linux-amd64
假设我们之前已经使用 mydumper/loader 导入了 t1 和 t2 两张表的一些数据,现在我们希望这两张表的任何更新,都是实时的同步到 TiDB 上面。
获取同步 position
如上文所提,mydumper 导出的数据目录里面有一个 metadata 文件,里面就包含了我们所需的 position 信息。
medadata 文件信息内容举例:
Started dump at: 2017-04-28 10:48:10SHOW MASTER STATUS:Log: mysql-bin.000003Pos: 930143241GTID:Finished dump at: 2017-04-28 10:48:11
我们将 position 相关的信息保存到一个 syncer.meta 文件里面,用于 syncer 的同步:
# cat syncer.metabinlog-name = "mysql-bin.000003"binlog-pos = 930143241binlog-gtid = "2bfabd22-fff7-11e6-97f7-f02fa73bcb01:1-23,61ccbb5d-c82d-11e6-ac2e-487b6bd31bf7:1-4"
注意:
syncer.meta只需要第一次使用的时候配置,后续syncer同步新的 binlog 之后会自动将其更新到最新的 position。注意: 如果使用 binlog position 同步则只需要配置 binlog-name binlog-pos; 使用 gtid 同步则需要设置 gtid,且启动 syncer 时带有
--enable-gtid
启动 syncer
启动 syncer 服务之前请详细阅读 Syncer 增量导入
syncer 的配置文件 config.toml:
log-level = "info"server-id = 101## meta 文件地址meta = "./syncer.meta"worker-count = 16batch = 10## pprof 调试地址, Prometheus 也可以通过该地址拉取 syncer metrics## 将 127.0.0.1 修改为相应主机 IP 地址status-addr = "127.0.0.1:10086"## 跳过 DDL 或者其他语句,格式为 **前缀完全匹配**,如: `DROP TABLE ABC`,则至少需要填入`DROP TABLE`.# skip-sqls = ["ALTER USER", "CREATE USER"]## 在使用 route-rules 功能后,## replicate-do-db & replicate-ignore-db 匹配合表之后(target-schema & target-table )数值## 优先级关系: replicate-do-db --> replicate-do-table --> replicate-ignore-db --> replicate-ignore-table## 指定要同步数据库名;支持正则匹配,表达式语句必须以 `~` 开始#replicate-do-db = ["~^b.*","s1"]## 指定要同步的 db.table 表## db-name 与 tbl-name 不支持 `db-name ="dbname,dbname2"` 格式#[[replicate-do-table]]#db-name ="dbname"#tbl-name = "table-name"#[[replicate-do-table]]#db-name ="dbname1"#tbl-name = "table-name1"## 指定要同步的 db.table 表;支持正则匹配,表达式语句必须以 `~` 开始#[[replicate-do-table]]#db-name ="test"#tbl-name = "~^a.*"## 指定**忽略**同步数据库;支持正则匹配,表达式语句必须以 `~` 开始#replicate-ignore-db = ["~^b.*","s1"]## 指定**忽略**同步数据库## db-name & tbl-name 不支持 `db-name ="dbname,dbname2"` 语句格式#[[replicate-ignore-table]]#db-name = "your_db"#tbl-name = "your_table"## 指定要**忽略**同步数据库名;支持正则匹配,表达式语句必须以 `~` 开始#[[replicate-ignore-table]]#db-name ="test"#tbl-name = "~^a.*"# sharding 同步规则,采用 wildcharacter# 1. 星号字符 (*) 可以匹配零个或者多个字符,# 例子, doc* 匹配 doc 和 document, 但是和 dodo 不匹配;# 星号只能放在 pattern 结尾,并且一个 pattern 中只能有一个# 2. 问号字符 (?) 匹配任一一个字符#[[route-rules]]#pattern-schema = "route_*"#pattern-table = "abc_*"#target-schema = "route"#target-table = "abc"#[[route-rules]]#pattern-schema = "route_*"#pattern-table = "xyz_*"#target-schema = "route"#target-table = "xyz"[from]host = "127.0.0.1"user = "root"password = ""port = 3306[to]host = "127.0.0.1"user = "root"password = ""port = 4000
启动 syncer:
./bin/syncer -config config.toml2016/10/27 15:22:01 binlogsyncer.go:226: [info] begin to sync binlog from position (mysql-bin.000003, 1280)2016/10/27 15:22:01 binlogsyncer.go:130: [info] register slave for master server 127.0.0.1:33062016/10/27 15:22:01 binlogsyncer.go:552: [info] rotate to (mysql-bin.000003, 1280)2016/10/27 15:22:01 syncer.go:549: [info] rotate binlog to (mysql-bin.000003, 1280)
在 MySQL 插入新的数据
INSERT INTO t1 VALUES (4, 4), (5, 5);
登录到 TiDB 查看:
mysql -h127.0.0.1 -P4000 -uroot -pmysql> select * from t1;+----+------+| id | age |+----+------+| 1 | 1 || 2 | 2 || 3 | 3 || 4 | 4 || 5 | 5 |+----+------+
syncer 每隔 30s 会输出当前的同步统计,如下
2017/06/08 01:18:51 syncer.go:934: [info] [syncer]total events = 15, total tps = 130, recent tps = 4,master-binlog = (ON.000001, 11992), master-binlog-gtid=53ea0ed1-9bf8-11e6-8bea-64006a897c73:1-74,syncer-binlog = (ON.000001, 2504), syncer-binlog-gtid = 53ea0ed1-9bf8-11e6-8bea-64006a897c73:1-172017/06/08 01:19:21 syncer.go:934: [info] [syncer]total events = 15, total tps = 191, recent tps = 2,master-binlog = (ON.000001, 11992), master-binlog-gtid=53ea0ed1-9bf8-11e6-8bea-64006a897c73:1-74,syncer-binlog = (ON.000001, 2504), syncer-binlog-gtid = 53ea0ed1-9bf8-11e6-8bea-64006a897c73:1-35
可以看到,使用 syncer,我们就能自动的将 MySQL 的更新同步到 TiDB。
[转帖]使用 mydumper/loader 全量导入数据的更多相关文章
- 全量导入数据 导致solr内存溢出 崩溃问题解决
在 data-config.xml 文件中 增加一个参数即可: batchSize="-1"
- hadoop项目实战--ETL--(三)实现mysql表到HIVE表的全量导入与增量导入
一 在HIVE中创建ETL数据库 ->create database etl; 二 在工程目录下新建MysqlToHive.py 和conf文件夹 在conf文件夹下新建如下文件,最后的工程目录 ...
- sqoop1.4.6 全量导入与增量导入 与使用技巧
全量导入: sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.0.144:3306/db_blog --username root --password 1234 ...
- Sqoop(四)增量导入、全量导入、减量导入
增量导入 一.说明 当在生产环境中,我们可能会定期从与业务相关的关系型数据库向Hadoop导入数据,导入数仓后进行后续离线分析.这种情况下我们不可能将所有数据重新再导入一遍,所以此时需要数据增量导入. ...
- Oracle 11g 数据库 expdp/impdp 全量导入导出
从一个用户导出导入到另一个用户 问题 环境:oracle 11g; redhat 6 usera是具有DBA权限,密码为usera 全量导出usera用户下的所有内容,并导入到新建的userb用户 解 ...
- Hbase实用技巧:全量+增量数据的迁移方法
摘要:本文介绍了一种Hbase迁移的方法,可以在一些特定场景下运用. 背景 在Hbase使用过程中,使用的Hbase集群经常会因为某些原因需要数据迁移.大多数情况下,可以跟用户协商用离线的方式进行迁移 ...
- Elasticsearch 全量遍历数据
1,利用分页,from,to参数,但是当数据量特别大的时候(大约100w),分页是不现实的,排序排不开. 2,利用scan功能. 上 Python代码 from elasticsearch impor ...
- Solr基础知识二(导入数据)
上一篇讲述了solr的安装启动过程,这一篇讲述如何导入数据到solr里. 一.准备数据 1.1 学生相关表 创建学生表.学生专业关联表.专业表.学生行业关联表.行业表.基础信息表,并创建一条小白的信息 ...
- Solr7.x学习(4)-导入数据
导入配置可参考官网:http://lucene.apache.org/solr/guide,http://lucene.apache.org/solr/guide/7_7/ 1.数据准备(MySQL8 ...
- 10.Solr4.10.3数据导入(DIH全量增量同步Mysql数据)
转载请出自出处:http://www.cnblogs.com/hd3013779515/ 1.创建MySQL数据 create database solr; use solr; DROP TABLE ...
随机推荐
- SQLServer清空数据库日志
-------SQl2008以上 清空日志-------- USE[master] GO ALTER DATABASE [数据库名称] SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_WAIT ...
- 作为所有类的顶层父类,没想到Object的魔力如此之大!
写在开头 在上一篇博文中我们提到了Java面向对象的四大特性,其中谈及"抽象"特性时做了一个引子,引出今天的主人公Object,作为所有类的顶级父类,Object被视为是James ...
- Flume快速入门
Flume快速入门 一.简介 高可用.高可靠,分布式的海量日志采集.聚合和传输系统,基于流式架构,灵活简单. event:事件 source:数据源 sink:目标 channel:数据管道 通过获取 ...
- 如何利用动态配置中心在JavaAgent中实现微服务的多样化治理
本文分享自华为云社区<如何利用动态配置中心在JavaAgent中实现微服务的多样化治理>,作者:华为云开源 . 一.前言 随着JavaAgent在微服务治理方面的广泛应用和发展,我们可以在 ...
- 8种ETL算法汇总大全!看完你就全明白了
摘要:ETL是将业务系统的数据经过抽取.清洗转换之后加载到数据仓库的过程,是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中 ...
- 还在头疼你的API,送你一个保姆级的API设计管理平台
摘要:API设计不一致?API没地方归档?云服务开发项目合作低效?...... ? 本文分享自华为云社区<API Arts 全探秘 | 华为云新一代设计管理平台,功能强大!>,作者:华为云 ...
- 技术+案例详解无监督学习Autoencoder
摘要:本篇文章将分享无监督学习Autoencoder的原理知识,然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十五.无监督学习Autoen ...
- 火山引擎 DataLeap 通过中国信通院测评,数据管理能力获官方认可!
近日,火山引擎大数据研发治理套件 DataLeap 通过中国信通院第十五批"可信大数据"测评,在数据管理平台基础能力上获得认证. "可信大数据"产品能力 ...
- umount.nfs4: /home/videorec/sharedir: device is busy
用umount取消挂载时报错设备繁忙:device is busy.原因是还有进程在打开目录下的文件,可以先杀死进程,再卸载,或者强制卸载 umount 使用umount强制卸载,参数如下: -l ...
- Python 3.12 抢先看——关于 f-string 的改动
Python 3.12 抢先看--关于 f-string 的改动 哈喽大家好,我是咸鱼 相信小伙伴们对 python 中的 f-string 都不陌生 f-string 是格式化字符串的缩写,是以小写 ...