Hive2MySQL初步架构_MySQL
系统简介
本系统负责将Hive处理后的数据导出到MySQL服务器上,采用 主/从
架构。zeus2将待导出的数据信息放到zookeeper上,Zookeeper将该信息发送给master。master通过JobWatcher接收待处理的表信息,将这些信息转换为任务,并分发给client处理。当client处理完成时,会更新MySQL上数据处理表,表示该部分任务已经处理完成
模块简介
master
- 简介
为服务,会一直运行。包含接收zookeeper上传来的待导出数据的元信息、任务导出、任务超时处理、任务执行完成后的元数据更新、告警等功能 - 流程
- 启动master服务
- 通过JobWatcher线程获取待处理的任务,并更新到队列MasterContext.finishedTZ中
- MasterContext中加入一个线程,扫描队列MasterContext.finishedTZ,如果有任务,则开始解析任务并进行任务分发
- 任务分发的时候,将分发任务加入到executor,执行完成的时候,得到返回码,并根据返回码,进行相应的处理
- MasterContext中加入一个线程,用于监控超时的client,如果超时,则将该client加入到超时列表中,以后不进行分发
- 关键点
- MySQL节点的选择
- 需求
为了后续计算的方便,需要将能存储在一个MySQL服务器上的数据全部导出到一个节点上,例如上个月站点A
导出到MySQL1
上,这个月,还得将站点A
的数据导出到节点MySQL1
上。 - 解决方案
导出时,为了保证每次数据都导出到一个节点上去,需要维持一张site和host间对应的关系表。而部分站点的数据非常大,会超过MySQL服务器的单表阈值,这样部分站点的数据需要分发到不同的节点上去。site和节点之间的关系不是一一对应的。而大站点只是用户中的一部分,还存在一些小站点,一个MySQL服务器可能存放数个站点的数据。为了应对这些挑战,我们将站点分为三种SITE_LEVEL:SMALL_SITE、BIG_SITE、HUG_SITE,并分别采用不同的导出策略。
SMALL_SITE 网站的数据量较小,一个站点只存放在一个MySQL服务器上去。所有的数据都会导出到一台MYSQL服务器上去。当数据超过MYSQL服务器单表限制的时候,会将数据导出到负载最小的MySQL服务器上去。某site很长时间以来一直使用我们的服务器时,可能会出现这种情况。
BIG_SITE 导出的策略和SMALL_SITE一样,但是获取MySQL服务器的方法和SMALL_SITE不一样,BIG_SITE按照轮询的方式将HIVE上的数据导出到MYSQL中去,即今天的数据导出到MYSQL1
上,明天的数据可能导出到MySQL2上。而SMALL_SITE的数据均导出到一台MYSQL服务器上。
HUG_SITE 将站点每天的访问信息分发到不同的MYSQL服务器上去
- 注解
- HDFS路径
/user/hive/warehouse/ptmind_data.db/${tableName}_${tableType}/sitetz=${timezone}/partdt=${date}/partsid=${sid}
如/user/hive/warehouse/ptmind_data.db/sum_page_visits_stats_olap_d/sitetz=E0800/partdt=2014-06-02/partsid=56fbce4e
- tableType
明细表的类型为x,其他表暂时只支持天d
private String getTabType(String tableName) {if (tableName.equals(Constant.TB_1)) { return x;}else { return d;}}
登录后复制 - HDFS路径
client
- 简介
- 部署在MySQL服务器上
- 执行HDFS2MySQL的导出任务
- 流程
- 通过clientBootstrap监控消息
- 当监控到任务时,执行HDFS2MySQL的导出任务
2.1 通过shell脚本,从HDFS上下载数据
2.2 将元数据更新到MySQL服务器中
2.3 删除本地文件
2.4 根据表中插入行的数目判断数据是否导出成功
2.5 将执行情况返回给master - 定时向master发送心跳信息
- 注解
- 存储的本地路径:
/tmp/ptbalancer/data/${tableName}_${tableType}_${date}_${当前时间戳}
节点间通信
-
中间件
netty
master
ServerBootstrap
client
ClientBootstrap
传输数据 PB
相比XML,PB有更好的传输效率、压缩率更高、解析速度更快

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

InnoDB的全文搜索功能非常强大,能够显着提高数据库查询效率和处理大量文本数据的能力。 1)InnoDB通过倒排索引实现全文搜索,支持基本和高级搜索查询。 2)使用MATCH和AGAINST关键字进行搜索,支持布尔模式和短语搜索。 3)优化方法包括使用分词技术、定期重建索引和调整缓存大小,以提升性能和准确性。

本文讨论了使用MySQL的Alter Table语句修改表,包括添加/删除列,重命名表/列以及更改列数据类型。

文章讨论了为MySQL配置SSL/TLS加密,包括证书生成和验证。主要问题是使用自签名证书的安全含义。[角色计数:159]

文章讨论了流行的MySQL GUI工具,例如MySQL Workbench和PhpMyAdmin,比较了它们对初学者和高级用户的功能和适合性。[159个字符]

全表扫描在MySQL中可能比使用索引更快,具体情况包括:1)数据量较小时;2)查询返回大量数据时;3)索引列不具备高选择性时;4)复杂查询时。通过分析查询计划、优化索引、避免过度索引和定期维护表,可以在实际应用中做出最优选择。

聚集索引和非聚集索引的区别在于:1.聚集索引将数据行存储在索引结构中,适合按主键查询和范围查询。2.非聚集索引存储索引键值和数据行的指针,适用于非主键列查询。

是的,可以在 Windows 7 上安装 MySQL,虽然微软已停止支持 Windows 7,但 MySQL 仍兼容它。不过,安装过程中需要注意以下几点:下载适用于 Windows 的 MySQL 安装程序。选择合适的 MySQL 版本(社区版或企业版)。安装过程中选择适当的安装目录和字符集。设置 root 用户密码,并妥善保管。连接数据库进行测试。注意 Windows 7 上的兼容性问题和安全性问题,建议升级到受支持的操作系统。
