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MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Data Lake`集成：`MySQL`与`Delta Lake`、`Iceberg`的协同。

各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊一个听起来很高大上，但其实也没那么难的东西：MySQL 的 Data Lake 集成。具体点说，就是让 MySQL 和 Delta Lake、Iceberg 这些 Data Lake 界的扛把子们，一起愉快地玩耍。

为什么要把 MySQL 和 Data Lake 搞到一起？

简单来说，就是让专业的归专业，干该干的事儿。

  • MySQL: 身手敏捷，擅长处理事务性操作（增删改查），查询速度快，适合在线事务处理 (OLTP)。
  • Data Lake: 容量巨大，擅长存储海量数据，支持复杂的分析查询，适合在线分析处理 (OLAP)。

把它们结合起来，就可以发挥各自的优势：

  • 实时数据分析: 将 MySQL 中的实时数据同步到 Data Lake，进行更深入的分析，挖掘潜在价值。
  • 历史数据查询: 将 MySQL 中的历史数据归档到 Data Lake，释放 MySQL 的存储压力，同时支持对历史数据的查询。
  • 数据治理: 利用 Data Lake 的数据治理能力，对 MySQL 中的数据进行清洗、转换，提高数据质量。

主角登场：Delta Lake 和 Iceberg

Delta Lake 和 Iceberg 是 Data Lake 领域里两颗耀眼的星星，它们都提供了 ACID 事务、数据版本控制、时间旅行等高级特性。

  • Delta Lake: 由 Databricks 开源，基于 Apache Spark 构建，与 Spark 生态系统集成紧密。
  • Iceberg: 由 Netflix 开源，是一个开放表格式，可以与多种计算引擎集成，例如 Spark、Flink、Trino。

MySQL 与 Delta Lake 的协同

要让 MySQL 和 Delta Lake 协同工作，主要有两种方式：

  1. 基于 CDC (Change Data Capture) 的数据同步

    CDC 就像一个情报员，时刻监视着 MySQL 的数据变化，一旦有数据更新，它就会立即把这些变化同步到 Delta Lake。

    • 原理: 通过读取 MySQL 的 binlog，解析出数据的变更记录，然后将这些变更记录写入到 Delta Lake。
    • 工具: 可以使用 Debezium、Maxwell 等 CDC 工具。

    示例 (使用 Debezium):

    1. 配置 Debezium Connector:

      首先，你需要安装 Debezium 并配置 MySQL Connector。这里假设你已经安装好了 Kafka 和 Debezium。

      # Debezium MySQL Connector Configuration
name=mysql-connector
connector.class=io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector
tasks.max=1
database.hostname=your_mysql_host
database.port=3306
database.user=your_mysql_user
database.password=your_mysql_password
database.server.id=184054
database.server.name=your_mysql_server
database.include.list=your_database_name
database.history.kafka.bootstrap.servers=your_kafka_bootstrap_servers
database.history.kafka.topic=schema-changes.your_mysql_server
key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter.schemas.enable=false
value.converter.schemas.enable=false

      将以上配置保存为 mysql-connector.properties，然后使用 Kafka Connect 启动 Connector。

    2. 将数据写入 Delta Lake:

      使用 Spark 读取 Kafka 中的数据，并将数据写入 Delta Lake。

      from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from delta.tables import *

# Initialize Spark Session
spark = SparkSession.builder 
    .appName("MySQL to Delta Lake") 
    .config("spark.jars.packages", "io.delta:delta-core_2.12:2.0.0,org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:3.2.0") 
    .config("spark.sql.extensions", "io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension") 
    .config("spark.sql.catalog.spark_catalog", "org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog") 
    .getOrCreate()

# Read data from Kafka
kafka_topic = "your_mysql_server.your_database_name.your_table_name" # 替换为你的topic
kafka_bootstrap_servers = "your_kafka_bootstrap_servers"

df = spark 
    .readStream 
    .format("kafka") 
    .option("kafka.bootstrap.servers", kafka_bootstrap_servers) 
    .option("subscribe", kafka_topic) 
    .option("startingOffsets", "earliest") 
    .load()

# Parse the Kafka message
df = df.selectExpr("CAST(value AS STRING)")

# Extract the payload
df = df.select(from_json(col("value"), "STRUCT<schema:STRUCT<type:STRING,fields:ARRAY<STRUCT<type:STRING,optional:BOOLEAN,field:STRING,name:STRING,version:INT>>,name:STRING,optional:BOOLEAN,field:STRING,version:INT>,payload:STRUCT<after:STRUCT<id:INT,name:STRING,email:STRING>,before:STRUCT<id:INT,name:STRING,email:STRING>,op:STRING,ts_ms:BIGINT>>").alias("data"))

df = df.select("data.payload.after.*", "data.payload.op", "data.payload.ts_ms")

# Write to Delta Lake (Upsert)
delta_table_path = "/path/to/your/delta/table" # 替换为你的Delta Table路径
table_name = "your_delta_table"

def upsert_to_delta(micro_batch_df, batch_id):
    deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, delta_table_path)

    (deltaTable.alias("t")
        .merge(
            micro_batch_df.alias("s"),
            "t.id = s.id"  # Replace 'id' with your table's primary key
        )
        .whenMatchedUpdateAll()
        .whenNotMatchedInsertAll()
        .execute()
    )

query = df.writeStream 
    .foreachBatch(upsert_to_delta) 
    .outputMode("update") 
    .option("checkpointLocation", "/path/to/your/checkpoint") 
    .start()

query.awaitTermination()

      代码解释:

      • SparkSession: 创建 SparkSession，并配置 Delta Lake 的相关参数。
      • Read from Kafka: 从 Kafka 读取 Debezium 捕获的 MySQL 数据变更记录。
      • Parse the Kafka message: 解析 Kafka 消息，提取出变更的数据和操作类型 (insert, update, delete)。
      • Write to Delta Lake: 将数据写入 Delta Lake，使用 merge 操作进行 Upsert (Update or Insert)。

      注意:

      • 你需要根据你的实际情况修改 Kafka Topic、Delta Lake 路径、Checkpoint 路径等参数。
      • Debezium 的配置可能需要根据你的 MySQL 版本和数据模型进行调整。
      • Upsert 操作需要指定主键，用于匹配数据。

  2. 基于 Spark Connector 的批量数据同步

    Spark Connector 就像一个搬运工，它可以直接从 MySQL 中读取数据，然后写入到 Delta Lake。

    • 原理: 使用 Spark 的 JDBC Connector 连接到 MySQL，执行 SQL 查询，将查询结果写入到 Delta Lake。
    • 适用场景: 适合一次性将 MySQL 中的全量数据同步到 Delta Lake，或者定期执行增量数据同步。

    示例:

    from pyspark.sql import SparkSession

# Initialize Spark Session
spark = SparkSession.builder 
    .appName("MySQL to Delta Lake (Batch)") 
    .config("spark.jars.packages", "io.delta:delta-core_2.12:2.0.0,mysql:mysql-connector-java:8.0.28") 
    .config("spark.sql.extensions", "io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension") 
    .config("spark.sql.catalog.spark_catalog", "org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog") 
    .getOrCreate()

# MySQL connection details
jdbc_url = "jdbc:mysql://your_mysql_host:3306/your_database_name"
jdbc_user = "your_mysql_user"
jdbc_password = "your_mysql_password"
jdbc_table = "your_table_name"

# Delta Lake path
delta_table_path = "/path/to/your/delta/table"

# Read data from MySQL
df = spark.read 
    .format("jdbc") 
    .option("url", jdbc_url) 
    .option("dbtable", jdbc_table) 
    .option("user", jdbc_user) 
    .option("password", jdbc_password) 
    .load()

# Write data to Delta Lake
df.write 
    .format("delta") 
    .mode("overwrite")  # You can use "append" or "overwrite" mode
    .save(delta_table_path)

spark.stop()

    代码解释:

    • SparkSession: 创建 SparkSession，并配置 Delta Lake 和 MySQL JDBC Driver 的相关参数。
    • MySQL connection details: 配置 MySQL 连接信息，包括 JDBC URL、用户名、密码、表名。
    • Read data from MySQL: 使用 Spark 的 JDBC Connector 从 MySQL 读取数据。
    • Write data to Delta Lake: 将数据写入 Delta Lake，可以使用 overwrite 模式覆盖现有数据，也可以使用 append 模式追加数据。

    注意:

    • 你需要根据你的实际情况修改 MySQL 连接信息和 Delta Lake 路径。
    • 确保你的 Spark 集群中已经安装了 MySQL JDBC Driver。

MySQL 与 Iceberg 的协同

与 Delta Lake 类似，MySQL 与 Iceberg 的协同也主要有两种方式：

  1. 基于 CDC 的数据同步

    与 Delta Lake 的 CDC 流程类似，只是需要将变更数据写入到 Iceberg 表。

    • 工具: 同样可以使用 Debezium、Maxwell 等 CDC 工具。
    • 写入 Iceberg: 使用 Spark 或 Flink 等计算引擎，将 CDC 捕获的数据写入到 Iceberg 表。

    示例 (使用 Spark):

    from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *

# Initialize Spark Session
spark = SparkSession.builder 
    .appName("MySQL to Iceberg") 
    .config("spark.jars.packages", "org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.2_2.12:1.0.0,org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:3.2.0") 
    .config("spark.sql.extensions", "org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions") 
    .config("spark.sql.catalog.iceberg", "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog") 
    .config("spark.sql.catalog.iceberg.type", "hadoop") 
    .config("spark.sql.catalog.iceberg.warehouse", "hdfs://your_hdfs_namenode:8020/warehouse/iceberg") # 替换为你的 HDFS warehouse 路径
    .getOrCreate()

# Read data from Kafka
kafka_topic = "your_mysql_server.your_database_name.your_table_name" # 替换为你的topic
kafka_bootstrap_servers = "your_kafka_bootstrap_servers"

df = spark 
    .readStream 
    .format("kafka") 
    .option("kafka.bootstrap.servers", kafka_bootstrap_servers) 
    .option("subscribe", kafka_topic) 
    .option("startingOffsets", "earliest") 
    .load()

# Parse the Kafka message
df = df.selectExpr("CAST(value AS STRING)")

# Extract the payload
df = df.select(from_json(col("value"), "STRUCT<schema:STRUCT<type:STRING,fields:ARRAY<STRUCT<type:STRING,optional:BOOLEAN,field:STRING,name:STRING,version:INT>>,name:STRING,optional:BOOLEAN,field:STRING,version:INT>,payload:STRUCT<after:STRUCT<id:INT,name:STRING,email:STRING>,before:STRUCT<id:INT,name:STRING,email:STRING>,op:STRING,ts_ms:BIGINT>>").alias("data"))

df = df.select("data.payload.after.*", "data.payload.op", "data.payload.ts_ms")

# Write to Iceberg (Upsert)
iceberg_table_name = "iceberg.your_database.your_table" # 替换为你的Iceberg Table名

def upsert_to_iceberg(micro_batch_df, batch_id):
    micro_batch_df.createOrReplaceTempView("updates")
    spark.sql(f"""
        MERGE INTO {iceberg_table_name} AS target
        USING updates AS source
        ON target.id = source.id  -- Replace 'id' with your table's primary key
        WHEN MATCHED THEN
            UPDATE SET * = source
        WHEN NOT MATCHED THEN
            INSERT *
    """)

query = df.writeStream 
    .foreachBatch(upsert_to_iceberg) 
    .outputMode("update") 
    .option("checkpointLocation", "/path/to/your/checkpoint") 
    .start()

query.awaitTermination()

    代码解释:

    • SparkSession: 创建 SparkSession，并配置 Iceberg 的相关参数，包括 Iceberg Catalog 类型、Warehouse 路径等。
    • Read from Kafka: 从 Kafka 读取 Debezium 捕获的 MySQL 数据变更记录。
    • Parse the Kafka message: 解析 Kafka 消息，提取出变更的数据和操作类型 (insert, update, delete)。
    • Write to Iceberg: 将数据写入 Iceberg，使用 MERGE INTO 语句进行 Upsert (Update or Insert)。

    注意:

    • 你需要根据你的实际情况修改 Kafka Topic、Iceberg Table 名、Checkpoint 路径、HDFS Warehouse 路径等参数。
    • 确保你的 Spark 集群中已经安装了 Iceberg Spark Runtime。
    • Upsert 操作需要指定主键，用于匹配数据。

  2. 基于 Spark Connector 的批量数据同步

    与 Delta Lake 类似，使用 Spark 的 JDBC Connector 从 MySQL 读取数据，然后写入到 Iceberg 表。

    示例:

    from pyspark.sql import SparkSession

# Initialize Spark Session
spark = SparkSession.builder 
    .appName("MySQL to Iceberg (Batch)") 
    .config("spark.jars.packages", "org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.2_2.12:1.0.0,mysql:mysql-connector-java:8.0.28") 
    .config("spark.sql.extensions", "org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions") 
    .config("spark.sql.catalog.iceberg", "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog") 
    .config("spark.sql.catalog.iceberg.type", "hadoop") 
    .config("spark.sql.catalog.iceberg.warehouse", "hdfs://your_hdfs_namenode:8020/warehouse/iceberg") # 替换为你的 HDFS warehouse 路径
    .getOrCreate()

# MySQL connection details
jdbc_url = "jdbc:mysql://your_mysql_host:3306/your_database_name"
jdbc_user = "your_mysql_user"
jdbc_password = "your_mysql_password"
jdbc_table = "your_table_name"

# Iceberg table name
iceberg_table_name = "iceberg.your_database.your_table"

# Read data from MySQL
df = spark.read 
    .format("jdbc") 
    .option("url", jdbc_url) 
    .option("dbtable", jdbc_table) 
    .option("user", jdbc_user) 
    .option("password", jdbc_password) 
    .load()

# Write data to Iceberg
df.write 
    .format("iceberg") 
    .mode("overwrite")  # You can use "append" or "overwrite" mode
    .saveAsTable(iceberg_table_name)

spark.stop()

    代码解释:

    • SparkSession: 创建 SparkSession，并配置 Iceberg 和 MySQL JDBC Driver 的相关参数。
    • MySQL connection details: 配置 MySQL 连接信息，包括 JDBC URL、用户名、密码、表名。
    • Read data from MySQL: 使用 Spark 的 JDBC Connector 从 MySQL 读取数据。
    • Write data to Iceberg: 将数据写入 Iceberg，可以使用 overwrite 模式覆盖现有数据，也可以使用 append 模式追加数据。

    注意:

    • 你需要根据你的实际情况修改 MySQL 连接信息和 Iceberg Table 名、HDFS Warehouse 路径等参数。
    • 确保你的 Spark 集群中已经安装了 MySQL JDBC Driver 和 Iceberg Spark Runtime。

总结

总的来说，将 MySQL 与 Delta Lake 或 Iceberg 集成，可以充分利用 MySQL 的事务处理能力和 Data Lake 的海量数据存储和分析能力。选择哪种集成方案，取决于你的具体业务需求和技术栈。

  • CDC: 适合实时数据同步和分析。
  • Spark Connector: 适合批量数据同步和历史数据归档。

希望今天的讲座能帮助你更好地理解 MySQL 的 Data Lake 集成。记住，技术是为了解决问题的，不要被概念吓倒，大胆尝试，你也能成为 Data Lake 集成的高手！

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