大数据NiFi(十八):离线同步MySQL数据到HDFS
离线同步MySQL数据到HDFS
案例:使用NiFi将MySQL中数据导入到HDFS中。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
一、配置“QueryDatabaseTable”处理器
该处理器主要使用提供的SQL语句或者生成SQL语句来查询MySQL中的数据,查询结果转换成Avro格式。该处理器只能运行在主节点上。
关于“QueryDatabaseTable”处理器的“Properties”配置的说明如下:
配置项 |
默认值 |
允许值 |
描述 |
---|---|---|---|
Database Connection Pooling Service (数据库连接池服务) |
|
|
用于获得与数据库的连接的Controller Service。 |
Database Type (数据库类型) |
Generic |
|
选择数据库类型。 Generic 通用类型 Oracle Oracle 12+ MS SQL 2012+ MS SQL 2008 MySQL PostgreSQL |
Table Name (表名) |
|
|
查询数据库的表名,当使用“Custom Query”时,此为查询结果的别名,并作为FlowFile中的属性。 |
Columns to Return (返回的列) |
|
|
查询返回的列,多个列使用逗号分隔。如果列中有特殊名称需要加引号,则所有列都需要加引号处理。 |
Additional WHERE clause (where条件) |
|
|
在构建SQL查询时添加到WHERE条件中的自定义子句。 |
Custom Query (自定义SQL查询) |
|
|
自定义的SQL语句。该查询被构建成子查询,设置后不会从其他属性构建SQL查询。自定义SQL不支持Order by查询。 |
Maximum-value Columns (最大值列) |
|
|
指定增量查询获取最大值的列,多列使用逗号分开。指定后,这个处理器只能检索到添加/更新的行。不能设置无法比较大小的列,例如:boolean/bit。如果不指定,则参照表中所有的列来查询全量数据,这会对性能产生影响。 |
Max Wait Time (最大超时时间) |
0 seconds |
|
SQL查询最大时长,默认为0没有限制,设置小于0的时间默认为0。 |
Fetch Size (拉取数据量) |
0 |
|
每次从查询结果中拉取的数据量。 |
Max Rows Per Flow File (每个FlowFile行数) |
0 |
|
在一个FlowFile文件中的数据行数。通过这个参数可以将很大的结果集分到多个FlowFile中。默认设置为0,所有结果存入一个FlowFile。 |
Output Batch Size (数据输出批次量) |
0 |
|
输出的FlowFile批次数据大小,当设置为0代表所有数据输出到下游关系。如果数据量很大,则有可能下游很久没有收到数据,如果设置了,则每次达到该数据量就释放数据,传输到下游。 |
Maximum Number of Fragments (最大片段数) |
0 |
|
设置返回的最大数据片段数,设置0默认将所有数据片段返回,如果表非常大,设置后可以防止OOM错误。 |
Normalize Table/Column Names (标准表/列名) |
false |
true false |
是否将列名中不兼容avro的字符修改为兼容avro的字符。例如,冒号和句点将被更改为下划线,以构建有效的Avro记录。 |
Transaction Isolation Level |
|
|
设置事务隔离级别。 |
Use Avro Logical Types (使用Avro逻辑类型) |
false |
true false |
是否对DECIMAL/NUMBER, DATE, TIME 和 TIMESTAMP 列使用Avro逻辑类型。 |
Default Decimal Precision (Decimal数据类型位数) |
10 |
|
当 DECIMAL/NUMBER 数据类型转换成Avro类型数据时,指定的数据位数。 |
Default Decimal Scale (Decimal 数据类型小数位数) |
0 |
|
当 DECIMAL/NUMBER 数据类型转换成Avro类型数据时,指定的小数点后的位数。 |
- Generic 通用类型
- Oracle
- Oracle 12+
- MS SQL 2012+
- MS SQL 2008
- MySQL
- PostgreSQL
Table Name (表名) 查询数据库的表名,当使用“Custom Query”时,此为查询结果的别名,并作为FlowFile中的属性。 Columns to Return (返回的列) 查询返回的列,多个列使用逗号分隔。如果列中有特殊名称需要加引号,则所有列都需要加引号处理。 Additional WHERE clause (where条件) 在构建SQL查询时添加到WHERE条件中的自定义子句。 Custom Query (自定义SQL查询) 自定义的SQL语句。该查询被构建成子查询,设置后不会从其他属性构建SQL查询。自定义SQL不支持Order by查询。 Maximum-value Columns (最大值列) 指定增量查询获取最大值的列,多列使用逗号分开。指定后,这个处理器只能检索到添加/更新的行。不能设置无法比较大小的列,例如:boolean/bit。如果不指定,则参照表中所有的列来查询全量数据,这会对性能产生影响。 Max Wait Time (最大超时时间) 0 seconds SQL查询最大时长,默认为0没有限制,设置小于0的时间默认为0。 Fetch Size (拉取数据量) 0 每次从查询结果中拉取的数据量。 Max Rows Per Flow File (每个FlowFile行数) 0 在一个FlowFile文件中的数据行数。通过这个参数可以将很大的结果集分到多个FlowFile中。默认设置为0,所有结果存入一个FlowFile。 Output Batch Size (数据输出批次量) 0 输出的FlowFile批次数据大小,当设置为0代表所有数据输出到下游关系。如果数据量很大,则有可能下游很久没有收到数据,如果设置了,则每次达到该数据量就释放数据,传输到下游。 Maximum Number of Fragments (最大片段数) 0 设置返回的最大数据片段数,设置0默认将所有数据片段返回,如果表非常大,设置后可以防止OOM错误。 Normalize Table/Column Names (标准表/列名) false true false 是否将列名中不兼容avro的字符修改为兼容avro的字符。例如,冒号和句点将被更改为下划线,以构建有效的Avro记录。 Transaction Isolation Level 设置事务隔离级别。 Use Avro Logical Types (使用Avro逻辑类型) false true false 是否对DECIMAL/NUMBER, DATE, TIME 和 TIMESTAMP 列使用Avro逻辑类型。 Default Decimal Precision (Decimal数据类型位数) 10 当 DECIMAL/NUMBER 数据类型转换成Avro类型数据时,指定的数据位数。 Default Decimal Scale (Decimal 数据类型小数位数) 0 当 DECIMAL/NUMBER 数据类型转换成Avro类型数据时,指定的小数点后的位数。
配置步骤如下:
1、新建“QueryDatabaseTable”处理器
2、配置“SCHEDULING”调度时间
这里调度时间配置为99999s,读取数据库,这里读取一次即可,默认0会不间断读取数据库会对服务器造成非常大压力。执行仅支持“Primary”主节点运行。
3、配置“PROPERTIES”
配置“Database Connection Pooling Service”选择创建,在弹出页面中可以按照默认选择直接点击“Create”。
点击“->”继续配置MySQL连接:
在弹出的页面中填入:
- 连接MysqlURL:
jdbc:mysql://192.168.179.5:3306/mynifi?characterEncoding=UTF-8&useSSL=false
- MySQL驱动类:com.mysql.jdbc.Driver
- MySQL jar包路径:需要提前在NiFI集群各个节点上创建对应目录并上传jar包。
- 连接mysql的用户名和密码。
通过以上配置好连接mysql如下:
配置其他属性如下:
二、配置“ConvertAvroToJSON”处理器
此处理器是将二进制Avro记录转换为JSON对象,提供了一个从Avro字段到JSON字段的直接映射,这样得到的JSON将具有与Avro文档相同的层次结构。输出的JSON编码为UTF-8编码,如果传入的FlowFile包含多个Avro记录,则转换后的FlowFile是一个含有所有Avro记录的JSON数组或一个JSON对象序列(每个Json对象单独成行)。如果传入的FlowFile不包含任何记录,则输出一个空JSON对象。
关于“ConvertAvroToJSON”处理器的“Properties”配置的说明如下:
配置项 |
默认值 |
允许值 |
描述 |
---|---|---|---|
JSON container options (Json选择) |
array |
none array |
如何解析Json对象,none:解析Json将每个Json对象写入新行。array:解析到的json存入JsonArray一个对象 |
Wrap Single Record (数据库类型) |
false |
true false |
指定解析到的空记录或者单条记录是否按照“JSON container options”配置包装对象。 |
Avro schema (表名) |
|
|
如果Avro数据没有Schema信息,需要配置。 |
配置步骤如下:
1、创建“ConvertAvroToJSON”处理器
2、配置“PROPERTIES”
3、连接“QueryDatabaseTable”处理器和“CovertAvroToJSON”处理器
连接好两个处理器后,可以配置“Connection”为负载均衡方式传递数据:
三、配置“SplitJson”处理器
该处理器使用JsonPath表达式指定需要的Json数组元素,将Json数组中的多个Json对象切分出来,形成多个FlowFile。每个生成的FlowFile都由指定数组中的一个元素组成,并传输到关系"split",原始文件传输到关系"original"。如果没有找到指定的JsonPath,或者没有对数组元素求值,则将原始文件路由到"failure",不会生成任何文件。
关于“SplitJson”处理器的“Properties”配置的说明如下:
配置项 |
默认值 |
允许值 |
描述 |
---|---|---|---|
JsonPath Expression (Json表达式) |
|
|
一个JsonPath表达式,它指定用以分割的数组元素。 |
Null Value Representation(Null值表示) |
empty string |
empty string the string 'null' |
指定结果为空值时的表示形式。 |
配置步骤如下:
1、创建“SplitJson”处理器
2、配置“PROPERTIES”
3、连接“ConvertAvroToJSON”处理器和“SplitJson”处理器
连接后,连接关系选择“success”:
同时配置“ConverAvroToJSON”处理失败的数据自动终止:
四、配置“PutHDFS”处理器
该处理器是将FlowFile数据写入到HDFS分布式文件系统中。关于“PutHDFS”处理器的“Properties”主要配置的说明如下:
配置项 |
默认值 |
允许值 |
描述 |
---|---|---|---|
Hadoop Configuration Resources(Hadoop配置) |
|
none array |
HDFS配置文件,一个文件或者由逗号分隔的多个文件。不配置将在ClassPath中寻找‘core-site.xml’或者‘hdfs-site.xml’文件。 |
Directory (目录) |
|
|
需要写入文件的HDFS父目录。如果目录不存在,将创建该目录。 |
Conflict Resolution Strategy (冲突解决) |
fail |
replace ignore fail append |
指示当输出目录中已经存在同名文件时如何处理。 |
配置步骤如下:
1、创建“PutHDFS”处理器
2、配置“PROPERTIES”
注意:以上需要在各个NiFi集群节点上创建“/root/test”目录,并且在该目录下上传hdfs-site.xml和core-site.xml文件。
3、连接“SplitJson”处理器和“PutHDFS”处理器
同时设置“SplitJson”处理器中“failure”和“original”数据关系自动终止。
设置“PutHDFS”处理器“success”和“failure”数据关系自动终止:
配置好的连接关系如下:
五、运行测试
1、在MySQL创建库“mynifi”,并且创建表“test1”,向表中插入10条数据
mysql> create database mynifi;
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)
mysql> use mynifi;
Database changed
mysql> create table test1(id int,name varchar(255),age int );
Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)
mysql> insert into test1 values (1,"zs",18),(2,"ls",19),(3,"ww",20),(4,"ml",21),(5,"tt",22)
2、首先启动“QueryDatabaseTable”处理器观察队列数据
3、单独启动“ConvertAvroToJson”处理器观察队列数据
4、单独启动“SplitJson”处理器观察队列数据
5、单独启动“PutHDFS”处理器观察HDFS对应目录数据
查看数据:
注意:
- 如果在“QueryDatabaseTable”处理器中设置增属性“Maximum-value Columns”为id,那么每次查询都是大于id的增量数据。
- 如果想要存入HDFS文件为多行而不是一行,可以将“CovertAvroToJson”处理器属性“JSON container options”设置为none,直接解析Avro文件得到一个个json数据,然后直接连接“PutHDFS”处理器即可。
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