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Java与大数据架构:3. Sync Clickhouse with MySQL_MongoDB.pdf

上传人: li 编号:29729 2021-02-07 38页 7.13MB

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本文主要介绍了Xiaoxin Tech公司在教育行业中使用Clickhouse数据库进行大数据处理的实践。公司目前处理约100亿条数据,拥有3000万用户。面临挑战包括复杂的源数据、频繁的更新操作以及Clickhouse在处理大量数据时的性能问题。文中提出了几种可能的解决方案,如直接重放binlog/oplog、使用MySQL引擎、每天重新初始化表等,但这些方案均存在不足。 Xiaoxin Tech的解决方案是PTS(Provider Transform Sinker),其关键特性包括:统一配置文件、集成初始化和数据同步、支持多数据源快速同步到Clickhouse。PTS通过合并分片表和SolidKey技术提高了数据处理的效率。此外,PTS利用“魔法标志”(Magical Flag)技术优化了Clickhouse的突变操作,实现了快速的数据同步。 PTS的配置文件中包括主要提供者和次要提供者,字段映射和查询键设置。通过时间触发、数量触发等方式实现批量插入。PTS还能处理大型SQL语句导致的性能问题,如超过最大AST元素限制、 mutations卡住、Zookeeper内存溢出等问题。 最终产品是一个能够快速同步多数据源到Clickhouse的系统,支持时间旅行和历史状态查询。未来,PTS有望实现自动配置和部署,并可能开源。
如何高效地将MySQL和MongoDB数据同步到Clickhouse? Clickhouse在处理大数据源和频繁更新时遇到的挑战有哪些? PTS解决方案具有哪些关键特点和优势,能解决哪些问题?
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