《数据迁移》
漫步于数据的海洋
在实验中静静感受这些数据迁移的魅力
动手所到之处
都是一段代码
与终端交织而成的盛宴
by 光城
前面文章写了MySQL的插入，亿级数据的快速插入方法，以及MySQL入库HBase的策略方案。
本节则是在上述基础上做的更加高端的一部。同时对MySQL入库HBase做一个总结。
回顾之前，先给大家放一个我的总体框架图：
1
初出茅庐
初出茅庐
使用Sqoop，直接将MySQL同步HBase，天真啊，一个Sqoop能搞定？好用？
经过我的实践证明，小数据完全没问题，那这个成亿数据，就问题大了去了，很多人用这个根本完成不了这个需求，不过我完成了。
怎么做的呢？
如果直接输入Sqoop命令去导入，经过一段时间，就卡了，根本无法全部导入完毕，于是乎，分片导入思想诞生了，写个bash脚本，放在服务器或者自己机器上跑即可。
怎么分片？
这个就是所谓的1亿数据的分开插入，每次只针对一小部分数据使用Sqoop，做个循环，直到这一亿数据导入完，那新的问题又来。
速度如何保证？
如果分片，速度自然无法保证，这虽然完成了上述的需求，但是导入完毕的效率非常低，当时导入1.8亿条耗时70多个小时，大家可以看到效率多么低了吧，有没有解决办法？
当然有，接下来进入，第二个方案。
2
小有成就
小有成就
在使用Sqoop后，binlog与kafka大吼一声，我来也，对没错，第二个思路就是，使用maxwell提取binlog的增删改查操作，然后发送到kafka的监听的topic上，再通过Python的pykafka库对数据进行消费，利用thrift接口进行sink，也就是存入数据库，哈哈，听了这么多，我都晕死了。
那速度如何呢？
这个速度当然快了啊，如果使用Python操纵HBase单条插入，那就非常慢了，但是比上述的要快，是不是还有批量插入呢，没错，里面有个批量插入，直接可以实现2-3秒的2万数据导入，实现高效率导入，这个最终耗时可从原来的70多个小时到7个小时左右，直接提高了10倍！
生命不息，奋斗不止；
速度不够，不断调整。
3
游刃有余
游刃有余
接着我们来到了第三个方案，那就是Kafka-Flink，这个简直非常好的一个思路，上述方案二提供了Python入库，那么对于大数据来说，更多的是使用Java，于是就查资料，学习，就get到Flink这个点子上了，这个同步过程实际上就是ETL，算是数据仓库的一部分吧，上游的数据经过Flink做各种计算，过滤，再到下游，进行业务处理，那这个就是标准的数据仓库作业。
对于方案三，详细阐述一下，前面不变，依旧使用maxwell提取binlog，后面使用kafka消费后，通过Flink进行sink到HBase，Flink在这个中间起到一个过滤、map、求和等等的操作，我们可以通过Flink按照自己给定的时间来进行数据的sink，最后数据就抵达了下游，从MySQL真正实时同步到HBase。
那么问题来了，效率呢？
当然快的可怕，1s至少1w的速度，你们觉得1亿数据得多快。
漫步于数据的海洋
在实验中静静感受这些数据迁移的魅力
动手所到之处
都是一段代码
与终端交织而成的盛宴
