StarRocks 跨集群数据迁移:SDM 帮你一键搞定!

文摘   科技   2024-05-07 17:11   北京  
作者:严祥光,StarRocks Active Contributor,StarRocks 存算分离核心研发,在社区中主要负责数据导入、跨集群同步、数据迁移和容灾等工作。
有时候,你可能会为以下需求而苦恼,苦苦搜索更好的解决方案:

情景一:想象一下,你急需验证新版本但又不能影响线上已有集群的运行。你需要在不影响现有集群的基础上将数据迁移到新集群以进行验证。

情景二:听说 StarRocks 新推出的存算分离模式超级给力,你肯定也想试试水,为业务降本增效吧?但问题来了,怎么把现有的数据平滑而高效地迁移到这个新模式下呢?

情景三:你想实现读写分离即主集群写入数据后,自动同步到备集群,然后在备集群进行查询。

情景四:你的业务需要实现跨机房灾备这样即使主机房集群挂了,也可以从其他机房的备集群快速启动。

我相信,正在使用 StarRocks 的你或许也正经历这些复杂的需求。别担心,今天我要教大家如何使用好 StarRocks 自带的跨集群迁移解决方案- StarRocks Data Migration(SDM)掌握了它,数据迁移将变得更轻松而高效,让你的数据处理如同行云流水般顺畅。


StarRocks Data Migration 简介

StarRocks Data Migration 是 StarRocks 推出的跨集群数据同步工具借助该工具,你可以灵活的配置要同步的库、表、甚至整个集群的数据,然后无需人工干预,数据会按照配置好的规则自动从源集群同步到目标集群,而且效率非常高。StarRocks Data Migration 具有以下特点:

  1. 全量与增量同步支持:对于每张要同步的表,首先进行一次全量同步,然后周期性进行增量同步。
  2. 支持多种同步模式:不仅支持从存算一体集群同步到存算一体集群,支持存算一体到存算分离集群同步。未来还将支持存算分离到存算一体的同步。
  3. 源集群 0 侵入:相较于市面上一些基于 Change log 的跨集群数据同步方案,StarRocks Data Migration 不需要用户升级源集群版本,也不会在同步过程中产生不必要的 Change log,因此源集群无需任何改变即可轻松完成数据迁移。
  4. 源集群影响小:通过设计多级限流机制,最大程度地保护源集群,避免影响其正常负载,用户可以放心将其用于生产环境。
  5. 同步效率高:数据同步采用直接点对点拷贝物理文件的方式,因此具有非常高的效率,具体的同步性能测试结果请参考后文。

关于 StarRocks Data Migration 的具体使用方法,请参考官方文档:https://docs.starrocks.io/zh/docs/administration/data_migration_tool



性能

同步效率是数据迁移同步中最重要的指标之一,因此我们进行了专项测试,以下是测试结果的展示。

1

测试环境

我们选择在阿里云上部署两个集群测试迁移速度,两个集群的规格如下:

测试过程中向源集群导入 SSB 1T 和 TPCH 1T 数据集,完成数据同步后,我们在目标集群查看每个表的同步事务的开始时间与提交时间,进而计算同步耗时和同步速度。

2

SSB 迁移

同步速度最快的为 lineorder 表7.4933 GB/s

3

TPCH 迁移

同步速度最快的为 lineitem 表:6.90814 GB/s


原理

看完了 StarRocks Data Migration 工具的介绍和性能测试之后,接下来要带大家了解它是怎么实现的。

StarRocks Data Migration Tool 会周期性地获取源集群和目标集群的元数据进行对比,根据比对结果在目标集群创建所需的库、表、分区等,并提交数据同步任务。

数据同步以表为单位,每次同步启动一个事务,保证了同步任务的原子性,要么全部成功,要么全部失败,不会出现部分成功部分失败的情况,确保了数据一致性。

目标集群接受数据同步任务后,首先开启一个事务,然后向相关的 BE 下发同步任务。BE 收到任务后,先请求源集群进行一次快照,防止同步过程中数据被清理。目标集群在高负载情况下会拒绝新的数据同步任务,以进行自我保护。

快照是一个轻量级操作,不会影响源集群。一旦完成快照,目标集群就可以拷贝快照中的数据文件。数据拷贝采用 BE 之间的点对点方式,速度快,效率高,并在拷贝过程中自动限流,避免对源集群产生过大压力。

当本次同步任务的所有数据拷贝完成后,FE 即可提交同步事务,使本次同步数据立即生效。同时,事务提交后,源集群上生成的快照也会被清理,确保数据同步后的环境整洁。


使用指南与注意事项

  1. 源集群与目标集群的 BE 节点需要保证网络能够互通,因为涉及到数据拷贝。
  2. 数据同步不会自动结束,如果源集群持续有新数据写入,数据同步会一直进行。
  3. 数据同步过程中,可以查询目标集群中同步的表,但不要写入数据,否则会导致目标集群数据与源集群不一致。
  4. StarRocks Data Migration 是 StarRocks 集群间的同步工具;如果你需要将外部数据库数据导入StarRocks 你需要了解另一个工具:StarRocks migration tool(SMT)。

StarRocks migration tool(简称 SMT)是 StarRocks 提供的数据迁移工具,用于将源数据库的数据通过 Flink 导入 StarRocks。其主要有两个功能:


  • 根据源数据库和目标 StarRocks 集群的信息,生成 StarRocks 建表语句。

  • 生成 Flink 的 SQL 客户端 可执行的 SQL 语句,以提交同步数据的 Flink job,简化链路中全量或增量数据同步流程。

文档链接:https://docs.starrocks.io/zh/docs/integrations/loading_tools/SMT/


关于 StarRocks 

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StarRocks 全球开源社区也正飞速成长。目前,StarRocks 的 GitHub star 数已达 7800,吸引了超过 330 位贡献者和数十家国内外行业头部企业参与共建,用户社区也有过万人的规模。凭借其卓越的表现,StarRocks 荣获了全球著名科技媒体 InfoWorld 颁发的 2023 BOSSIE Award 最佳开源软件奖项。

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