尚硅谷大数据项目【电商数仓6.0】企业数据仓库项目_bilibili
数据流转过程
用户➡️业务服务器➡️数据库存储➡️数仓统计分析➡️数据可视化
· 数据仓库处理流程：数据源➡️加工数据➡️统计筛选数据➡️分析数据
数据库不是为了数据仓库服务的，需要给数仓单独构建一个数据源（行式列式存储不对应、数据库海量数据不满足、对mysql性能造成影响）
数据源周期性（一天、一周）从mysql数据库同步过来，这就叫采集
HDFS承前启后
数据存储file➡️ Flume采集 ➡️HDFS➡️Hive数仓数据源
数据 mysql➡️DataX/Maxwell➡️HDFS➡️Hive数仓数据源
数仓开发需要用sql，需要用结构化数据
一些概念
数据仓库的输入数据通常包括：业务数据、用户行为数据和爬虫数据等
业务数据：就是各行业在处理事务过程中产生的数据。比如用户在电商网站中登录、下单、支付等过程中，需要和网站后台数据库进行增删改查交互，产生的数据就是业务数据。业务数据通常存储在MySQL、Oracle等数据库中。
用户行为数据：用户在使用产品过程中，通过埋点收集与客户端产品交互过程中产生的数据，并发往日志服务器进行保存。比如页面浏览、点击、停留、评论、点赞、收藏等。用户行为数据通常存储在日志文件中。
项目需求与架构设计
需求
（1）用户行为数据采集平台搭建
（2）业务数据采集平台搭建
离线与实时采集需求
技术选型
- Master节点：管理节点，保证集群的调度正常进行；主要部署NameNode、ResourceManager、HMaster 等进程；非 HA 模式下数量为1，HA 模式下数量为2。
- Core节点：为计算及存储节点，您在 HDFS 中的数据全部存储于 core 节点中，因此为了保证数据安全，扩容 core 节点后不允许缩容；主要部署 DataNode、NodeManager、RegionServer 等进程。非 HA 模式下数量≥2，HA 模式下数量≥3。
- Common 节点：为 HA 集群 Master 节点提供数据共享同步以及高可用容错服务；主要部署分布式协调器组件，如 ZooKeeper、JournalNode 等节点。非HA模式数量为0，HA 模式下数量≥3。
| 服务名称 | 子服务 | 服务器 hadoop102 | 服务器 hadoop103 | 服务器 hadoop104 |
| HDFS | NameNode | √ | ||
| DataNode | √ | √ | √ | |
| SecondaryNameNode | √ | |||
| Yarn | NodeManager | √ | √ | √ |
| Resourcemanager | √ | |||
| Zookeeper | Zookeeper Server | √ | √ | √ |
| Flume（采集日志） | Flume | √ | √ | |
| Kafka | Kafka | √ | √ | √ |
| Flume （消费Kafka日志） | Flume | √ | ||
| Flume （消费Kafka业务） | Flume | √ | ||
| Hive | √ | √ | √ | |
| MySQL | MySQL | √ | ||
| DataX | √ | √ | √ | |
| Spark | √ | √ | √ | |
| DolphinScheduler | ApiApplicationServer | √ | ||
| AlertServer | √ | |||
| MasterServer | √ | |||
| WorkerServer | √ | √ | √ | |
| LoggerServer | √ | √ | √ | |
| Superset | Superset | √ | ||
| Flink | √ | |||
| ClickHouse | √ | |||
| Redis | √ | |||
| Hbase | √ | |||
| 服务数总计 | 20 | 11 | 12 |
架构
--- 回头看整个采集大流程 ---
fl脚本将log采集到kafka，max将db增量采集到kafka，f2将log同步到dhfs，datax将db全量采集到hdfs，f3将db从kafka采集到hdfs
日志数据采集2Kafka
Logs（模拟生成）➡️Flume➡️Kafka⬇️➡️HDFS
全套配置：
数仓项目6.0配置大全（hadoop/Flume/zk/kafka/mysql配置）-CSDN博客
业务数据sql采集2Kafka
安装maxwell增量采集工具
Maxwell 是由美国Zendesk公司开源，用Java编写的MySQL变更数据抓取软件。它会实时监控MySQL数据库的数据变更操作（包括insert、update、delete），并将变更数据以 JSON 格式发送给 Kafka、Kinesi等流数据处理平台
Maxwell的工作原理是实时读取MySQL数据库的二进制日志（Binlog），从中获取变更数据，再将变更数据以JSON格式发送至Kafka等流处理平台。
二进制日志（Binlog）是MySQL服务端非常重要的一种日志，它会保存MySQL数据库的所有数据变更记录。Binlog的主要作用包括主从复制和数据恢复。
Maxwell的工作原理和主从复制密切相关。
MySQL的主从复制，就是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境，这个数据库称为从数据库。做数据库的热备、读写分离，在读多写少场景下，可以提高数据库工作效率。
maxwell就是将自己伪装成slave，并遵循MySQL主从复制的协议，从master同步数据。
https://github.com/zendesk/maxwell/releases/download/v1.29.2/maxwell-1.29.2.tar.gz
将安装包解压至/opt/module
MySQL服务器的Binlog默认是未开启的，如需进行同步，需要先进行开启
vim /etc/my.cnf
#数据库id
server-id = 1
#启动binlog，该参数的值会作为binlog的文件名
log-bin=mysql-bin
#binlog类型，maxwell要求为row类型
binlog_format=row
#启用binlog的数据库，需根据实际情况作出修改
binlog-do-db=gmall
重启MySQL服务systemctl restart mysqld
Maxwell需要在MySQL中存储其运行过程中的所需的一些数据，包括binlog同步的断点位置（Maxwell支持断点续传）等等，故需要在MySQL为Maxwell创建数据库及用户。
CREATE DATABASE maxwell;
CREATE USER 'maxwell'@'%' IDENTIFIED BY 'maxwell';
GRANT ALL ON maxwell.* TO 'maxwell'@'%';
GRANT SELECT, REPLICATION CLIENT, REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'maxwell'@'%';修改Maxwell配置文件名称
cd /opt/module/maxwell
cp config.properties.example config.properties
vim config.properties
#Maxwell数据发送目的地，可选配置有stdout|file|kafka|kinesis|pubsub|sqs|rabbitmq|redis
producer=kafka
# 目标Kafka集群地址
kafka.bootstrap.servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
#目标Kafka topic，可静态配置，例如:maxwell，也可动态配置，例如：%{database}_%{table}
kafka_topic=topic_db
# MySQL相关配置
host=hadoop102
user=maxwell
password=maxwell
jdbc_options=useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
# 过滤gmall中的z_log表数据，该表是日志数据的备份，无须采集
filter=exclude:gmall.z_log
# 指定数据按照主键分组进入Kafka不同分区，避免数据倾斜
producer_partition_by=primary_key
若Maxwell发送数据的目的地为Kafka集群，则需要先确保zk、Kafka集群为启动状态。
启动脚本
#!/bin/bash
MAXWELL_HOME=/opt/module/maxwell
status_maxwell(){
result=`ps -ef | grep com.zendesk.maxwell.Maxwell | grep -v grep | wc -l`
return $result
}
start_maxwell(){
status_maxwell
if [[ $? -lt 1 ]]; then
echo "启动Maxwell"
$MAXWELL_HOME/bin/maxwell --config $MAXWELL_HOME/config.properties --daemon
else
echo "Maxwell正在运行"
fi
}
stop_maxwell(){
status_maxwell
if [[ $? -gt 0 ]]; then
echo "停止Maxwell"
ps -ef | grep com.zendesk.maxwell.Maxwell | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill -9
else
echo "Maxwell未在运行"
fi
}
case $1 in
start )
start_maxwell
;;
stop )
stop_maxwell
;;
restart )
stop_maxwell
start_maxwell
;;
esac
启动后，进行数据库的修改，手动改一个数、运行lg使用jar包向数据库中添加内容，都会引起maxwell写入kafka
历史数据全量同步
可能需要使用到MySQL数据库中从历史至今的一个完整的数据集。这就需要我们在进行增量同步之前，先进行一次历史数据的全量同步。这样就能保证得到一个完整的数据集。
Maxwell提供了bootstrap功能来进行历史数据的全量同步，命令如下：
/opt/module/maxwell/bin/maxwell-bootstrap
--database gmall
--table activity_info
--config /opt/module/maxwell/config.properties采用bootstrap方式同步的输出数据格式如下，注意 "type": "bootstrap-start","type": "bootstrap-complete",
{
"database": "gmall",
"table": "activity_info",
"type": "bootstrap-start",
"ts": 1705484093,
"data": {}
}
{
"database": "gmall",
"table": "activity_info",
"type": "bootstrap-insert",
"ts": 1705484093,
"data": {
"id": 4,
"activity_name": "TCL全场9折",
"activity_type": "3103",
"activity_desc": "TCL全场9折",
"start_time": "2022-01-13 01:01:54",
"end_time": "2023-06-19 00:00:00",
"create_time": "2022-05-27 00:00:00",
"operate_time": null
}
}
······
{
"database": "gmall",
"table": "activity_info",
"type": "bootstrap-complete",
"ts": 1705484093,
"data": {}
}日志数据同步2HDFS
实时数仓由Flink源源不断从Kafka当中读数据计算，所以不需要手动同步数据到实时数仓。
用户行为数据由Flume从Kafka直接同步到HDFS，由于离线数仓采用Hive的分区表按天统计，所以目标路径要包含一层日期。具体数据流向如下图所示。
按照规划，该Flume需将Kafka中topic_log的数据发往HDFS。并且对每天产生的用户行为日志进行区分，将不同天的数据发往HDFS不同天的路径。
此处选择KafkaSource、FileChannel、HDFSSink。
#定义组件
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
#配置source1
a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
a1.sources.r1.batchSize = 5000
a1.sources.r1.batchDurationMillis = 2000
a1.sources.r1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
a1.sources.r1.kafka.topics=topic_log
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = com.atguigu.gmall.flume.interceptor.TimestampInterceptor$Builder
#配置channel
a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.checkpointDir = /opt/module/flume/checkpoint/behavior1
a1.channels.c1.dataDirs = /opt/module/flume/data/behavior1
a1.channels.c1.maxFileSize = 2146435071
a1.channels.c1.capacity = 1000000
a1.channels.c1.keep-alive = 6
#配置sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = /origin_data/gmall/log/topic_log/%Y-%m-%d
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = log
a1.sinks.k1.hdfs.round = false
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 10
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217728
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
#控制输出文件类型
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = CompressedStream
a1.sinks.k1.hdfs.codeC = gzip
#组装
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1零点漂移问题
这里就是Flume配置job文件中，在源处加自定义拦截器 的 原因
拦截器jar包
生成jar包，放到flume的lib下，jar包的java文件存放路径要和job中那个拦截器路径一致，然后沟通Kafka-flume-hdfs
package com.atguigu.gmall.flume.interceptor;
import org.apache.flume.Event;
import org.apache.flume.interceptor.Interceptor;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.apache.flume.Context;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class TimestampInterceptor implements Interceptor {
@Override
public void initialize() {
}
@Override
public Event intercept(Event event) {
//1、获取header和body的数据
Map<String, String> headers = event.getHeaders();
String log = new String(event.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
try {
//2、将body的数据类型转成jsonObject类型（方便获取数据）
JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(log);
//3、header中timestamp时间字段替换成日志生成的时间戳（解决数据漂移问题）
String ts = jsonObject.getString("ts");
headers.put("timestamp", ts);
return event;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
@Override
public List<Event> intercept(List<Event> list) {
Iterator<Event> iterator = list.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
Event event = iterator.next();
if (intercept(event) == null) {
iterator.remove();
}
}
return list;
}
@Override
public void close() {
}
public static class Builder implements Interceptor.Builder {
@Override
public Interceptor build() {
return new TimestampInterceptor();
}
public void configure(Context context) {
}
}
}
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.flume</groupId>
<artifactId>flume-ng-core</artifactId>
<version>1.10.1</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.62</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>2.3.2</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<configuration>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>single</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>同步！
先把日志/opt/module/applog/log清空，kafka清空
启动zk、kafka、hadoop、f1（日志到kafka）、f2（kafka到hdfs），然后生成模拟日志数据就行了
全量还是增量
通常情况，业务表数据量比较大，变动频繁，优先考虑增量，数据量比较小，不怎么变动，优先考虑全量
数据同步工具种类繁多，大致可分为两类，一类是以DataX、Sqoop为代表的基于Select查询的离线、批量同步工具，另一类是以Maxwell、Canal为代表的基于数据库数据变更日志（例如MySQL的binlog，其会实时记录所有的insert、update以及delete操作）的实时流式同步工具。
全量同步采用DataX，增量同步采用Maxwell。
安装DataX
https://github.com/alibaba/DataX?tab=readme-ov-file
DataX 是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
DataX的使用，用户只需根据数据的数据源和目的地选择相应的Reader和Writer，并将Reader和Writer的信息配置在一个json文件中，然后执行如下命令提交数据同步任务即可。
可以使用如下命名查看DataX配置文件模板
python bin/datax.py -r mysqlreader -w hdfswriterTableMode
同步gmall数据库中base_province表数据到HDFS的/base_province目录
要实现该功能，需选用MySQLReader和HDFSWriter，MySQLReader具有两种模式分别是TableMode和QuerySQLMode，前者使用table，column，where等属性声明需要同步的数据；后者使用一条SQL查询语句声明需要同步的数据。
vim /opt/module/datax/job/base_province.json
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"name": "mysqlreader",
"parameter": {
"column": [
"id",
"name",
"region_id",
"area_code",
"iso_code",
"iso_3166_2",
"create_time",
"operate_time"
],
"where": "id>=3",
"connection": [
{
"jdbcUrl": [
"jdbc:mysql://hadoop102:3306/gmall?useUnicode=true&allowPublicKeyRetrieval=true&characterEncoding=utf-8"
],
"table": [
"base_province"
]
}
],
"password": "000000",
"splitPk": "",
"username": "root"
}
},
"writer": {
"name": "hdfswriter",
"parameter": {
"column": [
{
"name": "id",
"type": "bigint"
},
{
"name": "name",
"type": "string"
},
{
"name": "region_id",
"type": "string"
},
{
"name": "area_code",
"type": "string"
},
{
"name": "iso_code",
"type": "string"
},
{
"name": "iso_3166_2",
"type": "string"
},
{
"name": "create_time",
"type": "string"
},
{
"name": "operate_time",
"type": "string"
}
],
"compress": "gzip",
"defaultFS": "hdfs://hadoop102:8020",
"fieldDelimiter": "\t",
"fileName": "base_province",
"fileType": "text",
"path": "/base_province",
"writeMode": "append"
}
}
}
],
"setting": {
"speed": {
"channel": 1
}
}
}
}HFDS Writer并未提供nullFormat参数：也就是用户并不能自定义null值写到HFDS文件中的存储格式。默认情况下，HFDS Writer会将null值存储为空字符串（''），而Hive默认的null值存储格式为\N。所以后期将DataX同步的文件导入Hive表就会出现问题。
创建hdfs中的目录
hadoop fs -mkdir /base_province
运行
python bin/datax.py job/base_province.json
查看gz
hadoop fs -cat /base_province/* | zca
QuerySQLMode
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"name": "mysqlreader",
"parameter": {
"connection": [
{
"jdbcUrl": [
"jdbc:mysql://hadoop102:3306/gmall?useUnicode=true&allowPublicKeyRetrieval=true&characterEncoding=utf-8"
],
"querySql": [
"select id,name,region_id,area_code,iso_code,iso_3166_2,create_time,operate_time from base_province where id>=3"
]
}
],
"password": "000000",
"username": "root"
}
},
"writer": {
"name": "hdfswriter",
"parameter": {
"column": [
{
"name": "id",
"type": "bigint"
},
{
"name": "name",
"type": "string"
},
{
"name": "region_id",
"type": "string"
},
{
"name": "area_code",
"type": "string"
},
{
"name": "iso_code",
"type": "string"
},
{
"name": "iso_3166_2",
"type": "string"
},
{
"name": "create_time",
"type": "string"
},
{
"name": "operate_time",
"type": "string"
}
],
"compress": "gzip",
"defaultFS": "hdfs://hadoop102:8020",
"fieldDelimiter": "\t",
"fileName": "base_province",
"fileType": "text",
"path": "/base_province",
"writeMode": "append"
}
}
}
],
"setting": {
"speed": {
"channel": 1
}
}
}
}传参
DataX配置文件中HDFS Writer的path参数的值应该是动态的。为实现这一效果，就需要使用DataX传参的功能。
DataX传参的用法如下，在JSON配置文件中使用${param}引用参数，在提交任务时使用-p"-Dparam=value"传入参数值，具体示例如下。
"path": "/base_province/${dt}",
创建文件夹
hadoop fs -mkdir /base_province/2022-06-08
运行
python bin/datax.py -p"-Ddt=2022-06-08" job/base_province.json
sql2hdfs全量同步
需要为每张全量表编写一个DataX的json配置文件
写了一个脚本，流程不难但繁琐，建议回去看尚硅谷的资料
大致流程梳理：
目的是把数据库全量同步到hdfs，那么准备好datax配置文件json。
从资料里拉了个配置文件json生成器，一下就生成了所有要导的表的json。
然后写了一个脚本，执行mysql_to_hdfs_full.sh all 2022-06-08
慢慢等。。。。。。。。。。17张表导入
业务数据sql2hdfs增量同步
通过maxwell和flume
Flume需要将Kafka中topic_db主题的数据传输到HDFS，故其需选用KafkaSource以及HDFSSink，Channel选用FileChannel。
需要注意的是， HDFSSink需要将不同MySQL业务表的数据写到不同的路径，并且路径中应当包含一层日期，用于区分每天的数据。关键配置如下：
vim job/kafka_to_hdfs_db.conf
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
a1.sources.r1.batchSize = 5000
a1.sources.r1.batchDurationMillis = 2000
a1.sources.r1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092,hadoop103:9092
a1.sources.r1.kafka.topics = topic_db
a1.sources.r1.kafka.consumer.group.id = flume
a1.sources.r1.setTopicHeader = true
a1.sources.r1.topicHeader = topic
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = com.atguigu.gmall.flume.interceptor.TimestampAndTableNameInterceptor$Builder
a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.checkpointDir = /opt/module/flume/checkpoint/behavior2
a1.channels.c1.dataDirs = /opt/module/flume/data/behavior2/
a1.channels.c1.maxFileSize = 2146435071
a1.channels.c1.capacity = 1000000
a1.channels.c1.keep-alive = 6
## sink1
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = /origin_data/gmall/db/%{tableName}_inc/%Y-%m-%d
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = db
a1.sinks.k1.hdfs.round = false
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 10
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217728
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = CompressedStream
a1.sinks.k1.hdfs.codeC = gzip
## 拼装
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel= c1编写Flume拦截器
在com.atguigu.gmall.flume.interceptor包下创建TimestampAndTableNameInterceptor类
package com.atguigu.gmall.flume.interceptor;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.apache.flume.Context;
import org.apache.flume.Event;
import org.apache.flume.interceptor.Interceptor;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class TimestampAndTableNameInterceptor implements Interceptor {
@Override
public void initialize() {
}
@Override
public Event intercept(Event event) {
Map<String, String> headers = event.getHeaders();
String log = new String(event.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(log);
Long ts = jsonObject.getLong("ts");
//Maxwell输出的数据中的ts字段时间戳单位为秒，Flume HDFSSink要求单位为毫秒
String timeMills = String.valueOf(ts * 1000);
String tableName = jsonObject.getString("table");
headers.put("timestamp", timeMills);
headers.put("tableName", tableName);
return event;
}
@Override
public List<Event> intercept(List<Event> events) {
for (Event event : events) {
intercept(event);
}
return events;
}
@Override
public void close() {
}
public static class Builder implements Interceptor.Builder {
@Override
public Interceptor build() {
return new TimestampAndTableNameInterceptor ();
}
@Override
public void configure(Context context) {
}
}
}
重新打包，放到flume/lib中
为方便使用，此处编写一个Flume的启停脚本。
vim f3
#!/bin/bash case $1 in "start") echo " --------启动 hadoop104 业务数据flume-------" ssh hadoop104 "nohup /opt/module/flume/bin/flume-ng agent -n a1 -c /opt/module/flume/conf -f /opt/module/flume/job/kafka_to_hdfs_db.conf >/dev/null 2>&1 &" ;; "stop") echo " --------停止 hadoop104 业务数据flume-------" ssh hadoop104 "ps -ef | grep kafka_to_hdfs_db | grep -v grep |awk '{print \$2}' | xargs -n1 kill" ;; esac
DataX同步不常变数据，maxwell增量全量同步常变业务数据！！！！
增量表首日全量同步
通常情况下，增量表需要在首日进行一次全量同步，后续每日再进行增量同步，首日全量同步可以使用Maxwell的bootstrap功能，方便起见，下面编写一个增量表首日全量同步脚本。
vim mysql_to_kafka_inc_init.sh
#!/bin/bash
# 该脚本的作用是初始化所有的增量表，只需执行一次
MAXWELL_HOME=/opt/module/maxwell
import_data() {
$MAXWELL_HOME/bin/maxwell-bootstrap --database gmall --table $1 --config $MAXWELL_HOME/config.properties
}
case $1 in
"cart_info")
import_data cart_info
;;
"all")
import_data cart_info
import_data comment_info
import_data coupon_use
import_data favor_info
import_data order_detail
import_data order_detail_activity
import_data order_detail_coupon
import_data order_info
import_data order_refund_info
import_data order_status_log
import_data payment_info
import_data refund_payment
import_data user_info
;;
esac
现将HDFS上之前同步的增量表数据删除。
hadoop fs -ls /origin_data/gmall/db | grep _inc | awk '{print $8}' | xargs hadoop fs -rm -r -f
mysql_to_kafka_inc_init.sh all
观察HDFS上是否重新出现增量表数据。
