史上最全-mysql迁移到clickhouse的5种办法

时间:2022-06-26
本文章向大家介绍史上最全-mysql迁移到clickhouse的5种办法,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

转载原文地址:

https://anjia0532.github.io/2019/07/17/mysql-to-clickhouse/

1

create table engin mysql

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
    ...
    INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(...) GRANULARITY value1,
    INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(...) GRANULARITY value2
) ENGINE = MySQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_duplicate_clause']);

官方文档:

https://clickhouse.yandex/docs/en/operations/table_engines/mysql/

注意,实际数据存储在远端mysql数据库中,可以理解成外表。

可以通过在mysql增删数据进行验证。

2

insert into select from

-- 先建表
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = engine
-- 导入数据
INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] select 列或者* from mysql('host:port', 'db', 'table_name', 'user', 'password')

可以自定义列类型,列数,使用clickhouse函数对数据进行处理,比如

select toDate(xx) from mysql("host:port","db","table_name","user_name","password")

3

create table as select from

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name
ENGINE =Log
AS 
SELECT *
FROM mysql('host:port', 'db', 'article_clientuser_sum', 'user', 'password')

网友文章:

http://jackpgao.github.io/2018/02/04/ClickHouse-Use-MySQL-Data/

不支持自定义列,参考资料里的博主写的ENGIN=MergeTree 测试失败。

可以理解成 create table 和 insert into select 的组合

4

Altinity/clickhouse-mysql-data-reader

Altinity公司开源的一个python工具,用来从mysql迁移数据到clickhouse(支持binlog增量更新和全量导入),但是官方readme和代码脱节,根据quick start跑不通。

## 创建表
clickhouse-mysql 
    --src-host=127.0.0.1 
    --src-user=reader 
    --src-password=Qwerty1# 
    --table-templates-with-create-database 
    --src-table=airline.ontime > create_clickhouse_table_template.sql
## 修改脚本
vim create_clickhouse_table_template.sql

## 导入建表
clickhouse-client -mn < create_clickhouse_table_template.sql

## 数据导入
clickhouse-mysql 
     --src-host=127.0.0.1 
     --src-user=reader 
     --src-password=Qwerty1# 
     --table-migrate 
     --dst-host=127.0.0.1 
     --dst-table=logunified 
     --csvpool

官方文档:

https://github.com/Altinity/clickhouse-mysql-data-reader#mysql-migration-case-1—migrate-existing-data

注意,上述三种都是从mysql导入clickhouse,如果数据量大,对于mysql压力还是挺大的。下面介绍两种离线方式(streamsets支持实时,也支持离线)

csv

## 忽略建表
clickhouse-client 
  -h host 
  --query="INSERT INTO [db].table FORMAT CSV" < test.csv

但是如果源数据质量不高,往往会有问题,比如包含特殊字符(分隔符,转义符),或者换行。被坑的很惨。

  • 自定义分隔符, --format_csv_delimiter="|"
  • 遇到错误跳过而不中止, --input_format_allow_errors_num=10 最多允许10行错误, --input_format_allow_errors_ratio=0.1 允许10%的错误
  • csv 跳过空值(null) ,报
Code: 27. DB::Exception: Cannot parse input: expected , before: xxxx: (at row 69) ERROR: garbage after Nullable(Date): "8,002<LINE FEED>0205" sed ' :a;s/,,/,\N,/g;ta' |clickhouse-client -h host --query "INSERT INTO [db].table FORMAT CSV"

将 ,, 替换成 ,N,

python clean_csv.py --src=src.csv --dest=dest.csv --chunksize=50000 --cols --encoding=utf-8 --delimiter=,

clean_csv.py参考我另外一篇《032-csv文件容错处理》

https://anjia0532.github.io/2019/07/16/clean-csv/

5

StreamSets

streamsets支持从mysql或者读csv全量导入,也支持订阅binlog增量插入,参考我另外一篇《025-大数据ETL工具之StreamSets安装及订阅mysql binlog》。

https://anjia0532.github.io/2019/06/10/cdh-streamsets/

本文只展示从mysql全量导入clickhouse 本文假设你已经搭建起streamsets服务

启用并重启服务

上传mysql和clickhouse的jdbc jar和依赖包

便捷方式,创建pom.xml,使用maven统一下载

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>com.anjia</groupId>
  <artifactId>demo</artifactId>
  <packaging>jar</packaging>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  <name>demo</name>
  <url>http://maven.apache.org</url>
  <dependencies>
    <dependency>
        <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
        <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
        <version>0.1.54</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>mysql</groupId>
      <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
      <version>5.1.47</version>
  </dependency>
  </dependencies>
</project>

如果本地装有maven,执行如下命令

mvn dependency:copy-dependencies -DoutputDirectory=lib -DincludeScope=compile

所有需要的jar会下载并复制到lib目录下

然后拷贝到 streamsets /opt/streamsets-datacollector-3.9.1/streamsets-libs-extras/streamsets-datacollector-jdbc-lib/lib/ 目录下

重启streamsets服务