怎么使用DataX同步MaxCompute数据到TableStore

这篇文章给大家介绍怎么使用DataX同步MaxCompute数据到TableStore，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。概述现在越来越多的技术架构下会组合使用MaxCompute和TableStore，用MaxCompute作大数据分析，计算的结果会导出到TableStore提供在线访问。MaxCompute提供海量数据计算的能力，而TableStore提供海量数据高并发低延迟读写的能力。将

MaxCompute

内数据导出至TableStore，目前可选的几种主要途径包括：自己编写工具：使用MaxCompute SDK通过Tunnel读取表数据，再通过TableStore SDK再写入数据。
DataX

：自己在服务器上托管执行DataX任务。
使用数据集成服务：其系统底层也是DataX，额外提供了服务化以及分布式的能力。
其中第二种是我们最常推荐给用户做临时的数据导出使用的，如果没有需要对数据做特殊处理的需求，我们一般不推荐第一种途径。DataX在阿里集团内部已经应用了很多年，经历了多次双十一的考验，是一个稳定、易用、高效的工具。随着MaxCompute上结果数据越来越庞大，数据导出的速率越来越被看重，海量的数据需要在基线内完成导出。本篇文章，主要会介绍几种优化手段，以提高使用DataX来进行MaxCompute向TableStore数据导出的吞吐量。优化过程我们会以实际的场景，来演示如何通过一步步的优化，提升数据导出的速度。在数据导出的整个链路上，主要有三个环节，一是MaxCompute数据通道的读，二是DataX的数据交换，三是TableStore的在线写，这三个环节任意一个成为瓶颈，都会影响导出的速度。MaxCompute数据通道的读的性能比较高，一般不会成为瓶颈，本文主要是针对后两个环节来优化。优化的核心指导方针就是：1. 提高并发，2. 降低写入延迟。接下来列举的几种优化手段，也是围绕这两点，来不断进行优化。实验选择使用TableStore的测试环境，在MaxCompute上，我们会创建一张表并准备1亿行数据。TableStore的测试环境规模以及DataX Job宿主机的规格都较小，所以整个实验最终达到的速率是比较小的，主要为了演示速率如何提升。而在真实的TableStore生产环境上，规模足够的情况下，我们帮助过应用优化到每秒上百M甚至上G的速度，优化手段相同。数据准备
首先在MaxCompute内创建如下表：其次在表内倒入1亿行数据，每行数据约200个字节，其中userid列采用随机值，计算出的md5值取4个字节作为md5列，数据样例如下：
测试数据导入使用的是MaxCompute Tunnel，速度还是比较可观的。数据准备完毕后，在TableStore上创建一张表，使用md5和userid作为主键列：表和数据均准备完毕后，使用如下DataX Job配置类进行一次数据导出：启动DataX任务，从标准输出中可以看到当前数据导出的速度：可以看到，当前的速度大约是1MB/s，接下来会演示如何进行优化，一步一步将速度给提升上去。一：配置合理的DataX基础参数
第一步是对DataX的几个基础参数进行调优，先大致了解下一个DataX Job内部，任务的运行结构：一个DataX Job会切分成多个Task，每个Task会按TaskGroup进行分组，一个Task内部会有一组Reader->Channel->Writer。Channel是连接Reader和Writer的数据交换通道，所有的数据都会经由Channel进行传输。在DataX内部对每个Channel会有严格的速度控制，默认的速度限制是1MB/s，这也是为何我们使用默认配置，速度为1MB/s的原因。所以第一个需要优化的基础参数就是单个Channel的速度限制，更改配置如下：我们把单个Channel的速度上限配置为5MB。这个值需要针对不同的场景进行不同的配置，例如对于MaxCompute，单个Channel的速度可以达到几十MB，对于TableStore，在列较小较多的场景下，单个Channel的速度是几MB，而在列较大的场景下，可能速度就会上到几十MB。我们当前默认配置中配置启动的Job内Channel数为1，要提高速度，并发必须提高，这个是第二步要做的优化。但是在做第二个优化之前，还需要调整一个基础参数，那就是DataX Job启动的JVM的内存大小配置。目前DataX启动的JVM默认的配置是”-Xms1g -Xmx1g”，当一个Job内Channel数变多后，内存的占用会显著增加，因为DataX作为数据交换通道，在内存中会缓存较多的数据，例如Channel中会有一个Buffer，作为临时的数据交换的缓冲区，而在部分Reader和Writer的中，也会存在一些Buffer。调整JVM参数的方式有两种，一种是直接更改datax.py，另一种是在启动的时候，加上对应的参数，如下：通常我们建议将内存设置为4G或者8G，这个也可以根据实际情况来调整。在优化完单Channel的限速和JVM的内存参数之后，我们重新跑一下任务：当前数据导出的速度已经从1MB提升到2MB。二：提升DataX Job内Channel并发
在上一点中指出，当前Job内部，只有单个Channel在执行导出任务，而要提升速率，要做的就是提升Channel的并发数。DataX内部对每个Channel会做限速，可以限制每秒byte数，也可以限制每秒record数。除了对每个Channel限速，在全局还会有一个速度限制的配置，默认是不限。提升Channel并发数有三种途径：1， 配置全局Byte限速以及单Channel Byte限速，Channel个数 = 全局Byte限速 / 单Channel Byte限速。（下面示例中最终Channel个数为10）2，配置全局Record限速以及单Channel Record限速，Channel个数 = 全局Record限速 / 单Channel Record限速。（下面示例中最终Channel个数为3）3， 全局不限速，直接配置Channel个数。（下面示例中最终Channel个数为5）第三种方式最简单直接，但是这样就缺少了全局的限速。在选择Channel个数时，同样需要注意，Channel个数并不是越多越好。Channel个数的增加，带来的是更多的CPU消耗以及内存消耗。如果Channel并发配置过高导致JVM内存不够用，会出现的情况是发生频繁的Full GC，导出速度会骤降，适得其反。可以在DataX的输出日志中，找到本次任务的Channel的数：在我们这次实验中，我们把Channel数直接配置为10，再进行一次导出：可以看到在Channel数从1提升到10之后，速度从2MB/s提升到了9MB/s。此时若再提高Channel数到15，速度已经不见涨，而从服务端监控看，每批次导入的写入延迟确在涨，说明当前瓶颈在TableStore写入端。三：对TableStore表进行预分区，并进一步提升DataX Channel并发在上面几个优化做完后，DataX数据交换这一环节已经不是瓶颈，当前瓶颈在TableStore端的写入能力上。TableStore是分布式的存储，一张大表会被切分成很多的分区，分区会分散到后端的各个物理机上提供服务。一张新创建的表，默认分区数为1，当这张表越来越大，TableStore会将其分裂，此时分裂是自动完成的。分区的个数，一定程度上与能提供的服务能力相关。某些业务场景，新建表后，就需要对表进行大规模的数据导入，此时默认的单个分区肯定是不够用的，当然可以等数据量慢慢涨上来后等表自动分裂，但是这个周期会比较长。此时，我们推荐的做法是在创建表的时候进行预分区。不过目前我们还没有对外开放通过SDK来进行预分区的功能，所以如果需要对表进行预分区，可以先通过工单来联系我们帮助进行预分区。我们新建一张表，并将表预分4个分区，partition key为md5列，采用md5列的主要原因是在其上数据的分区基本是均匀的。如果数据在partition key分布不均匀，则即使做了预分区，导入性能也不会得到明显的提升。以相同的Job配置，再跑一下导出任务：此时速度从9MB/s提升到18MB/s左右，在TableStore服务端能够提高更多的服务能力后，我们尝试再将Channel的并发从10提高到15：此时速度又进一步提升，从18MB/s提升到22MB/s左右。四：提高每次批量写行数我们构建的场景，每行大约是200字节左右大小。DataX的OTSWriter写入插件底层是使用的TableStore SDK提供的BatchWrite接口进行数据写入，默认一次请求写入100行数据，也就是说一次请求只会导入约20KB大小的数据。每次写过来的数据包都比较小，非常的不经济。当前TableStore的BatchWrite的限制比较不灵活，会限制行数和数据大小，其中行数默认上限是200行。在每行都比较小的场景下，200行一次批量写入是非常不经济的，在我们的这次实验中，我们将上限改为1000行，并将DataX TableStore写入插件内部一次批量写入的行数也改为1000行，来验证将每次写入的包变大后，对写入效率的提升。任务配置更改如下（配置项为job.content.writer.parameter.batchWriteCount）：再次执行任务，速度如下：速度再次提升，从22MB/s提升到29MB/s。TableStore后续会优化对BatchWrite的行数限制，对于行比较小的场景采用一个比较友好的策略。五：MaxCompute表分区，提高DataX Job并发
以上优化策略都是在单个DataX Job的场景下进行的优化，单个DataX Job只能够运行在单台服务器上，没有办法分布式的执行。D2上开发云主机域名的托管服务器，一般是千兆网卡，也就是说最多提供100MB/s的速度。若想要进一步的速度提升，则必须采用多个DataX Job分布在多台服务器上执行才行。DataX内的ODPSReader，可以通过配置一次导出整张表或者表的某个Partition。我们可以利用Partition，来将一张表拆分成多个Job分散导出，但是要求表必须是多分区的。
在我们的实验中，创建的MaxCompute表并不是多分区的，我们重新创建一张多分区的表：增加一列为partid，作为分区，我们通过一个SQL将原表的数据导入到新表，并自动均匀的分散到partid：以上SQL会将partid的值取自md5列的第一个字符，md5是一个十六进制的值，字符的取值范围是：0-f，这样我们就将原表切成了一个带16个分区的表。我们希望在每个分区内，数据都是均匀的，为了避免长尾，这也是为什么要设计一个md5列的原因。在将一张表拆成多个分区后，我们就可以选择在不同的服务器上，为每个分区启动一个任务，配置如下(job.content.reader.parameter.partition)：由于测试集群规模的原因，我们不演示多个Job并发后的速度提升。在TableStore服务端能力不是瓶颈的情况下，通过扩展DataX Job的并发，速度是能线性提升的。总结下上面的几个优化点：对DataX的几个基本参数进行调整，包括：Channel数、单个Channel的限速以及JVM的内存参数。
创建TableStore表的时候尽量采取预分区，在设计partition key的时候尽量保证在每个partition key上导入数据的分布均匀。
如开发云主机域名果导入TableStore的数据行都比较小，则需要考虑开发云主机域名提高单批次的导入行数。
若单个DataX Job已成瓶颈，则需要考虑将任务拆成多个DataX Job并行执行。
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