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数据仓库全量到增量计算迁移

📚 共计 30 章节

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全量迁移的痛点

为什么不能一直用全量？全量迁移的瓶颈分析：数据量大、窗口时间短、资源消耗高。

增量迁移的基石：CDC

什么是CDC？三种常见实现方式：基于日志、基于触发器、基于时间戳。

CDC实现方式

日志解析实战 (MySQL Binlog)

Binlog三种格式：Statement、Row、Mixed 及选型建议。

模拟MySQL主从同步

解析Binlog事件：Table_map、Write_rows、Update_rows、Delete_rows。

事件解析主从

增量数据落地：Kafka

将解析后的Binlog事件写入Kafka消息队列，实现解耦和缓冲。

Kafka消费者设计

如何保证消息的幂等性消费，避免重复数据。

幂等消费者

目标端写入策略

从Kafka消费数据，写入目标数据库（ClickHouse、Elasticsearch）的通用模式。

写入目标端

全量+增量衔接

如何保证全量迁移完成后增量数据不丢不重？双写与校验机制。

数据一致性校验

全量迁移后，用pt-table-checksum等工具校验源和目标数据一致性。

增量同步任务挂了怎么办？基于Offset的断点续传机制设计。

如何监控增量同步延迟？从秒级到分钟级的告警策略。

批量写入大小、并行度、缓冲区设置对同步性能的影响。

DDL同步难题

如何处理源库DDL变更（加字段、改类型）？常见DDL同步方案。

数据过滤与转换

增量同步中实现字段过滤、字段映射、数据脱敏。

多表合并与拆分

源库多张表合并到目标宽表，或一张大表拆分为多张子表。

异构数据源同步

MySQL同步到HBase、Oracle同步到Kafka的常见挑战。

数据回滚方案

增量同步出错时，如何快速回滚到上一个一致状态。

逐步将读流量从源库切换到目标库，灰度策略与流量控制。

全量迁移工具选型

DataX、Sqoop、Kettle、自研工具的优缺点对比。

增量同步框架对比

Canal、Debezium、Maxwell、StreamSets 选型指南。

Canal深度实践

Canal架构原理、HA部署、常见配置项。

Debezium深度实践

Connector配置、Schema Evolution、Snapshot模式。

Maxwell深度实践

Bootstrap模式、GTID支持、Kafka集成。

StreamSets深度实践

Pipeline设计、数据源与目标端配置、实时监控。

StreamSetsPipeline

数据湖场景

MySQL增量数据实时同步到Hudi/Iceberg/Delta Lake。

实时数仓场景

基于Flink CDC实现MySQL到StarRocks/Doris实时同步。

Flink CDC数仓

数据一致性保障

Exactly-Once语义在增量同步中的实现：事务性写入、幂等性设计。

Exactly-Once事务

全量增量一体化工具

Apache SeaTunnel (Waterdrop) 配置与实战。

SeaTunnel一体化

迁移后的验证与割接

割接流程、回退预案、业务验证清单。

总结与最佳实践

从全量到增量平滑迁移的完整方法论与常见踩坑记录。

方法论踩坑