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timxim/DBus

 
 

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背景

企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中,过去通常的同步数据的方法有很多种:比如各个数据使用方在业务低峰期各种抽取所需数据(缺点是存在重复抽取而且数据不一致);或者统一的数仓平台通过sqoop到各个系统中抽取数据(缺点是sqoop抽取方法时效性差,一般都是T+1的时效性);或者是基于trigger或时间戳的方式获得增量的变更(缺点是对业务方侵入性大,带来性能损失等)。

但这些方案都不能算完美,我们在了解和考虑了不同实现方式后,认为要想同时解决数据一致性和实时性,比较合理的方法应该是基于日志的解决方案,同时能够提供消息订阅的方式给下游系统使用。DBus(数据总线)项目就是应这个需求而生的。

目前DBus在公司内部广泛使用,支持oracle,mysql,log, RocketMQ等数据源,这次开源版本支持mysql数据源(支持版本v5.6, v5.7) DBus的主要潜在客户包括:

  • 数仓平台和数据分析平台
  • 实时营销决策
  • 实时报表展示
  • 异构数据实时同步
  • 其他实时性要求高的系统

介绍

DBus 实时数据总线:是宜信公司技术研发中心Bridata团体开发的一款实时数据同步产品 logo

DBus专注于数据的收集及实时数据流计算,通过简单灵活的配置,以无侵入的方式对源端数据进行采集,采用高可用的流式计算框架,对公司各个IT系统在业务流程中产生的数据进行汇聚,经过转换处理后成为统一JSON的数据格式(UMS),提供给不同数据使用方订阅和消费,充当数仓平台、大数据分析平台、实时报表和实时营销等业务的数据源。

快速开始

全套DBus使用了诸多组件(Canal,zk,kafka,storm,mysql,influxdb,grafana),为了简单化,我们准备了All in One 包,包含了预先安装数据和一键启动脚本,具体请参考:https://github.com/BriData/DBus/wiki/QuickStart

相关文档

详细介绍 DBus请参考 wiki

常见问题可参考 FAQ

系统介绍参考 System Architecture

相关依赖部件说明:

名称 版本号 说明
Canal v1.0.22 DBus用于实时抽取binlog日志。DBus修改一个1文件, 具体配置可参考canal相关支持说明,支持mysql5.6,5.7
Zookeeper v3.4.6+ 用于构建整个系统和提供配置通知等
Kafka v0.10 用于存储相关数据和消息,提供订阅和发布的能力
Storm v1.0.1 用于提供DBus流式计算
Influxdb v0.13.0 用于记录实时监控数据
Grafana v4.2.0 用于展示监控信息
Sqoop v1.44 DBus内部包含部分sqoop分片代码,并做一定修改,具体请参考wiki中说明
Mysql v5.6,v5.7 存储DBus管理相关信息

限制:

  • 被同步的Mysql blog需要是row模式
  • 考虑到kafka的message大小不宜太大,目前设置的是最大10MB,因此不支持同步mysql MEDIUUMTEXT/MediumBlob和LongTEXT/LongBlob, 即如果表中有这样类型的数据会直接被替换为空。

相关资料:

与宜信Wormhole项目搭配使用将是最佳选择。

可参考:如何基于日志,同步实现数据的一致性和实时抽取?

相关开源

宜信Wormhole

交流和问题反馈

邮件交流: [email protected]

提交issue : https://github.com/BriData/DBus/issues

微信群: weixi

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