canal没有停止运行,binlog没有手动删除,数据库用的rds mysql且binlog文件会自动删,为什么 meta.bat记录的binlog点位会对不上
时间: 2023-03-28 13:02:28 浏览: 62
这可能是由于RDS MySQL自动删除了binlog文件,导致meta.bat记录的binlog点位与实际不符。建议您检查一下RDS MySQL的自动删除binlog文件的设置,以及meta.bat记录binlog点位的方式是否正确。
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canal也是近即时同步,为什么 meta.bat记录的binlog点位会对不上
这可能是由于 canal 与 MySQL 数据库之间的网络延迟或其他因素导致的。您可以检查 canal 和 MySQL 数据库之间的网络连接是否正常,或者尝试重新启动 canal 和 MySQL 数据库以解决此问题。
请用canal解析mysql binlog,然后到kafka,最后使用pyspark实现实时效果
好的,下面是一个基于 Canal、Kafka 和 PySpark Streaming 的实时案例,用于将 MySQL 数据库中的增量数据读取并发送到 Kafka,并通过 PySpark Streaming 进行实时计算。具体步骤如下:
1. 首先需要安装并启动 Canal 和 Kafka。
2. 创建一个 Python 脚本,使用 Canal 客户端连接到 Canal Server,并订阅指定的 MySQL 数据库和表。然后将解析出的增量数据发送到 Kafka。
```python
from canal.client import Client
from kafka import KafkaProducer
import json
# 创建Canal客户端对象
client = Client()
client.connect(host='127.0.0.1', port=11111)
client.check_valid(username=b'', password=b'')
# 创建Kafka生产者对象
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='127.0.0.1:9092')
# 订阅指定的数据库和表
client.subscribe(client_id='1001', destination='example', filter='.*\\..*')
try:
while True:
message = client.get(batch_size=100, timeout=100)
for entry in message.get('entries'):
if entry.entryType == 'ROWDATA':
row_change = entry.rowChange
event_type = row_change.eventType
for row_data in row_change.rowDatas:
row_dict = {}
for column in row_data.afterColumns:
row_dict[column.name] = column.value
# 将解析出的增量数据发送到Kafka
producer.send(topic='example', value=json.dumps(row_dict).encode('utf-8'))
except Exception as e:
print(e)
finally:
client.disconnect()
```
上述代码中,首先创建了一个 Canal 客户端对象,并连接到 Canal Server。然后创建了一个 Kafka 生产者对象,用于将解析出的增量数据发送到 Kafka。接着,订阅了指定的 MySQL 数据库和表,并循环获取增量数据。对于每个增量数据,将其转换为字典格式,并使用 `json.dumps` 方法将字典编码为 JSON 字符串,并使用 Kafka 生产者将其发送到指定的 Kafka 主题中。
3. 创建一个 PySpark Streaming 应用程序,从 Kafka 主题中读取增量数据,并进行实时计算。例如,以下代码用于计算每隔5秒钟的单词计数:
```python
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
import json
# 创建SparkConf对象
conf = SparkConf().setAppName("Real-time Word Count")
# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext(conf=conf)
# 创建StreamingContext对象,每隔5秒钟处理一次数据
ssc = StreamingContext(sc, 5)
# 从Kafka读取数据
kafka_params = {
"bootstrap.servers": "127.0.0.1:9092",
"group.id": "example"
}
kafka_stream = KafkaUtils.createDirectStream(
ssc, ["example"], kafka_params
)
# 对Kafka中的每条消息进行解析并扁平化处理
messages = kafka_stream.map(lambda x: json.loads(x[1]))
words = messages.flatMap(lambda x: x.values())
# 对每个单词进行计数
word_counts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
# 打印计数结果
word_counts.pprint()
# 启动StreamingContext并等待它完成
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
```
上述代码中,首先创建了一个 `SparkConf` 对象,用于设置应用程序名称。然后创建了一个 `SparkContext` 对象,用于连接到 Spark 集群。接着,创建了一个 `StreamingContext` 对象,并设置每隔5秒钟处理一次数据。然后使用 `createDirectStream` 方法从 Kafka 主题中读取数据,并使用 `json.loads` 方法将 JSON 字符串转换为字典格式。接着,对字典中的值进行扁平化处理,并使用 `map` 和 `reduceByKey` 方法对每个单词进行计数。最后,使用 `pprint` 方法打印计数结果。最后启动 `StreamingContext` 并等待它完成。
运行上述代码后,您应该可以在终端看到类似以下的结果:
```
-------------------------------------------
Time: 2022-10-20 16:00:05
-------------------------------------------
(PySpark, 1)
(Streaming, 1)
(Hello, 1)
(PySparkStreaming, 1)
(World, 1)
-------------------------------------------
Time: 2022-10-20 16:00:10
-------------------------------------------
(PySpark, 2)
(Streaming, 1)
(Hello, 2)
(PySparkStreaming, 1)
(World, 1)
```
注意,以上代码仅提供了一个简单的示例,实际的 Canal 和 PySpark Streaming 应用程序可能需要更多的配置和代码来实现特定的需求。