美团优化MySQL到Hive数据同步：CDC+Merge架构实践

美团DB数据同步到数据仓库的架构与实践涉及在互联网企业的数据仓库构建中，对业务层的ODS（Operational Data Store）数据管理，特别是针对业务DB数据的处理。通常，这些数据来源于MySQL等关系型数据库，其目标是高效地将这些数据整合到Hive这样的数据仓库中，以支持数据分析和决策。 传统的解决方案是采用批量取数的方式，即直接从MySQL表中选择数据并保存到本地文件，然后通过Load操作导入Hive。这种方法简便易行，但随着业务规模扩大，性能问题逐渐显现，如长时间的数据处理导致延迟，以及大量数据Select操作对MySQL服务器性能的影响，可能导致慢查询并可能影响线上服务。 为了解决这些问题，美团引入了CDC（Change Data Capture）技术，结合MySQL的Binlog（二进制日志）来实现数据的实时监控和高效处理。Canal作为阿里巴巴的开源项目，负责实时从MySQL中抓取Binlog并进行解析，然后将这些变化数据推送到Kafka队列，供后续的离线处理系统消费。 离线处理阶段，通过LinkedIn的开源项目Camus，定期（例如每小时）从Kafka获取Binlog数据，并将其转换为Hive可以处理的形式。这一过程包括创建ODS表的快照（Snapshot），即在数据变化前的一次完整备份，然后在Hive上根据Binlog中的变更事件（如Insert、Update、Delete）动态地还原表结构和数据。这种方法的优势在于减少了数据同步的时间，提高了性能，同时还能支持MySQL中发生的事务性操作，确保数据一致性。 总结起来，美团DB数据同步到数据仓库的架构采用了实时Binlog采集和离线Binlog处理的策略，通过Canal和Camus等工具优化了数据同步流程，有效解决了性能瓶颈和数据一致性问题，使得业务数据能更加准确、高效地进入数据仓库，满足大数据分析的需求。