这篇文章给大家介绍怎么使用EMR Spark Relational Cache跨集群同步数据，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。

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使用Relational Cache加速EMR Spark数据分析

背景

Relational Cache是EMR Spark支持的一个重要特性，主要通过对数据进行预组织和预计算加速数据分析，提供了类似传统数据仓库物化视图的功能。除了用于提升数据处理速度，Relational Cache还可以应用于其他很多场景，本文主要介绍如何使用Relational Cache跨集群同步数据表。
通过统一的Data Lake管理所有数据是许多公司追求的目标，但是在现实中，由于多个数据中心，不同网络Region，甚至不同部门的存在，不可避免的会存在多个不同的大数据集群，不同集群的数据同步需求普遍存在，此外，集群迁移，搬站涉及到的新老数据同步也是一个常见的问题。数据同步的工作通常是一个比较痛苦的过程，迁移工具的开发，增量数据处理，读写的同步，后续的数据比对等等，需要很多的定制开发和人工介入。基于Relational Cache，用户可以简化这部分的工作，以较小的代价实现跨集群的数据同步。
下面我们以具体示例展示如何通过EMR Spark Relational Cache实现跨集群的数据同步。

使用Relational Cache同步数据

假设我们有A，B两个集群，需要把activity_log表的数据从集群A同步到集群B中，且在整个过程中，会持续有新的数据插入到activity_log表中，A集群中activity_log的建表语句如下：

CREATE TABLE activity_log (  user_id STRING,  act_type STRING,  module_id INT,  d_year INT)USING JSONPARTITIONED BY (d_year)

插入两条信息代表历史信息：

INSERT INTO TABLE activity_log PARTITION (d_year = 2017) VALUES("user_001", "NOTIFICATION", 10), ("user_101", "SCAN", 2)

为activity_log表建一个Relational Cache：

CACHE TABLE activity_log_syncREFRESH ON COMMITDISABLE REWRITEUSING JSONPARTITIONED BY (d_year)LOCATION "hdfs://192.168.1.36:9000/user/hive/data/activity_log"AS SELECT user_id, act_type, module_id, d_year FROM activity_log

REFRESH ON COMMIT表示当源表数据发生更新时，自动更新cache数据。通过LOCATION可以指定cache的数据的存储地址，我们把cache的地址指向B集群的HDFS从而实现数据从集群A到集群B的同步。此外Cache的字段和Partition信息均与源表保持一致。

在集群B中，我们也创建一个activity_log表，创建语句如下：

CREATE TABLE activity_log (  user_id STRING,  act_type STRING,  module_id INT,  d_year INT)USING JSONPARTITIONED BY (d_year)LOCATION "hdfs:///user/hive/data/activity_log"

执行MSCK REPAIR TABLE activity_log自动修复相关meta信息，然后执行查询语句，可以看到在集群B中，已经能够查到之前集群A的表中插入的两条数据。

在集群A中继续插入新的数据：

INSERT INTO TABLE activity_log PARTITION (d_year = 2018) VALUES("user_011", "SUBCRIBE", 24);

然后在集群B中执行MSCK REPAIR TABLE activity_log并再次查询activity_log表，可以发现数据已经自动同步到集群B的activity_log表中，对于分区表，当有新的分区数据加入时，Relational Cache可以增量的同步新的分区数据，而不是重新同步全部数据。

如果集群A中activity_log的新增数据不是通过Spark插入的，而是通过Hive或其他方式外部导入到Hive表中，用户可以通过REFRESH TABLE activity_log_sync语句手工或通过脚本触发同步数据，如果新增数据是按照分区批量导入，还可以通过类似REFRESH TABLE activity_log_sync WITH TABLE activity_log PARTITION (d_year=2018)语句增量同步分区数据。

Relational Cache可以保证集群A和集群B中activity_log表的数据一致性，依赖activity_log表的下游任务或应用可以随时切换到集群B，同时用户也可以随时将写入数据到集群A中activity_log表的应用或服务暂停，指向集群B中的activity_log表并重启服务，从而完成上层应用或服务的迁移。完成后清理集群A中的activity_log和activity_log_sync即可。

通过Relational Cache在不同大数据集群的数据表之间同步数据，非常简单便捷。除此之外，Relational Cache也可以应用到很多其他的场景中，比如构建秒级响应的OLAP平台，交互式的BI，Dashboard应用，加速ETL过程等等。

关于怎么使用EMR Spark Relational Cache跨集群同步数据就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。