1、介绍

Bireme 是一个 Greenplum / HashData 数据仓库的增量同步工具。目前支持 MySQL、PostgreSQL 和 MongoDB 数据源
官方介绍文档：https://github.com/HashDataInc/bireme/blob/master/README_zh-cn.md

1、数据流

Bireme 采用 DELETE + COPY 的方式，将数据源的修改记录同步到 Greenplum / HashData ，相较于INSERT + UPDATE + DELETE的方式，COPY 方式速度更快，性能更优

2、数据源

2.1、Maxwell + Kafka 是 bireme 目前支持的一种数据源类型，架构如下图：

Maxwell 是一个 MySQL binlog 的读取工具，它可以实时读取 MySQL 的 binlog，并生成 JSON 格式的消息，作为生产者发送给 Kafka
 
2.2、Debezium + Kafka 是 bireme 支持的另外一种数据源类型，架构如下图：

Debezium 是一个CDC工具，可以将数据库的增删改转换为事件流，并把这些修改发送给 Kafka

3、工作原理

Bireme 从数据源读取数据 (Record)，将其转化为内部格式 (Row) 并缓存，当缓存数据达到一定量，将这些数据合并为一个任务 (Task)，每个任务包含两个集合，delete 集合与insert 集合，最后把这些数据更新到目标数据库。
每个数据源可以有多个 pipeline，对于 maxwell，每个 Kafka partition 对应一个 pipeline；对于 debezium，每个 Kafka topic 对应一个 pipeline

4、本文搭建实例图形

2、配置相关数据源、目标数据源和java环境

1、mysql数据源

1、数据库，create database syncdb1;
2、用户权限，需要拥有SELECT, RELOAD, SHOW DATABASES, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT，此处使用root权限
3、同步的表（切换到syncdb1数据库），create table tb1(a int, b char(10), primary key(a));

2、pgsql目的数据库

1、用户，create user syncdb with password 'syncdb';
2、数据库，create database syncdb with owner 'syncdb';
3、同步的表（使用syncdb用户切换到syncdb数据库），create table tb1(a int, b char(10), primary key(a));

3、java环境的安装

1、下载二进制安装包：jdk-8u101-linux-x64.tar.gz
2、解压二进制包并做软链接：tar xf jdk-8u101-linux-x64.tar.gz && ln -s /data/jdk1.8.0_101 /usr/java
3、配置路径和java环境变量：vim /etc/profile.d/java.sh
export JAVA_HOME=/usr/java
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
4、source生效：source  /etc/profile.d/java.sh
5、安装jsvc，yum install jsvc

3、kafka的安装和启动配置

1、下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/
2、kafka官方文档：http://kafka.apache.org/
3、解压缩：tar xf kafka_2.11-2.0.0.tgz && cd kafka_2.11-2.0.0
4、ZooKeeper

启动，bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
关闭，bin/zookeeper-server-stop.sh config/zookeeper.properties

5、Kafka server

启动，bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
启动，bin/kafka-server-stop.sh config/server.properties

6、Topic（不是本实验必须的，作为学习使用）

创建，bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic world
查询，bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
删除，bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper localhost:2181 --topic world

7、Producer（不是本实验必须的，作为学习使用）

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
>hello
>jiaming
>

8、Consumer（不是本实验必须的，作为学习使用）

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
hello
jiaming

4、debezium的安装和启动配置

下载debezium的mysql连接器
1、下载地址：https://debezium.io/docs/install/
2、debezium官方文档：https://debezium.io/docs/tutorial/
3、解压缩：tar xf debezium-connector-mysql-0.8.1.Final-plugin.tar.gz
4、解压出来的jar包全部拷贝到kafka libs目录下，cp debezium-connector-mysql/.jar kafka2.11-2.0.0/libs/
5、添加配置文件（用于连接mysql数据源，对应参数可参考官方介绍：https://debezium.io/docs/connectors/mysql/#example-configuration ）
cd kafka_2.11-2.0.0 && vim mysql.properties
note：debezium的database.server.name一定要和bireme的data_source保持一致

name=inventory-connector
connector.class=io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector
database.hostname=118.190.209.102
database.port=5700
database.user=root
database.password=123456
database.server.id=129129
database.server.name=debezium1  # debezium的database.server.name一定要和bireme的data_source保持一致
database.whitelist=syncdb1  # 同步的数据库列表
database.history.kafka.bootstrap.servers=localhost:9092
database.history.kafka.topic=dbhistory.debezium1
include.schema.changes=true

6、以独立模式启动kafka connect，此时debezium会对数据库中的每一个表创建一个topic，消费相应的topic，即可获取binlog解析信息

cd kafka_2.11-2.0.0
bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties mysql.properties

7、查看topic列表

cd kafka_2.11-2.0.0
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

debezium1.syncdb1.tb1，每个数据源同步表会生成一个topic
debezium1，记录ddl操作
dbhistory.debezium1，记录对应ddl操作和position位点信息

5、bireme的安装和启动配置

1、下载地址：https://github.com/HashDataInc/bireme/releases
2、bireme官方文档：https://github.com/HashDataInc/bireme/blob/master/README_zh-cn.md
3、解压缩：tar xf bireme-1.0.0.tar.gz && cd bireme-1.0.0
4、修改配置文件，vim etc/config.properties
note：debezium的database.server.name一定要和bireme的data_source保持一致

# target database where the data will sync into.
target.url = jdbc:postgresql://118.190.209.102:5432/syncdb
target.user = syncdb
target.passwd = syncdb# data source name list, separated by comma.
data_source = debezium1  # debezium的database.server.name一定要和bireme的data_source保持一致# data source "debezium1"
debezium1.type = debezium
# kafka server which debezium write into.
debezium1.kafka.server = 127.0.0.1:9092
# kafka groupid used for consumer.
debezium1.kafka.groupid = bireme
debezium1.kafka.namespace = debezium1# set the IP address for bireme state server.
state.server.addr = 0.0.0.0
# set the port for bireme state server.
state.server.port = 8080

5、修改配置文件，vim etc/debezium1.properties（表映射配置）
note：debezium1.properties的debezium1一定要和bireme的data_source保持一致

# source table full name = target table full name
syncdb1.tb1 = public.tb1

6、启动bireme，bin/bireme start
7、监控，http://192.168.1.129:8080/pretty （state.server.addr:state.server.port）

6、测试

1、mysql数据源

insert into tb1 select 1,'a';
insert into tb1 select 2,'b';

2、pgsql目标数据库

syncdb=# select * from tb1;a |     b
---+------------1 | a         2 | b
(2 rows)

7、优势和存在问题

1、优势

1、可以实现多个库表的汇总功能，syncdb1.tb1/syncdb2.tb1 可以汇总到pgsql的一张表tb1中
2、中间使用kafka消息队列，对于大数据量性能方面提升较好
3、不存在数据源库***问题，位点信息存放在kafka中的topic中
4、第一次启动debezium，会生成一个数据源数据库的snapshot，然后之后基于binlog的解析，这样避免了第一次同步数据源数据库到目标数据库的一份全量数据

2、存在问题
待测试补充