datax TableStoreStreamReader 使用

2022-07-14
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TableStore增量数据导出通道：TableStoreStreamReader

快速介绍

TableStoreStreamReader插件主要用于TableStore的增量数据导出，增量数据可以看作操作日志，除了数据本身外还附有操作信息。

与全量导出插件不同，增量导出插件只有多版本模式，同时不支持指定列。这是与增量导出的原理有关的，导出的格式下面有详细介绍。

使用插件前必须确保表上已经开启Stream功能，可以在建表的时候指定开启，或者使用SDK的UpdateTable接口开启。

开启Stream的方法：
SyncClient client = new SyncClient("", "", "", "");
1. 建表的时候开启：
CreateTableRequest createTableRequest = new CreateTableRequest(tableMeta);
createTableRequest.setStreamSpecification(new StreamSpecification(true, 24)); // 24代表增量数据保留24小时
client.createTable(createTableRequest);

2. 如果建表时未开启，可以通过UpdateTable开启:
UpdateTableRequest updateTableRequest = new UpdateTableRequest("tableName");
updateTableRequest.setStreamSpecification(new StreamSpecification(true, 24)); 
client.updateTable(updateTableRequest);

实现原理

首先用户使用SDK的UpdateTable功能，指定开启Stream并设置过期时间，即开启了增量功能。

开启后，TableStore服务端就会将用户的操作日志额外保存起来，每个分区有一个有序的操作日志队列，每条操作日志会在一定时间后被垃圾回收，这个时间即用户指定的过期时间。

TableStore的SDK提供了几个Stream相关的API用于将这部分操作日志读取出来，增量插件也是通过TableStore SDK的接口获取到增量数据的，并将增量数据转化为多个6元组的形式(pk, colName, version, colValue, opType, sequenceInfo)导入到ODPS中。

Reader的配置模版：

"reader": {
    "name" : "otsstreamreader",
    "parameter" : {
        "endpoint" : "",
        "accessId" : "",
        "accessKey" : "",
        "instanceName" : "",
        //dataTable即需要导出数据的表。
        "dataTable" : "",  
        //statusTable是Reader用于保存状态的表，若该表不存在，Reader会自动创建该表。
        //一次离线导出任务完成后，用户不应删除该表，该表中记录的状态可用于下次导出任务中。
        "statusTable" : "TableStoreStreamReaderStatusTable",  
        //增量数据的时间范围（左闭右开）的左边界。
        "startTimestampMillis" : "",
        //增量数据的时间范围（左闭右开）的右边界。
        "endTimestampMillis" : "",
        //采云间调度只支持天级别，所以提供该配置，作用与startTimestampMillis和endTimestampMillis类似。
        "date": "",
        //是否导出时序信息。
        "isExportSequenceInfo": true,
        //从TableStore中读增量数据时，每次请求的最大重试次数，默认为30。
        "maxRetries" : 30
    }
}

参数说明

名称	说明	类型	必选
endpoint	TableStoreServer的Endpoint地址。	String	是
accessId	用于访问TableStore服务的accessId。	String	是
accessKey	用于访问TableStore服务的accessKey。	String	是
instanceName	TableStore的实例名称。	String	是
dataTable	需要导出增量数据的表的名称。该表需要开启Stream，可以在建表时开启，或者使用UpdateTable接口开启。	String	是
statusTable	Reader插件用于记录状态的表的名称，这些状态可用于减少对非目标范围内的数据的扫描，从而加快导出速度。 1. 用户不需要创建该表，只需要给出一个表名。Reader插件会尝试在用户的instance下创建该表，若该表不存在即创建新表，若该表已存在，会判断该表的Meta是否与期望一致，若不一致会抛出异常。 2. 在一次导出完成之后，用户不应删除该表，该表的状态可用于下次导出任务。 3. 该表会开启TTL，数据自动过期，因此可认为其数据量很小。 4. 针对同一个instance下的多个不同的dataTable的Reader配置，可以使用同一个statusTable，记录的状态信息互不影响。综上，用户配置一个类似TableStoreStreamReaderStatusTable之类的名称即可，注意不要与业务相关的表重名。	String	是
startTimestampMillis	增量数据的时间范围（左闭右开）的左边界，单位毫秒。 1. Reader插件会从statusTable中找对应startTimestampMillis的位点，从该点开始读取开始导出数据。 2. 若statusTable中找不到对应的位点，则从系统保留的增量数据的第一条开始读取，并跳过写入时间小于startTimestampMillis的数据。	Long	否
endTimestampMillis	增量数据的时间范围（左闭右开）的右边界，单位毫秒。 1. Reader插件从startTimestampMillis位置开始导出数据后，当遇到第一条时间戳大于等于endTimestampMillis的数据时，结束导出数据，导出完成。 2. 当读取完当前全部的增量数据时，结束读取，即使未达到endTimestampMillis。	Long	否
date	日期格式为yyyyMMdd，如20151111，表示导出该日的数据。若没有指定date，则必须指定startTimestampMillis和endTimestampMillis，反之也成立。	String	否
isExportSequenceInfo	是否导出时序信息，时序信息包含了数据的写入时间等。默认该值为false，即不导出。	Boolean	否
maxRetries	从TableStore中读增量数据时，每次请求的最大重试次数，默认为30，重试之间有间隔，30次重试总时间约为5分钟，一般无需更改。	Int	否

导出的数据格式

首先，在TableStore多版本模型下，表中的数据组织为“行－列－版本”三级的模式，一行可以有任意列，列名也并非固定的，每一列可以含有多个版本，每个版本都有一个特定的时间戳（版本号）。

用户可以通过TableStore的API进行一系列读写操作， TableStore通过记录用户最近对表的一系列写操作（或称为数据更改操作）来实现记录增量数据的目的，所以也可以把增量数据看作一批操作记录。

TableStore有三类数据更改操作：PutRow、UpdateRow、DeleteRow。

PutRow的语义是写入一行，若该行已存在即覆盖该行。
UpdateRow的语义是更新一行，对原行其他数据不做更改，更新可能包括新增或覆盖（若对应列的对应版本已存在）一些列值、删除某一列的全部版本、删除某一列的某个版本。
DeleteRow的语义是删除一行。

TableStore会根据每种操作生成对应的增量数据记录，Reader插件会读出这些记录，并导出成Datax的数据格式。

同时，由于TableStore具有动态列、多版本的特性，所以Reader插件导出的一行不对应TableStore中的一行，而是对应TableStore中的一列的一个版本。即TableStore中的一行可能会导出很多行，每行包含主键值、该列的列名、该列下该版本的时间戳（版本号）、该版本的值、操作类型。若设置isExportSequenceInfo为true，还会包括时序信息。

转换为Datax的数据格式后，我们定义了四种操作类型，分别为:

U（UPDATE）: 写入一列的一个版本
DO（DELETE_ONE_VERSION）: 删除某一列的某个版本
DA（DELETE_ALL_VERSION）: 删除某一列的全部版本，此时需要根据主键和列名，将对应列的全部版本删除
DR（DELETE_ROW）: 删除某一行，此时需要根据主键，将该行数据全部删除

举例如下，假设该表有两个主键列，主键列名分别为pkName1, pkName2：

pkName1	pkName2	columnName	timestamp	columnValue	opType
pk1_V1	pk2_V1	col_a	1441803688001	col_val1	U
pk1_V1	pk2_V1	col_a	1441803688002	col_val2	U
pk1_V1	pk2_V1	col_b	1441803688003	col_val3	U
pk1_V2	pk2_V2	col_a	1441803688000		DO
pk1_V2	pk2_V2	col_b			DA
pk1_V3	pk2_V3				DR
pk1_V3	pk2_V3	col_a	1441803688005	col_val1	U