在开发 Spark Streaming 的公共组件过程中,需要将 binlog 的数据(Array[Byte])转换为 Json 格式,供用户使用,本文提供一种转换的思路。另外我们会用到几个辅助类,为了行文流畅,我们将辅助类的定义放在文章的最后面。如果
如果本文有讲述不详细,或者错误指出,肯请指出,谢谢
对于 binlog 数据,每一次操作(INSERT/UPDATE/DELETE 等)都会作为一条记录写入 binlog 文件,但是同一条记录可能包含数据库中的几行数据(这里比较绕,可以看一个具体的例子)
在数据库中,有 id, name 两个字段,其中 id 为主键,name 随意, age 随意。有两行数据如下
id | name | age |
---|---|---|
1 | john | 30 |
2 | john | 40 |
那么你进行操作
update table set age = 50 where name = john
的时候,就会将两行的数据都进行更改,这两行更改的数据会在同一个 binlog 记录中,这一点会在后面的实现中有体现。
下面,我们给出具体的代码,然后对代码进行分析
def desirializeByte(b: (String, Array[Byte])) : (String, String) = { val binlogEntry = BinlogEntryUtil.serializeToBean(b._2) //将 Array[Byte] 数据转换成 com.meituan.data.binlog.BinlogEntry 类,相关类定义参考附录 val pkeys = binlogEntry.getPrimaryKeys.asScala //获取主键,这里的 asScala 将 Java 的 List 转换为 Scala 的 List val rowDatas : List[BinlogRow] = binlogEntry.getRowDatas.asScala.toList //获取具体的信息 val strRowDatas = rowDatas.map(a => { //将获取到的具体信息进行转换,这里主要是将没一条信息的内容,转换 [(K1:V1,K2:V2...Kn:Vn)] 的形式,方面后面进行 Json 化 val b = a.getBeforeColumns.asScala //获取 beforColumns val c = a.getAfterColumns.asScala //获取 afterColumns val mb = b.map(d => (d._1, d._2.getValue)) //去掉所有不需要的信息,只保留每个字段的值 val mc = c.map(c => (c._1, c._2.getValue)) //去掉所有不需要的信息,只保留每个字段的值 (mb, mc) //返回转换后的 beforeColumns 和 afterColumns }) //下面利用 json4s 进行 Json 化 (binlogEntry.getEventType, compact("rowdata" -> strRowDatas.map{ w => List("row_data" -> ("before" -> w._1.toMap) ~ ("after" -> w._2.toMap)) //这里的两个 toMap 是必要的,不然里层会变成 List,这个地方比较疑惑的是, //w._1 按理是 Map类型,为什么还需要强制转换成 Map //而且用 strRowDatas.foreach(x => println(s"${x._1} ${x._2}")打印的结果表名是 Map }))
desirializeByte 函数传入 topic 中的一条记录,返回参数自己确定,我这里为了测试,返回一个 (String, String) 的 Tuple,第一个字段表示该条记录的 EventType(Insert/Update/Delete 等),第二个字段为 Json 化后的数据。
BinlogEntryUtil.serilizeToBean 是一个辅助类,将 binlog 数据转化为一个 Java bean 类。
第 4 行,我们得到表对应的主键,第 5 行获得具体的数据
第 6 行到第 12 行是 Json 化之前的辅助工作,将所有不需要的东西给剔除掉,只留下字段,以及字段对应的值。
第 14, 15 行就是具体的 Json 工作了(使用了 json4s 包进行 Json 化)
这个过程中有一点需要注意的是,在 Json 化的时候,记得为 w._1 和 w._2 加 toMap 操作,不然会变成 List(很奇怪,我将 w._1 和 w._2 打印出来看,都是 Map 类型)或者你可以在第 7,8 行的末尾加上 .toMap 操作。这个我查了 API,进行了实验,暂时怀疑是在和 json4s 组合的时候,出现了问题,有待验证。
利用上述代码,我们可以得到下面这样 Json 化之后的字符串(我进行了排版,程序返回的 Json 串是不换行的)
{"rowdata": [{"row_data": {"before":{"param_name":"creator","param_value":"chenqiang05","horigindb_etl_id":"2532","utime":"2016-07-26 15:07:16","id":"15122","status":"0","ctime":"2016-07-25 17:06:01"}, "after":{"param_name":"creator","param_value":"chendayao","horigindb_etl_id":"2532","utime":"2016-08-01 10:32:01","id":"15122","status":"0","ctime":"2016-07-25 17:06:01"} } }] }"
到这里,基本就完成了一种将 binlog 数据 Json 化的代码。
附录代码,由于这些代码是从其他工程里面抠出来的,可能读起来会不顺畅,还请见谅。
public static BinlogEntry serializeToBean(byte[] input) { BinlogEntry binlogEntry = null; Entry entry = deserializeFromProtoBuf(input);//从 protobuf 反序列化 if(entry != null) { binlogEntry = serializeToBean(entry); } return binlogEntry; } public static Entry deserializeFromProtoBuf(byte[] input) { Entry entry = null; try { entry = Entry.parseFrom(input); //com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry#Entry 类的方法,由 protobuf 生成 } catch (InvalidProtocolBufferException var3) { logger.error("Exception:" + var3); } return entry; } //将 Entry 解析为一个 bean 类 public static BinlogEntry serializeToBean(Entry entry) { RowChange rowChange = null; try { rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue()); } catch (Exception var8) { throw new RuntimeException("parse event has an error , data:" + entry.toString(), var8); } BinlogEntry binlogEntry = new BinlogEntry(); String[] logFileNames = entry.getHeader().getLogfileName().split("\\."); String logFileNo = "000000"; if(logFileNames.length > 1) { logFileNo = logFileNames[1]; } binlogEntry.setBinlogFileName(logFileNo); binlogEntry.setBinlogOffset(entry.getHeader().getLogfileOffset()); binlogEntry.setExecuteTime(entry.getHeader().getExecuteTime()); binlogEntry.setTableName(entry.getHeader().getTableName()); binlogEntry.setEventType(entry.getHeader().getEventType().toString()); Iterator primaryKeysList = rowChange.getRowDatasList().iterator(); while(primaryKeysList.hasNext()) { RowData rowData = (RowData)primaryKeysList.next(); BinlogRow row = new BinlogRow(binlogEntry.getEventType()); row.setBeforeColumns(getColumnInfo(rowData.getBeforeColumnsList())); row.setAfterColumns(getColumnInfo(rowData.getAfterColumnsList())); binlogEntry.addRowData(row); } if(binlogEntry.getRowDatas().size() >= 1) { BinlogRow primaryKeysList1 = (BinlogRow)binlogEntry.getRowDatas().get(0); binlogEntry.setPrimaryKeys(getPrimaryKeys(primaryKeysList1)); } else { ArrayList primaryKeysList2 = new ArrayList(); binlogEntry.setPrimaryKeys(primaryKeysList2); } return binlogEntry; } public class BinlogEntry implements Serializable { private String binlogFileName; private long binlogOffset; private long executeTime; private String tableName; private String eventType; private List<String> primaryKeys; private List<BinlogRow> rowDatas = new ArrayList(); } public class BinlogRow implements Serializable { public static final String EVENT_TYPE_INSERT = "INSERT"; public static final String EVENT_TYPE_UPDATE = "UPDATE"; public static final String EVENT_TYPE_DELETE = "DELETE"; private String eventType; private Map<String, BinlogColumn> beforeColumns; private Map<String, BinlogColumn> afterColumns; } public class BinlogColumn implements Serializable { private int index; private String mysqlType; private String name; private boolean isKey; private boolean updated; private boolean isNull; private String value; }