2. 首页 > GoldenGate教程 > 正文

GoldenGate教程FG071-OGG与大数据工具（Hive）集成同步实战

教程整理：风哥教程  |  更新时间：2026-03-29  |  教程分类：GoldenGate教程  |  文档学习：10
内容简介：
本文详细介绍OGG与大数据工具Hive的集成同步方法，包括OGG for Big Data配置、Hive表同步、数据格式转换等内容。风哥教程参考GoldenGate官方文档GoldenGate for Big Data指南、GoldenGate Hive集成手册等内容，帮助读者掌握OGG与Hive集成的实战技巧。

目录大纲

Part01-基础概念与理论知识
    1.1 OGG for Big Data概述
    1.2 Hive数据仓库架构
    1.3 OGG与Hive集成原理
Part02-生产环境规划与建议
    2.1 OGG与Hive集成架构规划
    2.2 Hive表结构设计规划
    2.3 数据格式转换规划
Part03-生产环境项目实施方案
    3.1 OGG for Big Data安装配置
    3.2 OGG to Hive同步配置
    3.3 数据格式转换配置
Part04-生产案例与实战讲解
    4.1 Oracle到Hive数据同步实战
    4.2 实时数据流到Hive实战
    4.3 增量数据同步到Hive实战
Part05-风哥经验总结与分享
    5.1 OGG与Hive集成最佳实践
    5.2 大数据同步性能优化经验总结
    5.3 常见问题与解决方案

Part01-基础概念与理论知识

1.1 OGG for Big Data概述

OGG for Big Data是Oracle GoldenGate专门为大数据平台设计的组件，支持将关系型数据库数据实时同步到Hadoop、Hive、Kafka等大数据平台，学习交流加群风哥微信: itpux-com。

核心特性：
1. 实时同步：CDC实时数据捕获
2. 多目标支持：支持Hadoop、Hive、Kafka等
3. 格式转换：自动进行数据格式转换
4. 高性能：优化的数据传输性能
5. 易于集成：与大数据平台无缝集成

# 查看OGG for Big Data版本
cd /GoldenGate/app
./ggsci

Oracle GoldenGate Command Interpreter for Oracle
Version 23.0.0.0.0
Build 001

GGSCI (fgedu.net.cn) 1> INFO ALL

Program Status Group Lag at Chkpt Time Since Chkpt

MANAGER RUNNING
EXTRACT RUNNING E_HIVE 00:00:05 00:00:00
REPLICAT RUNNING R_HIVE 00:00:07 00:00:02

1.2 Hive数据仓库架构

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用于存储和处理大规模结构化数据。

Hive架构：
1. 元数据存储：Metastore存储表结构
2. 数据存储：HDFS存储实际数据
3. 查询引擎：HiveQL查询语言
4. 执行引擎：MapReduce、Tez、Spark
5. 数据格式：支持多种数据格式

# 连接Hive
hive

SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]

Hive Session ID = fgedu_20240115100000
Logging initialized using configuration in jar:file:/opt/hive/lib/hive-common-3.1.2.jar!/hive-log4j2.properties Async: true
Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.

hive> SHOW DATABASES;
OK
default
fgedu_dw
Time taken: 2.1 seconds, Fetched: 2 row(s)

1.3 OGG与Hive集成原理

OGG与Hive集成通过OGG for Big Data组件实现，将Oracle数据实时同步到Hive表。

集成原理：
1. 数据捕获：Extract捕获Oracle变更
2. 数据传输：Trail文件传输数据
3. 格式转换：Replicat转换数据格式
4. 数据写入：写入Hive表
5. 元数据更新：更新Hive元数据

风哥提示：OGG与Hive集成需要配置Hive连接参数和数据格式。

Part02-生产环境规划与建议

2.1 OGG与Hive集成架构规划

根据业务需求，设计合理的OGG与Hive集成架构。

架构规划：
1. 源端架构：Oracle数据库
2. 中间层：OGG for Big Data
3. 目标端：Hive数据仓库
4. 网络架构：高速网络连接
5. 存储架构：HDFS分布式存储

# 查看Hive表结构
hive> USE fgedu_dw;

OK
Time taken: 0.5 seconds

hive> SHOW TABLES;

OK
fgedu_orders
fgedu_products
fgedu_customers
Time taken: 0.8 seconds, Fetched: 3 row(s)

2.2 Hive表结构设计规划

设计适合OGG同步的Hive表结构。

表结构设计：
1. 分区表：使用分区提高查询性能
2. 分桶表：使用分桶提高数据分布
3. 数据格式：选择合适的数据格式
4. 存储格式：选择高效的存储格式
5. 压缩格式：使用压缩减少存储

2.3 数据格式转换规划

规划Oracle到Hive的数据格式转换策略。

格式转换：
1. 数据类型映射：Oracle到Hive类型映射
2. 日期格式：日期时间格式转换
3. 字符编码：字符编码转换
4. NULL处理：NULL值处理策略
5. 特殊字符：特殊字符处理

Part03-生产环境项目实施方案

3.1 OGG for Big Data安装配置

安装和配置OGG for Big Data组件。

# 创建Hive表
hive> CREATE TABLE IF NOT EXISTS fgedu_dw.fgedu_orders (
order_id BIGINT,
customer_id BIGINT,
order_date STRING,
order_status STRING,
total_amount DECIMAL(10,2),
create_time STRING,
update_time STRING
)
PARTITIONED BY (dt STRING)
STORED AS ORC
TBLPROPERTIES (‘orc.compress’=’SNAPPY’);

OK
Time taken: 5.2 seconds

# 创建Extract进程
GGSCI (fgedu.net.cn)> ADD EXTRACT E_HIVE, INTEGRATED TRANLOG, BEGIN NOW

EXTRACT added.

# 添加Trail文件
GGSCI (fgedu.net.cn)> ADD EXTTRAIL /GoldenGate/app/dirdat/hv, EXTRACT E_HIVE, MEGABYTES 500

EXTTRAIL added.

# 编辑Extract参数
GGSCI (fgedu.net.cn)> EDIT PARAMS E_HIVE

— Hive Extract配置
EXTRACT E_HIVE
USERID fgedu, PASSWORD fgedu123
EXTTRAIL /GoldenGate/app/dirdat/hv

— 表映射配置
TABLE fgedu01.fgedu_orders;
TABLE fgedu01.fgedu_products;
TABLE fgedu01.fgedu_customers;

3.2 OGG to Hive同步配置

配置OGG到Hive的数据同步。

# 创建Replicat进程
GGSCI (fgedu.net.cn)> ADD REPLICAT R_HIVE, EXTTRAIL /GoldenGate/app/dirdat/hv

REPLICAT added.

# 编辑Replicat参数
GGSCI (fgedu.net.cn)> EDIT PARAMS R_HIVE

— Hive Replicat配置
REPLICAT R_HIVE
TARGETDB LIBFILE libggjava.so SET property=dirprm/hive.props

— Hive连接配置
REPORTCOUNT EVERY 100 RECORDS, RATE
GROUPTRANSOPS 10000

— 表映射配置
MAP fgedu01.fgedu_orders, TARGET fgedu_dw.fgedu_orders;
MAP fgedu01.fgedu_products, TARGET fgedu_dw.fgedu_products;
MAP fgedu01.fgedu_customers, TARGET fgedu_dw.fgedu_customers;

# 创建Hive属性文件
vi /GoldenGate/app/dirprm/hive.props

gg.handlerlist=hivehandler
gg.handler.hivehandler.type=hive
gg.handler.hivehandler.HiveKerberosPrincipal=fgedu@FGEdu.NET.CN
gg.handler.hivehandler.HiveKerberosKeytab=/etc/security/keytabs/fgedu.keytab
gg.handler.hivehandler.HiveMetastoreURI=thrift://hiveserver:9083
gg.handler.hivehandler.HiveServer2JDBCURL=jdbc:hive2://hiveserver:10000/fgedu_dw
gg.handler.hivehandler.HiveAuthType=KERBEROS
gg.handler.hivehandler.HiveJDBCDriver=org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
gg.handler.hivehandler.HivePartitionByDt=true
gg.handler.hivehandler.HivePartitionByDtFormat=yyyy-MM-dd
gg.handler.hivehandler.HivePartitionByDtColumn=dt
gg.handler.hivehandler.HiveWriteMode=insert

3.3 数据格式转换配置

配置Oracle到Hive的数据格式转换。

# 创建数据格式转换配置
vi /GoldenGate/app/dirprm/hive_format.props

# 数据格式转换配置
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: http://www.fgedu.net.cn

# 日期格式转换
gg.handler.hivehandler.DateFormat=yyyy-MM-dd HH:mm:ss

# 时间戳格式转换
gg.handler.hivehandler.TimestampFormat=yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS

# NULL值处理
gg.handler.hivehandler.NullValueHandling=replace
gg.handler.hivehandler.NullReplacementString=

# 字符编码
gg.handler.hivehandler.Charset=UTF-8

# 批量提交
gg.handler.hivehandler.BatchSize=1000
gg.handler.hivehandler.CommitInterval=10000

Part04-生产案例与实战讲解

4.1 Oracle到Hive数据同步实战

本案例展示Oracle到Hive的数据同步。

# 启动Extract进程
GGSCI (fgedu.net.cn)> START EXTRACT E_HIVE

Sending START request to MANAGER …
EXTRACT E_HIVE starting

Extract started successfully.

# 启动Replicat进程
GGSCI (fgedu.net.cn)> START REPLICAT R_HIVE

Sending START request to MANAGER …
REPLICAT R_HIVE starting

Replicat started successfully.

# 插入测试数据
sqlplus fgedu/fgedu123@fgedudb01

SQL*Plus: Release 19.0.0.0.0

Connected.

SQL> INSERT INTO fgedu01.fgedu_orders (
order_id, customer_id, order_date,
order_status, total_amount, create_time, update_time
) VALUES (
20240001, 500123, SYSDATE,
‘PENDING’, 1500.00, SYSDATE, SYSDATE
);

1 row created.

# 提交事务
SQL> COMMIT;

Commit complete.

# 查看Hive数据
hive> SELECT * FROM fgedu_dw.fgedu_orders WHERE order_id = 20240001;

OK
20240001 500123 2024-01-15 10:00:00 PENDING 1500.00 2024-01-15 10:00:00 2024-01-15 10:00:00 2024-01-15
Time taken: 2.5 seconds, Fetched: 1 row(s)

4.2 实时数据流到Hive实战

展示实时数据流到Hive的实现。

# 查看同步延迟
GGSCI (fgedu.net.cn)> LAG REPLICAT R_HIVE

Sending LAG request to REPLICAT R_HIVE …

REPLICAT R_HIVE
Lag 00:00:05
At 2024-01-15 10:35:00

# 查看统计信息
GGSCI (fgedu.net.cn)> STATS REPLICAT R_HIVE, TOTAL

Replicat R_HIVE statistics:

Total inserts 1,256,789
Total updates 456,234
Total deletes 89,567
Total operations 1,802,590

Avg operations/sec: 47.7
Peak operations/sec: 156

4.3 增量数据同步到Hive实战

展示增量数据同步到Hive的实现。

# 批量插入数据
SQL> INSERT INTO fgedu01.fgedu_orders (
order_id, customer_id, order_date,
order_status, total_amount, create_time, update_time
) SELECT
20240000 + ROWNUM,
500000 + MOD(ROWNUM, 1000),
SYSDATE – MOD(ROWNUM, 30),
CASE MOD(ROWNUM, 4)
WHEN 0 THEN ‘PENDING’
WHEN 1 THEN ‘PROCESSING’
WHEN 2 THEN ‘SHIPPED’
WHEN 3 THEN ‘COMPLETED’
END,
1000 + MOD(ROWNUM, 5000),
SYSDATE – MOD(ROWNUM, 30),
SYSDATE – MOD(ROWNUM, 30)
FROM dual
CONNECT BY LEVEL <= 10000;

10000 rows created.

# 提交事务
SQL> COMMIT;

Commit complete.

# 等待同步完成
sleep 30

# 等待30秒

# 查看Hive数据量
hive> SELECT COUNT(*) FROM fgedu_dw.fgedu_orders;

OK
10001
Time taken: 15.2 seconds, Fetched: 1 row(s)

Part05-风哥经验总结与分享

5.1 OGG与Hive集成最佳实践

基于实际项目经验，总结OGG与Hive集成的最佳实践。

最佳实践：
1. 表结构设计：设计合理的Hive表结构
2. 分区策略：使用分区提高性能
3. 数据格式：选择合适的数据格式
4. 批量处理：批量处理提高效率
5. 监控告警：建立完善的监控

风哥提示：Hive表建议使用ORC格式和SNAPPY压缩，提高存储和查询效率。

5.2 大数据同步性能优化经验总结

总结大数据同步性能优化的经验和技巧。

优化经验：
1. 批量处理：批量处理提高效率
2. 并行处理：并行处理提高吞吐
3. 数据压缩：压缩数据减少传输
4. 分区优化：优化分区策略
5. 网络优化：优化网络配置

5.3 常见问题与解决方案

汇总OGG与Hive集成的常见问题及解决方案。

常见问题与解决方案：
1. 连接失败：检查Hive连接配置
2. 数据延迟：优化网络和配置
3. 格式错误：检查数据格式转换
4. 权限问题：检查Hive权限
5. 性能问题：优化配置和硬件

本文由风哥教程整理发布,仅用于学习测试使用,转载注明出处:http://www.fgedu.net.cn/10327.html

相关推荐

联系我们

在线咨询：点击这里给我发消息

微信号：itpux-com

工作日：9:30-18:30，节假日休息