mysql按照租户同步

您好，MySQL按照租户同步是指在多个租户之间同步MySQL数据库的过程。这种同步可以帮助组织实现数据的一致性和可靠性，以及实现数据的安全性和可用性。MySQL按租户同步可以通过多种方式实现，其中包括使用MySQL复制、使用MySQL备份和恢复、使用MySQL数据库连接器、使用MySQL数据库触发器等。此外，还可以使用第三方工具来实现MySQL按租户同步，这些工具可以更快地实现同步，并且可以更轻松地管理数据库。

IP的设置：A主机 IP：10.10.0.119；Mask：255.255.0.0；B主机 IP：10.10.8.112；Mask：255.255.0.0

在IP设置完成以后，需要确定两主机的防火墙确实已经关闭。可以使用命令service iptables status查看防火墙状态。如果防火墙状态。

为仍在运行。使用service iptables stop来停用防火墙。如果想启动关闭防火墙，可以使用setup命令来禁用或定制。最终以两台主机可以相互ping通为佳。

3.2 配置A主(master) B从(slave)模式；3.2.1 配置A 为master。

增加一个用户同步使用的帐号：

GRANT FILE ON *.* TO ‘backup’@'10.10.8.112' IDENTIFIED BY ‘1234’

GRANTREPLICATION SLAVE ON *.* TO ‘backup’@'10.10.8.112' IDENTIFIED BY ‘1234’。

赋予10.10.8.112也就是Slave机器有File权限，只赋予Slave机器有File权限还不行，还要给它REPLICATION SLAVE的权限才可以。

增加一个数据库作为同步数据库：create database test

创建一个表结构：create table mytest (username varchar(20),password varchar(20))

修改配置文件：修改A的/etc/my.cnf文件。

在my.cnf配置项中加入下面配置：

server-id = 1 #Server标识

log-bin

binlog-do-db=test #指定需要日志的数据库

重起数据库服务：

service mysqld restart

查看server-id：

show variable like ‘server_id’。

mysql同步数据到hive大部分公司目前都是走的jdbc的方式。 这种方式有两个好处： 也有不好的地方： 这一步最主要的细节是将mysql库的所有binlog数据全部打入一个kafka topic，格式使用json。格式如下： 这一步的主要的细节在于写入到hdfs的结构，以及为什么不直接写入hive。 不写入到hive表的原因在于，binlog的数据结构是不固定的，而hive的结构相对是比较固定的。如果要写入到hive的话，就需要将不同的表的binlog写入到不同的hive表中，这个维护成本太高了。而且spark其实可以直接读取hdfs的json文件，因此直接放hdfs就好了。 写入到hdfs的话，考虑到后续读这个数据是要按照表去读增量数据，所以写入的目录一定是要带日期和表名称的。我这边用的目录结构是这样的： 也就是说要在flink根据数据所属的db、table_name、和日期将数据写入到不同的目录里。 在这一步的处理的过程中遇到了一些比较重要的参数问题。 2.如上所述checkpoint的时间间隔。不仅仅会影响checkpoint的频率，而且会影响hdfs文件的大小，而hdfs文件的大小可能会对hdfs的性能有很大影响。这个值如果太大，就会造成数据延迟太高，如果太小就会造成小文件过多。我这边设置的是5分钟。 细心的看官，这个时候会问了，既然你的目录是分table的，那么每个table每5分钟的binlog数据量是不一样的。对于某些大的mysql表，我们可能每5分钟生成一个文件还能接受。对于一些比较小的表，每五分钟生成一个文件那么文件就会非常小。所以我这边又做了一层的筛选，我把mysql的大的表筛选出来，只同步大的表到hdfs，用以binlog的数据同步。因为本身binlog的方式同步mysql数据为的就是节约mysql的读取压力，而小的表对于不会有太大压力，这些表可以直接通过jdbc的方式去同步。 这个是整个环节里面最复杂的一部分，涉及的细节也比较多。 首先，我们要明确一下总体的思路是什么。总体的思路就是要读取hdfs上的老的历史数据，然后和新的binlog数据合并生成新的快照。 其实这中间还涉及到一些其他的细节，比如mysql表结构变更，或者mysql和hive的数据结构不一致的情况。 另外我们这边还存在多个db的相同的表导入到hive的一张表中的其他问题，我就不赘述了。

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