51工具盒子目录一、背景
二、方案流程
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方案可行性评估口径
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方案设计
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方案规划
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方案实施
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方案验证&验收
三、方案成果
四、方案展望一 引言 2024年之前，DBA维护的StarRocks集群存在在用低版本多、稳定性受组件bug影响大的问题，给日常运维带来一定压力，版本升级迫在眉睫。于是，我们在今年年初安排了针对2.5以下版本升级2.5.13的专项。这里和大家分享下，针对因版本兼容问题而不能原地升级的场景下，进行跨集群升级时迁移数据方面的实践。 二 方案流程 方案可行性评估口径 针对跨集群迁移方案的评估，主要从迁移成本角度考虑，主要分为资源成本和稳定性成本：
资源成本 完成迁移所需要的人力工时投入、软硬件投入（如使用哪些三方平台、需要多少机器资源、带宽资源等）。 稳定性成本 数据迁移过程中，线上业务一般仍会继续提供服务，则迁移操作对系统产生的压力可能影响正常的生产服务，随之会带来额外的稳定性成本。这里从迁移服务产生系统压力的可监控预警能力评估稳定性成本。 方案设计 方案一：StarRocks外表 1. 技术原理 1.19 版本开始，StarRocks支持将数据通过外表方式写入另一个StarRocks集群的表中。这可以解决用户的读写分离需求，提供更好的资源隔离。用户需要首先在目标集群上创建一张目标表，然后在源StarRocks集群上创建一个Schema信息一致的外表，并在属性中指定目标集群和表的信息。 通过INSERT INTO写入数据至StarRocks外表，可以将源集群的数据写入至目标集群。借助这一能力，可以实现如下目标：
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集群间的数据同步；
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读写分离。向源集群中写入数据，并且源集群的数据变更同步至目标集群，目标集群提供查询服务。
2. 方案评估 
3. 适用场景
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数据量较小（200G以内）；
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无三方平台可用；
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数据迁移无需考虑稳定性成本；
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测试场景快速验证；
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存在hll、bitmap类型字段，但是又没有底表数据进行数据重建（hll/bitmap类型字段借助三方组件进行迁移的方案可参考官方文档flink导入至-bitmap-列、flink导入导入至-hll-列等）；
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Array/Map/Row等复杂类型的迁移。方案二：Flink Connector 1. 技术原理 Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。随着不断迭代，Flink已提供了接口统一的批流处理模型定义，同时提供了灵活强大的DataStream API和抽象度更高的Table API，供开发人员尽情发挥，更提供了SQL支持。 Flink提供了丰富的Connector，用以打通各类数据源，形成强大的数据联通能力。StarRocks官方也推出了导入和导出Connector，满足基于Flink对StarRocks的读写能力。 2. 方案评估
3. 适用场景 -
数据量较大；
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有三方平台可用；
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稳定性要求高，期望控制稳定性成本；
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有24h持续同步需求。方案规划 在同步操作前，需要明确待同步的数据范围，统计较精确的待迁移数据量，评估数据迁移所需耗时，决策数据迁移完成时间等。
方式一 结合预期的同步完成DDL，集群每天可用于同步的时间段，推导出同步时需要达到的速率。 计算公式： 预期同步最大速率(MB/s)=待同步数据总量(MB)/同步总耗时(天)/每天可同步时间(个小时/天) 方式二 根据集群负载可支持的最大速率、集群每天可用于同步的时间段，计算完成同步所需的时间。 同步总耗时(天)=待同步数据总量(MB)/预期同步最大速率(MB/s)/每天可同步时间(个小时/天) 注意 -
准确的待迁移数据量评估，依赖数据时间范围的确认。对于新旧集群双写场景，同步的最晚时间是完全双写介入的那一天（包含）。
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预期同步最大速率(MB/s)，需要兼顾集群当前流量和预估可承受的最大流量，避免因数据同步给集群造成预期外的压力，影响线上服务稳定性。
方案实施 方案一：外表 1. 创建外表 在源集群/库 上创建外表，指向目标集群。 建议创建一个外表专用db，用于与源db隔离，避免误操作风险。
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CREATE EXTERNAL TABLE external_db.external_t( k1 DATE, k2 INT, k3 SMALLINT, k4 VARCHAR(2048), k5 DATETIME)ENGINE=olapDUPLICATE KEY(`timestamp`)PARTITION BY RANGE(`timestamp`)(PARTITION p20231016 VALUES [("2023-10-16 00:00:00"), ("2023-10-17 00:00:00")),PARTITION p20231017 VALUES [("2023-10-17 00:00:00"), ("2023-10-18 00:00:00")))DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 10PROPERTIES( "host" = "127.0.0.x", "port" = "9020", "user" = "${user}", "password" = "${passwd}", "database" = "test_db", "table" = "t");
2. 写入外表 在源集群/库上写入外表。 *
insert into external_db.external_t select * from db.other_table;
3. 优缺点 
方案二 Flink SQL 1. 接入实时计算平台 本方案基于我司自研的实时计算平台（Flink任务开发调度平台）实现，需要业务方先接入平台，拥有专属项目空间和计算资源，这里不再赘述。 2. 新建Flink SQL任务 同步任务SQL即为Flink SQL，分为定义数据来源表、定义数据输出表、定义同步ETL SQL三部分。
- 定义数据来源表
语法上遵守Flink SQL规范，更多参数设置可参见官方文档使用Flink Connector读取数据-使用 Flink SQL读取数据。 注意事项：
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StarRocks与Flink SQL的数据类型映射；
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Flink scan参数设置，尤其是超时（time-out）类字段的设置，建议往大了设置；
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考虑到数据迁移的源端和目标端的库、表均同名，在定义时需要对源表和输出表的表名做区分，以免混淆错乱。比如源表命名为{table名}_source，输出表命名为{table名}_sink 。
示例： * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
CREATE TABLE rule_script_etl_source ( `timestamp` TIMESTAMP, `identity_id` STRING, `app` STRING, `cost` BIGINT, `name` STRING, `error` STRING, `script` STRING, `rule_id` STRING) WITH ( 'connector'='du-starrocks-1.27', --具体值以官方组件或自研组件定义为准 'jdbc-url'='jdbc:mysql://1.1.1.1:9030?useSSL=false&rewriteBatchedStatements=true', 'scan-url'='1.1.1.1:8030', "user" = "${user}", "password" = "${passwd}", 'database-name'='test_db', 'table-name'='rule_script_etl', 'scan.max-retries'='3', 'scan.connect.timeout-ms'='600000', 'scan.params.keep-alive-min'='1440', 'scan.params.query-timeout-s'='86400', 'scan.params.mem-limit-byte'='1073741824');
- 定义数据输出表
注意事项：
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StarRocks与Flink SQL的数据类型映射；
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Flink sink参数设置，尤其是超时（time-out）类字段的设置，建议往大了设置；
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尽量进行攒批，减小对StarRocks的导入压力；
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考虑到数据迁移的源端和目标端的库、表均同名，在定义时需要对源表和输出表的表名做区分，以免混淆错乱。比如源表命名为{table名}_source，输出表命名为{table名}_sink ；
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如果输出表是主键模型，表定义中字段列表后需要加上PRIMARY KEY ({primary_key}) NOT ENFORCED。
示例： * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
CREATE TABLE rule_script_etl_sink ( `timestamp` TIMESTAMP, `identity_id` STRING, `app` STRING, `rule_id` STRING, `uid` BIGINT, `cost` BIGINT, `name` STRING, `error` BIGINT, `script` STRING, `sink_time` TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`identity_id`) NOT ENFORCED # 仅适用主键模型) WITH ( 'connector'='du-starrocks-1.27', 'jdbc-url'='jdbc:mysql://1.1.1.2:9030?useSSL=false&rewriteBatchedStatements=true', 'load-url'='1.1.1.2:8030', "user" = "${user}", "password" = "${passwd}", 'database-name'='test_db', 'table-name'='rule_script_etl', 'sink.buffer-flush.max-rows'='400000', 'sink.buffer-flush.max-bytes'='94371840', 'sink.buffer-flush.interval-ms'='30000', 'sink.connect.timeout-ms'='60000', 'sink.wait-for-continue.timeout-ms'='60000');
- 定义同步ETL
一般为insert select语句；可以根据自身需求，添加一些ETL逻辑。 注意事项：
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有映射关系的非同名字段，添加as，提升可阅读性；
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前后字段类型不一样的，需要使用case as进行显式类型转换；
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如果是仅输出表包含的字段，也需要在select子句中显式指出，并使用case null as {dataType}的形式进行类型转换；
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部分String/VARCHAR(n)类型字段中，可能存在StarRocks Flink Connector使用的默认列分隔符(参数sink.properties.column_separator，默认\t)、行分隔符(参数sink.properties.row_delimiter，默认\n)，导致导入是报"errorLog:Error:Value count does not match column count. Expect xx, but got xx. Row:xxx"错误，需要替换为自定义的分隔符；
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select子句尽量添加filter信息，一般是分区字段，以便Flink根据同步任务设置的并行度，拆分任务，生成合适的执行计划。
示例： * * * * * * * * * * * * * *
insert into rule_script_etl_sinkselect `timestamp`, `identity_id`, `app`, `rule_id`, cast(null as BIGINT) `uid`, `cost`, `name`, cast(`error` as BIGINT) `error`, `script`, `timestamp` as `sink_time`from rule_script_etl_sourcewhere `timestamp` >='2023-08-20 00:00:00' and `timestamp` < '2023-09-20 00:00:00';
完整示例： * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
CREATE TABLE rule_script_etl_source ( `timestamp` TIMESTAMP, `identity_id` STRING, `app` STRING, `cost` BIGINT, `name` STRING, `error` STRING, `script` STRING, `rule_id` STRING) WITH ( 'connector'='du-starrocks-1.27', 'jdbc-url'='jdbc:mysql://1.1.1.1:9030?useSSL=false&rewriteBatchedStatements=true', 'scan-url'='1.1.1.1:8030', "user" = "${user}", "password" = "${passwd}", 'database-name'='test_db', 'table-name'='rule_script_etl', 'scan.max-retries'='3', 'scan.connect.timeout-ms'='600000', 'scan.params.keep-alive-min'='1440', 'scan.params.query-timeout-s'='86400', 'scan.params.mem-limit-byte'='1073741824');
CREATE TABLE rule_script_etl_sink ( `timestamp` TIMESTAMP, `identity_id` STRING, `app` STRING, `rule_id` STRING, `uid` BIGINT, `cost` BIGINT, `name` STRING, `error` BIGINT, `script` STRING, `sink_time` TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`identity_id`) NOT ENFORCED # 仅适用主键模型) WITH ( 'connector'='du-starrocks-1.27', 'jdbc-url'='jdbc:mysql://1.1.1.2:9030?useSSL=false&rewriteBatchedStatements=true', 'load-url'='1.1.1.2:8030', "user" = "${user}", "password" = "${passwd}", 'database-name'='test_db', 'table-name'='rule_script_etl', 'sink.buffer-flush.max-rows'='400000', 'sink.buffer-flush.max-bytes'='94371840', 'sink.buffer-flush.interval-ms'='30000', 'sink.connect.timeout-ms'='60000', 'sink.wait-for-continue.timeout-ms'='60000', 'sink.properties.column_separator'='#=#', -- 自定义列分隔符 'sink.properties.row_delimiter'='@=@' -- 自定义行分隔符);
insert into rule_script_etl_sinkselect `timestamp`, `identity_id`, `app`, `rule_id`, cast(null as BIGINT) `uid`, -- sinl表才有的字段 `cost`, `name`, cast(`error` as BIGINT) `error`, `script`, `timestamp` as `sink_time`from rule_script_etl_sourcewhere `timestamp` >='2023-08-20 00:00:00' and `timestamp` < '2023-09-20 00:00:00';
3. 调度任务 在开始调度前，还需要为任务的设置合适的并行度。通常SlotNum/TM设置为1，Parallelism设置为3，以长耗时换取导入任务的运行稳定性。 为避免任务失败带来的重跑工作量，单表每次任务可以迁移部分分区，多次执行。 4. 优缺点 
方案验证&验收 验证 可以选取不同大小的表若干，组成有梯度的待同步数据量，使用上述任一种方案，执行同步操作，并观察同步时间内集群的负载。 以集群各水位不超过80%、无业务报错为准，尝试验证集群可承载的最大同步速率，及时校正上面的数据同步规划。 验收 1. 集群负载 以集群各水位不超过80%、无业务报错为准。可根据集群水位情况，酌情增加或减少同步任务的并发。 2. 数据diff校验
- 数据行数校验
针对迁移前后数据模型未发生改变的表，一定范围内（通常是单分区级别）的数据量需要保持相等； 针对迁移前后数据模型发生改变的表，需要case by base分析。 如下： 
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数据质量校验
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针对维度表，可参考分区及或表级行数校验结果；
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针对事实表，可以在分区级别做指标列的SUM/MAX/MIN/AVG值校验；
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研发也可以结合业务自定义更多的校验方式。
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三 方案成果 基于本方案，有效地解决了原地升级异常再回滚的方案带来的不稳定风险，完成了多个集群从低版本直升2.5.13的目标，累计迁移数据逾10T，迁移流量摸高至2Gb/s（10+个节点）。 结合原地升级方式，共同构成了较完善的升级方案，尽量减少升级带给业务的闪断等影响的同时，以较高效率完成升级。 四 方案展望 方案的不足 对比云商和自建DTS平台的数据迁移功能，本方案在流程化、产品化上的建设还有较大进步空间，诸如在迁移任务的量级分析、任务拆分、持续性调度、容错等步骤都可以做更多的自动化建设。 因StarRocks 2.5.13尚未支持CDC功能，当前的迁移方案暂只能提供离线同步的能力，在跨集群升级过程中，为保障数据的一致性，仍需要花费较多的精力，诸如协调新旧集群的双写、切流、补数等。 未来规划 方案中一些功能点，可以封装成原子功能，供更多场景使用。封装随着新版本StarRocks稳定性逐渐增强，组件自身bug影响稳定向的概率已经非常低了，跨集群升级的场景需求也越来越少。但方案中的原子能力，诸如库表特征分析、跨集群的shcema同步、表重建等等，仍有继续打磨的空间，可以在日常运维中提供帮助。 数据迁移的实时CDC能力也是一项亟待补齐的能力，集成离线和实时迁移功能，将助力实现无感升级。 探索跨集群迁移流程将探索更多的适用场景，诸如基于资源利用率或稳定性的集群拆分、合并等场景。
引用： https://docs.starrocks.io/zh/docs/2.5/loading/Flink-connector-starrocks/#%E5%AF%BC%E5%85%A5%E8%87%B3-bitmap-%E5%88%97 https://docs.starrocks.io/zh/docs/2.5/loading/Flink-connector-starrocks/#%E5%AF%BC%E5%85%A5%E8%87%B3-hll-%E5%88%97 https://docs.starrocks.io/zh/docs/2.5/unloading/Flink_connector/ 往期回顾
