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元数据导出
最近更新时间：2025.03.19 16:10:50首次发布时间：2025.03.19 16:10:50
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背景

为了支持 Las Catalog 的元数据容灾备份，Las Catalog 提供了元数据导出工具，用户可以通过 Spark 作业的方式，将自己在 Las Catalog 中的元数据导出到客户的 HMS 中或 TOS 中。本文介绍如何通过运行 Spark 作业的方式导出元数据。

环境准备

  • 已创建 EMR on ECS 集群(默认有Spark 和Hive的服务)。
  • Hive 的元数据管理使用外建数据库或内置数据库，禁止使用 Las 作为元数据存储。
  • 同步任务利用 EMR 集群的 Metastore 服务，通过运行 Spark 作业的方式在该 EMR 集群上运行来实现导出。

操作步骤

  1. 准备配置文件
  2. 执行导出Spark任务
  3. 查看结果

准备配置文件

登录 EMR Master 节点。
请参照如下示例，根据自己的环境准备一份 yaml 文件，yaml 文件准备好之后，上传到 HDFS 或者 TOS 路径下。

mode: las_to_hive
lasClientInfo:
  akMode: AUTO
  endPoint: thrift://cs.lakeformation.las.cn-beijing.ivolces.com:48869
  regionId: cn-beijing
hmsClientInfo:
  hiveConfPath: /etc/emr/hive/conf/hive-site.xml
runOptions:
  includeCatalogPrefixs: [las_exporter]
  includeDatabasePrefixs: [las_exporter]
  includeTablePrefixs: [exporter_table_1000]
  batchSize: 1000
  objectTypes:
    - catalog
    - database
    - table
    - partition
    - function
  • 上传到 HDFS
--上传到当前目录
hadoop fs -put application.jar ./application.jar
  • 上传到TOS
--上传到 tos://exporter_bucket/exporter_las 目录下
hadoop fs -put export_to_hive.yaml tos://exporter_bucket/exporter_las/export_to_hive.yaml

配置项说明

参数名

默认值

备注说明

mode
导出模式

las_to_tos

可取值

  • las_to_tos：LAS 导出到 TOS
  • las_to_hive: LAS 直接导出到 HIVE
  • tos_to_hive: TOS 导入到 HIVE

lasClientInfo
las的客户端配置参数

akMode

MANUAL

可取值：

  • MANUAL
  • AUTO

说明

  • Auto 仅半托管可用，不用填写 ak/sk。
  • 全托管只支持 MANUAL。

accessKeyId

—

访问 LAS 元数据的用户 ID，当 akMode 是 AUTO 时，可以为空

accessKeySecret

—

访问 LAS 元数据的用户密码，当 akMode 是 AUTO 时，可以为空

endPoint

—

取值：

  • 北京：thrift://cs.lakeformation.las.cn-beijing.ivolces.com:48869
  • 上海：thrift://cs.lakeformation.las.cn-shanghai.ivolces.com:48869
  • 广州：thrift://cs.lakeformation.las.cn-guangzhou.ivolces.com:48869
  • 柔佛：thrift://cs.lakeformation.las.ap-southeast-1.ivolces.com:48869
  • 北京自驾专区：thrift://cs.lakeformation.las.cn-beijing-selfdrive.ivolces.com:48869

regionId

  • cn-beijing

可取值

  • cn-beijing
  • cn-shanghai
  • cn-guangzhou
  • ap-southeast-1
  • cn-beijing-selfdrive

hmsClientInfo
半托管环境需要配置

hiveConfPath

/etc/emr/hive/conf/hive-site.xml

半托管环境配置，hive 的 conf 文件所在的地址

kerberosInfo.principal

—

半托管开启Kerberos需要配置，访问 hms 的 principl

kerberosInfo.keytab

—

半托管开启Kerberos需要配置，访问 hms 的 keytab 地址

hmsClientInfo
全托管环境需要配置

metastoreUris

—

要导出的目标 HiveMetastore uri 地址，比如 thrift://xxx:9083

jdbcDriver

com.mysql.cj.jdbc.Driver

要导出的目标 HiveMetastore 使用的数据库连接 Driver 类

jdbcUri

—

要导出的目标 HiveMetastore 使用的数据库连接 URI
jdbc:mysql://mysqlcdxx.rds.ivolces.com:3306/hive_metastore_v3?characterEncoding=utf8

jdbcUserName

—

要导出的目标HiveMetastore 使用的数据库连接 用户名

jdbcPassword

—

要导出的目标HiveMetastore 使用的数据库连接 密码

runOptions
运行时需要使用的配置参数

includeCatalogPrefixs

[hive]

要导出的 catalog 名字前缀，因为运行环境的原因，目前只支持单个 catalog 的导入，不支持多catalog同时导入。

注意

如果 catalog 的名称不是默认值 hive，那么用户侧的 HMS 中需要设置metastore.catalog.default 为该名称。

includeDatabasePrefixs

—

  • 前缀名称匹配的导出，用来过滤需要导出的database，可以设置多个
  • 若不填写，表示全部导出

includeTablePrefixs

—

  • 前缀名称匹配的导出，用来过滤需要导出的table，可以设置多个
  • 若不填写，表示全部导出

includeFunctionPrefixs

—

  • 前缀名称匹配的导出，用来过滤需要导出的function，可以设置多个
  • 若不填写，表示全部导出

objectTypes

—

要导出的对象类型，可以同时选择多个类型
可用值：

  • catalog
  • database
  • table
  • partition
  • function

batchSize

1000

读取las或者写入 hive/tos 每个 batch 大小，当前最大值是 1000

sparkTaskBatchSize

200000

单个 sparkTask 处理的元数据分区个数。导出的分区个数超过20w会增加一个 spark task 处理。

locationMappings

  • source
  • target

—

如果模式设置的是的 tos_to_hive，可以配置填写地址的映射（不填默认 LocationUri 保持一致），source 表示 tos 中存储的元数据的 LocationUri (注意和 tos 本身的地址做区分），target 表示要导入到的 hive 中的 locationUri，需要反斜杠'/'结尾，例如:

  • source: tos://exporter-test/exporter_las/2025-02-18/
  • target: tos://exporter-test/metadata/warehouse/

fixIfInConsistence

ignore

如果元数据在 Las 和 Hive，库/表名字都存在，一致性处理策略
可取值：

  • ignore：忽略，当前只支持这个
  • dropAndCreate：删除后重建
  • update：直接update

outputBaseDir

—

若导出模式是导出到 TOS 中，则需要配置
比如：tos://exporter_bucket/exporter_las
导出 TOS 的时候，会在该目录再创建以 yyyy-MM-dd 格式的分区文件夹

inputBaseDir

—

若从 TOS 导入数据到 Hive ，则需要配置
比如：tos://exporter_bucket/exporter_las/2025-01-01
指定从 TOS 导入哪天的分区数据

执行导出 Spark 任务

  1. 如果要从 LAS 中导出 Catalog 名称不是 Hive，需要在半托管的 EMR 集群中 Hive 服务的 hive-site.xml 文件中的配置metastore.catalog.default=XX**，**XX是需要导出的Catalog名称，配置完成后需重启 HiveMetastore。
  2. 登录到 EMR 集群 master 节点。
  3. 下载 LAS 元数据导出 jar 包，地址如下：
wget https://lasformation-cn-beijing.tos-cn-beijing.ivolces.com/las-exporter/application.jar
  1. 将下载的 jar 包和配置文件上传到自己的 HDFS/TOS 上。

例示：将下载的 jar 包和配置文件上传到 tos://exporter_bucket/exporter_las目录下 。

hadoop fs -put application.jar tos://exporter_bucket/exporter_las/application.jar
  1. 运行命令
  • jar 包和配置文件都在 HDFS 路径下。
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 12G --executor-memory 8G --executor-cores 2 --num-executors 5 --conf spark.sql.shuffle.partitions=200 --conf spark.sql.adaptive.enabled=false --class bytedance.olap.las.Exporter ./application.jar ./export_to_hive.yaml
  • jar 包和配置文件都在 TOS 路径下。
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 12G --executor-memory 8G --executor-cores 2 --num-executors 5 --conf spark.sql.shuffle.partitions=200 --conf spark.sql.adaptive.enabled=false --class bytedance.olap.las.Exporter tos://exporter_bucket/exporter_las/application.jar tos://exporter_bucket/exporter_las/export_to_hive.yaml

上面命令中的加粗的路径，需要跟第3步中的application.jar和配置文件路径相同。如果分区数量较多，可以适当调大num-executors的数量，比如100w分区配置100个，这样能增加写入的并行度，加快写入的速度。

查看结果

从 Spark History Server UI 中查看本次导出任务的执行详情日志，或者从Hive 中直接通过命令行的方式查看具体的元数据信息是否导入成功。