Eseguire la migrazione ad Azure Istanza gestita per Apache Cassandra con Apache Spark
Laddove possibile, è consigliabile usare la replica nativa apache Cassandra per eseguire la migrazione dei dati dal cluster esistente ad Azure Istanza gestita per Apache Cassandra configurando un cluster ibrido. Questo approccio userà il protocollo gossip di Apache Cassandra per replicare i dati dal data center di origine nel nuovo data center dell'istanza gestita. Tuttavia, potrebbero verificarsi alcuni scenari in cui la versione del database di origine non è compatibile o non è possibile configurare un cluster ibrido.
Questa esercitazione descrive come eseguire la migrazione dei dati ad Azure Istanza gestita per Apache Cassandra in modo offline usando il connettore Cassandra Spark e Azure Databricks per Apache Spark.
Prerequisiti
Effettuare il provisioning di un cluster Di Azure Istanza gestita per Apache Cassandra usando portale di Azure o l'interfaccia della riga di comando di Azure e assicurarsi di potersi connettere al cluster con CQLSH.
Effettuare il provisioning di un account Azure Databricks all'interno della rete virtuale Cassandra gestita. Assicurarsi che disponga anche dell'accesso di rete al cluster Cassandra di origine.
Assicurarsi di aver già eseguito la migrazione dello schema keyspace/table dal database Cassandra di origine al database Cassandra di destinazione Istanza gestita database.
Effettuare il provisioning di un cluster di Azure Databricks
È consigliabile selezionare Databricks runtime versione 7.5, che supporta Spark 3.0.
Aggiungere le dipendenze
Aggiungere la libreria del connettore Cassandra apache Spark al cluster per connettersi agli endpoint Cassandra nativi e di Azure Cosmos DB. Nel cluster selezionare Librerie>Installa nuova>Maven e quindi aggiungere com.datastax.spark:spark-cassandra-connector-assembly_2.12:3.0.0 nelle coordinate Maven.
Selezionare Installa e quindi riavviare il cluster al termine dell'installazione.
Nota
Assicurarsi di riavviare il cluster Databricks dopo l'installazione della libreria del connettore Cassandra.
Creare un notebook Scala per la migrazione
Creare un notebook Scala in Databricks. Sostituire le configurazioni Cassandra di origine e di destinazione con le credenziali corrispondenti e i keyspace e le tabelle di origine e di destinazione. Eseguire quindi il codice seguente:
import com.datastax.spark.connector._
import com.datastax.spark.connector.cql._
import org.apache.spark.SparkContext
// source cassandra configs
val sourceCassandra = Map(
"spark.cassandra.connection.host" -> "<Source Cassandra Host>",
"spark.cassandra.connection.port" -> "9042",
"spark.cassandra.auth.username" -> "<USERNAME>",
"spark.cassandra.auth.password" -> "<PASSWORD>",
"spark.cassandra.connection.ssl.enabled" -> "false",
"keyspace" -> "<KEYSPACE>",
"table" -> "<TABLE>"
)
//target cassandra configs
val targetCassandra = Map(
"spark.cassandra.connection.host" -> "<Source Cassandra Host>",
"spark.cassandra.connection.port" -> "9042",
"spark.cassandra.auth.username" -> "<USERNAME>",
"spark.cassandra.auth.password" -> "<PASSWORD>",
"spark.cassandra.connection.ssl.enabled" -> "true",
"keyspace" -> "<KEYSPACE>",
"table" -> "<TABLE>",
//throughput related settings below - tweak these depending on data volumes.
"spark.cassandra.output.batch.size.rows"-> "1",
"spark.cassandra.output.concurrent.writes" -> "1000",
"spark.cassandra.connection.remoteConnectionsPerExecutor" -> "10",
"spark.cassandra.concurrent.reads" -> "512",
"spark.cassandra.output.batch.grouping.buffer.size" -> "1000",
"spark.cassandra.connection.keep_alive_ms" -> "600000000"
)
//Read from source Cassandra
val DFfromSourceCassandra = sqlContext
.read
.format("org.apache.spark.sql.cassandra")
.options(sourceCassandra)
.load
//Write to target Cassandra
DFfromSourceCassandra
.write
.format("org.apache.spark.sql.cassandra")
.options(targetCassandra)
.mode(SaveMode.Append) // only required for Spark 3.x
.save
Nota
Se è necessario mantenere l'originale writetime di ogni riga, fare riferimento al campione migratorio cassandra.