Migrowanie do wystąpienia zarządzanego platformy Azure dla systemu Apache Cassandra przy użyciu platformy Apache Spark
Jeśli to możliwe, zalecamy użycie natywnej replikacji apache Cassandra w celu przeprowadzenia migracji danych z istniejącego klastra do wystąpienia zarządzanego platformy Azure dla usługi Apache Cassandra przez skonfigurowanie klastra hybrydowego. Takie podejście będzie używać protokołu plotek platformy Apache Cassandra do replikowania danych ze źródłowego centrum danych do nowego centrum danych wystąpienia zarządzanego. Mogą jednak wystąpić pewne scenariusze, w których źródłowa wersja bazy danych nie jest zgodna lub konfiguracja klastra hybrydowego nie jest możliwa.
W tym samouczku opisano sposób migrowania danych do usługi Migrate to Azure Managed Instance for Apache Cassandra w trybie offline przy użyciu łącznika Cassandra Spark i usługi Azure Databricks dla platformy Apache Spark.
Wymagania wstępne
Aprowizuj wystąpienie zarządzane platformy Azure dla klastra Apache Cassandra przy użyciu witryny Azure Portal lub interfejsu wiersza polecenia platformy Azure i upewnij się, że możesz nawiązać połączenie z klastrem za pomocą protokołu CQLSH.
Aprowizuj konto usługi Azure Databricks w zarządzanej sieci wirtualnej Cassandra. Upewnij się, że ma również dostęp sieciowy do źródłowego klastra Cassandra.
Upewnij się, że przeprowadzono już migrację schematu przestrzeni kluczy/tabeli ze źródłowej bazy danych Cassandra do docelowej bazy danych wystąpienia zarządzanego Cassandra.
Aprowizuj klaster usługi Azure Databricks
Zalecamy wybranie środowiska Uruchomieniowego usługi Databricks w wersji 7.5, która obsługuje platformę Spark 3.0.
Dodawanie zależności
Dodaj bibliotekę łącznika Apache Spark Cassandra do klastra, aby nawiązać połączenie z punktami końcowymi natywnymi i punktami końcowymi cassandra usługi Azure Cosmos DB. W klastrze wybierz pozycję Biblioteki>Zainstaluj nowe>narzędzie Maven, a następnie dodaj com.datastax.spark:spark-cassandra-connector-assembly_2.12:3.0.0 współrzędne narzędzia Maven.
Wybierz pozycję Zainstaluj, a następnie uruchom ponownie klaster po zakończeniu instalacji.
Uwaga
Upewnij się, że klaster usługi Databricks został uruchomiony ponownie po zainstalowaniu biblioteki łącznika Cassandra.
Tworzenie notesu Scala na potrzeby migracji
Tworzenie notesu Scala w usłudze Databricks. Zastąp źródłowe i docelowe konfiguracje bazy danych Cassandra odpowiednimi poświadczeniami oraz źródłowymi i docelowymi przestrzeniami kluczy i tabelami. Następnie uruchom następujący kod:
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
Uwaga
Jeśli musisz zachować oryginał writetime każdego wiersza, zapoznaj się z przykładem migracji cassandra.