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教程:将数据迁移到 API for Cassandra 帐户

适用对象: Cassandra

作为开发人员,你可能具有在本地或在云中运行的现有 Cassandra 工作负荷,并且你可能希望将其迁移到 Azure。 可以将此类工作负载迁移到 Azure Cosmos DB 中的 API for Cassandra 帐户。 本教程对可用来将 Apache Cassandra 数据迁移到 Azure Cosmos DB 中的 API for Cassandra 帐户的各种选项进行了说明。

本教程涵盖以下任务:

  • 规划迁移
  • 迁移的先决条件
  • 使用 cqlsh COPY 命令迁移数据
  • 使用 Spark 迁移数据

如果还没有 Azure 订阅,可以在开始前创建一个免费帐户

迁移的先决条件

  • 估计吞吐量需求:在将数据迁移到 Azure Cosmos DB 中的 API for Cassandra 帐户之前,应当估计你的工作负载的吞吐量需求。 通常,请从 CRUD 操作所需的平均吞吐量开始,然后包括提取转换负载或高峰操作所需的额外吞吐量。 需要以下详细信息来规划迁移:

    • 现有数据大小或估计的数据大小: 定义最小数据库大小和吞吐量要求。 如果正在估计新应用程序的数据大小,则可以假定数据均匀分布在各行中并通过乘以数据大小来估计值。

    • 所需的吞吐量:大概的读取(查询/获取)和写入(更新/删除/插入)吞吐率。 需要使用此值来计算所需的请求单位以及状态稳定的数据大小。

    • 架构:通过 cqlsh 连接到现有的 Cassandra 群集并从 Cassandra 中导出架构:

      cqlsh [IP] "-e DESC SCHEMA" > orig_schema.cql
      

      确定现有工作负载的需求后,应根据收集到的吞吐量需求创建一个 Azure Cosmos DB 帐户、数据库和容器。

    • 确定操作的 RU 费用:可以使用 API for Cassandra 支持的任何 SDK 来确定 RU。 此示例演示获取 RU 费用的 .NET 版本。

      var tableInsertStatement = table.Insert(sampleEntity);
      var insertResult = await tableInsertStatement.ExecuteAsync();
      
      foreach (string key in insertResult.Info.IncomingPayload)
        {
           byte[] valueInBytes = customPayload[key];
           double value = Encoding.UTF8.GetString(valueInBytes);
           Console.WriteLine($"CustomPayload:  {key}: {value}");
        }
      
  • 分配所需的吞吐量: 随着吞吐量需求的增长,Azure Cosmos DB 可以自动扩展存储和吞吐量。 可以使用 Azure Cosmos DB 请求单位计算器来估计吞吐量需求。

  • 在 API for Cassandra 帐户中创建表:在开始迁移数据之前,从 Azure 门户或从 cqlsh 预创建所有表。 如果要迁移到具有数据库级别吞吐量的 Azure Cosmos DB 帐户,请确保在创建容器时提供分区键。

  • 增加吞吐量: 数据迁移的持续时间取决于为 Azure Cosmos DB 中的表预配的吞吐量。 在迁移期间增加吞吐量。 提高吞吐量后,可避免受到速率限制,并缩短迁移时间。 完成迁移后,减少吞吐量以节约成本。 此外,我们还建议在源数据库所在的同一区域中拥有 Azure Cosmos DB 帐户。

  • 启用 TLS:Azure Cosmos DB 具有严格的安全要求和标准。 请确保在与帐户进行交互时启用 TLS。 当你将 CQL 与 SSH 配合使用时,可以选择提供 TLS 信息。

迁移数据的选项

你可以使用 cqlsh COPY 命令或 Spark 将数据从现有的 Cassandra 工作负载移到 Azure Cosmos DB。

使用 cqlsh COPY 命令迁移数据

CQL COPY 命令用于将本地数据复制到 Azure Cosmos DB 中的 API for Cassandra 帐户。

警告

请只使用 CQL COPY 来迁移小数据集。 若要移动大数据集,请通过使用 Spark 来迁移数据

  1. 为确保 csv 文件包含正确的文件结构,请使用 COPY TO 命令将数据直接从源 Cassandra 表导出到 csv 文件(确保 cqlsh 使用适当凭据连接到源表):

    COPY exampleks.tablename TO 'data.csv' WITH HEADER = TRUE;   
    
  2. 现在获取 API for Cassandra 帐户的连接字符串信息:

    • 登录到 Azure 门户,并转到你的 Azure Cosmos DB 帐户。

    • 打开“连接字符串”窗格。 可在此处查看从 cqlsh 连接到 API for Cassandra 帐户所需的所有信息。

  3. 使用门户中的连接信息登录到 cqlsh

  4. 使用 CQL COPY FROM 命令复制 data.csv(仍位于安装 cqlsh 时所用的用户根目录中):

    COPY exampleks.tablename FROM 'data.csv' WITH HEADER = TRUE;
    

注意

API for Cassandra 支持 Cassandra 3.11 随附的协议版本 4。 在 API 中使用更高版本的协议时可能会有问题。 具有更高协议版本的 COPY FROM 可以进入循环并返回重复行。 将协议版本添加到 cqlsh 命令。

cqlsh <USERNAME>.cassandra.cosmos.azure.com 10350 -u <USERNAME> -p <PASSWORD> --ssl --protocol-version=4
将吞吐量限制选项添加到 CQL Copy 命令

cqlsh 中的 COPY 命令支持各种参数来控制将文档引入 Azure Cosmos DB 的速率。

COPY 命令的默认配置尝试以非常快的速度引入数据,并且不考虑 CosmosDB 的速率限制行为。 应根据对集合配置的吞吐量减少 CHUNKSIZE 或 INGESTRATE。

如果文档或记录大小为 1 KB,建议对 20,000 RU 的集合使用以下配置(至少)。

  • CHUNKSIZE = 100
  • INGESTRATE = 500
  • MAXATTEMPTS = 10
示例命令
  • 将数据从 API for Cassandra 复制到本地 csv 文件
COPY standard1 (key, "C0", "C1", "C2", "C3", "C4") TO 'backup.csv' WITH PAGESIZE=100 AND MAXREQUESTS=1 ;
  • 将数据从本地 csv 文件复制到 API for Cassandra
COPY standard2 (key, "C0", "C1", "C2", "C3", "C4") FROM 'backup.csv' WITH CHUNKSIZE=100 AND INGESTRATE=100 AND MAXATTEMPTS=10;

重要

仅支持 CQLSH COPY 的开源 Apache Cassandra 版本。 CQLSH 的 Datastax Enterprise (DSE) 版本可能会遇到错误。

使用 Spark 迁移数据

通过以下步骤使用 Spark 将数据迁移到 API for Cassandra 帐户:

  1. 预配 Azure Databricks 群集Azure HDInsight 群集

  2. 将数据移到目标 API for Cassandra 终结点。 有关使用 Azure Databricks 进行迁移的信息,请参阅此操作指南

如果有数据驻留在 Azure 虚拟机或任何其他云的现有群集中,则建议使用 Spark 作业迁移数据。 若要执行此操作,必须将 Spark 设置为用于一次性引入或常规引入的中介。 你可以通过使用本地环境和 Azure 之间的 Azure ExpressRoute 连接加速此迁移。

实时迁移

如果需要从本机 Apache Cassandra 群集进行零停机时间迁移,我们建议配置双写入和单独的批量数据负载来迁移历史数据。 通过提供开源双写入代理来最大程度减少应用程序代码更改,我们已让此模式的实现变得更加简单。 有关实现此模式的更多详细信息,请查看有关使用双写入代理和 Apache Spark 进行实时迁移的操作方法文章。

清理资源

不再需要资源组、Azure Cosmos DB 帐户和所有相关的资源时,可将其删除。 为此,请选择虚拟机的资源组,选择“删除”,然后确认要删除的资源组的名称。

后续步骤

在本教程中,你已了解如何将数据迁移到 Azure Cosmos DB 中的 API for Cassandra 帐户。 你先可了解 Azure Cosmos DB 的其他概念: