EMR Spark Relational Cache跨集群同步精选推荐
跨集群数据同步，许多团队的第一反应是开发定制脚本、搭建数据管道、处理增量变更、执行数据校验——整套流程少则数周多则数月，期间难免踩坑。实际上，如果使用EMR Spark，有一个名为Relational Cache的特性可以大幅简化这一过程。它最初设计用于加速数据分析，但基于“物化视图”的机制，天然适用于数据同步场景。下面通过一个真实案例进行演示。
场景说明
Relational Cache是EMR Spark的关键特性，通过预组织与预计算数据来提升分析性能，功能类似传统数仓中的物化视图。但它的价值远不止于此——跨集群数据同步便是极具实用价值的场景之一。
许多企业希望以统一数据湖管理所有数据，然而现实中多数据中心、不同网络Region、甚至不同部门并存，导致多个大数据集群同时运行。集群间的数据同步需求十分普遍，集群迁移或换站时的新旧数据对齐更是典型挑战。传统方案往往需要大量定制开发和人工介入：开发同步工具、处理增量更新、协调读写、比对数据……借助Relational Cache，可以极小代价完成这些任务。
下面通过具体示例，展示如何使用EMR Spark Relational Cache实现跨集群数据同步。
基于Relational Cache实现数据同步
假设存在A、B两个集群，需要将activity_log表的数据从集群A同步至集群B。同时，持续有新数据写入集群A的该表。集群A中activity_log的建表语句如下：
CREATE TABLE activity_log (
user_id STRING,
act_type STRING,
module_id INT,
d_year INT
) USING JSON
PARTITIONED BY (d_year)
首先插入两条历史数据：
INSERT INTO TABLE activity_log PARTITION (d_year = 2017)
VALUES("user_001", "NOTIFICATION", 10), ("user_101", "SCAN", 2)
接着为这张表创建Relational Cache：
CACHE TABLE activity_log_sync
REFRESH ON COMMIT
DISABLE REWRITE
USING JSON
PARTITIONED BY (d_year)
LOCATION "hdfs://192.168.1.36:9000/user/hive/data/activity_log"
AS SELECT user_id, act_type, module_id, d_year FROM activity_log
关键在于REFRESH ON COMMIT：一旦源表数据发生变更，Cache数据会自动刷新。通过LOCATION指定Cache数据的存储路径，这里指向集群B的HDFS，从而实现从集群A到B的数据同步。Cache的字段与分区结构均与源表保持一致。
接下来在集群B中创建相同的activity_log表：
CREATE TABLE activity_log (
user_id STRING,
act_type STRING,
module_id INT,
d_year INT
) USING JSON
PARTITIONED BY (d_year)
LOCATION "hdfs:///user/hive/data/activity_log"
执行MSCK REPAIR TABLE activity_log自动修复元数据，然后查询——可以看到集群B已能检索到集群A中插入的两条历史记录。
继续在集群A中插入新数据：
INSERT INTO TABLE activity_log PARTITION (d_year = 2018)
VALUES("user_011", "SUBCRIBE", 24);
在集群B中再次执行MSCK REPAIR TABLE activity_log并查询——数据已自动同步过来！针对分区表，当新分区数据加入时，Relational Cache支持增量同步新分区，无需重新同步全量数据。
若集群A中activity_log的新增数据并非通过Spark写入，而是由Hive或其他工具外部导入，可通过REFRESH TABLE activity_log_sync手动触发同步，或编写脚本定期执行。如果新增数据按分区批量导入，还可以使用类似REFRESH TABLE activity_log_sync WITH TABLE activity_log PARTITION (d_year=2018)的语句，仅增量同步特定分区。
Relational Cache确保集群A与集群B中activity_log表的数据一致性。依赖该表的下游任务或应用可随时切换到集群B。你也可以暂停向集群A写入数据的应用，将数据源指向集群B中的表并重启服务，从而完成上层应用的迁移。迁移完成后清理集群A中的activity_log和activity_log_sync即可。
总结
利用Relational Cache在不同大数据集群间同步数据，操作极为简洁——甚至无需编写额外的同步工具。当然，其应用场景远不止于此：构建秒级响应的OLAP平台、交互式BI、Dashboard应用、加速ETL流程……都是其擅长的领域。后续我们将继续分享Relational Cache在更多场景下的最佳实践。