华为鲲鹏 Aarch64 环境下多 Oracle 数据库汇聚操作指南 CMP（类 Cloudera CDP 7.3）
CMP（类 Cloudera CDP 7.3）在华为鲲鹏 Aarch64（ARM）信创环境下，汇聚多个 Oracle 数据库 的操作指南
以下是一份针对 CMP（类 Cloudera CDP 7.3）在华为鲲鹏 Aarch64（ARM）信创环境下，汇聚多个 Oracle 数据库 的操作指南。
注意：此指南基于当前（2025年10月）的技术背景和对您需求的理解，其中“CMP（类ClouderaCDP7.3（404次编译））”可能指代一个基于 CDP 7.x 技术栈的定制化平台或概念性产品，因为 CDP 7.3 官方并未发布 ARM64 版本。本指南将重点放在如何在鲲鹏 AArch64 环境下，利用类似 CDP 的大数据技术栈（如 Hadoop、Spark、Hive、Kafka 等）来连接和汇聚多个 Oracle 数据库。
🔧 华为鲲鹏 Aarch64 环境下多 Oracle 数据库汇聚操作指南
📋 目标
在华为鲲鹏 AArch64 服务器上部署大数据平台（类 CDP），实现对多个 Oracle 数据源的统一接入、汇聚、存储与初步处理。
🧰 环境准备
- 硬件: 华为鲲鹏 920 服务器（ARM64 架构）
- 操作系统: EulerOS 2.0 或 openEuler (AArch64)
- 大数据平台: 假设为 "CMP" (Cloudera-like Platform)，或使用原生 Hadoop 生态组件（HDFS, YARN, Spark, Hive, Sqoop, Kafka）进行部署。
- 数据源: 多个 Oracle 11g/12c/19c 数据库实例
- JDK: OpenJDK 8 或 11 (AArch64 版本)
- Oracle JDBC Driver: ojdbc8.jar (需与 Oracle 版本兼容)
🚀 操作步骤
第一步：鲲鹏 AArch64 环境准备
- 操作系统安装与配置:
- 在鲲鹏服务器上安装 EulerOS 2.0 或 openEuler AArch64 版本。
- 配置网络、防火墙（开放必要端口，如 HDFS 8020, YARN 8088, Hive 10000, Spark History Server 18080 等）。
- 关闭 SELinux (setenforce 0 并修改 /etc/selinux/config)。
- JDK 安装:
- 下载适用于 AArch64 的 OpenJDK 8/11。
- 解压并设置 JAVA_HOME 环境变量。
Bash：
tar -xzf openjdk-8u422-linux-aarch64.tar.gz
export JAVA_HOME=/path/to/openjdk-8u422-linux-aarch64
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
第二步：部署大数据平台 (CMP/原生 Hadoop)
关键: 需要确保所有组件都支持 AArch64。原生 Hadoop、Spark、Hive 对 AArch64 支持较好，但 CDP 7.3 官方不支持。可能需要：
- 使用社区或第三方提供的 AArch64 兼容版本。
- 自行编译源码（如标题中的“404次编译”暗示可能需要）。
- 考虑替代方案，如原生 Hadoop + Ambari/Cloudera Manager（需 ARM 支持）或其他国产大数据平台。
- 下载与解压:
- 下载对应 AArch64 的 Hadoop、Spark、Hive 等二进制包。
- 解压到 /opt 或 /usr/local 目录。
- 配置 Hadoop:
- 编辑 core-site.xml, hdfs-site.xml, yarn-site.xml, mapred-site.xml。
- 设置 fs.defaultFS 指向你的 HDFS NameNode。
- 设置 yarn.resourcemanager.hostname 指向你的 ResourceManager。
- 配置 yarn.nodemanager.resource.memory-mb 和 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 以适应鲲鹏硬件。
- 重要: 在 hadoop-env.sh, yarn-env.sh, spark-env.sh 中设置 JAVA_HOME。
- 启动 Hadoop:
Bash：
# 格式化 NameNode (仅首次)
hdfs namenode -format
# 启动 HDFS 和 YARN
start-dfs.sh
start-yarn.sh
# 启动 JobHistory Server (MapReduce)
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
- 配置 Spark & Hive:
- 设置 SPARK_HOME 和 HIVE_HOME。
- 配置 spark-defaults.conf 和 hive-site.xml 连接到 HDFS 和 YARN。
- 确保 spark-env.sh 和 hive-env.sh 中 JAVA_HOME 正确。
第三步：配置 Oracle 连接
- 下载 Oracle JDBC Driver:
- 从 Oracle 官网下载 ojdbc8.jar (或对应版本)。
- 放置 JDBC Driver:
- 将 ojdbc8.jar 放置到 Hadoop、Spark、Hive 的 lib 目录下。
Bash：
cp ojdbc8.jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/
cp ojdbc8.jar $SPARK_HOME/jars/
cp ojdbc8.jar $HIVE_HOME/lib/
第四步：数据汇聚策略
有多种方式可以从 Oracle 汇聚数据到 HDFS，以下介绍两种常用方法：
方法一：使用 Sqoop 进行批量导入
- 安装 Sqoop:
- 下载并解压 Sqoop AArch64 版本，或自行编译。
- 执行 Sqoop 导入:
- 全量导入示例:
Bash：
sqoop import \
--connect jdbc:oracle:thin:@//<oracle_host1>:<port>/<service_name> \
--username <oracle_user> \
--password <oracle_password> \
--table <oracle_table_name> \
--target-dir /user/hive/warehouse/oracle_db.db/table_name \
--delete-target-dir \
--as-parquetfile \
--num-mappers 4
- 增量导入示例 (基于时间戳):
Bash：
sqoop import \
--connect jdbc:oracle:thin:@//<oracle_host1>:<port>/<service_name> \
--username <oracle_user> \
--password <oracle_password> \
--table <oracle_table_name> \
--target-dir /user/hive/warehouse/oracle_db.db/table_name_incremental \
--check-column <timestamp_column> \
--incremental lastmodified \
--last-value '2025-10-16 10:00:00' \
--merge-key <primary_key_column> \
--as-parquetfile \
--num-mappers 2
- 对每个 Oracle 源重复执行，导入到不同的 HDFS 路径。
方法二：使用 Spark SQL 进行实时/准实时读取与处理
- 编写 Spark 应用:
[title="Spark Oracle Data Ingestion Example"]
Scala：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import java.util.Properties
object OracleIngestion {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Oracle Ingestion to HDFS")
.config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") // 启用自适应查询执行
.getOrCreate()
val jdbcUrl1 = "jdbc:oracle:thin:@//<oracle_host1>:<port>/<service_name>"
val jdbcUrl2 = "jdbc:oracle:thin:@//<oracle_host2>:<port>/<service_name>"
val username = "<oracle_user>"
val password = "<oracle_password>"
val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.put("user", username)
connectionProperties.put("password", password)
connectionProperties.put("driver", "oracle.jdbc.OracleDriver")
// 读取第一个 Oracle 表
var df1 = spark.read
.jdbc(jdbcUrl1, "<oracle_table_name>", connectionProperties)
.withColumn("source", lit("oracle1")) // 添加来源标识
// 读取第二个 Oracle 表
var df2 = spark.read
.jdbc(jdbcUrl2, "<oracle_table_name>", connectionProperties)
.withColumn("source", lit("oracle2"))
// 合并数据 (Union)
var combinedDf = df1.union(df2)
// 数据清洗、转换 (示例)
combinedDf = combinedDf.filter(col("status") === "ACTIVE") // 示例过滤
combinedDf = combinedDf.withColumn("processed_at", current_timestamp()) // 添加处理时间
// 写入 HDFS (Parquet 格式推荐)
combinedDf.write
.mode("overwrite") // 或 "append" 用于增量
.parquet("/user/hive/warehouse/consolidated_oracle_data")
spark.stop()
}
}
注意：需要将 spark-core, spark-sql, spark-catalyst 以及 ojdbc8.jar 添加到 classpath。
- 提交 Spark 作业:
Bash：
spark-submit \
--class OracleIngestion \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--jars /path/to/ojdbc8.jar \
/path/to/your/spark-app.jar
第五步：数据存储与管理（Hive）
- 创建 Hive 外部表 (指向 HDFS 上的 Parquet 文件):
Sql：
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS consolidated_oracle_data (
id BIGINT,
name STRING,
value DOUBLE,
status STRING,
processed_at TIMESTAMP
)
STORED AS PARQUET
LOCATION '/user/hive/warehouse/consolidated_oracle_data';
- 使用 HiveQL 进行查询和进一步处理。
第六步：自动化与调度
- 使用 Oozie、Airflow 或 Azkaban 等工作流调度工具，将 Sqoop 导入或 Spark 作业编排成定时任务，实现数据的定期汇聚。
⚠️ 注意事项
- 兼容性: AArch64 上的大数据组件兼容性是关键挑战，可能需要大量测试和定制。
- 性能: 鲲鹏平台的性能调优（JVM 参数、Hadoop/Spark 配置）至关重要。
- 安全性: 在信创环境下，确保数据传输和存储的安全性（如 Kerberos 认证、Sentry/Atlas 授权）。
- Oracle 连接: 确保网络可达，JDBC 驱动版本兼容，Oracle 用户权限足够。
这份指南提供了一个基本框架。具体实现细节（如配置文件的具体内容、编译步骤等）将根据您实际使用的“CMP”平台或原生组件的版本而有所不同。