使用 Azure Databricks 将数据从 Cassandra 迁移到 Azure Cosmos DB for Apache Cassandra 帐户

适用对象： Cassandra

Azure Cosmos DB 中的 API for Cassandra 已成为在 Apache Cassandra 上运行的企业工作负载的极佳选择，原因如下：

• 无管理和监视开销： 它消除了跨 OS、JVM 和 YAML 文件及其交互对设置进行管理和监视的开销。

• 显著节省成本： 使用 Azure Cosmos DB 可以节省成本，其中包括 VM、带宽以及任何适用许可证的成本。 你不需管理数据中心、服务器、SSD 存储、网络以及电力成本。

• 能够使用现有的代码和工具： Azure Cosmos DB 的线路协议级别与现有 Cassandra SDK 和工具兼容。 此兼容性确保只需经过细微的更改即可将现有代码库与 Azure Cosmos DB for Apache Cassandra 一起使用。

可以通过许多方式将数据库工作负荷从一个平台迁移到另一个平台。 Azure Databricks 是 Apache Spark 的一种平台即服务 (PaaS) 产品/服务，它提供了一种大规模执行脱机迁移的方法。 本文介绍使用 Azure Databricks 将数据从本机 Apache Cassandra 密钥空间和表迁移到 Azure Cosmos DB for Apache Cassandra 中所需的步骤。

先决条件

• 预配 Azure Cosmos DB for Apache Cassandra 帐户。

• 查看连接到 Azure Cosmos DB for Apache Cassandra 的基础知识。

• 查看 Azure Cosmos DB for Apache Cassandra 中支持的功能以确保兼容性。

• 请确保已在目标 Azure Cosmos DB for Apache Cassandra 帐户中创建了空的密钥空间和表。

• 使用 cqlsh 进行验证。

预配 Azure Databricks 群集

可以按说明来预配 Azure Databricks 群集。 建议选择支持 Spark 3.0 的 Databricks 运行时版本 7.5。

添加依赖项

你需要将 Apache Spark Cassandra 连接器库添加到群集，以便连接到原生终结点和 Azure Cosmos DB Cassandra 终结点。 在群集中，选择“库”>“安装新库”>“Maven”，然后在 Maven 坐标中添加 com.datastax.spark:spark-cassandra-connector-assembly_2.12:3.0.0 。

选择“安装”，然后在安装完成后重启群集。

创建用于迁移的 Scala 笔记本

在 Databricks 中创建 Scala 笔记本。 将源和目标 Cassandra 配置替换为相应的凭据，并替换源和目标密钥空间和表。 然后运行以下代码：

import com.datastax.spark.connector._
import com.datastax.spark.connector.cql._
import org.apache.spark.SparkContext

// source cassandra configs
val nativeCassandra = 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 cosmosCassandra = Map( 
    "spark.cassandra.connection.host" -> "<USERNAME>.cassandra.cosmos.azure.cn",
    "spark.cassandra.connection.port" -> "10350",
    "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" -> "1", // Spark 3.x
    "spark.cassandra.connection.connections_per_executor_max"-> "1", // Spark 2.x
    "spark.cassandra.concurrent.reads" -> "512",
    "spark.cassandra.output.batch.grouping.buffer.size" -> "1000",
    "spark.cassandra.connection.keep_alive_ms" -> "600000000"
)

//Read from native Cassandra
val DFfromNativeCassandra = sqlContext
  .read
  .format("org.apache.spark.sql.cassandra")
  .options(nativeCassandra)
  .load
  
//Write to CosmosCassandra
DFfromNativeCassandra
  .write
  .format("org.apache.spark.sql.cassandra")
  .options(cosmosCassandra)
  .mode(SaveMode.Append) // only required for Spark 3.x
  .save

疑难解答

速率限制（429 错误）

即使将设置减小到最小值，也可能会看到 429 错误代码或“请求速率太大”错误文本。 以下情况可能会导致速率限制：

• 分配给表的吞吐量少于 6,000 个请求单位。 即使采用最小设置，Spark 也能以大约 6,000 个请求单位或更高的速率执行写入操作。 如果在具有共享吞吐量的密钥空间中预配了一个表，则此表在运行时的可用 RU 数可能少于 6,000。

  确保要迁移到的表在你运行迁移时至少有 6,000 个可用 RU。 如有必要，请向该表分配专用的请求单位。

• 存在大量数据而导致过度数据倾斜。 如果你有大量的数据要迁移到给定的表中，但数据中存在明显的倾斜（也就是说，为同一分区键值写入了大量的记录），则即使在表中预配了多个请求单位，也仍会遇到速率限制。 请求单位在物理分区中平均分配，重度的数据倾斜可能会导致对单个分区的请求出现瓶颈。

  在这种情况下，请将 Spark 降低到最小吞吐量设置以强制迁移缓慢运行。 这种情况在迁移引用表或控制表时可能更常见，此时的访问频率较低，倾斜度可能会很高。 但如果任何其他类型的表中出现重度倾斜，你可能需要查看数据模型，以避免在稳定状态操作期间出现工作负荷的热分区问题。

后续步骤

• 在容器和数据库上预配吞吐量
• 分区键最佳做法
• 使用 Azure Cosmos DB Capacity Planner 估算 RU/秒
• Azure Cosmos DB for Apache Cassandra 中的弹性缩放