Migrar dados ao vivo do Apache Cassandra para o Azure Cosmos DB para Apache Cassandra usando proxy de gravação dupla e Apache Spark

A API para Cassandra no Azure Cosmos DB é uma ótima opção para cargas de trabalho corporativas executadas no Apache Cassandra por vários motivos:

• Sem despesas gerais de gestão e monitorização: Ele elimina a sobrecarga de gerenciar e monitorar uma infinidade de configurações entre sistemas operacionais, máquinas virtuais Java e arquivos yaml e suas interações.
• Poupanças de custos significativas: Você pode economizar custos com o Azure Cosmos DB, que inclui o custo de máquinas virtuais, largura de banda e quaisquer licenças aplicáveis. Você não precisa gerenciar os data centers, servidores, armazenamento SSD, rede e custos de eletricidade.
• Capacidade de utilizar código e ferramentas existente: o Azure Cosmos DB oferece compatibilidade ao nível do protocolo de transmissão com SDKs e ferramentas do Cassandra existentes. Essa compatibilidade garante que você possa usar sua base de código existente com o Azure Cosmos DB para Apache Cassandra com alterações triviais.

O Azure Cosmos DB não suporta o protocolo de fofocas Apache Cassandra nativo para replicação. Nos casos em que o tempo de inatividade zero é um requisito para a migração, é necessária uma abordagem diferente. Este tutorial descreve como migrar dados ao vivo para o Azure Cosmos DB para Apache Cassandra de um cluster Apache Cassandra nativo usando um proxy de gravação dupla e o Apache Spark.

A imagem a seguir ilustra o padrão. O proxy de gravação dupla é usado para capturar alterações em tempo real. Os dados históricos são copiados em massa usando o Apache Spark. O proxy pode aceitar conexões do código do seu aplicativo com poucas ou nenhuma alteração de configuração. Ele roteia todas as solicitações para o seu banco de dados de origem e, de forma assíncrona, roteia as gravações para a API do Cassandra enquanto ocorre a cópia em massa.

Pré-requisitos

• Provisione uma conta do Azure Cosmos DB para Apache Cassandra.
• Analise as noções básicas de conexão a um Azure Cosmos DB para Apache Cassandra.
• Analise os recursos com suporte no Azure Cosmos DB para Apache Cassandra para garantir a compatibilidade.
• Use cqlsh para validação.
• Certifique-se de ter conectividade de rede entre o cluster de origem e a API de destino para o ponto de extremidade Cassandra.
• Certifique-se de que você migrou anteriormente o esquema de chave/tabela do seu banco de dados Cassandra de origem para sua API de destino para a conta Cassandra.

with cosmosdb_cell_level_timestamp=true and cosmosdb_cell_level_timestamp_tombstones=true and cosmosdb_cell_level_timetolive=true

CREATE KEYSPACE IF NOT EXISTS migrationkeyspace WITH REPLICATION= {'class': 'org.apache.> cassandra.locator.SimpleStrategy', 'replication_factor' : '1'};

CREATE TABLE IF NOT EXISTS migrationkeyspace.users (
 name text,
 userID int,
 address text,
 phone int,
 PRIMARY KEY ((name), userID)) with cosmosdb_cell_level_timestamp=true and > cosmosdb_cell_level_timestamp_tombstones=true and cosmosdb_cell_level_timetolive=true;

Provisionar um cluster do Spark

Recomendamos que você use o Azure Databricks. Use um tempo de execução que suporte o Spark 3.0 ou superior.

Adicionar dependências do Spark

Adicione a biblioteca Apache Spark Cassandra Connector ao cluster para se conectar aos pontos de extremidade Cassandra nativos e do Azure Cosmos DB. No cluster, selecione > e adicione as coordenadas do Maven.

Selecione Instalar e reinicie o cluster quando a instalação estiver concluída.

Instalar o proxy de gravação dupla

Para um desempenho ideal durante gravações duplas, recomenda-se a instalação do proxy em todos os nós do cluster Cassandra de origem.

#assuming you do not have git already installed
sudo apt-get install git 

#assuming you do not have maven already installed
sudo apt install maven

#clone repo for dual-write proxy
git clone https://github.com/Azure-Samples/cassandra-proxy.git

#change directory
cd cassandra-proxy

#compile the proxy
mvn package

Inicie o proxy de gravação dupla

Recomendamos que você instale o proxy em todos os nós do cluster Cassandra de origem. No mínimo, execute o seguinte comando para iniciar o proxy em cada nó. Substitua <target-server> por um IP ou endereço de servidor de um dos nós no cluster de destino. Substitua <path to JKS file> pelo caminho para um arquivo .jks local e substitua <keystore password> pela senha correspondente.

java -jar target/cassandra-proxy-1.0-SNAPSHOT-fat.jar localhost <target-server> --proxy-jks-file <path to JKS file> --proxy-jks-password <keystore password>

Iniciar o proxy dessa maneira pressupõe que o seguinte seja verdadeiro:

• Os pontos de extremidade de origem e de destino têm o mesmo nome de usuário e senha.
• Os endpoints de origem e destino implementam Secure Sockets Layer (SSL).

Se seus pontos de extremidade de origem e de destino não puderem atender a esses critérios, continue lendo para obter mais opções de configuração.

Configurar o SSL

Para SSL, você pode implementar um armazenamento de chaves existente, por exemplo, aquele que o cluster de origem usa, ou criar um certificado autoassinado usando keytool:

keytool -genkey -keyalg RSA -alias selfsigned -keystore keystore.jks -storepass password -validity 360 -keysize 2048

Você também pode desabilitar o SSL para pontos de extremidade de origem ou de destino se eles não implementarem SSL. Use as --disable-source-tls bandeiras ou --disable-target-tls :

java -jar target/cassandra-proxy-1.0-SNAPSHOT-fat.jar localhost <target-server> \
  --source-port 9042 --target-port 10350 --proxy-jks-file <path to JKS file> \
  --proxy-jks-password <keystore password> --target-username <username> \
  --target-password <password> --disable-source-tls true  --disable-target-tls true 

Configurar as credenciais e a porta

Por padrão, seu aplicativo cliente passa as credenciais de origem. O proxy usa as credenciais para fazer conexões com os clusters de origem e de destino. Como mencionado anteriormente, esse processo pressupõe que as credenciais de origem e de destino são as mesmas. Deve especificar um nome de utilizador e uma senha diferentes para a API de destino no endpoint Cassandra, separadamente, ao iniciar o proxy.

java -jar target/cassandra-proxy-1.0-SNAPSHOT-fat.jar localhost <target-server> \
  --proxy-jks-file <path to JKS file> --proxy-jks-password <keystore password> \
  --target-username <username> --target-password <password>

As portas de origem e destino padrão, quando não especificadas, são 9042. Neste caso, a API para Cassandra é executada na porta 10350. Use --source-port ou --target-port para especificar números de porta:

java -jar target/cassandra-proxy-1.0-SNAPSHOT-fat.jar localhost <target-server> \
  --source-port 9042 --target-port 10350 --proxy-jks-file <path to JKS file> \
  --proxy-jks-password <keystore password> --target-username <username> --target-password <password>

Implantar o proxy remotamente

Pode haver circunstâncias em que você não queira instalar o proxy nos próprios nós do cluster. Você pode preferir instalá-lo em uma máquina separada. Nesse cenário, especifique o endereço IP de <source-server>:

java -jar target/cassandra-proxy-1.0-SNAPSHOT-fat.jar <source-server> <destination-server>

Permitir zero alterações no código do aplicativo

Por padrão, o proxy escuta na porta 29042. Altere o código do aplicativo para apontar para essa porta. Em vez disso, você pode alterar a porta na qual o proxy escuta. Você pode fazer essa alteração se quiser eliminar as alterações de código no nível do aplicativo:

• Ter o servidor Cassandra de origem executado em uma porta diferente.
• Ter o proxy executado na porta Cassandra padrão 9042.

java -jar target/cassandra-proxy-1.0-SNAPSHOT-fat.jar source-server destination-server --proxy-port 9042

java -jar target/cassandra-proxy-1.0-SNAPSHOT-fat.jar source-server destination-server \
 --proxy-port 9042 --source-port 3074

Forçar protocolos

O proxy tem funcionalidade para forçar protocolos, o que pode ser necessário se o ponto de extremidade de origem for mais avançado do que o destino ou não for suportado. Nesse caso, você pode especificar --protocol-version e --cql-version forçar o protocolo a cumprir com o destino:

java -jar target/cassandra-proxy-1.0-SNAPSHOT-fat.jar source-server destination-server \
  --protocol-version 4 --cql-version 3.11

Depois que o proxy de gravação dupla estiver em execução, você precisará alterar a porta no cliente do aplicativo e reiniciar. Ou altere a porta Cassandra e reinicie o cluster, se você escolher essa abordagem. O proxy começa a encaminhar escritas para o destinatário. Para obter informações, consulte monitoramento e métricas.

Executar a carga de dados históricos

Para carregar os dados, crie um bloco de anotações Scala em sua conta do Azure Databricks. Substitua as configurações Cassandra de origem e de destino pelas credenciais correspondentes e substitua os espaços-chave e tabelas de origem e destino. Adicione mais variáveis para cada tabela, conforme necessário, ao exemplo a seguir e execute. Depois que seu aplicativo começar a enviar solicitações para o proxy de gravação dupla, você estará pronto para migrar dados históricos.

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" -> "true",
    "keyspace" -> "<KEYSPACE>",
    "table" -> "<TABLE>"
)

//target cassandra configs
val targetCassandra = Map( 
    "spark.cassandra.connection.host" -> "<Source Cassandra Host>",
    "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.cassandra.concurrent.reads" -> "512",
    "spark.cassandra.output.batch.grouping.buffer.size" -> "1000",
    "spark.cassandra.connection.keep_alive_ms" -> "600000000"
)

//set timestamp to ensure it is before read job starts
val timestamp: Long = System.currentTimeMillis / 1000

//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)
  .option("writetime", timestamp)
  .mode(SaveMode.Append)
  .save

Validar a origem e o destino

Após a conclusão do carregamento de dados históricos, seus bancos de dados devem estar sincronizados e prontos para substituição. Recomendamos que valide a origem e o destino para garantir que correspondam antes de finalmente fazer a transição.

Próximo passo