cassandra 备份_使用sstableloader恢复Cassandra Priam备份

cassandra 备份

我之前曾写过关于设置Cassandra和Priam进行备份和集群管理的文章。但是，我在此处提供的用于备份还原的示例并不适用于所有情况，例如，它可能不适用于完全独立的群集。或者在部分还原到一个表而不是整个数据库的情况下。

在这种情况下，您可以选择使用sstableloader实用程序进行还原。它具有简单明了的语法：

 sudo sstableloader -d 172.35.1.2,172.35.1.3 -ts /etc/cassandra/conf/truststore .jks \ -ks /etc/cassandra/conf/node .jks -f /etc/cassandra/conf/cassandra .yaml \ ~ /keyspacename/table-0edcc420c19011e7a8c37656dd492a94

如果您查看Priam生成的备份，则看起来您可以只复制特定表的文件（例如，通过AWS上的s3 aws cp），然后sstableloader导入它们。但是有一个陷阱。为了节省空间，Priam使用Snappy压缩所有文件。因此，如果您尝试将它们提供给任何Cassandra实用程序，它将抱怨它们已损坏。

因此，在使用sstableloader或其他任何工具之前，您必须解压缩它们。但是如何？好吧，Priam为此提供了一项服务-您通过将绝对路径传递到压缩文件，并将绝对路径传递到应放置未压缩文件的绝对路径来进行调用，并且可以轻松完成通过解压缩器传输原始文件的工作。为了解压缩整个备份，我编写了一个python脚本。它采用某种结构，但是您可以对其进行参数化以使其更加灵活。这是代码（对不起我的非惯用Python，我仅将其用于简单的脚本编写）：

 #! /usr/bin/env python  # python script used to pass each backup file through the decompression facility of Priam (using Snappy)  # so that it can be used with sstableloader for restore  import os  import requests  rootdir = '/home/ec2-user/backup'  target = '/home/ec2-user/keyspace'  for subdir, dirs, files in os.walk(rootdir): for file in files: fullpath = os.path.join(subdir, file) parent = os.path.join(fullpath, os.pardir) table = os.path.basename(os.path.abspath(parent)) targetdir = target + "/" + table + "/" if not os.path.exists(targetdir): os.makedirs(targetdir) url = ' http://localhost:8080/Priam/REST/v1/cassadmin/decompress?in= ' + fullpath + '&out=' + target + "/" + table + "/" + file print(url) requests.get(url)

现在，您已解压缩了备份文件，可以使用sstableloader对其进行还原。如果您有大量数据，可能会花费一些时间，并且不应在执行快照备份的同时运行还原，因为还原可能会失败（由文档警告）。

然后，如果幸运的话，一切都会过去。不幸的是，有时候情况并非如此。该工具远非完美，因此例如，如果您删除了一个列，则恢复旧的sstable将失败，因为它将尝试插入丢失的列中。对于实际的生产系统，这听起来像是一个大问题，并且已经有报道，但尚未解决。有时，表可能由于未知原因而无法恢复（流式传输失败，所谓的损坏数据）。在这些情况下，您可能想使用sstabledump将sstables转储为JSON，然后将JSON转换为CQL以插入它。当然，没有工具可以做到这一点，所以这里是用Java编写的工具。它不是完美的，并且不支持用户定义的类型，集合和映射。请注意，对于大型表，这可能不是一个好主意，仅对于较小的表。

作为总结，在这里，备份非常重要，但是从备份中恢复则更为重要。如果没有还原过程，则备份无用。仅仅拥有可用的工具（例如Priam）并不意味着您可以准备执行还原过程。您应该对活动登台数据进行测试还原，以及在空的，新形成的群集上进行完整还原，因为存在不同的还原方案。