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分库分表数据同步方案与实践
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原文中文，约16800字，阅读约需40分钟。
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内容提要
本文介绍了将Amazon Aurora MySQL的分库/分表数据同步到Amazon Redshift的方案和操作，包括使用AWS DMS直接同步和利用zero-ETL特性。还介绍了使用AWS DMS、Amazon MSK和AWS Glue进行数据同步的方案，并展示了数据同步的效果和性能。
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关键要点
- 在大型应用中，数据量大导致数据库单表存储能力不足，采用分库分表方式存储数据。
- 分库分表数据需要高效整合到数据仓库中，本文介绍了将Amazon Aurora MySQL数据同步到Amazon Redshift的方案。
- 数据同步方案包括：通过AWS DMS直接同步、使用Amazon MSK和AWS Glue进行同步、利用zero-ETL特性。
- AWS DMS支持自定义选择和转换规则，能够将分库分表的数据映射到Redshift的目标表中。
- 使用DMS的Batch Apply和Parallel Apply特性可以提升数据同步性能，适合频繁变更的场景。
- 通过AWS DMS、Amazon MSK和Glue的组合方案，可以实现灵活的数据同步和处理逻辑。
- 在实际配置中，需设置合适的参数以优化数据同步性能。
- 通过Spark Streaming程序处理DMS同步到MSK的CDC数据，并将数据写入Redshift。
- 本文总结了两种数据同步方法的优缺点及调优参数，指导不同场景下的DMS任务调优。
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