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一、背景

• 反馈mysql数据库中某张表的数据没有同步到hive中，现在需要排查定位下原因

数据丢失一般常见需求排查的方向：

• 数据是否采集到hdfs上
• 采集到hdfs的话，进一步去确认数据是否是因为Spark任务资源不够导致没有加载到hive表中
• 数据没有采集到的话，进一步定位分析没有采集到的原因，目前比较常见的是数据库原因导致、业务场景导致

二、查找数据丢失流程

• 首先拿一条丢失数据的id，去确认这条数据是否采集到hdfs上，发现成功采集到了hdfs上
• 观察hdfs文件生成时间，发现这张表的数据文件生成时间比较晚
  • 初步判断出现了数据库主从延迟或者采集延迟，但是spark任务会等到主从延迟或者采集延迟结束才会执行，这样应该能确保不会遗漏数据，进一步确认任务执行情况
  • 发现spark任务并没有出现延迟执行的情况，因此就出现了特殊情况
• 再去查看数据库中其他表的采集情况，发现其他表的hdfs数据文件生成并没有延迟，这就说明只有这张数据丢失的表产生了采集延迟，进一步排查分析这张表
• 发现丢失数据这张表近一天的hdfs文件生成时间是在同一时间点生成的，这表明近一天的数据是在同一时间采集到了hdfs
• 查看这张数据丢失表数据情况，发现这张表在不同小时的数据工用了相同的gtid，这表明这些数据来自同一个事件
• 进一步查看数据库其他表在不同小时gtid的情况，通过比较gtid，发现丢失数据这张表使用的gtid符合递增情况
• 至此，基本找到数据没有加载到hive的原因
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