1 概述 1.1 介绍 Tungsten Replicator是数据库集群和复制供应商Continuent推出的高性能.开源的数据复制引擎,是Continuent最先进的集群解决方案的核心组件之一,特别适合作为异构数据库之间数据迁移的解决方案. Tungsten Replicator最新的稳定版本是tungsten-replicator-oss-4.0.0-18,官网下载地址为:https://code.google.com/p/tungsten-replicator/wiki/Download…

之前基于Tungsten Replicator实现了内部使用的分布式数据库的数据迁移工具,此文为当时调研Tungsten Replicator时的学习心得,创建于2015.7.22. 1 概述 1.1 介绍 Tungsten Replicator是数据库集群和复制供应商Continuent推出的高性能.开源的数据复制引擎,是Continuent最先进的集群解决方案的核心组件之一,特别适合作为异构数据库之间数据迁移的解决方案. Tungsten Replicator最新的稳定版本是tungsten…

一.MongoDB的导入导出 mongoDB的导入导出,分为mongoDB官方提供的工具类,和第三方的工具类.下面依次介绍下: 1.1.mongoDB提供的工具 1.1.1.mongoimport工具 源数据只接受json.csv等格式的源文件. 第一步:将user表从MySQL中导出,右键,点击导出向导,选择格式为xlsx.第二步:导出完成后,双击打开user.xlsx,将user.xlsx另存为csv格式的文件.(切记不可直接修改后缀名,会导致乱码,无法导入到MongoDB中,血的教训)第三…

// mongo)";digg_bgcolor = "#FFFFFF";digg_skin = "normal"; // ]]> // [导读]             随着公司业务的快速发展数据量也迅速的增大,基于用户各个维度深度分析,关系型数据压力越来越大:因此急于寻找一些解决方案:调研了很久最后采用了 golang+mongod集群的这个方案,使用mongo做数据分析的存储端,数据同步就成为一个问题,目前网上主流的工具和解决方案都比较少,唯一一…

一.MySQL简介 1.什么是数据库 ? 数据库(Database)是按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库,它产生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式.数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用. 主流的数据库有:sqlserver,mysql,Oracle.SQLite.Access.MS SQL Server…

MySQL高可用解决方案 原文:http://www.ywnds.com/?p=5565 有这么两个概念,数据库的可靠性和数据库的可用性,可靠性指的是数据可靠,而可用性指的是服务可用.但是不管是可靠性还是可用性都没有绝对的,所以可用性方面也就有这么一些等级标准,如: 90%一年内可接受最高36天服务不可用 99%一年内可接受最高3.65天服务不可用 99.9%一年内可接受最高8.76小时服务不可用 99.99%一年内可接受最高52.56分钟服务不可用 99.999%一年内可接受最高5.26分钟服…

原文链接 译文链接 感谢 艾凌风 小伙伴校稿 令人赞叹的 MySQL 一个很棒的 MySQL 软件.库以及资源列表. 这个列表接受并鼓舞 pull requests,请看 CONTRIBUTING 文件夹 令人赞叹的 MySQL 分析工具 备份 性能測试 聊天应用 配置 连接器 部署 开发 GUI HA 代理 复制 架构 server 分片 工具包 资源 文档 电子书 媒体 简讯 分析工具 性能.结构和数据分析工具 Anemometer - 一个 SQL 慢查询监控器. innodb-ruby…

干货!MySQL 资源大全 提交 我的留言 加载中 已留言 shlomi-noach 发起维护的 MySQL 资源列表,内容覆盖:分析工具.备份.性能测试.配置.部署.GUI 等. 伯乐在线已在 GitHub 上发起「MySQL 资源大全中文版」的整理.欢迎扩散.欢迎加入. https://github.com/jobbole/awesome-mysql-cn 分析工具 性能,结构和数据分析工具 Anemometer – 一个 SQL 慢查询监控器. innodb-ruby – 一个对 Inoo…

一.MySQL简介 1.什么是数据库 ? 数据库(Database)是按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库,它产生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式.数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用. 主流的数据库有:sqlserver,mysql,Oracle.SQLite.Access.MS SQL Server…

背景 线上有很多的数据库在运行,后台需要一个分析用户行为的数据仓库.目前比较流行的是mysql和hadoop平台. 现在的问题是,如何将线上的mysql数据实时的同步到hadoop中,以供分析.这篇文章就是利用tungsten-replicator来实现. 环境 由于tungsten-replicator依赖ruby和gem.需要安装 yum install ruby yum install rubygems gem install json 其中json模块可能因为gfw的原因,需要手动下载到…

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn…

首先举例说明 api的基本使用方式 首先进行配置 , 可以看到源数据库和目的数据库 TungstenProperties tp=new TungstenProperties(); tp.setString(ReplicatorConf.SERVICE_NAME,"test"); tp.setString(ReplicatorConf.ROLE,ReplicatorConf.ROLE_MASTER); tp.setString(ReplicatorConf.PIPELINES,"…

数据库USERS表: etl步骤: (2) (3) 其中java代码为: import test.Test;          public boolean processRow(StepMetaInterface smi, StepDataInterface sdi) throws KettleException     {         Object[] r = getRow();         if (r == null) {             setOutputDone();…

抽取(Extract): 一般抽取过程需要连接到不同的数据源,以便为随后的步骤提供数据.这一部分看上去简单而琐碎,实际上它是 ETL 解决方案的成功实施的一个主要障碍. 转换(Transform): 任何对数据的处理过程都是转换.这些处理过程通常包括(但不限于)下面一些操作:移动数据根据规则验证数据数据内容和数据结构的修改将多个数据源的数据集成根据处理后的数据计算派生值和聚集值 加载(Load): 将数据加载到目标系统的所有操作.概念扩展:ELT,EII(Enterprise informati…

1.ETL的定义 ETL分别是“Extract”.“ Transform” .“Load”三个单词的首字母缩写也就是“抽取”.“转换”.“装载”,但我们日常往往简称其为数据抽取. ETL是BI/DW(商务智能/数据仓库)的核心和灵魂,按照统一的规则集成并提高数据的价值,是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程,是实施数据仓库的重要步骤. ETL包含了三方面: “抽取”:将数据从各种原始的业务系统中读取出来,这是所有工作的前提. “转换”:按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换,使本来异构…

这篇文章...还是看文章吧 导入QQ群信息,进行ETL,将其规范化 计算哪些QQ发言较多 计算一天中哪些时段发言较多 计算统计内所有天的日发言量 setwd("C:/Users/liyi/Desktop") a<-readLines("message2.txt",encoding = "UTF-8",skipNul=T) head(a,20) nchar(a) # 除去空白行 newa<-a[nchar(a)>1] length…

ETL 工具下载全集 包括 Informatica Datastage Cognos( 持续更新)   Datastage 8.0 BT种子下载:http://files.cnblogs.com/taven/Datastage_8.0.rar Informatica PowerCenter 8.6.0 for Win 32Bit BT种子下载:http://files.cnblogs.com/taven/Informatica_PowerCenter_8.6.0_for_Win_32Bit.ra…

ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取.转换.装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种etl工具的使用,必不可少,这里我介绍一个我在工作中使用了3年左右的ETL工具Kettle,本着好东西不独享的想法,跟大家分享碰撞交流一下!在使用中我感觉这个工具真的很强大,支持图形化的GUI设计界面,然后可以以工作流的形式流转,在做一些简单或复杂的数据抽取.质量检测.数据清洗.数据转换.数据过滤等方面有着比较稳定的表现,…

本文主要阅读目录如下: 1.简介Kettle的Kitchen和Span 2.命令行调度任务配置方式 3.后台进程配置运行方式 4.Windows任务设置 5.Demo下载 1.简介Kettle的Kitchen和Span 前面两篇文章中主要讲述了Kettle的 Spoon的转换和作业的GUI设计方式以及运行,也给出了Demo实战,那么实际上我们的应用模式可能会要求在服务器上以后台进程的方式运行这个ETL任务,就像我们传统上一般都是用Windows服务的方式来处理数据一样,那么用Kettle我们怎么…

http://www.cnblogs.com/chiniao/archive/2009/12/23/1630595.html  (转载) Microsoft Integration Services 是一个可以生成高性能数据集成解决方案(包括为数据仓库提取.转换和加载 (ETL) 包)的平台. Integration Services 包括用于生成和调式包的图形工具和向导:用于执行工作流函数(如 FTP 操作).执行 SQL 语句以及发送电子邮件的任务:用于提取和加载数据的数据源和目标:用于清除…

RT,正式写之前,我想说,真TMD不容易!!! 写博客,责任心,很重要 在百度搜出来的内地博客技术文章(CSDN.ITEYE.CNBLOGS……),大部分都是不全面,只针对一个遇到的问题点的记录,可以说毫无参考价值,甚至会把你指向错误的方向. 为什么?因为无当时系统环境交待,工具版本信息,其它客观因素(非原生,有插件等等).但是搞技术的都知道,这些因素非常重要. 但我们再看看台湾 dotblogs 上的文章(百度偶尔抽风,给点tw的结果),案例: http://www.dotblogs.com.…

ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 本系列文章主要索引如下: 一.ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 二.ETL利器Kettle实战应用解析系列二 [应用场景和实战DEMO下载] 三.ETL利器Kettle实战应用解析系列三 [ETL后台进程执行配置方式] 本文主要阅读目录如下: 1.Kettle概念 2.下载和部署 3.Kettle环境配置 4.Kettle使用及组件介绍 ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即…

一直准备写这么一篇有关 SSIS 日志系统的文章,但是发现很难一次写的很完整.因为这篇文章的内容可扩展的性太强,每多扩展一部分就意味着需要更多代码,示例和理论支撑.因此,我选择我觉得比较通用的 LOG 部分,在这里分享一下给大家,希望对大家在设计 ETL 的日志系统时有所启发和帮助.当然在这里要区分 Logging 和 Auditing 的区别,Logging 主要用来记录发生了什么事情,Auditing 侧重描述过程中产生的数据量,新增了多少,修改了多少等记录条数.本文主要讲解 Log 部分,…

本系列文章主要索引如下: 一.ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 二.ETL利器Kettle实战应用解析系列二 [应用场景和实战DEMO下载] 三.ETL利器Kettle实战应用解析系列三 [ETL后台进程执行配置方式] 本文主要阅读目录如下: 1.Kettle概念 2.下载和部署 3.Kettle环境配置 4.Kettle使用及组件介绍 ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取.转换.装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇…

目前Teradata数据仓库的ETL作业采用ELT方式, 因为loading太重了, 需要将ETL压力转移到专门的ETL Server上. 对于ETL工具, 市场上已有很成熟的商业/开源工具, 比如Informatica的PowerCenter, IBM的Datastage, 开源的Kettle. 下面是我自己的一些思考, 出发点是, 如何花比较小的代价将ELT模式切换到ETL模式. 我的推荐是: 采用ETL with RDBMS模式, 而不是传统的ETL工具. ETL with RDBMS这个…

This article is an in-depth tutorial for using Kafka to move data from PostgreSQL to Hadoop HDFS via JDBC connections. Read this eGuide to discover the fundamental differences between iPaaS and dPaaS and how the innovative approach of dPaaS gets to t…

一.Data仓库的架构 Data仓库(Data Warehouse DW)是为了便于多维分析和多角度展现而将Data按特定的模式进行存储所建立起来的关系型Datcbase,它的Data基于OLTP源Systam.Data仓库中的Data是细节的.集成的.面向主题的,以OLAPSystam的分析需求为目的. Data仓库的架构模型包括了星型架构与雪花型架构两种模式.星型架构的中间为事实表,四周为维度表,类似星星;而相比较而言,雪花型架构的中间为事实表,两边的维度表可以再有其关联子表,从而表达了清晰…

 1.ETL的定义 ETL分别是“Extract”.“ Transform” .“Load”三个单词的首字母缩写也就是“抽取”.“转换”.“装载”,但我们日常往往简称其为数据抽取. ETL是BI/DW(商务智能/数据仓库)的核心和灵魂,按照统一的规则集成并提高数据的价值,是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程,是实施数据仓库的重要步骤. ETL包含了三方面: “抽取”:将数据从各种原始的业务系统中读取出来,这是所有工作的前提. “转换”:按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换,使本来异…

1.ETL 数据来源:HDFS 处理方式:Mapreduce 数据保存:HBase 2.为什么保存在Hbase中 数据字段格式不唯一/不相同/不固定,采用hbase的动态列的功能非常适合 因为我们的分析一般情况下,是对于部分事件数据进行分析的,不需要所有的数据,希望将数据的初步过滤放到服务器上进行操作,所以采用hbase的regionserver来过滤初步的条件(scan的filter机制) 3.数据处理 MapReduce 数据流: hbase -> mapreduce -> mysql H…

ETL(Extract/Transformation/Load)是BI/DW的核心和灵魂,按照统一的规则集成并提高数据的价值,是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程,是实施数据仓库的重要步骤. ETL过程中的主要环节就是数据抽取.数据转换和加工.数据装载.为了实现这些功能,各个ETL工具一般会进行一些功能上的扩充,例如工作流.调度引擎.规则引擎.脚本支持.统计信息等. 数据抽取 数据抽取是从数据源中抽取数据的过程.实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库.从数据库中抽取数据一般有以下几种…