1. 简介 Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费功能. 工作原理 Mysql主备复制原理 MySQL master 将数据变更写入二进制日志( binary log, 其中记录叫做二进制日志事件binary log events,可以通过 show binlog events 进行查看) MySQL slave 将 master 的 binary log events 拷贝到它的中继日志(relay log) MySQL slav

一 简介:咱们来讨论下canal的一些技巧 二 场景 场景1 canal过滤指定库后,后端java调用读取相关数据时候出现大量的空事务,为何会出现空事务呢,空事务是由于配置了指定的过滤规则,导致了其他库的事务被过滤掉,但是存在大量的begin commit,不利于分析 解决方案 :1 canal的核心配置为  canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/file-instance.xml 2 修改 file-instance 增加属性

Canal Canal原理 原理相对比较简单: canal模拟mysql slave的交互协议,伪装自己为mysql slave,向mysql master发送dump协议 mysql master收到dump请求,开始推送binary log给slave(也就是canal) canal解析binary log对象(原始为byte流) Canal架构 Canal集群 大致步骤: canal server要启动某个canal instance时都先向zookeeper进行一次尝试启动判断 (实现:

云栖社区> 博客列表> 正文 Guava 是个风火轮之函数式编程(3)--表处理 潘家邦 2016-01-26 13:19:21 浏览1062 评论0 java Guava 摘要: 早先学习 Scheme 的时候,就已经对 Lisp 那行云流水般的表处理手段一见倾心.后来使用 Python 做数据处理时,语言内置的高阶函数更是得心应手.工作之后开始使用 Java,一开始的时候仿佛回到了石器时代.直到后来我找到了 Guava,才终于又可以使用熟悉的方式去操纵集合.函数式风格... 早先学习 Sc

binlog的寻找过程可能的场景如下: instance第一次启动 发生数据库主备切换 canal server HA情况下的切换 所以这个过程是能够保证binlog不丢失的关键点. 本文从源码的角度来分析下启动过程中的binlog寻找过程. 一.流程图 下图是根据源码画出的流程图,需要结合源码分析来一起看. 二.源码分析 入口在AbstractEventParser的start()方法中,这个start方法其实是instance的整个启动过程.具体启动过程中都做了哪些事情,请见另一篇文章的分析

一.序列图 1.1 启动 1.2 停止 二.源码分析 2.1 启动 这部分代码其实在ServerRunningMonitor的start()方法中.针对不同的destination,启动不同的CanalInstance.主要的方法在于initRunning(). private void initRunning() { if (!isStart()) { return; } String path = ZookeeperPathUtils.getDestinationServerRunning(

一.前言 CanalSharp是阿里巴巴开源项目mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件 Canal 的.NET客户端,关于什么是 Canal?又能做什么?我会在后文为大家一一介绍.CanalSharp 这个项目,是由我和 WithLin(主要贡献) 完成,并将一直进行维护的Canal的.NET客户端项目.目前开源在github:https://github.com/CanalSharp/CanalSharp/ 希望大家多多支持,旨在为.NET开发者提供一个友好的对接Canal的选择,为

前言 canal 是什么? 引用一下官方回答: 阿里巴巴mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件 canal 能做什么? 基于日志增量订阅&消费支持的业务: 数据库镜像 数据库实时备份 多级索引 (卖家和买家各自分库索引) search build 业务cache刷新 价格变化等重要业务消息 比如 LZ 目前就使用 canal 实现数据实时复制,搜索引擎数据构建等功能.既然要使用,就好好的研究一下. 时间有限,一起来简单看看. 软件架构 关于 canla 的工作原理,我就不展开了,

Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志.文件.网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据.面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql,然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果,但是Mysql往往还有其他业务也在使用,这些业务往往比较重要,通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成大量无形的压力,甚至可能会影响正常业务的使用,在基本不影响其他Mysql正常使用的情况下完成对增量数据的处理,那就

一 简介:经过一段时间的研究,对canal有了一些见解 二 配置文件: 1 canal.properties (系统根配置文件)     主要参数列表   canal.properties (系统根配置文件)   canal.destinations= example 当前server上部署的instance列表 默认为example 在canal.properties定义了canal.destinations后,需要在canal.conf.dir对应的目录下建立同名的文件 canal.auto

一 简介:今天咱们来聊聊canal的一些东西 二 原理: canal模拟mysql slave的交互协议,伪装自己为mysql slave,向mysql master发送dump协议 mysql master收到dump请求,开始推送binary log给slave(也就是canal) canal解析binary log对象(原始为byte流) 三 安装 1 环境安装 1 安装JDK环境 2 安装canal 1  wget https://github.com/alibaba/canal/rel

参考:https://www.2cto.com/database/201609/547661.html Spring配置 spring配置的原理是将整个配置抽象为两部分: xxxx-instance.xml (canal组件的配置定义,可以在多个instance配置中共享) xxxx.properties (每个instance通道都有各自一份定义,因为每个mysql的ip,帐号,密码等信息不会相同) 通过spring的PropertyPlaceholderConfigurer通过机制将其融合,

从Canal的整体架构中,我们可以看出,在Canal中,比较重要的一些领域有Parser.Sink.Store.MetaManager.CanalServer.CanalInstance.CanalClient.Connection等等.下面我们仔细分析下Canal的领域模型. 一.Parser 核心是AbstractEventParser,主要干活的是MysqlEventParser. 二.Sink 这个过程是对binlog进行归并.过滤的操作,根据传入的filter进行一些数据处理,主要核心

本文详解canal的整体架构. 一.整体架构 说明: server代表一个canal运行实例,对应于一个jvm instance对应于一个数据队列 (1个server对应1..n个instance) instance模块: eventParser (数据源接入,模拟slave协议和master进行交互,协议解析) eventSink (Parser和Store链接器,进行数据过滤,加工,分发的工作) eventStore (数据存储) metaManager (增量订阅&消费信息管理器) 二.各

本文讲解canal中的一些配置含义. 一.配置加载图 二.配置文件canal.properties 2.1 common参数定义 比如可以将instance.properties的公用参数,抽取放置到这里,这样每个instance启动的时候就可以共享. [instance.properties配置定义优先级高于canal.properties] 参数名 含义 默认值 canal.id 每个canal server实例的唯一标识,暂无实际意义 1 canal.ip canal server绑定的本

https://github.com/alibaba/canal/wiki/AdminGuide canal.instance.filter.regex 监控哪些表的正则配置 如下: mysql 数据解析关注的表,Perl正则表达式. 多个正则之间以逗号(,)分隔,转义符需要双斜杠(\\) 常见例子: . 所有表:.* or .*\\..* . canal schema下所有表: canal\\..* . canal下的以canal打头的表:canal\\.canal.* . canal sch

from: http://www.cnblogs.com/duanxz/p/5062833.html 背景 早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增 量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此 开启了一段新纪元.ps. 目前内部使用的同步,已经支持mysql5.x和oracle部分版本的日志解析 基于日

手把手教你用Pandas透视表处理数据(附学习资料) 2018-01-06 数据派THU 来源:伯乐在线 -  PyPer 本文共2203字,建议阅读5分钟.本文重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析. 介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为pivot_table.虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法.所以,本文将重点解释p

概述 canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了mysql(也支持mariaDB). 起源:早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. 基于日志增量订阅&消

概述 canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了MySQL(也支持mariaDB). 起源:早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. 基于日志增量订阅&消

背景 早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增 量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此 开启了一段新纪元.ps. 目前内部使用的同步,已经支持mysql5.x和oracle部分版本的日志解析 基于日志增量订阅&消费支持的业务: 数据库镜像 数据库实时备份 多级索引 (卖家和买家各自分库索引)