关于 DataX DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL.Oracle.SqlServer.Postgre.HDFS.Hive.ADS.HBase.TableStore(OTS).MaxCompute(ODPS).DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能. 如果想进一步了解 DataX ,请进一步查看 DataX 详细介绍 . 关于增量更新 DataX 支持多种数据库的读写, json 格式配置文件很容易编写, 同步性能很好, 通常可以达到每

一.事务的概述 1.定义 事务就是一组单元化操作,这些操作要么都执行,要么都不执行,是一个不可分割的工作单位. 2.特点 事务(transaction)具有的四个要素:原子性(Atomicity).一致性(Consistency).隔离性(Isolation).持久性(Durability).这四个基本要素通常称为ACID特性. 原子性:一个事务是一个不可再分割的工作单位,事务中的所有操作要么都发生,要么都不发生. 一致性:事务开始之前和事务结束以后,数据库的完整性约束没有被破坏.这是说数据库事

概述 现在越来越多的技术架构下会组合使用MaxCompute和TableStore,用MaxCompute作大数据分析,计算的结果会导出到TableStore提供在线访问.MaxCompute提供海量数据计算的能力,而TableStore提供海量数据高并发低延迟读写的能力. 将MaxCompute内数据导出至TableStore,目前可选的几种主要途径包括: 自己编写工具:使用MaxCompute SDK通过Tunnel读取表数据,再通过TableStore SDK再写入数据.DataX:自己在

一.需求 由于公司各个部门对业务数据的需求,比如进行数据分析.报表展示等等,且公司没有相应的系统.数据仓库满足这些需求,最原始的办法就是把数据提取出来生成excel表发给各个部门,这个功能已经由脚本转成了平台,交给了DBA使用,而有些数据分析部门,则需要运维把生产库的数据同步到他们自己的库,并且需要对数据进行脱敏,比如客户的身份证号.手机号等等,且数据来源分散在不同的机器,不同的数据库实例里,这样就无法使用MySQL的多源复制,只能用写脚本通过SQL语句实现,随着业务的发展,导致堆积到运维部门的

背景 在最近接触到的一个case里面,需要把db2的数据迁移至oracle,客户可接收的停机时间为3小时. 同步方式的比较 一说到停机时间,大家第一时间想到Oracle公司的GoldenGate实时同步工具.但在测试过程中发现,由于无法提前检查,而且初始化时间很久等问题,导致我们最后不得不放弃使用这一神器. 既然OGG不能使用,那能传统导出文本再用sql load导入,那是否可行呢?根据以往的经验,只要数据一落地就存在乱码,数据错位等问题,由于无法进行hash对账,数据质量根本无法保证. 我司的

作者简介:wade,叽里呱啦攻城狮一枚,曾就职于苏宁,同花顺等,9个月大粿粿的爸爸. 前言 "工欲善其事,必先利其器" 在 2019 年进行数仓建设时,选择一款易用.方便.高效的调度系统被摆在非常突出的位置,感谢前同事马振洋同学和杨孟霏同学的付出,最终有缘选择了 DolphinScheduler的前身 EasyScheduler (后面使用 ES 代替),版本为 1.1,差不多成了第一批在生产上使用海豚调度产品的吃瓜群众,同时我们也在密切关注社区的变化,并成功在 2020 年 8月份升

一. Hive 建内部表,链到hbase :特点:Hive drop表后,Hbase 表同步删除 drop table if exists hbase_kimbo_test1;CREATE TABLE hbase_kimbo_test1(id string comment '主键ID',name string comment '名称',cate_name string comment '类目')STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorag

测试说明: MERGE是oracle提供的一种特殊的sql语法,非常适用于数据同步场景,即: (把A表数据插到B表,如果B表存在相同主键的记录则使用A表数据对B表进行更新) 数据同步的常规做法是先尝试插入,插入失败再进行更新,MERGE比这种常规做法效率高很多. (特别是A与B表基本一致,同步时主键冲突比较多的情况,效率能相差10倍以上) 为了验证MERGE效率,我建了两张表,tab_test_C(初始化生成50000条记录)和tab_test_Q(初始化从tab_test_C生成40000条记

/****************************表空间 start****************************/ --表空间的作用 /** 1.决定数据库实体的空间分配 2.设置数据库用户的空间份额 3.控制我们数据库部分数据的可用性 4.备份和恢复数据 **/ -- 如何创建表空间 对应的数据库的文件 /*create tablespace 表空间名称 datafile 路径名称 size 大小(默认值) autoextend on next 大小 (递增的大小) max

测试merge效率   测试说明: MERGE是oracle提供的一种特殊的sql语法,非常适用于数据同步场景,即: (把A表数据插到B表,如果B表存在相同主键的记录则使用A表数据对B表进行更新) 数据同步的常规做法是先尝试插入,插入失败再进行更新,MERGE比这种常规做法效率高很多. (特别是A与B表基本一致,同步时主键冲突比较多的情况,效率能相差10倍以上) 为了验证MERGE效率,我建了两张表,tab_test_C(初始化生成50000条记录)和tab_test_Q(初始化从tab_tes

环境篇:DolphinScheduler-1.3.1安装部署 1 配置jdk JDK百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1og3mfefJrwl1QGZGZDZ8Sw 提取码:t6l1 #查看命令 rpm -qa | grep java #删除命令 rpm -e --nodeps xxx 将oracle-j2sdk1.8-1.8.0+update181-1.x86_64.rpm上传至每个节点安装 rpm -ivh oracle-j2sdk1.8-1.8.0+update18

一.Flink概述 1.基础简介 Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算.Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算.主要特性包括:批流一体化.精密的状态管理.事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等.Flink不仅可以运行在包括YARN.Mesos.Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署.在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题. 这里要说明两个概念: 边界:无边界和有边界数据流,

一.全量同步 本文以mysql -> mysql为示例: 本次测试的表为mysql的系统库-sakila中的actor表,由于不支持目的端自动建表,此处预先建立目的表: CREATE TABLE `actor_copy` ( `actor_id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `first_name` ) NOT NULL, `last_name` ) NOT NULL, `last_update` timestamp NOT NULL DEFAULT

一.DataX3.0概述 DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL.Oracle等).HDFS.Hive.ODPS.HBase.FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能. 请看下图: 设计理念: 为了解决异构数据源同步问题,DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路,DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源.当需要接入一个新的数据源的时候,只需要将此数据源对接到DataX,便能跟已有的数据源做到无缝数据同步. 当前使用状况: DataX

DataX是阿里云推出的一款开源的ETL工具,通过配置json文件实现不同数据库之间的数据同步.先有需求是从Sqlserver同步数据到Oracle,网上关于DataX的介绍很多. 框架设计 DataX本身作为离线数据同步框架,采用Framework + plugin架构构建.将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件,纳入到整个同步框架中. Reader:Reader为数据采集模块,负责采集数据源的数据,将数据发送给Framework.  Writer: Writer为数据写入模

DataX 是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL.Oracle等).HDFS.Hive.ODPS.HBase.FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能. DataX工具是用json文件作为配置文件的,根据官方提供文档我们构建Json文件如下: { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader"

数据同步那些事儿(优化过程分享)   简介 很久之前就想写这篇文章了,主要是介绍一下我做数据同步的过程中遇到的一些有意思的内容,和提升效率的过程. 当前在数据处理的过程中,数据同步如同血液一般充满全过程,如图: 数据同步开源产品对比: DataX,是淘宝的开源项目,可惜不支持Postgresql Sqoop,Apache开源项目,同步过程中字段需要严格一致,不方便扩展,不易于二次开发 整体设计思路: 使用生产者消费者模型,中间使用内存,数据不落地,直接插入目标数据 优化过程: 1.插入数据部分:

MySQL 中drop 等高危误操作后恢复方法 实验目的: 本次实验以恢复drop操作为例,使用不同方法进行误操作的数据恢复. 方法: 利用master同步 伪master+Binlog+同步 利用binlog改为realy-log在临时slave更新(本文) 没有备份怎么恢复被drop的表(利用undrop-for-innodb) 1.环境 mysql 5.7.23-log master db210(192.168.99.210) slave db212(192.168.99.212) 临时s

1.官网下载 下载地址:https://github.com/alibaba/DataX DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL.Oracle.SqlServer.Postgre.HDFS.Hive.ADS.HBase.TableStore(OTS).MaxCompute(ODPS).DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能. 支持的数据源:https://github.com/alibaba/DataX/wiki/DataX-all-dat

MySQL 中drop 等高危误操作后恢复方法 实验目的: 本次实验以恢复drop操作为例,使用不同方法进行误操作的数据恢复. 方法: 利用master同步(本文)] 伪master+Binlog+同步 利用binlog改为realy-log在临时slave更新 没有备份怎么恢复被drop的表(利用undrop-for-innodb) 1.环境 mysql 5.7.23-log master db210(192.168.99.210) slave db212(192.168.99.212) 空闲