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

简介: GreenPlum是一个基于PostgreSQL数据库开发的MPP架构的数据库仓库,适用于OLAP系统,支持50PB(1PB=1000TB)级海量数据的存储和处理. 背景: 目前有一个业务是需要将Oracle数据库中的基础数据增量同步到GreenPlum数据仓库,便于进行数据分析和处理. 规模: 每天产生60G左右数据,最大的表每天新增上亿条数据. 解决方法: 1)历史数据通过抽取导入的方式进行初始化. 2)增量更新数据: 使用GoldenGate将Oracle日志解析,传给GreenP

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

背景: 随着数据量的上升,OLAP一直是被讨论的话题,虽然druid,kylin能够解决OLAP问题,但是druid,kylin也是需要和hadoop全家桶一起用的,异常的笨重,再说我也搞不定,那只能找我能搞定的技术.故引进clickhoue,关于clickhoue在17年本人就开始关注,并且写了一些入门的介绍,直到19年clickhoue功能慢慢的丰富才又慢慢的关注,并且编写了同步程序,把mysql数据实时同步到clickhoue,并且最终在线上使用起来. 关于clickhouse是什么请自行

转载自:https://www.cnblogs.com/yucy/p/7845105.html MySQL数据实时增量同步到Kafka - Flume   写在前面的话 需求,将MySQL里的数据实时增量同步到Kafka.接到活儿的时候,第一个想法就是通过读取MySQL的binlog日志,将数据写到Kafka.不过对比了一些工具,例如:Canel,Databus,Puma等,这些都是需要部署server和client的.其中server端是由这些工具实现,配置了就可以读binlog,而clien

1. 时间戳增量回滚同步 假定在源数据表中有一个字段会记录数据的新增或修改时间,可以通过它对数据在时间维度上进行排序.通过中间表记录每次更新的时间戳,在下一个同步周期时,通过这个时间戳同步该时间戳以后的增量数据.这是时间戳增量同步. 但是时间戳增量同步不能对源数据库中历史数据的删除操作进行同步,我就使用orcale物化视图的方式进行删除更新操作 说明: 源数据表 需要被同步的数据表 目标数据表 同步至的数据表 中间表 存储时间戳的表 2. 前期准备 在两个数据库中分别创建数据表,并通过脚本在源数

一.使用Logstash将mysql数据导入elasticsearch 1.在mysql中准备数据: mysql> show tables; +----------------+ | Tables_in_yang | +----------------+ | im | +----------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select * from im; +----+------+ | id | name | +----+------+ | 2

大家好,我是不才陈某~ 数据同步一直是一个令人头疼的问题.在业务量小,场景不多,数据量不大的情况下我们可能会选择在项目中直接写一些定时任务手动处理数据,例如从多个表将数据查出来,再汇总处理,再插入到相应的地方. 但是随着业务量增大,数据量变多以及各种复杂场景下的分库分表的实现,使数据同步变得越来越困难. 今天这篇文章使用阿里开源的中间件Canal解决数据增量同步的痛点. 文章目录如下: Canal是什么? canal译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484377&idx=1&sn=199bc88f700f427f4515afac4c7402f1&chksm=eaa82bf1dddfa2e7c9f4319b52fc7a5ab721531039b928ce9624bfa26c6030f3f33167b827fd&scene=21#wechat_redirect 题记 关系型数据库Mysq

部分引用自:https://blog.csdn.net/tmchongye/article/details/68956808 一.什么是Rsync? Rsync(Remote Synchronize)是一款开源的.快速的.多功能的.可以实现全量及增量的本地或远程数据同步备份的优秀工具,并且支持多种操作系统平台运行. 官网文档:https://rsync.samba.org/ftp/rsync/rsync.html 二.Rsync简介 1.Rsync具有本地与远程两台主机之间的数据快速复制同步镜像

转载请出自出处:http://www.cnblogs.com/hd3013779515/ 1.创建MySQL数据 create database solr; use solr; DROP TABLE IF EXISTS student; CREATE TABLE student ( id ) NOT NULL, stu_name ) DEFAULT NULL, stu_sex ) DEFAULT NULL, stu_address ) DEFAULT NULL, updateTime times

雪花ID实现新增数据同步 GUID生成的ID,可以确保是唯一ID,但却是无序的,不适合用于数据同步. 雪花算法生成的ID(INT64)能够按照时间有序(升序)生成.只要电脑上的时间是正确的,新增的记录,生成的ID最大. 对于新增的记录,同步一次数据,登记同步的最末一条记录的ID(同步截至点).下次只同步ID比同步截至大的记录.

转自:http://www.letiantian.me/2014-06-16-dynamo-algorithm-protocol/ Dynamo是Amazon的一个分布式的键值系统,P2P架构,没有主从的概念,数据一致性做到了最终一致.Apache Cassandra参考了它的实现方法. 一致性哈希 关于一致性哈希的具体内容,可以参考一致性哈希. 容错 由于一致性哈希的使用,Dynamo集群中的节点在逻辑上可以认为是一个圆环.假设有M个节点,我们从某个节点开始顺时针地依次为每个节点标号为1.2.

一.工具安装 访问官网https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch和http://xbib.org/repository/org/xbib/elasticsearch/importer/elasticsearch-jdbc下载版本匹配的es和es-jdbc.如果数据库使用的非MySQL,还需要将相应版本的数据库驱动拷贝到elasticsearch-jdbc的lib下: 访问https://github.com/mobz/elasticsearch-

最近用了几天时间为公司项目集成了全文搜索引擎,项目初步目标是用于搜索框的即时提示.数据需要从MySQL中同步过来,因为数据不小,因此需要考虑初次同步后进行持续的增量同步.这里用到的开源服务就是ElasticSearch. ElasticSearch ElasticSearch是一个非常好用的开源全文搜索引擎服务,同事推荐之前我并没有了解过,但是看到亚马逊专门提供该服务的实例,没有多了解之前便猜想应该是和Redis一样名声在外的产品,估计也是经得起考验可以用在生产环境中了.上网了解一番之后发现果然

RSYNC = Remote Sync 远程同步 高效,一定要结合shell 官网:https://rsync.samba.org Author: Andrew Tridgell, Wayne Davison, and others Andrew Tridgell是Samba项目的领导者和主要开发人员,同时还在参与开发rsync\Linux Kernel. 与SCP的比较:scp=无法备份大量数据,类似windows的复制 rsync=边复制 ,边统计,边比较 Rsync特性和优点 可以镜像保存

目标:利于kettle实现单表增量同步,以时间为判断条件 背景:源表:db1.q1 (2w条数据) 目标表:db2.q2(0条数据) 表结构: CREATE TABLE `q1` (  `ID` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `anlage` varchar(20) DEFAULT NULL,  `card_count` int(11) DEFAULT NULL,  `card_id` varchar(30) DEFAULT NULL,  `card_

Rsync  is  a  fast and extraordinarily versatile file copying tool. Rsync是一款开源的,快速的,多功能的,可实现全量和增量的本地或者远程的数据同步,备份的优秀工具. Rsync的功能: 1.支持拷贝特殊文件如链接文件.设备等. 2.可以有排除指定文件或目录同步的功能,相当于打包命令tar的--exclude=PATTERN排除功能. 3.可以做到保持原文件或目录的权限.时间.软硬链接.属主.属组等所有属性不变. 4.可以实现

为什么要使用 rsync 从 Windows 到 linux 进行同步? 我们经常会面临这种的情况,项目使用 Windows 开发,最终部署在 Linux 上,但有时想要进行测试.维护.迭代版本时操作时,服务器和本地的开发环境代码的同步就成了问题.当然我们可以选用 Git 进行代码的同步.但有时代码的频繁修改,并且修改后的验证需要依赖外部的 Linux 服务器,这时 git 的提交便成了令人抓狂的操作.当然有人说可以使用 Jenkins 等这样的自动化工具进行部署,但由于资源或学习成本等其他外部

本文介绍如何使用canal增量同步mysql数据库信息到ElasticSearch.(注意:是增量!!!) 1.简介 1.1 canal介绍 Canal是一个基于MySQL二进制日志的高性能数据同步系统.Canal广泛用于阿里巴巴集团(包括https://www.taobao.com),以提供可靠的低延迟增量数据管道,github地址:https://github.com/alibaba/canal Canal Server能够解析MySQL binlog并订阅数据更改,而Canal Clien