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

老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是总结大数据开发的知识点,一方面是希望能够帮助伙伴让自学从此不求人.由于老刘是自学大数据开发,博客中肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! 背景 大数据领域数据源有业务库的数据,也有移动端埋点数据.服务器端产生的日志数据.我们在对数据进行采集时根据下游对数据的要求不同,我们可以使用不同的采集工具来进行.今天老刘给大家讲的是同步mysql增量数据的工具Canal,本篇文章的大纲如下: Canal 的概念 mysql 中主备复制实现原

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

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

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&消费支持

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

有些场景下,需要隔离不同的DB,彼此DB之间不能互相访问,但实际的业务场景又需要从A DB访问B DB的情形,这时怎么办?我认为有如下常规的三种方案: 1.双方提供RESET API,需要访问不同DB数据时,可以通过API来获取指定数据: 这种方案优点是隔离性.定制性强,统一出入口,只能通过指定的API访问指定的数据:缺点与优点是对立的,也就是定制性太强,导致每次业务发生变更,需要访问不同数据的时候,需要双方更改API的入参或返参,降低了开发效率:而且无法使用表JOIN,这样在某些情况下也会导致

在日常的linux运维工作中,大数据量备份与还原,始终是个难点.关于mysql的备份和恢复,比较传统的是用mysqldump工具,今天这里推荐另一个备份工具innobackupex.innobackupex和mysqldump都可以对mysql进行热备份的,mysqldump对mysql的innodb的备份可以使用single-transaction参数来开启一个事务,利用innodb的mvcc来不进行锁表进行热备份,mysqldump备份是逻辑备份,备份出来的文件是sql语句,所以备份和恢复的

摘要:大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS)是阿里云提供的一种快速.完全托管的EB级数据仓库解决方案.本文章中阿里云MaxCompute公有云技术支持人员刘力夺通过一个实验向大家介绍了阿里云关系型数据库产品RDS中的MySQL数据如何同步到MaxCompute,帮助用户大体了解MaxCompute产品以及其数据同步过程. 直播视频回顾:MySQL/RDS数据如何同步到MaxCompute 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 实验方案概述 本实验是对RDS同步数据到MaxCom

一.Canal介绍 1.应用场景 在前面的统计分析功能中,我们采取了服务调用获取统计数据,这样耦合度高,效率相对较低,目前我采取另一种实现方式,通过实时同步数据库表的方式实现,例如我们要统计每天注册与登录人数,我们只需把会员表同步到统计库中,实现本地统计就可以了,这样效率更高,耦合度更低,Canal就是一个很好的数据库同步工具.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. 2.Canal环境搭建 canal的原

一.MySQL复制概述 ⑴.MySQL数据的复制的基本介绍 目前MySQL数据库已经占去数据库市场上很大的份额,其一是由于MySQL数据的开源性和高性能,当然还有重要的一条就是免费~不过不知道还能免费多久,不容乐观的未来,但是我们还是要能熟练掌握MySQL数据的架构和安全备份等功能,毕竟现在它还算是开源界的老大吧! MySQL数据库支持同步复制.单向.异步复制,在复制的过程中一个服务器充当主服务,而一个或多个服务器充当从服务器.主服务器将更新写入二进制日志文件,并维护文件的一个索引以跟踪日志循环

一.MySQL复制概述 ⑴.MySQL数据的复制的基本介绍 目前MySQL数据库已经占去数据库市场上很大的份额,其一是由于MySQL数据的开源性和高性能,当然还有重要的一条就是免费~不过不知道还能免费多久,不容乐观的未来,但是我们还是要能熟练掌握MySQL数据的架构和安全备份等功能,毕竟现在它还算是开源界的老大吧! MySQL数据库支持同步复制.单向.异步复制,在复制的过程中一个服务器充当主服务,而一个或多个服务器充当从服务器.主服务器将更新写入二进制日志文件,并维护文件的一个索引以跟踪日志循环

目前主流的有两个工具可以实现物理热备:ibbackup和xtrabackup ;ibbackup是需要授权价格昂贵,而xtrabackup功能比ibbackup强大而且是开源的 Xtrabackup提供了两种命令行工具: xtrabackup:专用于备份InnoDB和XtraDB引擎的数据; innobackupex:这是一个perl脚本,在执行过程中会调用xtrabackup命令可以实现备份InnoDB,也可以备份MyISAM引擎的对象 Xtrabackup是由percona提供的mysql数

一. 概述 在大数据的静态数据处理中,目前普遍采用的是用Spark+Hdfs(Hive/Hbase)的技术架构来对数据进行处理. 但有时候有其他的需求,需要从其他不同数据源不间断得采集数据,然后存储到Hdfs中进行处理.而追加(append)这种操作在Hdfs里面明显是比较麻烦的一件事.所幸有了Storm这么个流数据处理这样的东西问世,可以帮我们解决这些问题. 不过光有Storm还不够,我们还需要其他中间件来协助我们,让所有其他数据源都归于一个通道.这样就能实现不同数据源以及Hhdfs之间的解耦

两台Mysql数据库数据同步实现 做开发的时候要做Mysql的数据库同步,两台安装一样的系统,都是FreeBSD5.4,安装了Apache 2.0.55和PHP 4.4.0,Mysql的版本是4.1.15,都是目前最新的版本. 1. 安装配置 两台服务器,分别安装好Mysql,都安装在 /usr/local/mysql 目录下(安装步骤省略,请参考相关文档),两台服务器的IP分别是192.168.0.1和192.168.0.2,我们把192.168.0.1作为master数据库,把192.168

文档参考地址:http://blog.csdn.net/u010587433/article/details/49305019 需求: 使用Goldengate完成Mysql到Mysql的数据同步,源库的o2m-mc库同步到目标库的gmdc库,表名GMQDSJSP,换句话说,就是不同数据库之间表之间数据的同步 实验准备: 系统: CentOS 7.2 mysql版本 :  5.7-12 mysql-1 : 192.168.68.13     mysql-2:192.168.68.14 1.初始化

mysql主主备份: 保证各服务器上的数据库中的数据一致,因此需要开启数据库同步机制.由于是一整套系统,并且系统内含数据库.由于任何一台服务器都有可能被选中,因此要让所有的数据库上的数据都是最新的,任何一个服务器上的数据发生变化时都要自动的同步到其他的服务器上. 三维可视化管理系统使用的时Mysql数据库,这里采用的时主-主备份机制进行同步的. 主一数据库:192.168.10.7 主二数据库:192.168.10.212 主数据库1: 编辑数据库配置文件 3DDataCenter\64\mys

背景 写这篇文章主要是介绍一下我做数据仓库ETL同步的过程中遇到的一些有意思的内容和提升程序运行效率的过程. 关系型数据库: 项目初期:游戏的运营数据比较轻量,相关的运营数据是通过Java后台程序聚合查询关系型数据库MySQL完全可以应付,系统通过定时任务每日统计相关数据,等待运营人员查询即可. 项目中后期:随着开服数量增多,玩家数量越来越多,数据库的数据量越来越大,运营后台查询效率越来越低.对于普通的关系型来说,如MySQL,当单表存储记录数超过500万条后,数据库查询性能将变得极为缓慢,而往

Xtrabackup介绍 1.Xtrabackup是什么 Xtrabackup是一个对InnoDB做数据备份的工具,支持在线热备份(备份时不影响数据读写),是商业备份工具InnoDB Hotbackup的一个很好的替代品. Xtrabackup有两个主要的工具:xtrabackup.innobackupex 1.xtrabackup只能备份InnoDB和XtraDB两种数据表,而不能备份MyISAM数据表2. innobackupex是参考了InnoDB Hotbackup的innoback脚本

Logstash与Elasticsearch的安装就不多说了,我之前有两篇文章写的比较详细了ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记 和 Filebeat+Logstash+ElasticSearch+Kibana搭建Apache访问日志解析平台. Mysql Connector没有包含在ELK的包中,需要自己下载. 配置文件 最主要的配置文件是 Logstash 的配置,我们命名为 mysql.conf 样例如下 input { stdin { } jdbc