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使用说明:此文档包含所有的Linux命令,只有你想不到的没有你看不到的,此文档共计10万余字,有8400多行,预计阅读时间差不多需要3个小时左右,所以要给大家说一说如何阅读此文档 为了方便大家阅读,我这里做了相关索引,建议使用搜索的方式阅读,如果您有大把时光去阅读的话您可以试着去 第二个方法就是找我要电子版文档 搜索的话直接使用浏览器的搜索方式就可以了,我这里使用谷歌浏览器进行演示 打开文档 打开谷歌的搜索,键入ctrl+f 右上角出现搜索框后,直接在搜索框中输入要查询的命令,但是查询结果有很多

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:

实例:ORACLE到ORACLE的数据传递   编写job.xml文件,添加变量参数 执行datax.py文件时记得带参数 格式:./datax.py –p"-Ddbname=*** -Dip=***" job.xml   实现指定的列名数据传递 修改reader里面的colums和writer里面的colorder,记得顺序要一致.其他保持不变   实现指定的行数的数据传递 Reader里面填写参数sql语句,其他默认,可以多个条件 如果数据库里面有日期格式需要转换,则需要根据自己数

DataX环境搭建 环境搭建 Java安装(java>=1.6) JDK下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 根据自己的系统选择相应的JDK $ cat /proc/version 86_64表示64位系统 ./文件名,安装 配置环境变量 $vi /etc/profile        在最后面添加下面3行代码 export JAVA_HOME=/usr/

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

Airflow之所以受欢迎的一个重要因素就是它的插件机制.Python成熟类库可以很方便的引入各种插件.在我们实际工作中,必然会遇到官方的一些插件不足够满足需求的时候.这时候,我们可以编写自己的插件.不需要你了解内部原理,设置不需要很熟悉Python, 反正我连蒙带猜写的. 插件分类 Airflow的插件分为Operator和Sensor两种.Operator是具体要执行的任务插件, Sensor则是条件传感器,当我需要设定某些依赖的时候可以通过不同的sensor来感知条件是否满足. Airfl

datax 是阿里巴巴官方开源的一个数据同步工具,可以用于诸多数据源之间的同步,并且使用简单.效率高. datax 官方有提供编译好的版本,可以直接下载,但是其中包含有 BUG. 我最近遇到的一个问题是,当从 MongoDB 同步数据到传统的结构化数据库时(如MySQL),会出现字段无法对齐的情况. 举个例子.比如 MongoDB 中存在这样的一个 Collection: 当同步到 mysql 后,会变成这样: 明显的,它只是按顺序来映射到目标端,而并没有按字段名来做匹配. 问题的解决:重新编译

Datax 总体流程图 先看执行的第一个步骤: 在最上层抽象类,这个里面相当于获取全局公共信息,java入口部分就是这个Engine的main方法直接启动 Engine 启动 com.alibaba.datax.core.Engine#main直接启动 阿里这边有提供多级JSON配置信息无损存储 com.alibaba.datax.common.util.Configuration 但是平常的使用中很少有直接以json的格式操作,一般是转成对象bean,然后进行操作, 他在这边新写这个方法的目的

1. 关于DataX 1.1. 前言 为什么写这篇文章,因为初出茅庐的时候,曾经遇到的一个面试官就是DataX的作者之一,而当时我还偏偏因为业务需求做了个数据库的同步工具,我当时不知道他做过这么专业的同步工具,被虐的老惨了,他面试的其中一个问题就是,如果要你去推销一款数据库同步工具,你该怎么推销? 相信没有深入了解过这个领域的可能说不出一两点优势来,而我当时做的工具,也就重在实现功能上了,唯一的优点我觉得就是还算通用,因为也是通过配置json文件设置对应表间的关系来实现不同数据库之间的数据同步

废话不多说,直接上笔记,先来看下参考链接GitHub: https://github.com/alibaba/DataX.此链接有较详细的安装使用方法,还有json参数编写的文档说明,建议多看. First,从上面的参考链接中下载datax,解压完成后datax/bin目录中就有了现成的可执行文件.但是还不能直接用,因为运行依赖于其他软件,所以下面来看看运行要求和安装步骤: datax运行环境要求 LinuxJDK(1.8以上,推荐1.8)Python(推荐Python2.6.X)Apache

记录下使用crontab,datax定时同步数据遇到的问题. 1.开始使用如下配置,死活不执行.网上说crontab环境便利的问题,设置了也没反应. [root@hxjk_test_mysql_redis_file test]# crontab -l SHELL=/bin/bash * 1 * * * sh /test/test.sh */3 * * * * python /data/datax/bin/datax.py /data/datax/job/job.json crontab中的环境变

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.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

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.DataX工具简介 1.设计理念 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.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

源码解析 基本调用类分析 任务启动由python脚本新建进程进行任务执行,后续执行由Java进行,以下将对java部分进行分 其中的调用原理机制. Engine 首先入口类为com.alibaba.datax.core.Engine的main方法,其中通过调用其本身的静态方法entry,该方法主要针对输入参入进行格式化以及校验: BasicParser parser = new BasicParser(); CommandLine cl = parser.parse(options, args)

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

Datax源码改造关键步骤记录: 一.作业配置1.一个job配置:reader 和writer 的column 字段必须是所有表共有的:2.reader多张表,writer一个表时,所有reader的数据都会写到一张表里面(叠加):reader多种表,writer也多张表时,会按表对应顺序一一写入其他表:3.writer表的数量不能超过reader表的数量:4.一个job里只能有一个reader和一个writer: 二.核心代码改造 1.返回日志改造:(1).修改Engine类:方法start重

欢迎收看本期的<老周吹牛>节目,由于剧组严重缺钱,故本节目无视频无声音.好,先看下面一个类声明. [DataContract] public class DemoObject { [DataMember] public double Part1 { get; set; } [DataMember] public int Part2 { get; set; } [DataMember] public byte Part3 { get; set; } [DataMember] public str

每次设置root和远程访问都容易出现问题, 总结了个通用方法, 关键在于实用 step1: # mysql -u root mysql mysql> Grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'root' with grant option; //增加远程访问权限mysql> UPDATE user SET Password=PASSWORD(’newpassword’) where USER=’root’;  //增加ro