摘要: 本文向您详细介绍如何使用DataWorks数据同步功能,将Kafka集群上的数据迁移到阿里云MaxCompute大数据计算服务. 前提条件 搭建Kafka集群 进行数据迁移前,您需要保证自己的Kafka集群环境正常.本文使用阿里云EMR服务自动化搭建Kafka集群,详细过程请参见:Kafka 快速入门. 本文使用的EMR Kafka版本信息如下:EMR版本: EMR-3.12.1集群类型: Kafka软件信息: Ganglia 3.7.2 ZooKeeper 3.4.12 Kafka 2

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:mikealzhou 本文重点介绍kafka的两类常见数据迁移方式:1.broker内部不同数据盘之间的分区数据迁移:2.不同broker之间的分区数据迁移. 一.broker 内部不同数据盘之间进行分区数据迁移 1.1 背景介绍 最近,腾讯云的一个重要客户发现kafka broker内部的topic分区数据存储分布不均匀,导致部分磁盘100%耗尽,而部分磁盘只有40%的消耗量. 分析原因,发现存在部分topic的分区数据过于集中在某

1.概述 Kafka的使用场景非常广泛,一些实时流数据业务场景,均依赖Kafka来做数据分流.而在分布式应用场景中,数据迁移是一个比较常见的问题.关于Kafka集群数据如何迁移,今天笔者将为大家详细介绍. 2.内容 本篇博客为大家介绍两种迁移场景,分别是同集群数据迁移.跨集群数据迁移.如下图所示: 2.1 同集群迁移 同集群之间数据迁移,比如在已有的集群中新增了一个Broker节点,此时需要将原来集群中已有的Topic的数据迁移部分到新的集群中,缓解集群压力. 将新的节点添加到Kafka集群很简

kafka版本:适用于目前2.0以下 第一步: 假如有一个topic叫做test,当前topic的详情是这样的: [cdh@cdh1 kafka_2.11-1.0.1]$ bin/kafka-topics.sh --topic test --describe --zookeeper hadoop01:2181 Topic:test PartitionCount:3 ReplicationFactor:2 Configs: Topic: test Partition: 0 Leader: 2 Re

需求:由于我们用的阿里云Hbase,按存储收费,现在需要把kafka的数据直接同步到自己搭建的hadoop集群上,(kafka和hadoop集群在同一个局域网),然后对接到hive表中去,表按每天做分区 一.首先查看kafka最小偏移量(offset) /usr/local/kafka/bin/kafka-run- -topic test --time - (--time -1为查看kafka最大偏移量) test:: test:: test:: 显示三个partition最小offset都为0

1.概述 在实际的应用场景中,数据存储在HBase集群中,但是由于一些特殊的原因,需要将数据从HBase迁移到Kafka.正常情况下,一般都是源数据到Kafka,再有消费者处理数据,将数据写入HBase.但是,如果逆向处理,如何将HBase的数据迁移到Kafka呢?今天笔者就给大家来分享一下具体的实现流程. 2.内容 一般业务场景如下,数据源头产生数据,进入Kafka,然后由消费者(如Flink.Spark.Kafka API)处理数据后进入到HBase.这是一个很典型的实时处理流程.流程图如下

摘要:本次分享主要介绍Kafka产品的原理和使用方式,以及同步数据到MaxCompute的参数介绍.独享集成资源组与自定义资源组的使用背景和配置方式.Kafka同步数据到MaxCompute的开发到生产的整体部署操作等内容. 演讲嘉宾简介:耿江涛,阿里云智能技术支持工程师 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 本次分享主要围绕以下两个方面: 一.背景介绍二.具体操作流程1.Kafka消息队列使用以及原理2.资源组介绍以及配置3.同步过程及其注意事项 4.开发测试以及生产部署 一.背景介绍 1

Amazon Redshift数据迁移到MaxCompute Amazon Redshift 中的数据迁移到MaxCompute中经常需要先卸载到S3中,再到阿里云对象存储OSS中,大数据计算服务MaxCompute然后再通过外部表的方式直接读取OSS中的数据.如下示意图: 前提条件 本文以SQL Workbench/J工具来连接Reshift进行案例演示,其中用了Reshift官方的Query editor发现经常报一些奇怪的错误.建议使用SQL Workbench/J. 下载Amazon R

使用Sqoop能够极大简化MySQL数据迁移至Hive之流程,并降低Hadoop处理分析任务时的难度. 先决条件:安装并运行有Sqoop与Hive的Hadoop环境.为了加快处理速度,我们还将使用Cloudera Quickstart VM(要求至少4 GB内存),不过大家也可以使用Hortonworks Data Platform(至少要求8 GB内存).由于我的笔记本电脑只有8 GB内存,因此我在这里使用CLoudera VM镜像. 如果大家需要使用Virtualbox运行Cloudera/

一.服务器准备 目前有两台128G内存服务器,故准备每台启动两个es实例,再加一台虚机,共五个节点,保证down一台服务器两个节点数据不受影响. 二.系统初始化 参见我上一篇kafka系统初始化:https://www.cnblogs.com/mkxfs/p/12030331.html 三.安装elasticsearch7.5.0 1.因zookeeper和kafka需要java启动 首先安装jdk1.8环境 yum install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64

一.需求 需要做实时数据接入的接口.数据最终要写入库,要做到高并发,数据的完整,不丢失数据. 二.技术选型 1.因为只是做简单的接口,不需要复杂功能,所以决定用flask这个简单的python框架(因为做运维的作者只会python所以只能在python框架里找): 2.要做到数据的实时性,考虑到数据落地入库可能io会延时比较大,所以决定数据通过接口先写入消息队列中间件kafka (为什么用kafka因为kafka数据是顺序写文件,效率还可以,主要是的写入文件可以保证自定义时间内的数据不丢失:ka

一.课程介绍 二.云数据库的简介及使用场景 1.云数据库简介 1.1特点: 用户按存储容量和带宽的需求付费 可移植性 按需扩展 高可用性(HA) 1.2阿里云云数据库 RDS 稳定可靠,可弹性伸缩的在线数据库服务. 基于飞天分布式系统和全 SSD 盘高性能存储 支持 MySQL,SQLServer,PostgreSQL 和 PPAS 引擎 提供容灾,备份,恢复,监控,迁移等方面的全套解决方案.   2.云数据库与自建数据库对比 3.云数据库功能特点 3.1 安全性 3层安全防护体系,通过十项安全

在kafka中增加新的节点后,数据是不会自动迁移到新的节点上的,需要我们手动将数据迁移(或者成为打散)到新的节点上 1 迁移方法 kafka为我们提供了用于数据迁移的脚本.我们可以用这些脚本完成数据的迁移. 1.1 生成partiton分配表 1.1.1 创建json文件topic-to-move.json { "topics": [{"topic": "testTopic"}], "version": 1 } 1.1.2 生

云时代已经来临,云上很多场景下都需要数据的迁移.备份和流转,各大云厂商也大都提供了自己的迁移工具.本文主要介绍京东云数据库为解决用户数据迁移的常见场景所提供的解决方案. 场景一:数据迁移上云 数据迁移上云是最常见的一类场景,目前京东云提供了两个DTS(Data Transformation Service)迁移工具供选择,一个是数据迁移,一个是数据同步: 二者的主要区别如下: 下面是这两个工具使用中的一些常见问题: 01 两个迁移工具的原理是什么? 以MySQL为例,两个工具都有全量迁移/增量迁

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 今天在数据迁移的时候因为手贱遇到一个坑爹问题,发来大家乐乐,也传授新手点经验 迁移惯用就是临时表或者新库,经常用的语法有很多,这次主要说的是这个:select * into 数据库名..表名 from xxx 先不扯了,先看错误: 赶紧看看是不是数据重复~事实证明,木有重复数据... 有人会问,你怎么这样求count?...额,我会的是最基本的方法,常见的两种其实性能一样的,对比图:(

1. 为了演示方便,首先新建一个控制台项目,然后添加对entityframework的引用 使用nuget控制台执行: Install-Package EntityFramework 2.新建一个实体"Student",数据访问类"StudentsContext",代码如下: public class Student { public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } } public cla

概要: mssql向mysql迁移的实例,所要用到的工具bcp和load data local infile. 由于订单记录的数据是存放在mssql服务器上的,而项目需求把数据迁移到mysql server,存在的问题mssql和mysql订单表结构不同,所以不能直接导入到mysql中的订单表里面. 解决思路,首先,在mysql数据库新建一张与mssql中订单表结构一样的表,在mssql上利用bcp工具导出数据为csv,然后把导出csv数据上传到mysql服务器上用load data命令行导入表

前言 翻译一篇有关EF数据迁移的文章,以备日后所用,文章若有翻译不当的地方请指出,将就点看,废话少说,看话题.[注意]:文章非一字一句的翻译,就重要的问题进行解释并解决. 话题引入 无法确定这种场景是否是大家也遇见过并且是频繁出现的,这种场景通常出现在需要对大量的数据进行迁移,导致EF数据迁移使得EF迁移状态呈现出一种不可用的状态,最终出现在新的数据迁移上无法进行更新数据库或者回滚.也就是说当进行数据迁移时有可能导致数据库和EF架构出现不一致的状态即所谓的异步,接下来我们将一步一步来解决这个问题

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 找时间记录一下利用Gobblin采集kafka数据的过程,话不多说,进入正题 一.Gobblin环境变量准备 需要配置好Gobblin0.7.0工作时对应的环境变量,可以去Gobblin的bin目录的gobblin-env.sh配置,比如 export GOBBLIN_JOB_CONFIG_DIR=~/gobblin/gobblin-config-dir export GOBBLIN_WORK

数据迁移的工具有很多,基本SSMA团队已经考虑到其他数据库到SQL Server迁移的需求了,所以已经开发了相关的迁移工具来支持. 此博客主要介绍MySQL到SQL Server数据迁移的工具:SQL Server Migration Assistant for MySQL 的使用. 从上面链接的官网下载安装. 第一步:创建一个迁移工程 需要注意的是你需要选择迁移到的SQL Server数据库的版本,目前支持:SQL Azure,SQL Server 2005,SQL Server2008,SQ