clickhouse版本:22.1.2.2 1.Mysql引擎(不推荐) CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster] ENGINE = MySQL('host:port', ['database' | database], 'user', 'password') 引擎参数 host:port - MySQL服务地址 database - MySQL数据库名称 user - MySQL用户名 password - MyS

配置 安装插件由于这里是从mysql同步数据到elasticsearch,所以需要安装jdbc的入插件和elasticsearch的出插件:logstash-input-jdbc.logstash-output-elasticsearch安装效果图如下所示: 下载mysql连接库由于logstash是ruby开发的,所以这里要下载mysql的连接库jar包,从官网下载,我这里下载的是:mysql-connector-java-5.1.46.jar将下载好的mysql-connector-java

1 Kettle总体步骤 由于Kettle自身的特殊性以及在多个步骤中kettle自身处理数据库事务的特殊性,尝试了很多种方案,最终确定暂使用如下方案. 1.使用此方案可以解决kettle本身数据库事务的缺点 2.使用此方案可以解决支队多个表中同时往一张总表中同步数据时,取时间戳不准的问题. 3.配置时,每个支队的数据汇聚时,都单独配置一个转换作业任务. 4.Kettle支持字段映射,转换,以及作业定时运行等. 2 Kettle配置实现 A)清空临时表 B)读取交换时间 C)读取需要交换的数据

前面一篇已经把logstash和logstash-input-jdbc安装好了. 下面就说下具体怎么配置. 1.先在安装目录bin下面(一般都是在bin下面)新建两个文件jdbc.conf和jdbc.sql 2.配置jdbc.conf input { stdin { } jdbc { # 连接的数据库地址和哪一个数据库,指定编码格式,禁用SSL协议,设定自动重连 jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/microstor

MySQL Binlog 要通过 MySQL binlog 将 MySQL 的数据同步给 ES, 我们只能使用 row 模式的 binlog.如果使用 statement 或者 mixed format,我们在 binlog 里面只能知道对应的 query 语句,完全没法知道这条语句到底改了啥数据,所以要从 binlog 里面得到实际的数据,只能用 row 模式. Row 模式还可以设置 full,noblob 以及 minimal 三种 image 模式,后面两种主要是为了减少空间占用,默认是

目录 1.搜索镜像 2.拉取镜像 3.查看镜像 4.启动镜像 5.操作容器 (1)在MySQL中创建数据库 (2)外部连接Dokcer容器中的MySQL服务 (3)查看挂载情况 (4)测试MySQL服务持久化 (5)问题说明 (6)MySQL数据库的数据备份 6.停止容器 7.移除容器 实战:解决MySQL的数据持久化的问题! 总体步骤: 搜索镜像 拉取镜像 查看镜像 启动镜像 操作容器(重点) 停止容器 移除容器 1.搜索镜像 搜索MySQL镜像,也可以在Docker官方镜像仓库中进行搜索.

ElasticSearch同步Mysql 先讲项目需求:对于资讯模块添加搜索功能 这个搜索功能我就是采用ElasticSearch实现的,功能刚实现完,所以写这篇博客做个记录,让自己在记录下整个步骤和过程中的一些注意事项. 一.安装elasticsearch和可视化工具 有关整个教程参考:mac安装elasticsearch和可视化工具 1.安装elasticsearch 网址地址:官网 2.安装elasticsearch-head(可视化界面) 安装地址:https://github.com/

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

#获取镜像 [root@localhost ~]# docker pull mysql:5.7 #启动容器,需要做数据挂载!安装启动mysql,需要配置密码的,这是注意点! #官方安装文档:docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag #启动容器 -v 使用容器数据卷 [root@localhost ~]# docker run -d -p 3310:3306 -v /home/mysq

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

声明:我配置出来的slave_io_running和slave_sql_running都是yes.但是数据并没有同步! 希望有遇到相同问题的朋友,能够告诉我一下解决方案? 首先,如何在同一个服务器安装两个MySQL https://blog.csdn.net/hanjun0612/article/details/81236694 接着我们配置两个mysql同步数据 一  先看mysql1的my.ini # For advice on how to change settings please s

下面是试验的主要步骤: 在上一篇文章中LZ已经介绍了,实验的环境和实验目的. 在本篇文章中主要介绍侧重于对Kettle ETL的相应使用方法, 在这里LZ需要说明一下,LZ成为了避免涉及索引和表连接等操作, 在数据库mysql中重新创建一个不带有索引和外键约束的 customers数据库表. 但数据集合不变. 所以在后文中国使用,mysql.customers来代替前篇文章中的test.customers. 下面的截图是使用Spoon工具来整体对这个流程的描述: (图) 首先需要使用Kettle

业务背景 写任何工具都不能脱离实际业务的背景.开始这个项目的时候是因为现有的项目中数据分布太零碎,零零散散的分布在好几个数据库中,没有统一的数据库来收集这些数据.这种情况下想做一个大而全的会员中心系统比较困难.(这边是一个以互联网保险为中心的项目,保单,会员等数据很零散的储存在好几个项目之中,并且项目之间的数据基本上是隔离的). 现有的项目数据库是在腾讯云中储存,虽然腾讯提供了数据同步功能,但是这样必须要表结构相同才行,并不符合我们的需求.所以需要自行开发. 项目在这里:https://gith

背景: 接到上级指示,要从外网某库把数据全部导入到内网,数据每天更新一次即可,大约几百万条数据,两个库结构一样,mysql的,两台数据库所在服务器都是windows server的,写个java接口实现下吧,给了一个外网数据库信息,好了,给你3天时间,开始搞吧. 分析: 用java接口写逻辑?不好意思,基本没思路,大神就不要喷我了.前公司的数据中台的数据都是通过kettle定时抽取的,虽然暂时我还不知道是个什么鬼,但总比me思路强,于是果断舍弃java接口,全面百度kettle,为了工作啊--

http://blog.csdn.net/swandy45/article/details/6982421 环境要求: Windows 操作系统 需要Mysql 3.23.15以后的版本. 假设数据库A为主机,数据库B为从机(A向B提供同步服务,即B中的数据来自A) A机器:IP=10.10.151.166 B机器:IP=10.10.151.156 下面看单向同步的配置步骤: 1         在机器A中建立一个新的数据库,sql语句: CREATE DATABASE backup_db; U

将写好的kettle工程部署到Linux下后,同步的数据都成了乱码,幸运的是数据库有备份. 下面就说一下,kettle工程如何同步两端编码格式都是utf8的数据库. 我们只需要更改kettle数据库连接方式已utf8的方式连接即可,如下图: 在Options添加参数 characterEncoding为utf8即可

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

一.首先在Centos6.5上安装 go 语言环境 下载Golang语言包:https://studygolang.com/dl [hoojjack@localhost src]$ ls apache-maven-3.5.0 go go1.6.2.linux-amd64.tar.gz 二.解压.tar.gz安装包. 三.配置安装环境. [hoojjack@localhost etc]$ vim profile export GOPATH=/usr/local/src/go/work export

From:https://my.oschina.net/simpleton/blog/525675 一.什么是ETL ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract).转换(transform).加载(load)至目的端的过程.ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库. 二.Kettle简单说明 Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行,数据抽取高效稳定

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

在开发过程中,我们经常会遇到对业务数据进行模糊搜索的需求,例如电商网站对于商品的搜索,以及内容网站对于内容的关键字检索等等.对于这些高级的搜索功能,显然数据库的 Like 是不合适的,通常我们采用 ElasticSearch 来完成数据的搜索和分析,有了这个利器,我们可以轻松应对上述场景,实现关键字搜索等功能. 不过,由于增加了 ElasticSearch 作为搜索引擎,随之而来的问题就是,如何将业务中的数据同步到 ElasticSearch 中,主要有两种方式: 业务双写(具有侵入性) 数据库