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

企业运维的数据库最常见的是 mysql;但是 mysql 有个缺陷:当数据量达到千万条的时候,mysql 的相关操作会变的非常迟缓; 如果这个时候有需求需要实时展示数据;对于 mysql 来说是一种灾难;而且对于 mysql 来说,同一时间还要给多个开发人员和用户操作; 所以经过调研,将 mysql 数据实时同步到 hbase 中; 最开始使用的架构方案: Mysql---logstash—kafka---sparkStreaming---hbase---web Mysql—sqoop---hb

由于需要配置MySQL的主从同步配置,现将配置过程记录下,已被以后不时之需 MySql数据主从同步   1.1. 同步介绍 Mysql的 主从同步 是一个异步的复制过程,从一个 Master复制到另一个 Slave上.在 Master 与 Slave 之间的实现整个复制过程主要由三个线程来完成,其中两个线程(Sql线程和IO线程)在 Slave 端,另外一个线程(IO线程)在 Master 端.   要实现 MySQL 的 主从同步 ,首先必须打开 Master 端的BinaryLog(mysq

业务场景: 项目里需要频繁的查询mysql导致mysql的压力太大,此时考虑从内存型数据库redis里查询,但是管理平台里会较为频繁的修改增加mysql里的数据 问题来了: 如何才能保证mysql的数据实时同步到redis里呢. 问题解决方案: 经过学习调研发现了一款阿里开源的框架canal, 底层大致就模拟成mysql的salve,监听binlog,并通过网络传输, 交由客户端消费处理 具体学习可以参考官方文档 : https://github.com/alibaba/canal 我的成品:

业务需要把mysql的数据实时同步到ES,实现低延迟的检索到ES中的数据或者进行其它数据分析处理.本文给出以同步mysql binlog的方式实时同步数据到ES的思路, 实践并验证该方式的可行性,以供参考. mysql binlog日志 mysql的binlog日志主要用于数据库的主从复制与数据恢复.binlog中记录了数据的增删改查操作,主从复制过程中,主库向从库同步binlog日志,从库对binlog日志中的事件进行重放,从而实现主从同步. mysql binlog日志有三种模式,分别为:

文章转载自公众号  美团技术团队 , 作者 萌萌 背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Selec

#clickhouse-client :create database dw; :use dw; --导入数据: CREATE TABLE Orders ENGINE = MergeTree ORDER BY OrderID AS SELECT * FROM mysql('10.42.134.136:4000', 'dw', 'Orders', 'root', 'xyz'); CREATE TABLE Orders ENGINE = MergeTree ORDER BY OrderID AS S

(备份还原操作) ###导出数据库 /usr/bin/mysqldump -u root -pwd database > database20180808.sql ###导入数据库 mysql -u root -p database < database20180808.sql     (备份到压缩文件从压缩文件导入) ### 备份到压缩文件 /usr/bin/mysqldump -u root -pwd database | gzip > database20180808.sql.gz

CentOS7安装MariaDB并配置主从同步 环境声明: 防火墙firewalld及SElinux均为关闭状态 主库节点:192.168.0.63 从库节点:192.168.0.64 配置主库节点: 前提:配置好yum软件安装源 yum install mariadb-server vim /etc/my.cnf 主库节点mariadb配置文件/etc /my.cnd [mysqld] binlog-ignore-db=mysql binlog-ignore-db=information_sc

一,架构介绍 生产中由于历史原因web后端,mysql集群,kafka集群(或者其它消息队列)会存在一下三种结构. 1,数据先入mysql集群,再入kafka 数据入mysql集群是不可更改的,如何再高效的将数据写入kafka呢? A),在表中存在自增ID的字段,然后根据ID,定期扫描表,然后将数据入kafka. B),有时间字段的,可以按照时间字段定期扫描入kafka集群. C),直接解析binlog日志,然后解析后的数据写入kafka. 2,web后端同时将数据写入kafka和mysql集群

jdk安装1.8版本,es.ls.ik.kibana版本一致我这里使用的6.6.2版本 安装es tar xf elasticsearch-6.6.2.tar.gz mv elasticsearch-6.6.2 /home/heron/elasticsearch ## 使用普通用户启动 chown -R heron.heron /home/heron/elasticsearch su - heron cd /home/heron/elasticsearch cat config/elastics

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

本文首发于我的个人博客网站 等待下一个秋-Flink 什么是CDC? CDC是(Change Data Capture 变更数据获取)的简称.核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据 或 数据表的插入INSERT.更新UPDATE.删除DELETE等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费. 1. 环境准备 mysql Hive flink 1.13.5 on yarn 说明:如果没有安装hadoop,那么可以不用yarn,直接用flink sta

文章转载自: https://www.cnblogs.com/dalaoyang/p/11018541.html 1.go-mysql-elasticsearch简介 go-mysql-elasticsearch是一个将MySQL数据自动同步到Elasticsearch的服务. 它首先使用mysqldump获取原始数据,然后用binlog增量地同步数据. github地址:https://github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch 这里有几点注意事项

      最近在项目中遇到了要实现服务器上MySql数据双向同步,在网上找了很多资料,但是大部分都是在liux系统下配置的, 而且都是互相转载,没有一个详细的步骤,于是决定写一个windows系统下的完整配置,与大家分享,如有不足之处, 请大家指正.   工具/原料 两台服务器,操作系统均为window2012 数据中心版,其中一台服务器为A,IP地址为:192.168.1.2,另外一台为B,IP地址为:192.168.1.3 mysql  的版本最好保持一致,大版本号一定要一致,小更新不影响

本文介绍的Mysql Dual-Master 复制实施方法可能不是最完美.最强大的.但是在我的应用环境下能很好的满足各项需求. 本文基于我们仅仅使用两台MySQL服务器的情况下,但是你会发现文章中介绍的方法可以很方便的应用于多台服务器的环境下.同样地,我们假设您将用于同步复制的数据库已经在其中一台MySQL服务器上建好了.最后,在开始所有工作之前,我们必须调整所有服务器的防火墙策略以保证彼此能访问对方的3306端口. 环境: 操作系统:CentOS 5.4 x86 MySQL版本:5.0.77

为什么要做迁移? 由于系统版本.数据库的升级,导致测试流程阻塞,为了保证数据及系统版本的一致性,我又迫切需要想用这套环境做性能测试,所以和领导.开发请示,得到批准后,便有了这次学习的机会,所以特此来记录下整个过程. 使用方案: 借助工具与编码相结合形式,备份MySQL数据库,并把备份数据库还原到本地MySQL数据库,使用第三方工具完成数据迁移,代码实现SQL条数统计按照库名和表名回写结果,使用ultracompare实现比对. 使用工具: 第一种迁移工具 Microsoft SQL Server

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

在实现的路上遇到了各种坑,再次验证官方文档只能产考不能全信! ElasticSearch安装就不说了上一篇有说! 安装logstash 官方:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/installing-logstash.html 1.下载公共密钥 rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch 2.添加yum源 vim /etc/yum.repos.d/lo

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

MYSQL快速同步数据到Redis 举例场景:存储游戏玩家的任务数据,游戏服务器启动时将mysql中玩家的数据同步到redis中. 从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中.当然,最直接的做法就是遍历MySQL数据,一条一条写入到Redis中.这样没什么错,但是速度会非常慢.如果能够想法使得MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合,可以节省很多消耗和缩短时间. Mysql数据库名称为:GAME_DB, 表结构举例: CREATE TABLE TABLE_