利用kettle Spoon从oracle或mysql定时增量更新数据到Elasticsearch https://blog.csdn.net/jin110502116/article/details/79690483 背景: 目前的业务数据数据已经很大了,关于查询内的需求比较多,传统数据库已经不能满足目前的需要.必须得使用全文检索了,了解了相关资料,发现Elasticsearch这个工具比较强大.于是就开始新一段的爬坑之旅了... Elasticsearch安装什么的很方便,但是更新却是个很大

简介: GreenPlum是一个基于PostgreSQL数据库开发的MPP架构的数据库仓库,适用于OLAP系统,支持50PB(1PB=1000TB)级海量数据的存储和处理. 背景: 目前有一个业务是需要将Oracle数据库中的基础数据增量同步到GreenPlum数据仓库,便于进行数据分析和处理. 规模: 每天产生60G左右数据,最大的表每天新增上亿条数据. 解决方法: 1)历史数据通过抽取导入的方式进行初始化. 2)增量更新数据: 使用GoldenGate将Oracle日志解析,传给GreenP

背景 最近在负责公司数据Oracle转PG:老平台数据库:Oracle11g:新平台数据库:PostgreSQL12.由于平台统计规则有变动:所以正在推广的游戏数据无法全部迁移过来:只能在老平台上运行.而支付数据接口升级:统一进入新平台数据PG.需要将部分支付数据由PostgreSQL同步到Oracle. 简而言之:PostgreSQL增量同步表到Oracle.首先声明我不是反“去IOE”潮流.我想到两种方案 采用OGG  可以参考 OGG For Oracle To PostgreSQL 采用

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简介: MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品.MySQL是一种关系数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性. 1.Mysql如何同步到Elasticsearch?2.Logstash.kafka_connector.canal选型有什么不同,如何取舍?3.能实现同步增删改查吗? 1.Canal同步 1.1 canal官方已支持Mysql同步ES6.X 同步

主要用到了一个JDBC importer for Elasticsearch的库. 想要增量同步,有一些先决条件.首先数据库中要维护一个update_time的时间戳,这个字段表示了该记录的最后更新时间.然后用上面的那个库,定时执行一个任务,这个任务中执行的sql就是根据时间戳判断该记录是否应该被更新. 这里先写一个最简单的例子来展示一下. 从上方插件官网中下载适合的dist包,然后解压.进入bin目录,可以看到一堆sh脚本.在bin目录下创建一个test.sh: bin=/home/csone

最近在项目上应用到了ElasticSearch和Logstash,在此主要记录了Logstash-input-jdbc同步Oracle数据库到ElasticSearch的主要步骤,本文是对环境进行简单的配置,如需在实际环境中运行还需要进一步调整. 首先要配置服务器环境 安装Java 安装ElasticSearch(我用的版本是2.4.0) 安装head插件(用于在浏览器查看状态和数据,非必须) 安装Logstash 安装logstash-input-jdbc:在ElasticSearch安装目录

Elasticsearch 2.3.2 从oracle中同步数据   1         数据批量导入-oracle 采用 elasticsearch-jdbc 插件 安装.版本需要ES版本一致 最新 elasticsearch-jdbc 需要 jdk 1.8的支持 1.1   安装 elasticsearch-jdbc 下载elasticsearch-jdbc-2.3.2.0-dist.zip 并解压 将 oracle 驱动jar包 拷贝到elasticsearch-jdbc-2.3.2.0-

本文介绍如何使用canal增量同步mysql数据库信息到ElasticSearch.(注意:是增量!!!) 1.简介 1.1 canal介绍 Canal是一个基于MySQL二进制日志的高性能数据同步系统.Canal广泛用于阿里巴巴集团(包括https://www.taobao.com),以提供可靠的低延迟增量数据管道,github地址:https://github.com/alibaba/canal Canal Server能够解析MySQL binlog并订阅数据更改,而Canal Clien

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

一.工具安装 访问官网https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch和http://xbib.org/repository/org/xbib/elasticsearch/importer/elasticsearch-jdbc下载版本匹配的es和es-jdbc.如果数据库使用的非MySQL,还需要将相应版本的数据库驱动拷贝到elasticsearch-jdbc的lib下: 访问https://github.com/mobz/elasticsearch-

一.前言 Canal 是阿里的一款开源项目,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). Canal 除了支持 binlog 实时 增量同步 数据库之外也支持 全量同步 ,本文主要分享使用Canal来实现从MySQL到Elasticsearch的全量同步: 可通过使用 adapter 的 REST 接口手动触发 ETL 任务,实现全量同步. 在执行全量同步的时候,同一个 destination 的增量同步任务会被 阻塞

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

rsync remote shell 增量方式同步数据 rsync同步文件有两种方式,一种是daemon的方式(rsync daemon)另一种方式是通过远程shell方式(rsync remote shell). 两种方式的区别 daemon方式,这种方式通过TCP方式连接远程rsync daemon,需要使用配置文件,并启用daemon进程. rsync [OPTION] user@host::src dest rsync [OPTION] src user@host::dest remot

在进行数据库维护的过程中经常会遇到数据库备份的问题.先介绍一种常用的数据备份操作系统执行计划+批处理命令:在win的系统中存在 任务计划程序 选项:新建任务选中你写好的程序,设定好时间,就可以按照设定的时间执行程序了. 在备份oracle时写一个导入命令,例如 exp jccf_crm/jccf_crm@fapdb file=D:\hundsun\DATA_BAK\DATA\jccf_crm_%date:~0,10%_%time:~0,2%.dmp owner=jccf_crm 把它考到文件中,

使用Oracle Logminer同步Demo 1 Demo介绍 1.1 Demo设想 前面介绍了Oracle LogMiner配置使用以及使用LogMiner进行解析日志文件性能,在这篇文章中将利用LogMiner进行数据同步,实现从源目标数据库到目标数据库之间的数据同步.由于LogMiner支持的版本是8.1及以上,所以进行数据同步的Oracle数据库版本也必须是8.1及以上. 当然在本文中介绍的是LogMiner进行数据同步例子,也可以利用LogMiner进行数据审计.数据操作追踪等功能,

(本教程展示了Windows环境的oracle数据库主从同步,Linux环境一样也可以) (把主数据库obpm 和从数据库orcl 用实际的数据库名给替换掉) (配置主从同步后,再配置双向同步,可能会有表数据重叠,建议在配置双向同完成后,再导入表数据!) 备注:主.从数据库都用淡蓝色标记了,方便查找替换. 1.环境介绍 主数据库SID : obpm   操作系统 :    win 2003    IP地址   :  192.168.0.1    Global_name :    oracle v

转载自:https://www.cnblogs.com/yucy/p/7845105.html MySQL数据实时增量同步到Kafka - Flume   写在前面的话 需求,将MySQL里的数据实时增量同步到Kafka.接到活儿的时候,第一个想法就是通过读取MySQL的binlog日志,将数据写到Kafka.不过对比了一些工具,例如:Canel,Databus,Puma等,这些都是需要部署server和client的.其中server端是由这些工具实现,配置了就可以读binlog,而clien

一.下载编译flume-ng-sql-source 下载地址:https://github.com/keedio/flume-ng-sql-source.git ,安装说明文档编译和拷贝jar包 嫌麻烦的也可以直接,CSDN下载地址:http://download.csdn.net/detail/chongxin1/9892184 此时最新的版本为flume-ng-sql-source-1.4.3.jar,flume-ng-sql-source-1.4.3.jar是flume用于连接数据库的重要

A fast,versatile,remote (and local) file-copying tool. rsync基于ssh协议实现高效率远程或本地文件复制,传输速度比scp快.复制文件时会比对本地文件与远程主机的文件,仅复制有差异的文件. 常用选项: -q,--quiet:suppress non-error messages 静默模式 -v,--verbose:increase verbosity -a,--archive:archive mode; equals -rlptgoD (

1. 时间戳增量回滚同步 假定在源数据表中有一个字段会记录数据的新增或修改时间,可以通过它对数据在时间维度上进行排序.通过中间表记录每次更新的时间戳,在下一个同步周期时,通过这个时间戳同步该时间戳以后的增量数据.这是时间戳增量同步. 但是时间戳增量同步不能对源数据库中历史数据的删除操作进行同步,我就使用orcale物化视图的方式进行删除更新操作 说明: 源数据表 需要被同步的数据表 目标数据表 同步至的数据表 中间表 存储时间戳的表 2. 前期准备 在两个数据库中分别创建数据表,并通过脚本在源数