根据二)中的分析,如果一台zookeeper服务器成为集群中的leader,那么一定是当前所有服务器中保存数据最多的服务器,所以在这台服务器成为leader之后,首先要做的事情就是与集群中的其它服务器(现在是follower)同步数据,保证大家的数据一致,这个过程完毕了才开始正式处理来自客户端的连接请求. 首先来看Leader做的工作:二)中提到的同步数据时使用的逻辑时钟,它的初始值是0,每次选举过程都会递增的,在leader正式上任之后做的第一件事情,就是根据当前保存的数据id值,设置最新的逻

c#代码,批量导入数据代码 public class MySql_Target : ZFCommon.DataAccesser.Base.DABase { public MySql_Target() { this.InitDataAccesser(ZFCommon.DataAccesser.DatabaseType.MySql, ReadConfig.TargetConnection); } ///大批量数据插入,返回成功插入行数 /// </summary> /// <param na

前言 在开始阅读代码前我们先来了解一下zk 的大致结构,具体大概要实现的核心功能有那些,心中有个大概的框架阅读代码时再深入其中的细节,就会非常好懂,本人觉得这是一个阅读源码的好方法,可以最快地切入到源码中,先知大体,后知细节. 我们先不考虑权限控制的问题,zk底层使用 zab ,是一种分布式一致性协议,服务的对象是客户端,需要做持久化,根据这些我们可以大致做出以下功能视图. 更加细化 zk 底层细节可以从这几个方面学习 : - master 与 peer , peer 与 peer 之间的消息通

Leader Election基本设计 按照rank表示优先级解决冲突问题,为每个monitor预先分配了一个rank 只会接受优先级(rank)比自己高.epoch比上次已接受的epoch大的选举请求 当选的leader,不一定有最新的数据.所以在phase 1中,会根据已经commit的数据,进行leader和peon之间的同步 用奇数的epoch表示选举状态,偶数表示稳定状态 一旦选举成功,会形成一个quorum,在该leader当选期间,所有提议,必须quorum中全部成员同意. Lea

OGG 从Oracle备库同步数据至kafka Table of Contents 1. 目的 2. 环境及规划 3. 安装配置JDK 3.1. 安装jdk 3.2. 配置环境变量 4. 安装Dataguard 4.1. 安装备库软件 4.2. 配置dataguard 4.2.1. 主库 4.2.2. 备库 4.3. 完成操作 4.4. 启动实时复制 5. zookeeper集群 5.1. 上传并解压 5.2. 配置 5.3. 创建myid文件 5.4. 配置环境变量 5.5. 启动和查看服务

在Publisher database中更新一个big table,数据行数是3.4亿多.由于没有更新 clustered Index key,因此,只产生了3.4亿多个Update Commands 和 1个Transaction,数据量还是很大的.在 Log reader 将 Commands 插入到 distribution.dbo.MSrepl_commands 的过程中,几乎所有的Distribution Agent 都抛出 Performance Critical 的Warning,

前言:做一个数据同步项目,要求:同步数据不丢失的情况下,提高插入性能. 项目DB框架:Mybatis.DataBase:Oracle. ---------------------------------------------------------------------------- 批量插入数据方式: 一.Mybatis 全局设置批处理: 二.Mybatis 局部设置批处理: 三.Mybatis foreach批量插入: ①SELECT UNION ALL: ②BEGIN INSERT I

最近有个需求是要跨库进行数据同步,两个数据库分布在两台物理计算机上,自动定期同步可以通过SQL Server代理作业来实现,但是前提是需要编写一个存储过程来实现同步逻辑处理.这里的存储过程用的不是opendatasource,而是用的链接服务器来实现的.存储过程创建在IP1:192.168.0.3服务器上,需要将视图v_custom的客户信息同步到IP2:192.168.0.10服务器上的t_custom表中.逻辑是如果不存在则插入,存在则更新字段. create PROCEDURE [dbo]

一.批量处理操作 批量处理数据是指在一个事务场景中处理大量数据.在应用程序中难以避免进行批量操作,Hibernate提供了以下方式进行批量处理数据: (1)使用HQL进行批量操作     数据库层面 (2)使用JDBC API进行批量操作  数据库层面 (3)使用Session进行批量操作   会进缓存 1.使用HQL进行批量操作 HQL可以查询数据,也可以批量插入.更新和删除数据.HQL批量操作实际上直接在数据库中完成,处理的数据不需要加载到Session缓存中.使用Query接口的execu

server 1: [root@wx03 bin]# ./zkServer.sh status ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /zookeeper/server1/bin/../conf/zoo.cfg Mode: follower server 2: [root@wx03 bin]# ./zkServer.sh status ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /zooke

在Publisher database中更新一个big table,数据行数是3.4亿多.由于没有更新 clustered Index key,因此,只产生了3.4亿多个Update Commands 和 1个Transaction,数据量还是很大的.在 Log reader 将 Commands 插入到 distribution.dbo.MSrepl_commands 的过程中,几乎所有的Distribution Agent 都抛出 Performance Critical 的Warning,

一.批量处理操作 批量处理数据是指在一个事务场景中处理大量数据.在应用程序中难以避免进行批量操作,Hibernate提供了以下方式进行批量处理数据: (1)使用HQL进行批量操作 数据库层面 (2)使用JDBC API进行批量操作 数据库层面 (3)使用Session进行批量操作 会进缓存 1.使用HQL进行批量操作 HQL可以查询数据,也可以批量插入.更新和删除数据.HQL批量操作实际上直接在数据库中完成,处理的数据不需要加载到Session缓存中.使用Query接口的executeUpdat

1: 项目里面使用springboo-boot-start-data-jpa操作数据库,通过源码,在repository上继承JpaRepository 可以实现保存操作,其中源码接口为: <S extends T> List<S> save(Iterable<S> var1); 从源码接口可以看出,其中已经提供批量保存接口,继续跟进实现类源码: @Transactional public <S extends T> List<S> save(I

概念:批量处理数据是指在一个事务场景中处理大量数据. 在应用程序中难以避免进行批量操作,Hibernate提供了以下方式进行批量处理数据: (1)使用HQL进行批量操作  数据库层面  executeUpdate() (2)使用JDBC API进行批量操作  数据库层面 (3)使用Session进行批量操作   会进缓存 1.使用HQL进行批量操作 HQL可以查询数据,也可以批量插入.更新和删除数据.HQL批量操作实际上直接在数据库中完成,处理的数据不需要加载到Session缓存中.使用Quer

一.批量处理操作 批量处理数据是指在一个事务场景中处理大量数据.在应用程序中难以避免进行批量操作,Hibernate提供了以下方式进行批量处理数据: (1)使用HQL进行批量操作     数据库层面 (2)使用JDBC API进行批量操作  数据库层面 (3)使用Session进行批量操作   会进缓存 1.使用HQL进行批量操作 HQL可以查询数据,也可以批量插入.更新和删除数据.HQL批量操作实际上直接在数据库中完成,处理的数据不需要加载到Session缓存中.使用Query接口的execu

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-

var connstr = "Data Source=127.0.0.1;Port=3306;User ID=root;Password=root;" + "Initial Catalog=cccddd;Charset=utf8;SslMode=none;Max pool size=10"; IFreeSql fsql = new FreeSql.FreeSqlBuilder() .UseConnectionString(FreeSql.DataType.MySql

FreeSql支持丰富的更新数据方法,支持单条或批量更新,在特定的数据库执行还可以返回更新后的记录值. var connstr = "Data Source=127.0.0.1;Port=3306;User ID=root;Password=root;" + "Initial Catalog=cccddd;Charset=utf8;SslMode=none;Max pool size=10"; IFreeSql fsql = new FreeSql.FreeSqlB

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

先说一下项目的背景,以前曾经做过一个项目,根据Excel中的数据批量的到网页上抓取数据,将抓取到的数据批量的回填到Excel中.这个Excel中有很多行的记录(多的时候会有好几千行),每一行数据存储能在网页上查询唯一的一条数据的条件.操作网页部分使用了微软MSHTML,在这里不做多余的介绍.这里主要讲的是如何获得最后的查询结果,并把结果填写回Excel的部分. 这个听起来好像很简单,最简单的方法就是在网页中没查询出一条数据,就将该数据存储到内存中的一个List或DataTable中,等执行完成后