flume 诞生背景 数据同步】的更多相关文章

flume一开始是cloudlera的项目 当时他们的工程师需要一次次地为客户编写工具 来实现数据的自动化导入…
写在前面 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了提高搜索效率,以及搜索的精准度,会大量使用Redis.Memcached等NoSQL数据库,也会使用大量的Solr.Elasticsearch等全文检索服务.那么,这个时候,就会有一个问题需要我们来思考和解决:那就是数据同步的问题!如何将实时变化的数据库中的数据同步到Redis/Memcached或者Solr/Elasticsearch中呢? 互联网背景下的数据同步需求 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了…
Porter是一款数据同步中间件,主要用于解决同构/异构数据库之间的表级别数据同步问题. 背景 在微服务架构模式下深刻的影响了应用和数据库之间的关系,不像传统多个服务共享一个数据库,微服务架构下每个服务都要有自己的数据库.如果你想获得微服务带来的好处,每个服务独有一个数据库是必须的,因为微服务强调的就是松耦合.我们希望数据库就和服务一样,要有充分的独立性.可以和服务一起部署.一起扩展.一起重构.同时,还需要兼顾数据中心的数据聚合.DBA的多种数据库备份.报表中心的业务报表等等矛盾问题.因此便产生…
项目介绍 名称: DataLink['deitə liŋk]译意: 数据链路,数据(自动)传输器语言: 纯java开发(JDK1.8+)定位: 满足各种异构数据源之间的实时增量同步,一个分布式.可扩展的数据同步系统开源地址:https://github.com/ucarGroup/DataLink 此次开源为去除内部依赖后的版本(开源的是增量同步子系统),在集团内部datalink和阿里的datax还进行了深度集成,增量(datalink)+全量(datax)共同组成统一的数据交换平台 项目背景…
庞大的业务系统,特别是需要有离线作业操作支持的核心业务系统,需要有强大的基础数据同步功能,基础数据有在增加.有在变动.有在失效,同时有大量的客户端全天侯的在连接服务器.不间断的在处理核心数据. 经过2年的不断完善改进.又有保证性能.又有能保证性能.又支持自动升级的接近完美的客户端诞生了.在这个基础上开发任何业务模块都会方便很多,客户端支持手动同步基础技术.登录系统时后台自动同步数据等功能. 其实很多时候,难点不在于技术有多少深奥.在于稳定可靠.放心用,经得起大量客户端的参考考验. 把每一个点点滴…
WatchKit App类似于之前iOS 8上新推出的App Extension(应用扩展),比如Today Extension(今天扩展)和Share Extension(分享扩展).只要你对iOS开发有一定经验,UI的搭建相对是比较容易的.重点在于如何让iPhone和Apple Watch上的数据同步 1.背景.  Watch Connectivity--专为用来实现Watch与配对iPhone上的文件和数据的来回传输而生.既然我们说了WatchConnectivity是为文件和数据的来回传…
由于一次上线操作的数据变更太多,导致执行时间很长! 由于做手动主从关系,所以操作落在了主库上. 由于主从关系不是对整个库的操作,所以在有表新增的地方,添加了dts新的同步关系. db变更完成后,就发布代码上线了! 以上是背景!一切看起来都很美好. 代码上线后,从从库发现数据一直没有,时间在一分分地过去. 我知道不能再等了,我从后台直接进入主库,查看数据,正常写入! 我知道是数据同步出问题了!妈蛋,说好的花钱买稳定呢? 同步出问题了,这让我怎么排查?我又不是dts的开发人员! 不过我还是想了几个方…
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Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把…
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Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把…
一.背景 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的 Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Mapp…