pentaho(keetle)数据同步实践】的更多相关文章

SSIS数据同步实践   背景 在已初步验证不同实例下同构表数据同步方案之后,为了实现数据持续同步,需使用SSIS把之前的生成脚本和执行脚本的两个步骤组合在一起部署成包之后,通过JOB定时去执行: 测试环境 Microsoft SQL Server 2016 (SP1) (KB3182545) - 13.0.4001.0 (X64) Oct 28 2016 18:17:30 Copyright (c) Microsoft Corporation Web Edition (64-bit) on W…
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…
一.为什么要做 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Ma…
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…
// mongo)";digg_bgcolor = "#FFFFFF";digg_skin = "normal"; // ]]> // [导读]             随着公司业务的快速发展数据量也迅速的增大,基于用户各个维度深度分析,关系型数据压力越来越大:因此急于寻找一些解决方案:调研了很久最后采用了 golang+mongod集群的这个方案,使用mongo做数据分析的存储端,数据同步就成为一个问题,目前网上主流的工具和解决方案都比较少,唯一一…
问题 1. jdbc-input-plugin 只能实现数据库的追加,对于 elasticsearch 增量写入,但经常 jdbc 源一端的数据库可能会做数据库删除或者更新操作.这样一来数据库与搜索引擎的数据库就出现了不对称的情况.当然你如果有开发团队可以写程序在删除或者更新的时候同步对搜索引擎操作.如果你没有这个能力,可以尝试我下面要说的方法. 2. 当然网上后续又出现了 go-mysql-elasticsearch 项目,同步 binlog 的方式实现,这种方式是可以解决 1 中的问题,但是…
(1)复制集集群的数据同步 1>主节点数据库test,在其中goods集合中加入一个文档. 2>在副节点中查看 注意:SECONDARY是不允许读写的,要使用rs.slaveOk()获得读写权限 (2)故障转移 1>故障1:副节点宕机 关闭副节点MongoDB实例后 2.在主节点观察复制集集群状态 3.在主节点student数据库中score集合中再插入一条记录 4.然后在主节点观察复制集集群状态(用rs.status()) 5.重启副节点MongoDB实例 6.在主节点观察复制集集群状…
最近在工作中需要处理一些大数据量同步的场景,正好运用到了canal这款数据库中间件,因此特意花了点时间来进行该中间件的的学习和总结. 背景介绍 早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. 适用版本 支持mysql5.7及以下版本 传统的主从同步原…
提到增.删.改.查等数据维护,后端开发者们再熟悉不过了.传统的数据维护通过操作数据库的方式实现,步骤比较繁琐,需要通过Java代码实现数据库链接,然后编写SQL语句.编写实体,将想要的数据存到相应的数据表中,在数据操作的时候还要保证数据的一致性,"危险系数"还挺高. 实现同样的数据维护效果,YonBuilder后端函数究竟有哪些神奇之处?YonBuilder直播第三期--<如何快速实现数据维护>,带你管中窥豹,了解YonBuilder后端函数. 整个案例演示过程虽然比较简单…