Oracle实时数据抽取项目问题总结 项目背景介绍 项目主要是将Oracle.MySQL.SQLServer.Db2等其他数据库的实时变更数据同步到其他异构数据库中.本篇文章主要是讨论oracle的实时采集,通过Logminer捕获归档日志,然后将提取后的数据推送到Kafka中. 项目使用的技术框架 使用的核心框架:https://github.com/debezium/debezium 用于捕获归档日志,然后推送到kafka中. Debezium框架是基于Kafka Connect实现的,分为…

  摘要:想实现 Oracle 的 CDC,排除掉一些通用的比如全量比对, 标记字段获取之外, 真正的增量形式获取变更, 有三种办法: Logminer .XStream .裸日志解析,但不管哪种方法都会导致 Oracle 的同步变得工程量巨大, 而使用 Oracle 的客户, 又大多对数据的准确性要求非常严格的, 这里形成了一个非常庞大而传统的市场.   前言 在之前的文章里(实时数据引擎系列文章一 . 实时数据引擎系列文章二 . 实时数据引擎系列文章三), 我们在宏观层面讲了很多 CDC(实…

一. Kettle介绍 1. Kettle简介 ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.Kettle的中文翻译为水壶.Kettle以元数据驱动的方式提供强大的抽取.转换和加载(ETL) 能力.本身提供了强大的图形界面设计器,可以大大缩短数据抽取项目的开发周期,并且容易维护. Kettle设计器界面友好,提供了工作流设计模式,能满足各种场景的实现. 2. Kettle的模型架构 3. Kettle的优点 1) 支持多种数据源: 2) 支持多任务并发,…

增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据.在ETL使用过程中.增量抽取较全量抽取应用更广.如何捕获变化的数据是增量抽取的关键.对捕获方法一般有两点要求:准确性,能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到:性能,不能对业务系统造成太大的压力,影响现有业务.目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有:a.触发器:在要抽取的表上建立需要的触发器,一般要建立插入.修改.删除三个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表,抽取线…

原文:http://www.cnblogs.com/reportmis/p/5939732.html ETL是BI项目最重要的一个环节,通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败.ETL也是一个长期的过程,只有不断的发现问题并解决问题,才能使ETL运行效率更高,为项目后期开发提供准确的数据. ETL的设计分三部分:数据抽取.数据的清洗转换.数据的加载.在设计ETL的时候也是从这三部分出发.数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一…

1.使用svg实现组态画面和动态数据展示 通过js的定时器调用webservice方法获取数据后更新节点数据 /// <summary>启动定时刷新</summary> function Start() { InitSvgElement(); this.timer = setInterval("GetTagValues()", 1000); } /// <summary>启动定时刷新</summary> function Stop() {…

文 | 陈肃 DataPipeline  CTO 随着企业应用复杂性的上升和微服务架构的流行,数据正变得越来越以应用为中心. 服务之间仅在必要时以接口或者消息队列方式进行数据交互,从而避免了构建单一数据库集群来支撑不断增长的业务需要.以应用为中心的数据持久化架构,在带来可伸缩性好处的同时,也给数据的融合计算带来了障碍. 由于数据散落在不同的数据库.消息队列.文件系统中,计算平台如果直接访问这些数据,会遇到可访问性和数据传输延迟等问题.在一些场景下,计算平台直接访问应用系统数据库会对系统吞吐造成显…

导读: 随着全球数据量的不断增长,越来越多的业务需要支撑高并发.高可用.可扩展.以及海量的数据存储,在这种情况下,适应各种场景的数据存储技术也不断的产生和发展.与此同时,各种数据库之间的同步与转化的需求也不断增多,数据集成成为大数据领域的热门方向,于是SeaTunnel应运而生.SeaTunnel是一个分布式.高性能.易扩展.易使用.用于海量数据(支持实时流式和离线批处理)同步和转化的数据集成平台,架构于Apache Spark和Apache Flink之上.本文主要介绍SeaTunnel 1.…

  摘要:企业信息化过程形成了大量的数据孤岛,这些并不连通的数据孤岛是企业数字化转型的巨大挑战.Tapdata Real Time DaaS 采用的CDC模式,具有巨大的优势,同时是一个有技术壁垒的活.当然,我们应对数据挑战的方式不止于此. 关键词:Tapdata,DaaS,实时数据同步,数据孤岛,CDC模式 (这部分放在文章的摘要和关键词那里)   随着信息化的日渐成熟,企业构建的相对孤立的数据系统也逐渐增多,从数十到数百,在大中型企业已经比比皆是.在这种情况下,想要使用企业的一些关键数据来做…

什么是数据抽取 数据抽取是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据.实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库. [编辑] 数据抽取的方式 (一) 全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制,它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取出来,并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式.全量抽取比较简单. (二) 增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据.在ETL 使用过程中,增量抽取较全量抽取应用更广.如何捕获变化的数据是增量抽取的关键.对捕获方法一般…