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

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-

为什么ELT更适合于企业数据应用 DataPipeline 陈肃 为什么现在企业环境中,一个ELT的方案会比ETL的方案更有优势,实际上是由企业数据应用特点决定的. 首先在一个企业数据应用里面我们对数据转换的灵活性要求越来越高,传统来说如果是BI应用可能相对来说是比较容易抽象的.但是现在大量企业在开发各种各样AI应用,AI应用有一个非常大的特点,它对于特征的抽取转化的过程是根据算法决定的,其实没有一个通用的方案能够使用一个ETL工具完成AI应用所需要的数据转换工作. 通常情况下,特征的抽取计算是

result默认返回action中的所有数据,要想返回指定的数据怎么做呢?

前言 最近有在做小程序开发,在开发的过程中碰到一点小问题,描述一下先. 本人在职的公司对于后台获取的 json 数据需要做过滤转义的很多,不同的状态码会对应不同的文字,但是在微信小程序中又没有类似 vue 中的 | 方法进行快速的过滤,大都是用数据遍历洗数据来实现的,说实话,很麻烦,即使提取了公共方法那也麻烦,总之要洗数据就麻烦 WXS 为何物 在上代码之前先简单的介绍一下 WXS 是什么,以及和 javascript 有什么区别,虽然官方文档中都有,但我认为博客的存在意义就是尽量减少看官们的页

一个batch的数据如何做反向传播 对于一个batch内部的数据,更新权重我们是这样做的: 假如我们有三个数据,第一个数据我们更新一次参数,不过这个更新只是在我们脑子里,实际的参数没有变化,然后使用原始的参数更新一次第二个例子,然后使用原始参数更新一次第三个例子.这样一个batch完了之后,我们把这三次计算出来需要的update的参数量求和或者求平均,从而更新一次参数. 所以一个batch对应一次反向传播,只不过参数对应batch内部数据计算处理的更新的和或者平均 How are weights

如果我们能更好地理解我们的数据,这样会对我们开发高效的机器学习算法有作用,将数据可视化(将数据画出来能更好地理解数据)出来将会对我们理解我们的数据起到很大的帮助. 高维数据如何进行显示 GDP: gross domestic product 假设我们可能有50个features,那么我们怎么查看我们的数据呢(如怎么查看代表一个国家如canada的数据,二维可以通过一个点来表示)?因为要画出50维的数据是很难的,这里会用到dimensionality reduction 将50维的数据约简为2维数

转载请出自出处:http://www.cnblogs.com/hd3013779515/ 1.创建MySQL数据 create database solr; use solr; DROP TABLE IF EXISTS student; CREATE TABLE student ( id ) NOT NULL, stu_name ) DEFAULT NULL, stu_sex ) DEFAULT NULL, stu_address ) DEFAULT NULL, updateTime times

Mysql最常用的三种备份工具分别是mysqldump.Xtrabackup(innobackupex工具).lvm-snapshot快照.前面分别介绍了:Mysql备份系列(1)--备份方案总结性梳理Mysql备份系列(2)--mysqldump备份(全量+增量)方案操作记录Mysql备份系列(3)--innobackupex备份mysql大数据(全量+增量)操作记录 lvm-snapshot:基于LVM快照的备份1.关于快照:1)事务日志跟数据文件必须在同一个卷上:2)刚刚创立的快照卷,里面

在日常的linux运维工作中,大数据量备份与还原,始终是个难点.关于mysql的备份和恢复,比较传统的是用mysqldump工具,今天这里推荐另一个备份工具innobackupex.innobackupex和mysqldump都可以对mysql进行热备份的,mysqldump对mysql的innodb的备份可以使用single-transaction参数来开启一个事务,利用innodb的mvcc来不进行锁表进行热备份,mysqldump备份是逻辑备份,备份出来的文件是sql语句,所以备份和恢复的

一,架构介绍 生产中由于历史原因web后端,mysql集群,kafka集群(或者其它消息队列)会存在一下三种结构. 1,数据先入mysql集群,再入kafka 数据入mysql集群是不可更改的,如何再高效的将数据写入kafka呢? A),在表中存在自增ID的字段,然后根据ID,定期扫描表,然后将数据入kafka. B),有时间字段的,可以按照时间字段定期扫描入kafka集群. C),直接解析binlog日志,然后解析后的数据写入kafka. 2,web后端同时将数据写入kafka和mysql集群

1.概述 最近有同学留言咨询Kafka数据落地到Hive的一些问题,今天笔者将为大家来介绍一种除Flink流批一体以外的方式(流批一体下次再单独写一篇给大家分享). 2.内容 首先,我们简单来描述一下数据场景,比如有这样一个数据场景,有一批实时流数据实时写入Kafka,然后需要对Topic中的数据进行每隔5分钟进行落地到Hive,进行每5分钟分区存储.流程图如下所示: 2.1 环境依赖 整个流程,需要依赖的组件有Kafka.Flink.Hadoop.由于Flink提交需要依赖Hadoop的计算资

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

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

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

我曾经在一个活动的博文里说过,男人必须要有一个VPS和一个树莓派,VPS这个东西,以后会是中国男人的一种必备技能,今天又有一个小伙伴请教我VPS的用法,我就简单说说我目前使用的情况.首先我希望你能有点Linux基础. 一.***的VPS非常实惠,推出过年付4刀的低配主机,内存只有64M,可惜如今已经售磬,我使用的是有家主机年付100元的小主机,内存128M,也算是低配了,通常的概念是,如此低的内存,用来跑WordPress肯定很吃力,所以大家只是用来做个上网服务器.关于这个用法,请参考秋水逸冰的

这里 http://hedengcheng.com/?p=725 有对volatile 非常详细的解释,看完之后,心里一惊,因为我刚好在一个项目里用了文中错误示范那种方式来做线程同步,场景如下: Thread1 对性能要求非常高,它有一些中间数据需要定时同步给数据库,我就增加了一个线程Thread2 来帮它做(Thread2还干了很多其他事情),基本做法是:thread1 干完do_something后,给一个全局的 volatile flag 置1:Thread2在一个大循环里,当检测到fla

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

大家好,我是不才陈某~ 数据同步一直是一个令人头疼的问题.在业务量小,场景不多,数据量不大的情况下我们可能会选择在项目中直接写一些定时任务手动处理数据,例如从多个表将数据查出来,再汇总处理,再插入到相应的地方. 但是随着业务量增大,数据量变多以及各种复杂场景下的分库分表的实现,使数据同步变得越来越困难. 今天这篇文章使用阿里开源的中间件Canal解决数据增量同步的痛点. 文章目录如下: Canal是什么? canal译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量

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