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

上篇讲到了ES和Head插件的环境搭建和配置,也简单模拟了数据作测试 本篇我们来实战从MYSQL里直接同步数据 一.首先下载和你的ES对应的logstash版本,本篇我们使用的都是6.1.1 下载后使用logstash-plugin install logstash-input-jdbc 命令安装jdbc的数据连接插件 二.新增mysqltoes.conf文件,配置Input和output参数如下,连接jdbc按照规则同步指定的数据到es 大家注意这里的配置有很多种用法,包括同步时间规则和最后更

watch 监视模式里面有个独特的方法handler 注意要加上deep: true.deep为true时,当对象的key值改变时也监听 当值发生改变被watch监视到触发了事件 开始执行handler 把修改的值items放到封装好的函数save存储到浏览器本地存储 在data数据里面把items 默认读取浏览器的本地存储,fetch有做处理,如果没有值默认是一个空数组 localstorage get 和 set 的封装方法store.js 通过import Store from './st

sersync同步实战 sersync是基于inotify和srync的二次开发,代码托管在github上面在rsync的客户端上安装,下载地址: https://raw.githubusercontent.com/wsgzao/sersync/master/sersync2.5.4_64bit_binary_stable_final.tar.gz 单点故障:没有做集群的机器,挂了一台全部的数据都丢失了. 安装方式为二进制包,下载好了之后直接解压即可使用. 解压之后会生成一个GNU-Linux-

一.环境准备 1.jkd 8+ 2.mysql 5.7+ 3.Elasticsearch 7+ 4.kibana 7+ 5.canal.adapter 1.1.5 二.部署 一.创建数据库CanalDb和表UserInfo SET NAMES utf8mb4; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0; -- ---------------------------- -- Table structure for UserInfo -- ------------------------

一.软件环境: 操作系统:CentOS release 6.5 (Final) java版本: jdk1.8 zookeeper版本: zookeeper-3.4.11 kafka 版本: kafka_2.11-1.1.0.tgz maxwell版本:maxwell-1.16.0.tar.gz 注意 : 关闭所有机器的防火墙,同时注意启动可以相互telnet ip 端口 二.环境部署 1.安装jdk export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_181 export P

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2

效果: 描述: 此操作适用于单点登录的同步用户. 首先,使用kettle将DB2数据同步到SQL中,然后添加到windows的任务计划中.定时执行同步数据. 特殊说明:此工具涉及到公司版权,所以不方便上传.如要使用,可以去网上下载类似的工具. 步骤: 1.连接DB2 2.连接完DB2以后,测试一下数据 3.筛选DB2中的字段 4.进行更新插入到SQLserver中 5.连接SQLserver 6.查看字段是否正确 7.执行同步 8.执行结果 9.创建批处理 10.将批处理添加到windows任务

本文首发于我的个人博客网站 等待下一个秋-Flink 什么是CDC? CDC是(Change Data Capture 变更数据获取)的简称.核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据 或 数据表的插入INSERT.更新UPDATE.删除DELETE等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费. 1. 环境准备 mysql elasticsearch flink on yarn 说明:如果没有安装hadoop,那么可以不用yarn,直接用flink s

写这篇博客的目的 让更多的人了解 阿里开源的MongoShake可以很好满足mongodb到kafka高性能高可用实时同步需求(项目地址:https://github.com/alibaba/MongoShake,下载地址:https://github.com/alibaba/MongoShake/releases).至此博客就结束了,你可以愉快地啃这个项目了.还是一起来看一下官方的描述: MongoShake is a universal data replication platform b

很多情况大数据集群需要获取业务数据,用于分析.通常有两种方式: 业务直接或间接写入的方式 业务的关系型数据库同步到大数据集群的方式 第一种可以是在业务中编写代码,将觉得需要发送的数据发送到消息队列,最终落地到大数据集群. 第二种则是通过数据同步的方式,将关系型数据同步到大数据集群,可以是存储在 hdfs 上,使用 hive 进行分析,或者是直接存储到 hbase 中. 其中数据同步又可以大致分为两种:增量同步.CRUD 同步. 增量同步是只将关系型数据库中新增的数据进行同步,对于修改.删除操作不

1.实时同步概述 1.什么是实时同步, 只要当前目录发生变化则会触发一个事件,事件触发后将变化的目录同步至远程服务器. 2.为什么要实时同步, 保证数据的连续性, 减少人力维护成本, 解决nfs单点故障 3.实时同步实现原理, 实时同步需要借助 Inotify通知接口,用来监控目录的变化,如果监控的目录发生变更.则触发动作,这个动作可以是进行一次同步操作,或其他操作. 4.实时同步工具选择, 有sersync(√).inotify+rsync,通常我们会选择 sersync,因为 sersync

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企业运维的数据库最常见的是 mysql;但是 mysql 有个缺陷:当数据量达到千万条的时候,mysql 的相关操作会变的非常迟缓; 如果这个时候有需求需要实时展示数据;对于 mysql 来说是一种灾难;而且对于 mysql 来说,同一时间还要给多个开发人员和用户操作; 所以经过调研,将 mysql 数据实时同步到 hbase 中; 最开始使用的架构方案: Mysql---logstash—kafka---sparkStreaming---hbase---web Mysql—sqoop---hb

业务需要把mysql的数据实时同步到ES,实现低延迟的检索到ES中的数据或者进行其它数据分析处理.本文给出以同步mysql binlog的方式实时同步数据到ES的思路, 实践并验证该方式的可行性,以供参考. mysql binlog日志 mysql的binlog日志主要用于数据库的主从复制与数据恢复.binlog中记录了数据的增删改查操作,主从复制过程中,主库向从库同步binlog日志,从库对binlog日志中的事件进行重放,从而实现主从同步. mysql binlog日志有三种模式,分别为:

前提 近段时间,业务系统架构基本完备,数据层面的建设比较薄弱,因为笔者目前工作重心在于搭建一个小型的数据平台.优先级比较高的一个任务就是需要近实时同步业务系统的数据(包括保存.更新或者软删除)到一个另一个数据源,持久化之前需要清洗数据并且构建一个相对合理的便于后续业务数据统计.标签系统构建等扩展功能的数据模型.基于当前团队的资源和能力,优先调研了Alibaba开源中间件Canal的使用. 这篇文章简单介绍一下如何快速地搭建一套Canal相关的组件. 关于Canal 简介 下面的简介和下一节的原理

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484411&idx=1&sn=1f5a371095d61bd0d6461ed111dd252b&chksm=eaa82bd3dddfa2c5b08831bfd4221178b277f03ec74ef6c5a8f415409c21e569577fbc943f08&scene=21#wechat_redirect 0.题记 实际业务场景中,

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484358&idx=1&sn=3a783479bb6a1852589f4c4cf3c5d310&chksm=eaa82beedddfa2f822db1492e5f82f7f43d877f2abed6340adbbbe471a7b824b089179147145&scene=21#wechat_redirect 题记 来自Elastics

Linux 内核从 2.6.13 版本开始提供了 inotify 通知接口,用来监控文件系统的各种变化情况,如文件存取.删除.移动等.利用这一机制,可以非常方便地实现文件异动告警.增量备份,并针对目录或文件的变化及时作出响应.可以监控某个用户,什么时间,做了什么动作!利用这个内核接口,第三方软件就可以监控文件系统下文件的各种变化情况,而inotify-tools正是实施监控的软件. 使用 rsync 工具与 inotify 机制相结合,可以实现触发式备份(实时同步),只要原始位置的文档发生变化,

inotify 的同步备份机制有着缺点,于是看了sersync同步,弥补了rsync的缺点.以下转自:http://www.osyunwei.com/archives/7447.html 前言: 一.为什么要用Rsync+sersync架构? 1.sersync是基于Inotify开发的,类似于Inotify-tools的工具 2.sersync可以记录下被监听目录中发生变化的(包括增加.删除.修改)具体某一个文件或某一个目录的名字,然后使用rsync同步的时候,只同步发生变化的这个文件或者这个

本文由秀依林枫提供友情赞助,首发于烂泥行天下. 上篇文章我们介绍了如何使用rsync同步文件,这篇文章我们再来介绍下,如何把rsync与inotify集成实现数据的实时同步. 要达到这个目的,我们需要分以下几个步骤: 1.rsync的优点与不足 2.inotify是什么 3.检测OS是否支持inotify 4.inotify相关参数详解 5.inotify监控的文件事件类似 6.inotify-tools是什么 7.安装inotify-tools 8.inotifywait使用详解 9.inot