====== mysql的river介绍======      - 什么是river?river代表es的一个数据源,也是其它存储方式(如:数据库)同步数据到es的一个方法.它是以插件方式存在的一个es服务,通过读取river中的数据并把它索引到es中,官方的river有couchDB的,RabbitMQ的,Twitter的,Wikipedia的.这里主要研究针对mysql的river.      - mysql的river插件:mysql的river安装见https://github.com/

MySQL Binlog 要通过 MySQL binlog 将 MySQL 的数据同步给 ES, 我们只能使用 row 模式的 binlog.如果使用 statement 或者 mixed format,我们在 binlog 里面只能知道对应的 query 语句,完全没法知道这条语句到底改了啥数据,所以要从 binlog 里面得到实际的数据,只能用 row 模式. Row 模式还可以设置 full,noblob 以及 minimal 三种 image 模式,后面两种主要是为了减少空间占用,默认是

个人博客:https://blog.sharedata.info/ 最近需要把数据从Mongo同步到Elasticsearch环境:centos6.5python2.7pipmongo-connector安装:pip install elastic2-doc-manager[elastic5]pip install mongo-connector[elastic5]命令参数:-m mongodb_host:port —— 数据源地址,mongodb数据库地址.-t target_host:por

配置 安装插件由于这里是从mysql同步数据到elasticsearch,所以需要安装jdbc的入插件和elasticsearch的出插件:logstash-input-jdbc.logstash-output-elasticsearch安装效果图如下所示: 下载mysql连接库由于logstash是ruby开发的,所以这里要下载mysql的连接库jar包,从官网下载,我这里下载的是:mysql-connector-java-5.1.46.jar将下载好的mysql-connector-java

前面一篇已经把logstash和logstash-input-jdbc安装好了. 下面就说下具体怎么配置. 1.先在安装目录bin下面(一般都是在bin下面)新建两个文件jdbc.conf和jdbc.sql 2.配置jdbc.conf input { stdin { } jdbc { # 连接的数据库地址和哪一个数据库,指定编码格式,禁用SSL协议,设定自动重连 jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/microstor

安装logstash.同步数据至ElasticSearch 为什么使用logstash来同步,CSDN上有一篇文章简要的分析了以下几种同步工具的优缺点:https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/51694519. 下面开始实践: 1. 下载Logstash安装包,需要注意版本与elasticsearch保持一致,windows系统下直接解压即可. 2.添加同步mysql数据库的配置,并将mysql连接驱动jar包放在指定的配置目录 注: 目

Elasticsearch 2.3.2 从oracle中同步数据   1         数据批量导入-oracle 采用 elasticsearch-jdbc 插件 安装.版本需要ES版本一致 最新 elasticsearch-jdbc 需要 jdk 1.8的支持 1.1   安装 elasticsearch-jdbc 下载elasticsearch-jdbc-2.3.2.0-dist.zip 并解压 将 oracle 驱动jar包 拷贝到elasticsearch-jdbc-2.3.2.0-

ETH  全节点Archive(归档)模式数据量增长图 上述图表可通过链接查看:https://etherscan.io/chartsync/chainarchive 通过上表,可以看到截止2019年8月12日,以太坊的全部区块数据已经高达2.8T,如果按照比特币的方式搭建全节点,会是一个很痛苦的事,毕竟云硬盘也不是那么便宜的. 做数字钱包或交易所的开发人员里,有聪明人可能会意识到一个问题,在处理用户账户充值时,我们所关注的数据仅仅是从当前开始到未来这段时间的区块数据,那么巨大体积的历史区块数据

延用上篇ELK所需环境,新增logstash配置文件 需要数据库链接驱动 Microsoft JDBC driver 6.2 for SQL Server 下载地址: https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=55539 在 logstash 的 bin 文件夹下 新增文件夹 jdbcconfig 以及如下文件 新增 Logstash 配置文件 jdbc.conf input { jdbc { jdbc_driver_lib

1.介绍 springboot框架,众多自动化的部署和约定配置,造成了springboot的着手麻烦,熟练后可以快速快捷进行开发,常用作快捷开发的java底层框架.各位看官都是大神,自行体会.      elasticsearch很受欢迎的的一款拥有活跃社区开源的搜索解决方案,底层用的是luence.      elasticsearch具有很丰富的插件库,对于很多开源框架都支持使得ES很是受欢迎.   2.安装配置过程 安装elasticsearch参考本博客的另一篇文章:http://www

背景: 随着数据量的上升,OLAP一直是被讨论的话题,虽然druid,kylin能够解决OLAP问题,但是druid,kylin也是需要和hadoop全家桶一起用的,异常的笨重,再说我也搞不定,那只能找我能搞定的技术.故引进clickhoue,关于clickhoue在17年本人就开始关注,并且写了一些入门的介绍,直到19年clickhoue功能慢慢的丰富才又慢慢的关注,并且编写了同步程序,把mysql数据实时同步到clickhoue,并且最终在线上使用起来. 关于clickhouse是什么请自行

OGG 从Oracle备库同步数据至kafka Table of Contents 1. 目的 2. 环境及规划 3. 安装配置JDK 3.1. 安装jdk 3.2. 配置环境变量 4. 安装Dataguard 4.1. 安装备库软件 4.2. 配置dataguard 4.2.1. 主库 4.2.2. 备库 4.3. 完成操作 4.4. 启动实时复制 5. zookeeper集群 5.1. 上传并解压 5.2. 配置 5.3. 创建myid文件 5.4. 配置环境变量 5.5. 启动和查看服务

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

转自:http://www.letiantian.me/2014-06-16-dynamo-algorithm-protocol/ Dynamo是Amazon的一个分布式的键值系统,P2P架构,没有主从的概念,数据一致性做到了最终一致.Apache Cassandra参考了它的实现方法. 一致性哈希 关于一致性哈希的具体内容,可以参考一致性哈希. 容错 由于一致性哈希的使用,Dynamo集群中的节点在逻辑上可以认为是一个圆环.假设有M个节点,我们从某个节点开始顺时针地依次为每个节点标号为1.2.

说明:将mysql的管理节点和数据节点配置成windows服务是为了防止有人手误关闭管理节点或数据节点的dos命令窗口,管理节点或数据节点的命令窗口误关闭可能会造成mysql某台或某几台mysql不能被访问,注册成windows服务自动启动更安全可靠. 目录 操作系统:Windows Server 2008 R2 Enterprise VM1:192.168.220.103 管理节点(MGM), VM2:192.168.220.104数据节点(NDBD1),SQL节点(SQL1) VM3:192

本章其实是ELK第二章的插入章节. 本章ES集群的多节点是docker启动在同一个虚拟机上 ===================================================================================== ELK系列的示例中,启动的是单个的ES节点. 系列文章: [ELK][docker][elasticsearch]1. 使用Docker和Elasticsearch+ kibana 5.6.9 搭建全文本搜索引擎应用 集群,安装ik分词

摘要:在Silverlight 4中,Silverlight Validation有相对的改进,本篇将介绍Silverlight 4中新加入的验证机制功能,IDataErrorInfo客户端同步验证机制 Silverlight 4 Validation验证实例系列 Silverlight实例教程 - Validation数据验证开篇 Silverlight实例教程 - Validation数据验证基础属性和事件 Silverlight实例教程 - Validation数据验证DataAnnota

EOS version: 1.0.7 一. 配置文件的修改 EOS的节点同步流程是通过p2p来完成,在nodeos的配置文件config.ini中填写,其默认路径为~/.local/share/eosio/nodeos/config目录下,配置项及其格式如下: p2p-peer-address = p2p-peer-address = p2p-peer-address = 可以填写多个p2p站点地址. 二.节点同步的chain_id 每一个节点都唯一分配一个chain_id,如果两个节点的chi

rsync的搭建配置1.环境和配置文件 rsyncd.conf(主配置文件) rsyncd.secrets(密码文件) pc1:192.168.0.1,rsync的服务器,配置rsyncd.conf文件,设置模块名字为test pc2:192.168.0.200,rsync的客户端 2.源码安装省略和主配置文件 vim /etc/rsyncd.conf transfer logging = yes log file = /var/log/rsyncd.log pid file = /var/ru

业务背景 写任何工具都不能脱离实际业务的背景.开始这个项目的时候是因为现有的项目中数据分布太零碎,零零散散的分布在好几个数据库中,没有统一的数据库来收集这些数据.这种情况下想做一个大而全的会员中心系统比较困难.(这边是一个以互联网保险为中心的项目,保单,会员等数据很零散的储存在好几个项目之中,并且项目之间的数据基本上是隔离的). 现有的项目数据库是在腾讯云中储存,虽然腾讯提供了数据同步功能,但是这样必须要表结构相同才行,并不符合我们的需求.所以需要自行开发. 项目在这里:https://gith

官方API文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/allocation-filtering.html 参考链接:https://jee-appy.blogspot.com/2016/09/replace-node-elasticsearch-cluster.html 一.测试环境系统:centos7(虚拟机)ES版本:5.0.0节点:三个,node-1(9200).node-2(9201).node-3