kellet使用 https://www.cnblogs.com/gala1021/p/7814712.html

添加双主键 alter table TChargeRecordMainNew add constraint pk_name primary key (任务编码,序号) -------------------------用于ETL数据库同步复制------------------------------------数据库开启dcdEXECUTE sys.sp_cdc_enable_db; --需要监听的表EXEC sys.sp_cdc_enable_table 'dbo', 'TChargeRec

继国庆节 SmartCode 正式版(SmartCode.Generator)发布之后,SmartCode 迎来了新的能力 SmartCode.ETL ! SmartCode 正式版从开始发布就从未说过自己仅仅是个代码生成器,这点上从我第一次宣布SmartCode正式开源的文章就可以说明:<SmartCode 不只是代码生成器>,这不仅仅是一句推广语! SmartCode.Generator 相信不少同学都用过各种代码生成器,这里我就不做详细介绍了,如果想体验 SmartCode.Genera

背景: 最近一段时间公司做一个技术架构的更改,由于之前使用的solr和目前的业务不太匹配,具体原因不多说啦.所以要把数据放到Elasticsearch中进行快速的搜索,这是便产生了一个数据迁移的需求,把MySQL数据库中的部分库表放到ES一份,便于快速搜索.明确需求:MySQL数据迁移到ES中. 具体要求: 订单表作为主表,商品表和物流表作为附表,数据迁移到ES的同一个索引中. 方案:利用ES的父子文档类型.canal-server和canal-adapter 环境介绍: 内存很紧张,经费有限,

原文链接:https://blog.csdn.net/jianzhang11/article/details/104240047/ ETL基础概念 - 背景随着企业的发展,各业务线.产品线.部门都会承建各种信息化系统方便开展自己的业务.随着信息化建设的不断深入,由于业务系统之间各自为政.相互独立造成的数据孤岛"现象尤为普遍,业务不集成.流程不互通.数据不共享.这给企业进行数据的分析利用.报表开发.分析挖掘等带来了巨大困难 在此情况下,为了实现企业全局数据的系统化运作管理(信息孤岛.数据统计.数据

原文地址:大数据技术Hadoop入门理论系列之一----hadoop生态圈介绍   1. hadoop 生态概况 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与spark 都能

数据库使用Table来存储海量的数据,细分Table结构,数据最终存储在Table Column中,因此,在设计Table Schema时,必须慎重选择Table Column的Data Type,数据类型不仅决定了Column能够存储的数据范围和能够进行的操作,而且合适的数据类型还能提高查询和修改数据的性能.数据类型的选择标准既要满足业务和扩展性的需求,又要使行宽最小(行宽是一行中所有column占用的Byte).最佳实践:使用与Column最大值最接近的数据类型. 例如,bit 类型只能存储

Technorati 标记: hadoop,生态圈,ecosystem,yarn,spark,入门 1. hadoop 生态概况 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与

我有一个应用程序,是实现数据ETL同步的,即把数据从一个db里抽取出来,经过处理后,存储到另一个db里. O/RM采用的是EF db First. 随着项目程序的开发,EF的不足越来越明显. ● 根据EDM生成的类,没有继承关系,影响程序设计实现 我是直接根据edmx文件生成的类, 每个数据表对应一个class. 问题来了,这些类各自独立,没有面向对象里的封装和继承. 我的设计:各个数据同步类,抽象出来了一个基类,封装了对外接口方法.日志记录.异常捕获.告警.还有一些共有的处理方法等功能.基类是

新生命团队基础框架X组件,包括网络.数据库.安全.多线程.反射.序列化.模版引擎.服务代理.远程过程调用等模块,包括Mvc后台魔方.超级码神工具.消息队列等子系统,支持Mono/Android/iOS/NetStandard. 新生命开发团队 网站:http://www.NewLifeX.comQQ群:1600800 项目源码位置 国内 http://git.NewLifeX.com/NewLife/X国外 https://github.com/NewLifeX/X 数据中间件XCode主要功能

背景 写这篇文章主要是介绍一下我做数据仓库ETL同步的过程中遇到的一些有意思的内容和提升程序运行效率的过程. 关系型数据库: 项目初期:游戏的运营数据比较轻量,相关的运营数据是通过Java后台程序聚合查询关系型数据库MySQL完全可以应付,系统通过定时任务每日统计相关数据,等待运营人员查询即可. 项目中后期:随着开服数量增多,玩家数量越来越多,数据库的数据量越来越大,运营后台查询效率越来越低.对于普通的关系型来说,如MySQL,当单表存储记录数超过500万条后,数据库查询性能将变得极为缓慢,而往

figure:first-child { margin-top: -20px; } #write ol, #write ul { position: relative; } img { max-width: 100%; vertical-align: middle; } button, input, select, textarea { color: inherit; font-style: inherit; font-variant: inherit; font-weight: inherit

1.测试MySQL连接 bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' 2.检验SQL语句 bin/sqoop eval --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' --quer

今天看了一些专业的解释,还是对ODS.DW和DM认识不深刻,下班后花时间分别查了查它们的概念. ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市 1.数据中心整体架构   数据中心整体架构 数据仓库的整理架构,各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中,对ODS数据进行面向主题域建模形成DW(数据仓库),DM是针对某一个业务领域建立模型,具体用户(决策层)查看DM生成的报表. 2.数据仓库的ODS.DW和DM概念   ods.dw.dm区分 3.ODS.DW.DM协作层次图

1.hadoop是什么? 开源的分布式存储和分布式计算平台. 2.hadoop组成? HDFS:分布式文件存储系统,存储海量数据. Mapreduce:并行处理框架,实现任务分配和调度. 3.hadoop可以用来做什么? 搭建大型数据仓库,分析海量日志,存储,统计等. 4.Zookeeper 分布式协作服务 解决分布式环境下的数据管理: 统一命名,状态同步,集群管理,配置同步 5.HIVE 数据仓库(离线分析) HQL用于运行存储在Hadoop上的查询语句,Hive让不熟悉MapReduce开发

原文链接:https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33 今天看了一些专业的解释,还是对ODS.DW和DM认识不深刻,下班后花时间分别查了查它们的概念. ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市 1.数据中心整体架构 数据中心整体架构 数据仓库的整理架构,各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中,对ODS数据进行面向主题域建模形成DW(数据仓库),DM是针对某一个业务领域建立模型,具体用户(决策层)查看DM生成的报表. 2.数据仓库的O

1 hadoop概述 1.1 为什么会有大数据处理 传统模式已经满足不了大数据的增长 1)存储问题 传统数据库:存储亿级别的数据,需要高性能的服务器:并且解决不了本质问题:只能存结构化数据 大数据存储:通过分布式存储,将数据存到一台机器的同时,还可以备份到其他机器上,这样当某台机器挂掉了或磁盘坏掉了,在其他机器上可以拿到该数据,数据不会丢失(可备份) 磁盘不够挂磁盘,机器不够加机器(可横行扩展)   2)分析数据问题 传统数据库: 当数据库存储亿级别的数据后,查询效率也下降的很快,查询不能秒级返

企业核心业务系统oltp的数据需要通过ETL同步到数据仓库,原始的ETL流程通过定制化从SQL Server中进行数据抽取,经过生产环境的监控,发现ETL过程的query会对生产系统造成额外负载.于是制定了通过cdc进行增量数据同步的方案: 方案选型中比对了SQL server的trigger,CT,CDC, temporary table各种方式,选型对比如下:   Trigger CT CDC Temporal table Sync way Synchronous Synchronous A

Technorati 标记: hadoop,生态圈,ecosystem,yarn,spark,入门 1. hadoop 生态概况 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce. 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop

ETL全量多表同步简述 1. 实现需求 当原数据库的表有新增.更新.删除操作时,将改动数据同步到目标库对应的数据表. 2. 设计思路 设计总体流程图如下: 1.获取同步表名如下图: 2.循环迁移数据如下图: 3.循环迁移数据的数据处理如下图: 2.1. 软件安装 1.Jdk 2.Kettle同步工具 说明: kettle7版本要求jdk必须为1.8以上. 详细可参考官网:http://community.pentaho.com/projects/data-integration/

ETL全量单表同步简述 1. 实现需求 当原数据库的表有新增.更新.删除操作时,将改动数据同步到目标库对应的数据表. 2. 设计思路 设计总体流程图如下: 注意点: 1.数据库合并时,选择正确的数据源. 2.不要选“简易转换”. 2.1. 软件安装 1.Jdk 2.Kettle同步工具 说明: kettle7版本要求jdk必须为1.8以上. 详细可参考官网:http://community.pentaho.com/projects/data-integration/