Msyql到Vertica 1.mysql中在openshop 数据库中选择其中一个300W左右数据的表 create table ip_records_tmp_01 AS SELECT * FROM ip_records_tmp t WHERE t.datetime<= '2015-05-01' 2.vertica创建表ip_records_tmp_01,注意字段类型和mysql有点不一样. 全量抽取2478130条数据,耗时30s,速度不错! 3.在mysql中新增972948条数据,删除4

1 Kettle总体步骤 由于Kettle自身的特殊性以及在多个步骤中kettle自身处理数据库事务的特殊性,尝试了很多种方案,最终确定暂使用如下方案. 1.使用此方案可以解决kettle本身数据库事务的缺点 2.使用此方案可以解决支队多个表中同时往一张总表中同步数据时,取时间戳不准的问题. 3.配置时,每个支队的数据汇聚时,都单独配置一个转换作业任务. 4.Kettle支持字段映射,转换,以及作业定时运行等. 2 Kettle配置实现 A)清空临时表 B)读取交换时间 C)读取需要交换的数据

背景: 接到上级指示,要从外网某库把数据全部导入到内网,数据每天更新一次即可,大约几百万条数据,两个库结构一样,mysql的,两台数据库所在服务器都是windows server的,写个java接口实现下吧,给了一个外网数据库信息,好了,给你3天时间,开始搞吧. 分析: 用java接口写逻辑?不好意思,基本没思路,大神就不要喷我了.前公司的数据中台的数据都是通过kettle定时抽取的,虽然暂时我还不知道是个什么鬼,但总比me思路强,于是果断舍弃java接口,全面百度kettle,为了工作啊--

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

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

rsync是一款优秀的数据同步软件,在跨服务器,跨机房,跨国备份服务器的首选工具,下面就来介绍下如何配置安装cwRsyncServer很大多数软件一样是B/C架构,cwRsyncServer是rsync的windows版本 一,下载官方下载地址:官方网站:http://rsync.samba.org/download.html下载地址:http://sourceforge.net/projects/sereds/files/cwRsync/4.1.0/ 服务器版为: <ignore_js_op>

需要学习的技术很多,要自学新知识也不是一件容易的事,选择一个自己比较感兴趣的会是一个比较好的开端,于是,打算学一学分布式系统. 带着问题,有目的的学习,先了解整体架构,在深入感兴趣的细节,这是我的计划. 首先得有问题,如果每日重复相同的工作,也不主动去学习,很难发现新的问题.不怕自己无知,就怕不知道自己无知,只有不断的学习,才会发现更多未知的知识领域! 带着问题出发 回到顶部 分布式要解决什么问题呢?解决持久化数据太大,单个节点的硬盘无法存储的问题:解决运算量太大,单个节点的内存.CPU无法处理

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

由于开发新的系统,需要将之前一个老的C/S应用的数据按照新的数据设计导入到新库中.此过程可能涉及到表结构不一致.大数据量(千万级,甚至上亿)等情况,包括异构数据的抽取.清洗等等工作.部分复杂的工作需要我们的DBA写代码用程序在JDBC或者Delphi中解决,而大部分稍简单的数据的迁移需要一个强大的ETL工具来解决.某日,技术经理让我找一个满足我们项目数据迁移需求的稳定.高效ETL工具.google了几把,网上大致有下列几款软件资料较多:Oracle的OWB(Oracle Warehouse Bu

由于开发新的系统,需要将之前一个老的C/S应用的数据按照新的数据设计导入到新库中.此过程可能涉及到表结构不一致.大数据量(千万级,甚至上亿)等情况,包括异构数据的抽取.清洗等等工作.部分复杂的工作需要我们的DBA写代码用程序在JDBC或者Delphi中解决,而大部分稍简单的数据的迁移需要一个强大的ETL工具来解决.某日,技术经理让我找一个满足我们项目数据迁移需求的稳定.高效ETL工具.google了几把,网上大致有下列几款软件资料较多:Oracle的OWB(Oracle Warehouse Bu

一.简介 随着应用系统规模的不断扩大,对数据的安全性和可靠性也提出的更好的要求,rsync在高端业务系统中也逐渐暴露出了很多不足. 首先,rsync在同步数据时,需要扫描所有文件后进行比对,进行差量传输.如果文件数量达到了百万甚至千万量级,扫描所有文件将是非常耗时的,并且正在发生变化的往往是其中很少的一部分,这是非常低效的方式. 其次,rsync不能实时的去监测.同步数据,虽然它可以通过linux守护进程的方式进行触发同步,但是两次触发动作一定会有时间差,这样就导致了服务端和客户端数据可能出现不

Oracle Golden Gate (ogg)安装使用说明 Golden Gate(简称OGG)提供异构环境下交易数据的实时捕捉.变换.投递等功能. OGG支持的异构环境有: OGG的特性: ①对生产系统影响小:实时读取交易日志,以低资源占用实现大交易量数据实时复制 ②以交易为单位复制,保证交易一致性:只同步已提交的数据 ③高性能 ④智能的交易重组和操作合并 ⑤使用数据库本地接口访问 ⑥并行处理体系 ⑦灵活的拓扑结构:支持一对一.一对多.多对一.多对多和双向复制等 ⑧支持数据过滤和转换 ⑨可以

大小写问题很严重 input 1.statement:mysql的连接使用 jdk版本有强要求 2.jdbc_driver_library:jar包的版本有对应要求 3.jdbc_driver_class:导包路径不同版本有不同写法 4.schedule: 定时加/是指每分钟或每小时或每天 不加是指每分钟的第几秒 每小时的第几分 5.tracking_column_type;sq语句追踪的字段类型 只有时间和数字两种 6.jdbc_default_timezone:时区 7.jdbc_pagin

背景 用户在做技术选型的过程中,总是会对一些数据指标比较关心,特别是在和竞品相比较的时候,更加需要一些有说服力的数据.基于MySQL开发的项目在迁移到TiDB的时候,使用DM同步数据是必不可少的一个环节,我在最近的一次POC中就碰到了这样一个需求,需要评估一个具体的延时时间参考值,因为用户在迁移前期的过渡阶段是把TiDB作为MySQL的从库,有些场景对这个延时很敏感,如果延时太大会直接影响业务. 由于DM并不能直接看到整个链路的延时时间,所以我们必须另辟蹊径找一些办法来实现,以下是我实践过的几种

Helpers.SqlHelper sqlHelper = new Helpers.SqlHelper("server=***;database=Cms;user id=sa;password=123"); string[] tableNames = { "A", "B", "C", "D", "E" }; var sb = new StringBuilder(); foreach (v

今天在做一个数据统计的界面的时候,需要做折线统计图,在网上找了一圈发现数据统计的插件还是不少的,本着轻量级的的原则选择了Chart.js,后来在做的过程中便遇到两个问题,以此记录下来,和刚刚接触前端的朋友共同进步. 问题1:chart.js是用canvas实现的,但是canvas不能直接设置父级元素的百分比. 解决办法:通过js获取父级元素的宽度,将获取到的宽度赋给canvas(这个也是解决第二个问题的先决条件) 代码如下: 这个是结构代码: <div class="cavsBox cav

在Publisher database中更新一个big table,数据行数是3.4亿多.由于没有更新 clustered Index key,因此,只产生了3.4亿多个Update Commands 和 1个Transaction,数据量还是很大的.在 Log reader 将 Commands 插入到 distribution.dbo.MSrepl_commands 的过程中,几乎所有的Distribution Agent 都抛出 Performance Critical 的Warning,

[转]CentOS5.6下配置rsync内网同步数据到外网 本文转自:http://www.linuxidc.com/Linux/2012-06/64070.htm 一.需求 卫士那边有一个需求,就是要把一台内网服务器的数据同步到外网的一台服务器上,之前我用的是rsync+intify-tool+ssh实现的实时同步更新,前几天我还在东莞出差,开发的人给我打电话说这两台服务器的数据不同步了,我上去检查一遍,原来是用来同步数据的这个系统账号被北京的同事修改,ssh免密码登陆失败了,所以数据同步不了

根据二)中的分析,如果一台zookeeper服务器成为集群中的leader,那么一定是当前所有服务器中保存数据最多的服务器,所以在这台服务器成为leader之后,首先要做的事情就是与集群中的其它服务器(现在是follower)同步数据,保证大家的数据一致,这个过程完毕了才开始正式处理来自客户端的连接请求. 首先来看Leader做的工作:二)中提到的同步数据时使用的逻辑时钟,它的初始值是0,每次选举过程都会递增的,在leader正式上任之后做的第一件事情,就是根据当前保存的数据id值,设置最新的逻

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.

linux和windows同步数据,rsync server  cwrsync client linux server一般系统都自带rsync,如果没有就挂载系统盘自己安装一下,安装挺简单的不用我再多说了vi /etc/rsyncd.confuid = daemon                            //这个用户是系统用户,当rsync客户端连接上服务器后,会映射成这个用户上传或者下载文件gid = daemon                            //组名