Kettle简介 Kettle(网地址为http://kettle.pentaho.org/)是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Windows.Linux.Unix上运行,数据抽取高效稳定. Kettle 中文名称叫水壶,该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里,然后以一种指定的格式流出.Kettle中有两种脚本文件,transformation和job,transformation完成针对数据的基础转换,job则完成整个工作流的控制. Windows环境下的安装与配

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

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

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

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

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

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

SQLServer数据实时同步至PostgreSQL 前言: 为迎合工作需求有时候传送的数据保存在SQLServer中但由于工作需要需要保存到PostgreSQL中进行处理,本文主要通过在SQLServer中设置触发器和存储过程的方式完成数据的同步 系统环境说明 软件 版本 说明 SQLServer 2008R2_X64 X64位 PostgreSQL 9.5_X64 odbc 9.5_X64 postgre_odbc下载安装 odbc主要是让PostgreSQL与SQLServer之间建立桥梁

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

版权声明:本文由王亮原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/220 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community Oracle里存储的结构化数据导出到Hadoop体系做离线计算是一种常见数据处置手段.近期有场景需要做Oracle到Hadoop体系的实时导入,这里以此案例做以介绍.Oracle作为商业化的数据库解决方案,自发性的获取数据库事务日志等比较困难,故选择官方提供的同步工具

1.1 第一个里程碑:安装sersync软件 1.1.1 将软件上传到服务器当中并解压 1.上传软件到服务器上 rz -E 为了便于管理上传位置统一设置为 /server/tools 中 2.解压软件包 [root@backup sersync_installdir_64bit]# tree . └── sersync ├── bin │   └── sersync ├── conf │   └── confxml.xml └── logs 1.1.2 二进制包安装方法 二进制包安装软件方法(绿

1.实现基于MYSQL验证的vsftpd虚拟用户访问 首先环境说明,数据库服务器是192.168.0.10,vsftpd服务器是192.168.0.30 1)安装vsftpd [root@test-centos7-node3 ~]# [root@test-centos7-node3 ~]# ip a s ens33 2: ens33: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc pfifo_fast state UP qlen 1000 l

MySQL 到 ES 数据实时同步技术架构 我们已经讨论了数据去规范化的几种实现方式.MySQL 到 ES 数据同步本质上是数据去规范化多种实现方式中的一种,即通过"数据迁移同步"构建高效数据应用,解决规范化数据复杂查询的效率问题.本节我们分享下"MySQL 到 ES 数据迁移同步"项目时可选的比较常见的两种技术架构,通过比较他们的优缺点和应用场景给读者后续架构选型时提供一些思路. 为什么是 MySQL MySQL 在关系型数据库历史上并没有特别优势的位置,Orac

文章转载自: https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/51747266 引言: elasticsearch 的出现使得我们的存储.检索数据更快捷.方便.但很多情况下,我们的需求是:现在的数据存储在mysql.oracle等关系型传统数据库中,如何尽量不改变原有数据库表结构,将这些数据的insert,update,delete操作结果实时同步到elasticsearch(简称ES)呢? 本文基于以上需求点展开实战讨论. 1.对delete操

导读 Excel数据导入Oracle数据库的方法: 1.使用PL SQL 工具附带的功能,效率比较低 可参考这篇文章的介绍:http://www.2cto.com/database/201212/176777.html 2.使用Kettle工具,免费,相比之下功能更丰富,可实现一定的业务逻辑,推荐使用 注:Kettle下载后解压即可使用,但是依赖jvm,可以安装一下JDK 1.7(推荐) Excel数据导入Oracle示例 Kettle将Excel数据导入Oracle过程记录如下: 1.准备Ex

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,

看过此博文后Oracle.MySql.SQLServer 数据分页查询,在根据公司的RegionRes表格做出了 SQLserver的分页查询语句: 别名.字段 FROM( SELECT row_number() OVER (ORDER BY oo.ID ASC) AS rownumber, ) AS oo ) AS 别名 ; MySQL的分页查询语句: SELECT DISTINCT *FROM 表 , 其他网站: oracle,mysql,SqlServer三种数据库的分页查询的实例