需求: 1.源数据库新增一条记录,目标库同时新增一条记录: 2.源数据库修改一条记录,目标库同时修改该条记录: 示例用到三个Kettle组件 下面详细说下每个组件的配置 Source: 本示例连接的是Mongodb数据库,四个字段,ID默认为主键,_id会系统自动生成暂时先不管. 本节点的详细说明,可见官网:http://wiki.pentaho.com/display/EAI/MongoDB+Input 值映射: 本步在本示例作用不大,只是为了测试效果.按照截图上进行配置即可 MongoDbO

1:数据同步的原理: 当Primary节点完成数据操作后,Secondary会做出一系列的动作保证数据的同步: 1:检查自己local库的oplog.rs集合找出最近的时间戳. 2:检查Primary节点local库oplog.rs集合,找出大于此时间戳的记录. 3:将找到的记录插入到自己的oplog.rs集合中,并执行这些操作. 2:查看副本集的信息 gechongrepl:PRIMARY> rs.status() { "set" : "gechongrepl&quo

1.mongo-connector工具 首先安装python环境 wget http://www.python.org/ftp/python/3.0.1/Python-3.0.1.tgz tar -zxvf Python-3.0.1.tgz cd Python-3.0.1 ./configure make all make install 看来新装的版本生效了,做个软连接应该就OK. ln -s /usr/local/bin/python3.0 /usr/bin/python python -V

1:local库是MongoDB的系统库,记录着时间戳和索引和复制集等信息 gechongrepl:PRIMARY> use local switched to db local gechongrepl:PRIMARY> show tables me oplog.rs replset.minvalid slaves startup_log system.indexes system.replset temp 2:local库下的每个集合分别记录的内容 local库下面的me集合保存了服务器名称

今天试验了如何在Kettle的图形界面(Spoon)下面来整合来mysql 数据库中位于不同数据库中的数据表中的数据. 试验用的数据表是customers: 第三方的数据集下载地址是:http://www.mysqltutorial.org/download/2 Customers: stores customer’s data. 折叠处有对数据表customer结构的sql表示: DROP TABLE IF EXISTS `customers`; CREATE TABLE `customers

一 数据同步        一个健康的secondary在运行时,会选择一个离自己最近的,数据比自己新的节点进行数据同步.选定节点后,它会从这个节点拉取oplog同步日志,具体流程是这样的:             a.执行这个op日志 b.将这个op日志写入到自己的oplog中(local.oplog.rs)           c.再请求下一个op日志          如果同步操作在第1步和第2步之间出现问题宕机,那么secondary再重新恢复后,会检查自己这边最新的oplog,由于第2

下面是试验的主要步骤: 在上一篇文章中LZ已经介绍了,实验的环境和实验目的. 在本篇文章中主要介绍侧重于对Kettle ETL的相应使用方法, 在这里LZ需要说明一下,LZ成为了避免涉及索引和表连接等操作, 在数据库mysql中重新创建一个不带有索引和外键约束的 customers数据库表. 但数据集合不变. 所以在后文中国使用,mysql.customers来代替前篇文章中的test.customers. 下面的截图是使用Spoon工具来整体对这个流程的描述: (图) 首先需要使用Kettle

1. 复制集(Replica sets)模式时,其会使用下面的local数据库local.system.replset 用于复制集配置对象存储 (通过shell下的rs.conf()或直接查询)local.oplog.rs 一个capped collection集合.可在命令行下使用--oplogSize 选项设置该集合大小尺寸.local.replset.minvalid 通常在复制集内使用,用于跟踪同步状态(sync status) 2. 主从复制模式(Master/Slave)* Mast

通过kettle实现两张表的数据同步,具体设计如下:

ElasticSearch有一个叫做river的插件式模块,可以将外部数据源中的数据导入elasticsearch并在上面建立索引.River在集群上是单例模式的,它被自动分配到一个节点上,当这个节点挂掉后,river会被自动分配到另外的一个节点上.目前支持的数据源包括:Wikipedia, MongoDB, CouchDB, RabbitMQ, RSS, Sofa, JDBC, FileSystem,Dropbox等.River有一些指定的规范,依照这些规范可以开发适合于自己的应用数据的插件.

副本集的搭建,请见  CENTOS6.5 虚拟机MONGODB创建副本集 接下来将简单说明下副本集之间的数据同步. 1.首先,进入primary节点 MOGO_PATH/bin/mongo  -port 37017 在test collection中添加数据 2.查看Secondary 节点有没有同步数据 MOGO_PATH/bin/mongo  -port 37018 注意在副本节点查看数据时,需要在secondary节点上执行操作之前需要执行db.getMongo().setSlaveOk(

MongoDB 数据迁移和同步 MongoDB的数据同步 复制 mongodb的复制至少需要两个实例.其中一个是主节点master,负责处理客户端请求,其余的都是slave,负责从master上复制数据. master写处理:master负责接收写请求,具体的流程为: 如果开启journal功能,则先将写请求记录到journal中,然后批量执行,同时将操作记录到oplog中: 如果未开启journal功能,则对每个写请求进行单独操作,然后写入oplog. 注:oplog是幂等的,当有累加操作in

我们产品中需要全文检索的功能,后端数据存储主要使用了 MySQL + MongoDB,而其中需要检索的内容是在 MongoDB 中的. MongoDB 本身是自带文本索引功能的,但是,不支持中文.术业有专攻,MongoDB 是数据存储应用,那么全文检索就使用专业的全文搜索引擎吧. 预选的几个选手有:Solr.ElasticSearch.Xapian.Sphinx.XunSearch.由于我们的数据量比较大,觉得现在单机已经有些力不从心了,MongoDB 也开始计划做分片,那么全文搜索如果自带分布

(1)复制集集群的数据同步 1>主节点数据库test,在其中goods集合中加入一个文档. 2>在副节点中查看 注意:SECONDARY是不允许读写的,要使用rs.slaveOk()获得读写权限 (2)故障转移 1>故障1:副节点宕机 关闭副节点MongoDB实例后 2.在主节点观察复制集集群状态 3.在主节点student数据库中score集合中再插入一条记录 4.然后在主节点观察复制集集群状态(用rs.status()) 5.重启副节点MongoDB实例 6.在主节点观察复制集集群状

Performing Asynchronous HotLog Publishing Step 1   Source Database DBA: Set the database initialization parameters. Microsoft Windows [版本 ] 版权所有 (c) Microsoft Corporation.保留所有权利. C:\Users\Administrator>sqlplus /nolog SQL*Plus: Release Production on 星

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

MongoDB初始化数据同步: 副本集中的成员启动之后,就会检查自身的状态,确定是否可以从某个成员那里进行同步.如果不行的话,尝试从其他成员那里进行完整的数据复制. 这个过程就是初始化同步(initial syncing),这几个步骤可以从mongod日志查看. 1.首先,这个成员会做一些记录前的准备工作:选择一个成员作为同步源,在local.me中为自己创建一个标识符,删除所有已存在的数据库,以一个全新的状态进行复制. 在这个过程中,所有现有的数据都会被删除.应该只在不需要保留现有数据的情况下

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转载自:https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/114639152 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写.旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的.Elasticsearch 是一个高效强大的大数据搜索引擎.它的 Speed, Scale 及 Relevance 是很多数据库不具

2016年8月17日 一.目的 通过触发器实现数据同步二.思路 1.在数据库需要同步的源表中建立一个insert触发器,当有新数据插入时,会自动将新插入数据的主键记录到临时表temp中.(当然也可以记录多个字段) 2.比较临时表temp和源表中的数据,匹配两个表中的主键值是否一致(也可以匹配多个字段),将符合条件的源表数据筛选出来,同步到目标表. 3.当同步完数据之后,清空temp表中的数据,进行下一轮同步.三.优缺点 1.优点 避免对相同数据的扫描,减少同步时间. 2.缺点 只在本地测试,未能