​作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程.本文将为您详细介绍如何使用 MySQL 接入数据,经过流计算 Oceanus 对数据进行处理分析(示例中采用小写转换函数对name字段进行了小写转换)

使用情况说明: 已经使用logstash拉取MySQL数据存储到es中,es中也创建了相应的索引,也存储了数据.假若把这个索引给删除了,再次进行同步操作的话要咋做,从最开始的数据进行同步,而不是新增的数据 官方文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html#plugins-inputs-jdbc-tracking_column 官方原话: The plugin will persist

针对单独一个数据表而言,大致可以分如下两种情况: 1.该数据表中有一个根据当前时间戳更新的字段,此时监控的是这个时间戳字段 具体可以看这个文章:https://www.cnblogs.com/sanduzxcvbnm/p/12858967.html 示例: modification_time就是表中要监控的时间戳字段 input { jdbc { jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.0.145:3306/db_example?us

官方文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html#plugins-inputs-jdbc-jdbc_driver_library 配置多个SQL语句编辑 当需要从不同的数据库表或视图中查询和提取数据时,配置多个SQL语句很有用.可以为每个语句定义单独的Logstash配置文件,或者在一个配置文件中定义多个语句.在单个Logstash配置文件中使用多个语句时,必须将每个语句定义为单独的j

使用LOAD DATA INFILE 插入速度可以提升很多 左侧是直接导入100W花费135s ,Dos界面通过Load方式导入450W只用时23s,性能一下子显示出来了.

使用logstash同步MySQL数据到ES 版权声明:[分享也是一种提高]个人转载请在正文开头明显位置注明出处,未经作者同意禁止企业/组织转载,禁止私自更改原文,禁止用于商业目的. https://blog.csdn.net/u010887744/article/details/86708490 概述: 在生成业务常有将MySQL数据同步到ES的需求,如果需要很高的定制化,往往需要开发同步程序用于处理数据.但没有特殊业务需求,官方提供的logstash就很有优势了. 在使用logstash我们

Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎.它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据.ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 安装es以及head插件,略. 为了使海量数据能够提供实时快速的查询

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,

上篇blog说到采用logstash-input-jdbc将mysql数据同步到ES(http://www.cnblogs.com/jstarseven/p/7704893.html),但是这里有一个问题,即假如我不需要logstash自动对mysql数据提供的mapping模板怎么办,毕竟我的数据需要ik分词,同义词解析等... 这时候就需要用到logstash的template功能了 ,如果现在还不到logstash和logstash-input-jdbc的安装使用方式的建议先看上一篇文章.

MYSQL快速同步数据到Redis 举例场景:存储游戏玩家的任务数据,游戏服务器启动时将mysql中玩家的数据同步到redis中. 从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中.当然,最直接的做法就是遍历MySQL数据,一条一条写入到Redis中.这样没什么错,但是速度会非常慢.如果能够想法使得MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合,可以节省很多消耗和缩短时间. Mysql数据库名称为:GAME_DB, 表结构举例: CREATE TABLE TABLE_

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

1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件,即可以用作基于离线分布式计算,也可以应用于实时计算.Flink的核心是转化为流进行计算.Flink三个核心:Source,Transformation,Sink.其中Source即为Flink计算的数据源,Transformation即为进行分布式流式计算的算子,也是计算的核心,Sink即为计算后的数据输出端.Flink Source原生支持包括Kafka,ES,RabbitMQ等一些通用的消息队列组件或基于文本的高性能非关系型数据库.而

Postgresql快速写入/读取大量数据 http://www.cnblogs.com/podolski/p/7152144.html 环境及测试 使用.net驱动npgsql连接post数据库.配置:win10 x64, i5-4590, 16G DDR3, SSD 850EVO. postgresql 9.6.3,数据库与数据都安装在SSD上,默认配置,无扩展. CREATE TABLE public.mesh ( x integer NOT NULL, y integer NOT NUL

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.配置详解 场景描述:MySQL数据表以全量和增量的方式向ElasticSearch搜索引擎同步. 1.下载内容 elasticsearch 版本 6.3.2 logstash 版本 6.3.2 mysql-connector-java-5.1.13.jar 2.核心配置 路径:/usr/local/logstash 新建配置目录:sync-config 1).配置全文 /usr/local/logstash/sync-config/c

二进制方式快速安装MySQL数据库命令集合 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 1.安装mysql ls mysql-5.5.32-linux2.6-x86_64.tar.gz  tar xf mysql-5.5.32-linux2.6-x86_64.tar.gz  mv mysql-5.5.32-linux2.6-x86_64 /application/mysql-5.5.32 ln -s /applicati

一. 概述 在大数据的静态数据处理中,目前普遍采用的是用Spark+Hdfs(Hive/Hbase)的技术架构来对数据进行处理. 但有时候有其他的需求,需要从其他不同数据源不间断得采集数据,然后存储到Hdfs中进行处理.而追加(append)这种操作在Hdfs里面明显是比较麻烦的一件事.所幸有了Storm这么个流数据处理这样的东西问世,可以帮我们解决这些问题. 不过光有Storm还不够,我们还需要其他中间件来协助我们,让所有其他数据源都归于一个通道.这样就能实现不同数据源以及Hhdfs之间的解耦

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

超大数据快速导入MySQL  ----千万级数据只需几十分钟本地测试方法1.首先需要修改本地mysql的编码和路径,找到my.ini.2.在里面添加或修改 character-set-server=utf8 collation-server=utf8_general_ci default-storage-engine=INNODB (最低部添加)secure_file_priv="C:\Users\Administrator\Desktop\ye(xlsx表格所在父路径)"3.将需要的

MySQL最易碰到的性能问题就是数据量逐步增大之后的翻页速度变慢的额问题,而且越往后翻页速度越慢,如果用最快速的办法解决,以下就是解决办法,简单方便. 1.问题现状 现有MySQL数据表 event_data ,数据量 36.7万,如下: mysql> select count(1) from event_data; +----------+ | count(1) | +----------+ | 367961 | +----------+ 1 row in set (0.05 sec) 使用S

前言 随着系统的运行,数据量变得越来越大,单纯的将数据存储在mysql中,已然不能满足查询要求了,此时我们引入Redis作为查询的缓存层,将业务中的热数据保存到Redis,扩展传统关系型数据库的服务能力,用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据,或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话,都可以极大地降低后端关系型数据库的负载,提升用户体验. 传统命令的缺点 使用传统的redis client命令在大数据量的导入场景下存在如下缺陷: 由于redis是单线程模型,虽然避免了多线程下线

Spark使用Java读取mysql数据和保存数据到mysql 一.pom.xml 二.spark代码 2.1 Java方式 2.2 Scala方式 三.写入数据到mysql中 四.DataFrameLoadTest 五.读取数据库中的数据写到 六.通过jdbc方式编程 七.spark:scala读取mysql的4种方法 八.读取csv数据插入到MySQL 部分博文原文信息 一.pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8&qu