FAQ v2.0终于上线了,断断续续忙了有2个多月.这个项目是我实践的第一个全栈的项目,从需求(后期有产品经理介入)到架构,再到设计(有征询设计师的意见).构建(前端.后台.数据库.服务器部署),也是第一次独立负责一个项目,所以意义很不一般,后面还会写一篇总结的文章.闲言少叙,进入正题: 其中有一个自动定时发访问记录列表和反馈问题列表的邮件的功能,本来打算自己写的,不过后来了解到团队有现成的平台可以做这个事,所以就用现成的喽.但有一个问题,该平台配置的数据源必须是MySQL数据库,而FAQ平台用

Oracle GoldenGate学习之--异构平台同步(MySQL到Oracle) 如图所示:源端采用Mysql库,目标端采用Oracle库 一.OGG安装配置(源端) 1.OGG下载 https://edelivery.oracle.com/EPD/Download/get_form?egroup_aru_number=14841438 https://edelivery.oracle.com/EPD/Download/get_form?egroup_aru_number=14841440

使用mysql主从复制的好处有: 1.采用主从服务器这种架构,稳定性得以提升.如果主服务器发生故障,我们可以使用从服务器来提供服务. 2.在主从服务器上分开处理用户的请求,可以提升数据处理效率. 3.将主服务器上的数据复制到从服务器上,保护数据免受意外的损失. 环境描述: 新企业要搭建架构为主从复制的mysql数据库. 主服务器(mysql-master):IP地址:192.168.48.128,mysql已安装,没有用户数据. 从服务器(mysql-slave):IP地址:192.168.48

工作中需要用到将hive的数据导一份到mysql中,需求是这样的:hive每天会产生一份用户标签(tag)发生变化的结果表user_tag,这份结果同步到mysql中,并且保持一份全量表,存储当前用户的标签.最初打算是在mysql建立一个分区表,按照天存储user_tag,研究了一下mysql的分区表,最终没有使用,既然学习了就做一下笔记. mysql按照时间分区 mysql的分区方法分为好几种range,list,hash,key等方法,具体可以自行搜索一下,这里要讲的是range方法,下面是

个人博客:https://blog.sharedata.info/ 最近需要把数据从Mongo同步到Elasticsearch环境:centos6.5python2.7pipmongo-connector安装:pip install elastic2-doc-manager[elastic5]pip install mongo-connector[elastic5]命令参数:-m mongodb_host:port —— 数据源地址,mongodb数据库地址.-t target_host:por

我们总是在对比中看到自己的优点和缺点,对于mongodb来说也是一样,对比学习让我们尽快的掌握关于mongodb的基础知识. mongodb与MySQL命令对比 关系型数据库一般是由数据库(database).表(table).记录(record)三个层次概念组成.而非关系型数据库mongodb是由数据库(database).集合(collection).文档对象(document)三个层次组成.mongodb对于关系型数据库里的表,没有行和列的关系概念,这体现了模式的自由特点. 语法命令如下列

一.OGG安装配置(源端) 1.OGG下载 http://www.oracle.com/technetwork/cn/middleware/goldengate/downloads/index.html Mysql 选择适用于 Linux x86-64 上 MySQL 的 Oracle GoldenGate 12.1.2.1.0 版 Oracle 选择适用于 Linux x86-64 上 Oracle 的 Oracle GoldenGate 12.1.2.1.0 版 ggs_Linux_x64_

一:意义 1.意义 如果可以实现这个功能,就可以使用spark代替sqoop,功能程序就实现这个功能. 二:hive操作 1.准备数据 启动hive 否则报错,因为在hive与spark集成的时候,配置过配置项. 后来,又看见这个文档,感觉很好的解释了我存在的问题:https://blog.csdn.net/freedomboy319/article/details/44828337 2.新建部门员工表 ->创建员工表 create table emp( empno int, ename str

刚开始我找到的方案是利用 ElasticSearch 的 River 来同步数据,并在 GitHub 上到了 MongoDB River 插件:elasticsearch-river-mongodb.但是,随后我又在 ElasticSearch 官网上看了这篇博客:<Deprecating Rivers>,官方已经在 1.5 以后的版本弃用 River,为了用户的迁移,会一直保留到 2.0 版本. 于是,我得另寻方案了.然后我又在网上找到了另外一个方案:mongo-connector.这个是

mongodb与mysql命令对比 传统的关系数据库一般由数据库(database).表(table).记录(record)三个层次概念组成,MongoDB是由数据库(database).集合(collection).文档对象(document)三个层次组成.MongoDB对于关系型数据库里的表,但是集合中没有列.行和关系概念,这体现了模式自由的特点. MySQL MongoDB 说明 mysqld mongod 服务器守护进程 mysql mongo 客户端工具 mysqldump mongo

写操作MongoDB比传统数据库快的根本原因是Mongo使用的内存映射技术 - 写入数据时候只要在内存里完成就可以返回给应用程序,这样并发量自然就很高.而保存到硬体的操作则在后台异步完成. 读操作MongoDB快的原因是: 1)MongoDB的设计要求你常用的数据(working set)可以在内存里装下.这样大部分操作只需要读内存,自然很快. 2)文档性模式设计一般会是的你所需要的数据都相对集中在一起(内存或硬盘),大家知道硬盘读写耗时最多是随机读写所产生的磁头定位时间,数据集中在一起则减少了

我们总是在对比中看到自己的优点和缺点,对于mongodb来说也是一样,对比学习让我们尽快的掌握关于mongodb的基础知识. mongodb与mysql命令对比 关系型数据库一般是由数据库(database).表(table).记录(record)三个层次概念组成.而非关系型数据库mongodb是由数据库(database).集合(collection).文档对象(document)三个层次组成.mongodb对于关系型数据库里的表,没有行和列的关系概念,这体现了模式的自由特点. 语法命令如下列

背景 早期,阿里巴巴 B2B 公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求 ,主要是基于trigger的方式获取增量变更.从 2010 年开始,公司开始逐步尝试数据库日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅和消费业务,从此开启一段新纪元. 当前的 canal 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等

主备同步,也叫主从复制,是MySQL提供的一种高可用的解决方案,保证主备数据一致性的解决方案. 在生产环境中,会有很多不可控因素,例如数据库服务挂了.为了保证应用的高可用,数据库也必须要是高可用的. 因此在生产环境中,都会采用主备同步.在应用的规模不大的情况下,一般会采用一主一备. 除了上面提到的数据库服务挂了,能够快速切换到备库,避免应用的不可用外,采用主备同步还有以下好处: 提升数据库的读并发性,大多数应用都是读比写要多,采用主备同步方案,当使用规模越来越大的时候,可以扩展备库来提升读能力.

1.安装安装mysqlconnector 2.配置mysqlconnector ODBC数据管理器->系统DSN->加入->mysql ODBC 5.3 ANSI driver->填入data source name如jt,mysql的ip.username.password就可以 3.新建链接server exec sp_addlinkedserver  @server='jt',       --ODBC里面data source name  @srvproduct='mysq

MongoDB语法                                  MySql语法 db.test.find({'name':'foobar'})<==> select * from test where name='foobar' db.test.find()                         <==> select *from test db.test.find({'ID':10}).count()<==> select count(

---安装安装mysqlconnector http://www.mysql.com/products/connector/ /* 配置mysqlconnector ODBC数据管理器->系统DSN->添加->mysql ODBC 5.3 ANSI driver->填入data source name如jt,mysql的ip.用户名.密码即可 */ --新建链接服务器 exec sp_addlinkedserver @server='MySqll_Aggregation',--OD

#!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # Python: 3.5 # Author: zhenghai.zhang@xxx.com # Program: 爬取豆瓣网站上所有电视剧的名称并写入数据库. # Version: 0.1 # History: 2017.11.01 import requests,time, pymysql, re, datetime, json from exchangelib import DELEGATE,

#!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # Python: 3.5 # Author: wucl(),zhenghai.zhang # Program: 爬取CBO网站上所有电影的名称并写入数据库. # Version: 0.1 # History: 2017.10.25 import requests,time, pymysql, re, datetime from exchangelib import DELEGATE, Account

1. 连接mysql mysql -uroot -p;(mysql从库) 输入数据库密码 2. 停止主同步 mysql> stop slave; 3. 清数据 将mongo库数据清空 4. 杀主同步进程 ps -ef|grep java 找到 /opt/continuent/releases/tungsten-replicator-2.2.1-403_pid11913/tungsten-replicator/bin/的进程 kill -9 34323 5. 从库.Mongo库服务器 删除opt下

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