Python编写Oracle和Elasticsearch数据同步脚本 标签: elasticsearchoraclecx_Oraclepython数据同步    Python知识库 一.版本 Python版本 x64 2.7.12 Oracle(x64 12.1.0.2.0)和Elasticsearch(2.2.0) python编辑器 PyCharm   下载安装请选择适合自己机器的版本   二.下载模块 通过官网下载和安装cx_Oracle和pyes模块,分别用于操作Oracle数据库和ES

数据源.数据集.同步任务.数据仓库.元数据.数据目录.主题.来源系统.标签. 增量识别字段.修改同步.ES索引.HBase列族.元数据同步.DS.ODS.DW.DM.zk集群地址 == 数据源 数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器. 数据源(Data Source)顾名思义,数据的来源, 是提供某种所需要数据的器件或原始媒体. 在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息.就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样, 通过提供正确的数据源名称,你可以找到相应的数据库连接. 1

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

原文出处:http://www.cnblogs.com/zeromyth/archive/2009/08/19/1549661.html Oracle备份功能包括: 高级复制(Advanced Replication) 流复制(Streams Replication) 备库(Dataguard) 一 dataguard: dataguard在高可用及容灾方面一般是dba的首选,毕竟dataguard在这方面 存在压倒性的优势,不管是物理备用库(physical standby database)

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

1.首先服务器节点,进入到对应的数据库.2. 然后找到要同步的表,show create table + 表名查看一下或者自己可以新建一个表,用来测试原表,如下 CREATE TABLE `wb_tmp`( `surface` string, `radiation` string, `loader_id` string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.m

jdk安装1.8版本,es.ls.ik.kibana版本一致我这里使用的6.6.2版本 安装es tar xf elasticsearch-6.6.2.tar.gz mv elasticsearch-6.6.2 /home/heron/elasticsearch ## 使用普通用户启动 chown -R heron.heron /home/heron/elasticsearch su - heron cd /home/heron/elasticsearch cat config/elastics

一.服务器信息 ip   软件版本 ogg版本 软件包 操作系统版本 OGG安装路径 10.1.50.52 源 oracle11.2.0.4 12.2.0.1.1 V100692-01.zip centos6.9 /data/ogg 10.0.71.102 目标 kafka0.10 12.2.0.1.160823 123010_ggs_Adapters_Linux_x64.zip centos7.3 /data/ogg 二.源端安装OGG 1.解压V100692-01.zip .zip 这个时候

1.搭建完毕MongoDb复制集环境 2.开始安装 mongo-connector pip install mongo-connector:基于pip命令,不管是linux .window 系统默认有python环境: 3.安装 pip install elastic-doc-manager 4.输入命令 mongo-connector -m 192.168.100.10:20006 -t 192.168.198.223:9200 -d elastic_doc_manager 如下,证明启动成功

Oracle默认是大小写敏感,而SQLServer默认大小写不敏感, 尤其是涉及主键字段时,注意请提前设置SQLServer对应的数据库表为大小写敏感,不然会报主键冲突的错误. 设置表内大小写敏感 ALTER TABLE 表名 ) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS --不区分大小写 ALTER TABLE tb ) COLLATE Chinese_PRC_CS_AS --区分大小写 设置整个数据库大小写敏感 ALTER DATABASE [DatabaseName] COLLA

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操作的实时同步泼冷水 到目前为止,所有google,stackoverflow,elastic.co,github上面搜索的插件和实

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

随着各行业信息化水平的不断提升,各种各样的信息管理系统都被广泛使用,各系统间数据完全独立,形成了大量的信息孤岛.出于管理及决策方面的需求,实现各平台的数据同步是一个很迫切的需求,TreeSoft数据库管理系统整合了各主流数据库的数据访问及维护监控功能,实现了各主流数据库的互联互通,架起了一座数据同步的桥梁,便捷的实现了数据的同步交互. 一.首先在TreeSoft数据库中配置两个数据源信息 二.配置数据同步任务,并执行任务 三.同步结果数据查看确认 四.支持以下数据同步方案,好强大! 1.MySQ

原始需求 对跨业务域数据提供联查搜索能力. 比如:对退款单提供根据退款单.退款状态.发货状态的联查,其中退款状态和发货状态是跨业务域. 比如:对订单提供根据订单号.订单状态.退款状态的联查,其中订单状态和退款状态是跨业务域. 为什么要上溯需求层面 ?要优化现有方案,容易局限在现有方案的框架里.上溯到需求层面,能够跳出现有方案框架,在更大的范围内搜索解决方案,亦可对现有方案的部分设计与实现的前提和约束有更为清晰的认识. 目标 将多源数据存储 (S1,S2,...,Sn) 的数据同步到具备联查能力的

背景: A部门想将mysql中多张表join成一个sql查询语句,然后将结果同步到es中供搜索使用 环境信息: 源端mysql在阿里云上,有公网ip 目标端es在华为云上,三节点 操作步骤与目的: 配置MySQL供canal访问 1.由于阿里云的rds一般都配置了白名单,因此需要将后续canal所在的ecs的公网ip填入rds的白名单之中 注意外网对应阿里云的经典网络.在专有网络中设置并没有效果 2.确认已开启binlog并是row格式,一般不需要再做修改 安装canal-server端,用于获

1.介绍 对mysql.oracle等数据库数据进行同步到ES有三种做法:一个是通过elasticsearch提供的API进行增删改查,一个就是通过中间件进行数据全量.增量的数据同步,另一个是通过收集日志进行同步.      明显通过API增上改查比较麻烦,这里介绍的是利用中间件进行数据同步.   2.常用的同步中间件的介绍和对比   (1)elasticsearch-jdbc独立的第三方工具 https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc (2)el

1.数据同步方式 全量同步与增量同步 全量同步是指全部将数据同步到es,通常是刚建立es,第一次同步时使用.增量同步是指将后续的更新.插入记录同步到es. 2.常用的一些ES同步方法 1). elasticsearch-jdbc : 严格意义上它已经不是第三方插件.已经成为独立的第三方工具.不支持5.5.1...2).elasticsearch-river-mysql插件:   https://github.com/scharron/elasticsearch-river-mysql3).go-

1.简介 ELK(elasticsearch+logstash+kibana)是目前比较常用的日志分析系统,包括日志收集(logstash),日志存储搜索(elasticsearch),展示查询(kibana),使用ELK作为日志的存储分析系统并通过为每个请求分配requestId链接相关日志.ELK具体结构如下图所示: 1.1es基本概念 Index 类似于mysql数据库中的database Type 类似于mysql数据库中的table表,es中可以在Index中建立type(table)

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

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