最近在项目上应用到了ElasticSearch和Logstash,在此主要记录了Logstash-input-jdbc同步Oracle数据库到ElasticSearch的主要步骤,本文是对环境进行简单的配置,如需在实际环境中运行还需要进一步调整. 首先要配置服务器环境 安装Java 安装ElasticSearch(我用的版本是2.4.0) 安装head插件(用于在浏览器查看状态和数据,非必须) 安装Logstash 安装logstash-input-jdbc:在ElasticSearch安装目录

Elasticsearch 2.3.2 从oracle中同步数据   1         数据批量导入-oracle 采用 elasticsearch-jdbc 插件 安装.版本需要ES版本一致 最新 elasticsearch-jdbc 需要 jdk 1.8的支持 1.1   安装 elasticsearch-jdbc 下载elasticsearch-jdbc-2.3.2.0-dist.zip 并解压 将 oracle 驱动jar包 拷贝到elasticsearch-jdbc-2.3.2.0-

简介: GreenPlum是一个基于PostgreSQL数据库开发的MPP架构的数据库仓库,适用于OLAP系统,支持50PB(1PB=1000TB)级海量数据的存储和处理. 背景: 目前有一个业务是需要将Oracle数据库中的基础数据增量同步到GreenPlum数据仓库,便于进行数据分析和处理. 规模: 每天产生60G左右数据,最大的表每天新增上亿条数据. 解决方法: 1)历史数据通过抽取导入的方式进行初始化. 2)增量更新数据: 使用GoldenGate将Oracle日志解析,传给GreenP

延用上篇ELK所需环境,新增logstash配置文件 需要数据库链接驱动 Microsoft JDBC driver 6.2 for SQL Server 下载地址: https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=55539 在 logstash 的 bin 文件夹下 新增文件夹 jdbcconfig 以及如下文件 新增 Logstash 配置文件 jdbc.conf input { jdbc { jdbc_driver_lib

1 引言     Oracle官方网: http://www.stanford.edu/dept/itss/docs/oracle/10g/server.101/b10727/strmover.htm     Oracle Stream功能是为提高数据库的高可用性而设计的,在Oracle 9i及之前的版本这个功能被称为Advance Replication.Oracle Stream利用高级队列技术,通过解析归档日志,将归档日志解析成DDL及DML语句,从而实现数据库之间的同步.这种技术可以将整

该方法没试过,先记下再说 1.软件版本说明: Goldengate 12c 12.2.0.1 for Oracle(源端) Goldengate 12c 12.3.0.1 for Bigdata (目标端) Hadoop 2.6.4(安装参考我的博客 https://blog.csdn.net/Return42/article/details/79786612) Oracle 12c(安装参考我的博客 https://blog.csdn.net/return42/article/details/

ElasticSearch同步Mysql 先讲项目需求:对于资讯模块添加搜索功能 这个搜索功能我就是采用ElasticSearch实现的,功能刚实现完,所以写这篇博客做个记录,让自己在记录下整个步骤和过程中的一些注意事项. 一.安装elasticsearch和可视化工具 有关整个教程参考:mac安装elasticsearch和可视化工具 1.安装elasticsearch 网址地址:官网 2.安装elasticsearch-head(可视化界面) 安装地址:https://github.com/

配置 安装插件由于这里是从mysql同步数据到elasticsearch,所以需要安装jdbc的入插件和elasticsearch的出插件:logstash-input-jdbc.logstash-output-elasticsearch安装效果图如下所示: 下载mysql连接库由于logstash是ruby开发的,所以这里要下载mysql的连接库jar包,从官网下载,我这里下载的是:mysql-connector-java-5.1.46.jar将下载好的mysql-connector-java

前面一篇已经把logstash和logstash-input-jdbc安装好了. 下面就说下具体怎么配置. 1.先在安装目录bin下面(一般都是在bin下面)新建两个文件jdbc.conf和jdbc.sql 2.配置jdbc.conf input { stdin { } jdbc { # 连接的数据库地址和哪一个数据库,指定编码格式,禁用SSL协议,设定自动重连 jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/microstor

MySQL Binlog 要通过 MySQL binlog 将 MySQL 的数据同步给 ES, 我们只能使用 row 模式的 binlog.如果使用 statement 或者 mixed format,我们在 binlog 里面只能知道对应的 query 语句,完全没法知道这条语句到底改了啥数据,所以要从 binlog 里面得到实际的数据,只能用 row 模式. Row 模式还可以设置 full,noblob 以及 minimal 三种 image 模式,后面两种主要是为了减少空间占用,默认是

安装logstash.同步数据至ElasticSearch 为什么使用logstash来同步,CSDN上有一篇文章简要的分析了以下几种同步工具的优缺点:https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/51694519. 下面开始实践: 1. 下载Logstash安装包,需要注意版本与elasticsearch保持一致,windows系统下直接解压即可. 2.添加同步mysql数据库的配置,并将mysql连接驱动jar包放在指定的配置目录 注: 目

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

OGG 从Oracle备库同步数据至kafka Table of Contents 1. 目的 2. 环境及规划 3. 安装配置JDK 3.1. 安装jdk 3.2. 配置环境变量 4. 安装Dataguard 4.1. 安装备库软件 4.2. 配置dataguard 4.2.1. 主库 4.2.2. 备库 4.3. 完成操作 4.4. 启动实时复制 5. zookeeper集群 5.1. 上传并解压 5.2. 配置 5.3. 创建myid文件 5.4. 配置环境变量 5.5. 启动和查看服务

我主要是给出一些方向,很多地方没有详细说明.当时我学习的时候一直不知道怎么着手,花时间找入口点上比较多,你们可以直接顺着方向去找资源学习. 如果不是Spring Boot项目,那么根据Elasticsearch的版本选择对应版本的依赖即可. 例:Elasticsearch的版本为5.4.0,那么 <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>transport<

1,在目标数据库新增服务器对象->连接到服务器->新建服务器连接 2,编写数据同步业务PROC ALTER PROC TestProc AS BEGIN --打开完全事物回滚 SET XACT_ABORT ON; SET NOCOUNT ON; --开始异常拦截 BEGIN TRY --开始事物 BEGIN TRANSACTION; PRINT '开始同步数据'; MERGE INTO dbo.TestTable AS T USING ( SELECT ROW_NUMBER() OVER (O

使用Oracle Logminer同步Demo 1 Demo介绍 1.1 Demo设想 前面介绍了Oracle LogMiner配置使用以及使用LogMiner进行解析日志文件性能,在这篇文章中将利用LogMiner进行数据同步,实现从源目标数据库到目标数据库之间的数据同步.由于LogMiner支持的版本是8.1及以上,所以进行数据同步的Oracle数据库版本也必须是8.1及以上. 当然在本文中介绍的是LogMiner进行数据同步例子,也可以利用LogMiner进行数据审计.数据操作追踪等功能,

1.分别建立链接对数据库进行操作,SQLServer可以用ADO.NET,操作Oracle可以用OLEDB或者用System.Data.OracleClient(需要添加引用才能用) 这种方案的优点就是简单,各自写各自的数据库操作代码,缺点就是不能将两个数据库中的表直接进行联合查询,链接Oracle的每台机器必须安装OracleClient才可以使用. 2.使用同义词操作Oracle数据库. 这种方法的具体操作我在以前的文章中已经写清楚了,这样做一来可以进行表的联合查询二来不需要每台机器都安装O

最近,利用一些时间对oracle数据库实时同步工具做了一些调研分析,主要关注了linkedin的databus和阿里的yugong两个中间件,其中databus需要在每个待同步的表上增加额外的列和触发器来实现,方案比较重,本文将着重分析一下阿里的yugong实现方案及给出分析调研报告. 1.yugong实时同步原理 使用了oracle的物化视图日志功能,类似于一个内部的触发器,原表的数据库需要对用户授权具有物化视图日志的创建和删除权限,关于物化视图日志的详细描述,可以参考下面的文章: http:

资料库的创建.体系结构的创建.模型反向工程都已经完成了,下面就是创建以及执行接口来完成工作了. 浏览前两节请点击: [ODI]| 数据ETL:从零开始使用Oracle ODI完成数据集成(一) [ODI]| 数据ETL:从零开始使用Oracle ODI完成数据集成(二) 8. 创建项目及接口 项目包含了开发人员所开发的所有对象,项目包含的元素有接口.过程.包.变量.用户定义函数等.项目创建完毕后,即可在项目下创建接口来实现数据集成. [设计器]>>[项目]>>[新建项目] 为项目自

一 更新整个文档 更新整个文档的方法和存放数据的方式是相同的,通过PUT 127.0.0.1/test/test/1  我们可以把test/test/1下的文档更新为新的文档 例: PUT 127.0.0.1:9200/test/test/1 参数 { "newdata":"yes" } 响应 { "_index": "test", "_type": "test", ", ,

(本教程展示了Windows环境的oracle数据库主从同步,Linux环境一样也可以) (把主数据库obpm 和从数据库orcl 用实际的数据库名给替换掉) (配置主从同步后,再配置双向同步,可能会有表数据重叠,建议在配置双向同完成后,再导入表数据!) 备注:主.从数据库都用淡蓝色标记了,方便查找替换. 1.环境介绍 主数据库SID : obpm   操作系统 :    win 2003    IP地址   :  192.168.0.1    Global_name :    oracle v