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实现目标:通过ODI获取一个没有时间戳的子表(qb_bw)的增量数据,而主表(qb_tb)有一个rksj入库时间,且主表和子表之间通过ID关联.目标表名是qb_bw1. 设计原理:通过在ODI的mapping中关联主表和子表,然后在主表的rksj上设置时间过滤,最后将子表的字段映射到目标表中.在此设计中,需要有一个变量,此变量在第一次运行时,使用一个初始值,这样第一次运行会获取此初始值后的所有源数据到目标表,然后根据目标表的rksj更新此变量值,从而得到目标表上最大的时间戳,再基于此时间点去获取

转帖地址:http://www.blogjava.net/conans/articles/379546.html 以下资料整理自网络,觉的有必要合并在一起,这样方便查看.主要分为两部分,第一部分是对<db-data-config.xml>的配置内容的讲解(属于高级内容),第二部分是DataImportHandler(属于基础),第三部分是对db-data-config.xml的进阶(这个国内可能还没有人写过啊,我在google.baidu上都没有搜索到,最后可是拔代码,看solr的英文文档找的

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概述 canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了MySQL(也支持mariaDB). 起源: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.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. 基于日志增量订阅&消

canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了MySQL(也支持mariaDB). 起源: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.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. 基于日志增量订阅&消费支持

摘要:本文介绍了一种Hbase迁移的方法,可以在一些特定场景下运用. 背景 在Hbase使用过程中,使用的Hbase集群经常会因为某些原因需要数据迁移.大多数情况下,可以跟用户协商用离线的方式进行迁移,迁移离线数据的方式就比较容易了,将整个Hbase的data存储目录进行搬迁就行,但是当集群数据量比较多的时候,文件拷贝的时间很长,对客户的业务影响时间也比较长,往往在客户给的时间窗口无法完成,本文给出一种迁移思路,可以利用Hbase自身的功能,对集群进行迁移,减少集群业务中断时间. 简介 大家都知

作者经历了多次基于HBase实现全量与增量数据的迁移测试,总结了在使用HBase进行数据迁移的多种实践,本文针对全量与增量数据迁移的场景不同,提供了1+2的技巧分享. HBase全量与增量数据迁移的方法 1.背景 在HBase使用过程中,使用的HBase集群经常会因为某些原因需要数据迁移.大多数情况下,可以用离线的方式进行迁移,迁移离线数据的方式就比较容易了,将整个hbase的data存储目录进行搬迁就行,但是当集群数据量比较多的时候,文件拷贝的时间很长,对业务影响时间也比较长,往往在设计的时间

在日常的软件开发和使用过程中,我们发现同一套系统的同一配置项在不同的客户环境中是存在各种各样的差异的.在差异较为分散时,如何较好的管理这些差异,使得维护过程能够更加安全和快速,一直在这样那样的困扰着开发者和维护者. 例如,有系统中需要配置日志的记录路径和日志文件的命名方式.默认的日志是放在C盘目录下并以Log_XXX.txt进行命名. <?xml version=""1.0"" encoding=""utf-8""?&g

模拟本系统通过Url方式发送报文到目标服务器,并获取返回数据:(实现类) import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStream; import java.io.OutputStreamWriter; import java.net.URL

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简单理解为:Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列,Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据 一.Receiver方式: 使用kafka的高层次Consumer api来实现的,Receiver从kafka中获取的数据都是存储在spark executor的内存中,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据.然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据.如果要启用高可用机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Strea