参考地址:https://blog.csdn.net/weixin_33985507/article/details/92460419 参考地址:https://mp.weixin.qq.com/s/sccRf9u0MWnHMsnXjlcRGg 一.安装kafkacat kafkacat 是一个C语言编写的 kafka 生产者.消费者程序. 安装kafkacat 之前,需要安装一下依赖 sudo apt-get install librdkafka-dev libyajl-dev 二.重点是安装

有时由于项目开发的需要,必须将SQLServer2005中的某些表同步到Oracle数据库中,由其他其他系统来读取这些数据.不同数据库类型之间的数据同步我们可以使用链接服务器和SQLAgent来实现.假设我们这边(SQLServer2005)有一个合同管理系统,其中有表contract 和contract_project是需要同步到一个MIS系统中的(Oracle9i)那么,我们可以按照以下几步实现数据库的同步.1.在Oracle中建立对应的contract 和 contract_project

数据同步:当数据源发生改变时,其他相关数据也跟着发展变化.根据需求不同可采取以下方案.1.触发器:在数据库建立增删改的触发器.触发器将变更放到一张临时表里.oracle同步cdc优点:实时同步缺点:影响到业务系统,因为需要在业务系统建立触发器2.日志:通过分析源数据库日志,来获得源数据库中的变化的数据.oracle异步cdc优点:不影响业务系统缺点:有一定得延时,对于没有提供日志分析接口的数据源,开发的难度比较大3.时间戳:在要同步的源表里有时间戳字段,每当数据发生变化,时间戳会记录发生变化的时

作者: LemonNan 原文地址: https://mp.weixin.qq.com/s/SUUHF9R_FKg-3vq7Q3cwBQ 注: 转载需注明作者及原文地址 介绍 Clickhouse 本身为一个分析型数据库,提供很多跟其他组件的同步方案,本文将以 Kafka 作为数据来源介绍如何将 Kafka 的数据同步到 Clickhouse 中. 流程图 话不多说,先上一张数据同步的流程图 建表 在数据同步之前,我们需要建对应的 clickhouse 表,根据上面的流程图,我们需要建立三个表:

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484411&idx=1&sn=1f5a371095d61bd0d6461ed111dd252b&chksm=eaa82bd3dddfa2c5b08831bfd4221178b277f03ec74ef6c5a8f415409c21e569577fbc943f08&scene=21#wechat_redirect 0.题记 实际业务场景中,

今天试验了如何在Kettle的图形界面(Spoon)下面来整合来mysql 数据库中位于不同数据库中的数据表中的数据. 试验用的数据表是customers: 第三方的数据集下载地址是:http://www.mysqltutorial.org/download/2 Customers: stores customer’s data. 折叠处有对数据表customer结构的sql表示: DROP TABLE IF EXISTS `customers`; CREATE TABLE `customers

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484358&idx=1&sn=3a783479bb6a1852589f4c4cf3c5d310&chksm=eaa82beedddfa2f822db1492e5f82f7f43d877f2abed6340adbbbe471a7b824b089179147145&scene=21#wechat_redirect 题记 来自Elastics

数据同步那些事儿(优化过程分享)   简介 很久之前就想写这篇文章了,主要是介绍一下我做数据同步的过程中遇到的一些有意思的内容,和提升效率的过程. 当前在数据处理的过程中,数据同步如同血液一般充满全过程,如图: 数据同步开源产品对比: DataX,是淘宝的开源项目,可惜不支持Postgresql Sqoop,Apache开源项目,同步过程中字段需要严格一致,不方便扩展,不易于二次开发 整体设计思路: 使用生产者消费者模型,中间使用内存,数据不落地,直接插入目标数据 优化过程: 1.插入数据部分:

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把

一.背景 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的 Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Mapp

在系列开篇,我提到了四种将SQL SERVER数据同步到ES中的方案,本文将采用最简单的一种方案,即使用LastModifyTime来追踪DB中在最近一段时间发生了变更的数据. 安装Java 安装部分的官方文档在这里:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/installing-logstash.html 可以直接查看官方文档. 我这里使用的还是之前文章中所述的CentOS来进行安装. 首先需要安装Java(万物源于Java) 输入命令找

上一篇(http://qindongliang.iteye.com/blog/2354381 )写了收集sparkstreaming的日志进入kafka便于后续收集到es中快速统计分析,今天就再写一篇如何在普通应用程序实时收集日志,上一篇写的毕竟是分布式环境下的操作,有一定的特殊性,如MapReduce,Spark运行的日志和普通项目的日志是不太一样的. 所谓的普通程序就是web项目的或者非web项目的的程序,大部分都是单机版本的. 大多数时候,我们的log都会输出到本地的磁盘上,排查问题也是使

一.为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Ma

本文Demo下载传送门 写在前面 本篇文章讲的东西都是Android开源网络框架NoHttp的核心点,当然线程.多线程.数据安全这是Java中就有的,为了运行快我们用一个Java项目来讲解. 为什么要保证线程安全/数据同步 当多个子线程访问同一块数据的时候,由于非同步访问,所以数据可能被同时修改,所以这时候数据不准确不安全. 现实生活中的案例 假如一个银行帐号可以存在多张银行卡,三个人去不同营业点同时往帐号存钱,假设帐号原来有100块钱,现在三个人每人存钱100块,我们最后的结果应该是100 +

首先创建两个数据库:SyncA是数据源,SyncB是对SyncA进行同步的数据库. 在SyncA和SyncB中分别创建Source表和Target表,实际业务中,两张表的结构大多不相同.     然后创建一个类库的项目:MySync(注意项目的版本,Sql08不支持的.net 4.0及更高版本) 下面是同步程序代码: using System; using System.Data; using System.Data.Sql; using Microsoft.SqlServer.Server;

一.redis简介Redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步.在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用.它提供了Java,C/C++(hiredis),C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby等客户端,使用很方便. 二.架构图<ignore_js_

需求是需要将Database_A中的dev_test表中的数据同步到Database_B中的dev_test表中. 因为是通过Database_B去同步Database_A库中的数据,所以操作都建立在Database_B中,这样不会对Database_A做任何修改.业务应用场景主要是需要拉取第三方数据库中的数据.下面所有脚本都是建立在Database_B中 第一步:建立DBLink 在Database_B中建立DBLink: 本文是通过pl/sql来编写的脚本: create database

在之前的博文中提到,hive的表数据是能够同步到impala中去的. 一般impala是提供实时查询操作的,像比較耗时的入库操作我们能够使用hive.然后再将数据同步到impala中.另外,我们也能够在hive中创建一张表同一时候映射hbase中的表.实现数据同步. 以下.笔者依次进行介绍. 一.impala与hive的数据同步 首先,我们在hive命令行运行show databases;能够看到有以下几个数据库: 然后,我们在impala相同运行show databases;能够看到: 眼下的