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

转载自:https://www.cnblogs.com/yucy/p/7845105.html MySQL数据实时增量同步到Kafka - Flume   写在前面的话 需求,将MySQL里的数据实时增量同步到Kafka.接到活儿的时候,第一个想法就是通过读取MySQL的binlog日志,将数据写到Kafka.不过对比了一些工具,例如:Canel,Databus,Puma等,这些都是需要部署server和client的.其中server端是由这些工具实现,配置了就可以读binlog,而clien

Canal Server发送binlog消息到Kafka消息队列中 一.背景 二.需要修改的地方 1.canal.properties 配置文件修改 1.修改canal.serverMode的值 2.修改kafka配置 2.修改 instance.propertios 配置文件 3.canal发消息到mq性能优化 三.kafka接收消息 1.canal 发送过来的消息 2.监听消息 3.获取消息 四.MQ配置相关的参数 五.MQ接收binlog代码 六.参考文章 一.背景 在上一篇文章中,我们使

MySQL 中drop 等高危误操作后恢复方法 实验目的: 本次实验以恢复drop操作为例,使用不同方法进行误操作的数据恢复. 方法: 利用master同步 :伪master+Binlog+同步(本文) 利用binlog改为realy-log在临时slave更新 没有备份怎么恢复被drop的表(利用undrop-for-innodb) 1.环境 mysql 5.7.23-log master db210(192.168.99.210) slave db212(192.168.99.212) 伪装

一,架构介绍 生产中由于历史原因web后端,mysql集群,kafka集群(或者其它消息队列)会存在一下三种结构. 1,数据先入mysql集群,再入kafka 数据入mysql集群是不可更改的,如何再高效的将数据写入kafka呢? A),在表中存在自增ID的字段,然后根据ID,定期扫描表,然后将数据入kafka. B),有时间字段的,可以按照时间字段定期扫描入kafka集群. C),直接解析binlog日志,然后解析后的数据写入kafka. 2,web后端同时将数据写入kafka和mysql集群

测试环境: •测试机:PC •内存:8GB •CPU:Intel(R) Core(TM) i5-3450 3.10GHz •硬盘:HDD •数据量:20GB •测试工具:pgbench •PostgreSQL版本:9.5.1 •参数配置:默认配置 测试结果 PostgreSQL同步复制与PostgreSQL单机性能测试对比 terminals 10 20 30 40 50 PostgreSQL单机(tps) 54 54 61 68 71 PostgreSQL 同步复制(tps) 27 33 53

1. 实验环境 CPU:4 内存:8G ip:192.168.0.187 开启iptables防火墙 关闭selinux java >=1.5 使用yum方式安装的java,提前配置好JAVA_HOME环境变量 vim /etc/profile.d/java.sh #!/bin/bash export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk # 路径根据实际情况而定 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin source /et

摘自:https://yq.aliyun.com/articles/61274 同步多副本配置方法 参数配置如下 synchronous_standby_names (string) 支持两种写法 num_sync ( standby_name [, ...] ) standby_name [, ...] num_sync 数字,表示同步的副本数. 没有写num_sync的格式兼容以前的配置,表示1个副本. standby_name是standby配置在recovery.conf中的applic

ref: https://wenku.baidu.com/view/5d9d04ac6394dd88d0d233d4b14e852458fb39c4.html

KafKa 博客教程-1 博客教程-2 kafka简介 kafka起源 Kafka是由LinkedIn开发并开源的分布式消息系统,2012年捐赠给Apache基金会,采用Scala语言,运行在JVM中,最新版本2.0.1下载地址 kafka设计目标 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统 设计目标: 以时间复杂度O(1)的方式提供消息持久化能力,对TB级别的数据也能保证常数时间复杂度的访问性能: 高吞吐率.在低配机器上也能保证每秒10万条以上消息的传输: 支持kafka server

1. 业务背景介绍 客路旅行(KLOOK)是一家专注于境外目的地旅游资源整合的在线旅行平台,提供景点门票.一日游.特色体验.当地交通与美食预订服务.覆盖全球100个国家及地区,支持12种语言和41种货币的支付系统,与超过10000家商户合作伙伴紧密合作,为全球旅行者提供10万多种旅行体验预订服务. KLOOK数仓RDS数据同步是一个很典型的互联网电商公司数仓接入层的需求.对于公司数仓,约60%以上的数据直接来源与业务数据库,数据库有很大一部分为托管的AWS RDS-MYSQL 数据库,有超100

canal 1.1.1版本之后, 默认支持将canal server接收到的binlog数据直接投递到MQ, 目前默认支持的MQ系统有kafka和RocketMQ. 在投递的时候我们使用的是非压平的消息模式(canal.mq.flatMessage =false //是否为flat json格式对象),然后消费topic的时候就一直无法正常显示和序列化,通过kafka-console-consumer.sh命令收到的消息如下图 在github上也能找到相关问题 canal-kafka 数据同步到

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

MySQL的半同步中通过binlog进行流复制,同步级别和PostgreSQL对比可以发现: PostgreSQL                MySQL off local                         after_commit          remote_write            after_sync remote_apply on 所以,整体来说MySQL的日志同步上还是没有PostgreSQL做的严谨,在金融系统中,PostgreSQL的日志同步级别都是设

参考来源: https://github.com/digoal/blog/blob/master/201803/20180326_01.md#postgresql-一主多从多副本强同步简明手册---配置压测监控切换防脑裂修复0丢失---珍藏级 PostgreSQL 一主多从(多副本,强同步)简明手册 - 配置.压测.监控.切换.防脑裂.修复.0丢失 - 珍藏级 作者 digoal 日期 2018-03-25 标签 PostgreSQL , 多副本 , 一主多从 , 流复制 背景 PostgreS

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

1 zookeeper选主机制 1.1 LeaderElection选举算法 选举线程由当前Server发起选举的线程担任,他主要的功能对投票结果进行统计,并选出推荐的Server.选举线程首先向所有Server发起一次询问(包括自己),被询问方,根据自己当前的状态作相应的回复,选举线程收到回复后,验证是否是自己发起的询问(验证xid 是否一致),然后获取对方的id(myid),并存储到当前询问对象列表中,最后获取对方提议 的 leader 相关信息(id,zxid),并将这些 信息存储到当次选

本文首发于我的个人博客网站 等待下一个秋-Flink 什么是CDC? CDC是(Change Data Capture 变更数据获取)的简称.核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据 或 数据表的插入INSERT.更新UPDATE.删除DELETE等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费. 1. 环境准备 mysql kafka 2.3 flink 1.13.5 on yarn 说明:如果没有安装hadoop,那么可以不用yarn,直接用flin

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

在开发项目的过程中,难免要面对选择数据库的情况.总结此文章是因为在之前公司里使用的都是MYSQL 数据库,而在现在公司里,新项目中使用的是 PostgreSQL 数据库,在使用过程中,经常需要查找两种数据库在使用过程中的不同,而且在 MYSQL 中的部分实现,如何在 PostgreSQL 中实现. 原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40983094/article/details/119027700 下面我将从以下几个方面阐述MySQL和PostgreSQL的异