全量ETL （1）执行全量同步，将需要同步的MySQL表数据导入Greenplum的过渡区表中。 （2）在Greenplum中用SQL完成初始装载。 4....SCD1一般用于修改错误的数据。 SCD2 - 在源数据发生变化时，给维度记录建立一个新的“版本”记录，从而维护维度历史。SCD2不删除、修改已存在的数据。...6.3 实时装载 初始装载只在开始数据仓库使用前执行一次，而实时装载一般都是增量的，并且需要捕获并且记录数据的变化历史。...insert和update规则中的new有效，以引用正在插入或更新的新行。old在update和delete规则中有效，以引用正在更新或删除的现有行。...创建实时装载规则 （1）customer表删除规则 删除customer表中的一条数据时，需要将customer_dim维度表中customer_number对应的当前版本行的过期时间更新为当前时间
当源表的数据行可能被修改，并且每次修改都会更新一个last-modified列为当前时间戳时，应该使用lastmodified模式。...在2017年3月2日装载2017年3月1日的数据（假设执行频率是每天一次），之后周期性地每天装载前一天的数据。在装载事实表前，必须先装载所有的维度表。因为事实表需要引用维度的代理键。...有三种不同的SCD技术：SCD 类型1（SCD1），SCD类型2（SCD2），SCD类型3（SCD3）： SCD1 - 通过更新维度记录直接覆盖已存在的值，它不维护记录的历史。...SCD1一般用于修改错误的数据。 SCD2 - 在源数据发生变化时，给维度记录建立一个新的“版本”记录，从而维护维度历史。SCD2不删除、修改已存在的数据。...同一个维度表中的不同字段可以有不同的变化处理方式。在传统数据仓库中，对于SCD1一般就直接UPDATE更新属性，而SCD2则要新增记录。
缺点是要求源系统表中具有记录更新的时间戳字段，否则无法使用该模式捕获变化的数据。 将文件修改为可执行模式： chmod 755 ~/init_extract.sh 2....SCD1一般用于修改错误的数据。 SCD2 - 在源数据发生变化时，给维度记录建立一个新的“版本”记录，从而维护维度历史。SCD2不删除、修改已存在的数据。...同一个维度表中的不同字段可以有不同的变化处理方式。在传统数据仓库中，对于SCD1一般就直接UPDATE更新属性，而SCD2则要新增记录。...与初始装载不同，定期装载一般都是增量的，并且需要捕获并且记录数据的变化历史。 （1）识别数据源与装载类型 定期装载首先要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据。...测试定期ETL过程 （1）准备测试数据 在MySQL数据库中执行下面的SQL脚本准备源数据库中的客户、产品和销售订单测试数据。
有的数据库(例如Sql Server)的时间戳支持自动更新，即表的其它字段的数据发生改变时，时间戳字段的值会被自动更新为记录改变的时刻。...在这种情况下，进行ETL实施时就只需要在源表加上时间戳字段就可以了。对于不支持时间戳自动更新的数据库，这就要求业务系统在更新业务数据时，通过编程的方式手工更新时间戳字段。...使用时间戳方式可以正常捕获源表的插入和更新操作，但对于删除操作则无能为力，需要结合其它机制才能完成。...3、 基于全表比对方式生成增量数据 ? 全表比对即在增量抽取时，ETL进程逐条比较源表和目标表的记录，将新增和修改的记录读取出来。...然后，还需要对在源表中已不存在而目标表仍保留的主键值，执行delete操作。
SCD1一般用于修改错误的数据。 SCD2 - 在源数据发生变化时，给维度记录建立一个新的“版本”记录，从而维护维度历史。SCD2不删除、修改已存在的数据。...设置时间戳表的最后装载日期 初始装载的最后一个作业项是“SQL”，执行下面的语句，将最后装载日期更新为当前装载日期。...初始装载只在开始数据仓库使用前执行一次，然而，必须要按时调度定期执行装载源数据的过程。...与初始装载不同，定期装载一般都是增量的，并且需要捕获和记录数据的变化历史。...第一句的update语句设置已删除记录和customer_street_addresses列上scd2的过期。该语句将老本的过期时间列从‘2200-01-01’更新为执行装载的前一天。
因为每条订单在状态变更时都会被更新，所以订单号字段已经不能作为变化数据捕获的比较依据。 1....（4）修改生成的HDFS文件名，避免后面再次执行作业时覆盖已装载数据。...本示例中无事实事实表的数据装载没有行级更新需求，所以该表使用CSV文本存储格式。 2....注意产品代理键和月份代理键共同构成了周期快照表的逻辑主键，可以唯一标识一条记录。之后使用先删除再插入的方式更新周期快照表。从周期快照表删除数据的操作也是以逻辑主键匹配作为过滤条件。...最外层查询执行销售数据按月和产品的分组聚合。最内层的case语句用于在每年一月时重新归零再累积。
数据抽取是一个艰难的工作，因为数据源是多样和复杂的。在传统数据仓库环境下，数据通常来源于事务类应用系统，大部分这类系统都是把数据存储在MySQL、Oracle或SQL Server等关系数据库中。...只有当源系统包含了插入时间戳和更新时间戳两个字段，才能区别插入和更新，否则不能区分。 不能记录删除记录的操作。不能捕获到删除操作，除非是逻辑删除，即记录没有被真的删除，只是做了逻辑上的删除标志。...下面的SQL语句在主键id列上做全外链接，并根据主键比较的结果增加一个标志字段，I表示新增，U表示更新，D代表删除，N代表没有变化。外层查询过滤掉没有变化的记录。...使用DBMS_LOGMNR分析归档日志并redo变化的方案如下： A库上线前数据库需要启用归档日志。 每次同步数据时对A库先执行一次日志切换，然后拷贝归档日志文件到B库，拷贝后删除A库的归档日志。...batch：该参数的语法是--batch，指示使用批处理模式执行底层的SQL语句。在导出数据时，该参数能够将相关的SQL语句组合在一起批量执行。也可以使用有效的API在JDBC接口中配置批处理参数。
}分别表示ETL系统中记录的最后一次数据装载时间和最大自增序列号。...只有当源系统包含了插入时间戳和更新时间戳两个字段，才能区别插入和更新，否则不能区分。 不能记录删除数据的操作。不能捕获到删除操作，除非是逻辑删除，即记录没有被真的删除，只是做了逻辑上的删除标志。...图5-1更详细地描述了复制的细节。 图5-1 复制如何工作 第一步是在主库上记录二进制日志。每次准备提交事务完成数据更新前，主库将数据更新的事件记录到二进制日志中。...从库的SQL线程执行最后一步，该线程从中继日志中读取事件并在从库上执行，从而实现从库数据的更新。当SQL线程追赶I/O线程时，中继日志通常已经在系统缓存中，所以读取中继日志的开销很低。...为展示完整过程，先做一些清理工作，然后对主库执行tpcc-mysql压测，模拟正在使用的线上业务数据库，在压测执行期间做全部九个测试用表的全量和增量数据同步。
一、变化数据捕获（CDC） 初始装载只在数据仓库开始使用前执行一次，然而，必须要周期性地执行装载源数据过程。...与初始装载不同，定期装载一般都是增量的，并且需要捕获并且记录数据的变化历史。 1. 识别数据源与装载类型 定期装载首先要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据。...在捕获数据变化时，需要使用维度表的当前版本数据与从业务数据库最新抽取来的数据做比较。实现方式是在维度表上建立一个当前维度版本的视图，用于比较数据变化。...装载数据后，执行查询前，分析表以提高查询性能。 数据装载完成后，更新数据处理时间窗口。...准备测试数据 在MySQL数据库中执行下面的SQL脚本准备源数据库中的客户、产品和销售订单测试数据。
一如既往，我们强烈建议你看一看发布说明，了解更多关于所有已修复的bug，更新过程等[发布说明]，特别是从旧版本升级时。...当未指定此属性时，该信号意味着当前正在进行的增量快照应该完全停止。这使得在不知道当前或尚未捕获的表或集合的情况下可以停止增量快照。...不幸的是，增量快照传统上是一个全有或全无类型的过程，我们将从集合或表中重新发出所有记录，作为快照的一部分。...例如SQL Server，通常需要为每个唯一的数据库部署单独的连接器。...在以SQL Server为例的旧版本的Debezium中，使用以下命名策略可以获得指标: debezium.sql_server:type=connector-metrics,server=server.name
✅ 不侵入业务（LastUpdated字段） ❌ ✅ 捕获删除事件和旧记录的状态 ❌ ✅ 捕获旧记录的状态 ❌ ✅ 经过以上对比，我们可以发现基于日志 CDC 有以下这几种优势： 能够捕获所有数据的变化...具有低延迟，不增加数据库负载的优势 无需入侵业务，业务解耦，无需更改业务模型 捕获删除事件和捕获旧记录的状态，在查询 CDC 中，周期的查询无法感知中间数据是否删除 ?...RowKind 里面包括了插入、更新前、更新后、删除，这样和数据库里面的 binlog 概念十分类似。...例如如下的这段 Flink SQL 代码就能完成实时同步 MySQL 中 orders 表的全量+增量数据的目的。...希望通过这次分享，大家对 Flink SQL CDC 能有全新的认识和了解，在未来实际生产开发中，期望 Flink CDC 能带来更多开发的便捷和更丰富的使用场景。
抽取处理需要重点考虑增量抽取，也被称为变化数据捕获，简称CDC。假设一个数据仓库系统，在每天夜里的业务低峰时间从操作型源系统抽取数据，那么增量抽取只需要过去24小时内发生变化的数据。...变化数据捕获也是建立准实时数据仓库的关键技术。 当你能够识别并获得最近发生变化的数据时，抽取及其后面的转换、装载操作显然都会变得更高效，因为要处理的数据量会小很多。...遗憾的是，很多源系统很难识别出最近变化的数据，或者必须侵入源系统才能做到。变化数据捕获是数据抽取中典型的技术挑战。 常用的变化数据捕获方法有时间戳、快照、触发器和日志四种。...触发器是关系数据库系统具有的特性，源表上建立的触发器会在对该表执行insert、update、delete等语句时被触发，触发器中的逻辑用于捕获数据的变化。...所谓侵入式的是指CDC操作会给源系统带来性能的影响。只要CDC操作以任何一种方式对源库执行了SQL语句，就可以认为是侵入式的CDC。
在2015年3月2日装载2015年3月1日的数据，之后周期性地每天装载前一天的数据。在装载事实表前，必须先装载所有的维度表。因为事实表需要维度的代理键。这不仅针对初始装载，也针对定期装载。...设计开发初始装载步骤前需要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据，并了解数据源的特性，例如文件类型、记录结构和可访问性等。...SCD1一般用于修改错误的数据。 SCD2在源数据发生变化时，给维度记录建立一个新的“版本”，从而维护维度历史。SCD2不删除、修改已存在的数据。 SCD3保持维度记录的一个版本。...定期装载 初始装载只在开始数据仓库使用前执行一次，然而，必须要按时调度定期执行装载源数据的过程。...在开始定期装载实验前，先使用下面的脚本建立时间戳表。
介质恢复又分为完全恢复和不完全恢复 完全恢复：将数据库恢复到数据库失败时的状态。这种恢复是通过装载数据库备份并应用全部的重做日志做到的。 不完全恢复：将数据库恢复到数据库失败前的某一时刻的状态。...二、逻辑备份（expdp和impdp） 1、expdp/impdp和exp/imp的区别 exp和imp是客户端工具程序，它们既可以在客户端使用，也可以在服务端使用。...并行方式只有在表的数量多于并行值并且表很大时才是有效的。 数据库监控 您还可以从数据库视图获得关于运行的 Data Pump 作业的更多信息。...backupset 3; 这里说明一下，3这个数字代表的是备份集的编号，可以在list backup命令的结果中查看 7、从自动备份中恢复表空间 如果只丢失了特定的表空间的数据文件，那么可以选择只恢复这个表空间...） 将数据库转换为归档模式（注意数据库必须已装载到此实例并且不在任何实例中打开）： $ sqlplus / as sysdba //登录数据库 SQL> shutdown immediate; SQL
ROLLBACK - 表示提交/增量提交不成功且已回滚，删除在写入过程中产生的所有部分文件。 SAVEPOINT - 将某些文件组标记为"已保存"，以便清理程序不会将其删除。...写时复制 : 仅使用列文件格式（例如parquet）存储数据。通过在写入过程中执行同步合并以更新版本并重写文件。...读时合并 : 使用列式（例如parquet）+ 基于行（例如avro）的文件格式组合来存储数据。更新记录到增量文件中，然后进行同步或异步压缩以生成列文件的新版本。...现在，在每个文件id组中，都有一个增量日志，其中包含对基础列文件中记录的更新。在示例中，增量日志包含10:05至10:10的所有数据。与以前一样，基本列式文件仍使用提交进行版本控制。...| | |extractSQLFile| 在源表上要执行的提取数据的SQL。提取的数据将是自特定时间点以来已更改的所有行。| | |sourceTable| 源表名称。在Hive环境属性中需要设置。
多维数据模型 设计方法 规范化设计，大量的表和表之间的关系 星型模式或雪花模式，少量的表 备份 定期执行全量或增量备份，不允许数据丢失 简单备份，数据可以重新装载 数据的时间范围 从天到年 几年或几十年...而分析型系统的数据更新，是由预定义的处理作业同时装载大量的数据集合，并且在装载前需要做数据转换，因此整个数据更新过程需要较长的执行时间。...触发器是关系数据库系统具有的特性，源表上建立的触发器会在对该表执行insert、update、delete等语句时被触发，触发器中的逻辑用于捕获数据的变化。...在数据量很大的情况下，如何能在重新执行装载过程时只装载失败的部分是一个不小的挑战。对于这种情况，实现可重复装载的关键是要记录下失败点，并在装载程序中处理相关的逻辑。...数据进入Greenplum后，就可以利用它提供的UDF功能，执行复杂的ETL过程，使用RULE功能进行一些自动的、实时的、对用户透明的维度表和事实表数据装载。
Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力...依赖表中的更新时间字段，每次执行查询去捕获表中的最新数据无法捕获的是删除事件，从而无法保证数据一致性问题无法保障实时性，基于离线调度存在天然的延迟基于日志的CDC实时消费日志，流处理。...Flink SQL中数据从 一个算子流向另一个算子时都是以Changelog Stream的形式，任意时刻的Changelog Stream可以翻译为一个表，也可以翻译成一个流MySql中的表和binlog...日志，就会发现MySql数据库的一张表所有的变更都记录在binlog日志中，如果一直对表进行更新，binlog日志流也会一直增加，数据库中的表就相当于binlog日志流在某个时刻点物化的形式；日志流就是将表的变更数据持续捕获的结果...每条RowData都有一个元数据RowKind，包括4种类型，分别是插入、更新前镜像、更新后镜像、删除，这四种类型和数据库里面的binlog概念保持一致而Debezium的数据结构，也有一个类似的元数据字段
而且在一个事务里完成所有插入的动作的最大的好处就是，如果有一条记录插入失败， 那么，到该点为止的所有已插入记录都将被回滚，这样就不会面对只有部分数据，数据不完整的问题。...在已存在数据的表上创建索引要比递增地更新表的每一行记录要快。 如果你对现有表增加大量的数据，可以先删除索引，导入表的数据，然后重新创建索引。...（慎重考虑索引带来的影响） 三、删除外键约束 和索引一样，整体地检查外键约束比检查递增的数据行更高效。所以我们也可以删除外键约束，导入表地数据，然后重建约束会更高效。...六、关闭归档模式并降低 wal 日志级别 当使用 WAL 归档或流复制向一个安装中录入大量数据时，在导入数据结束时，执行一次新的 basebackup 比执行一次增量 WAL 更快。...COPY 命令是为装载数量巨大的数据行优化过的；它没 INSERT 那么灵活，但是在大量装载数据的情况下，导致的荷载也少很多。因为 COPY 是单条命令，因此填充表的时候就没有必要关闭自动提交了。
、配置和更新脱机 Windows(R) 映像和脱机 Windows 预安装环境 (Windows PE) 映像中的功能和程序包; Windows 10/8 ADK工具中的DISM取代了多个Windows.../Remount-Image - 恢复孤立的映像装载目录。 /Cleanup-Mountpoints - 删除与损坏的已安装映像关联的资源。...注意: 初始备份耗时较长，可以在没有原始备份文件情况下使用安装镜像中的 install.wim 进行增量备份，然后提取出此次备份即可 基础示例: #1)初始备份（例如：把 C 分区的系统备份到 D 分区的...通过删除计算机特定信息（如安全标识符、事件日志内容、系统还原点、已安装的即插即用驱动程序等等）来通用化一个Windows安装，这样就能够使用磁盘映像（磁盘复制）工具，如ImageX，捕获通用化的安装，...当使用/unattend参数自动运行sysprep时，使用此参数 /unattend : answerfile sysprep运行时应用指定应答文件中的配置的设置，只有在/oobeSystem、/auditSystem
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