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Tapdata Cloud 场景通关系列： Oracle → MySQL 异构实时同步

【DDL 事件采集】开启后将会自动同步原表结构的变化，譬如新增修改字段、修改属性以及删除字段。...【全量多线程写入】：这里默认为8，可以根据服务器的性能选择合适的线程 【增量多线程写入】：默认为关闭，开启时可能会存在并发写入时的重复风险，需要根据数据库的实际情况进行选择 ④ 【任务设置】说明：...可设置【同步类型】：当选择【全量】时只进行一次性的复制；如果只选择【增量】，则只会将任务启动后的变更同步到目标表。...这里需要注意的是，当任务符合以下三种情况时，即使开启任务也不会进行校验：a) 添加了中间处理节点；b) 源连接不支持校验；c) 目标连接不支持校验 【增量同步并发写入】：可以全局控制所有目标节点是否能进行多线程写入...小结 如前演示，本参考示例适用于多种异构数据库数据实时同步场景。

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降本百万！Notion 基于Apache Hudi构建LakeHouse

管理的数据在短短三年内增长了 10 倍；如今压缩后的数据快照大小为 50TB，活动数据大小为数百 TB。...Thomas 解释说，“Fivetran 是一个[闭源]第三方产品，因此我们实际上可以调整的配置很少”来应对块更新量的频繁变化。...该团队还在历史 Fivetran 同步速度方面取得了显着的性能改进，从需要一周缩短到需要两个小时，提高了 84 倍。...这使得历史 Fivetran 能够重新同步，而不会耗尽实时数据库上的资源并影响 Notion 产品的性能。他们还能够使用 Hudi 的 DeltaStreamer 实现每四个小时增量同步。...• 在线：这些是通过 Kafka 广播的增量更新，用于处理新的块编辑并在写入时将它们发送到矢量数据库。 然而正如托马斯已经多次提到的那样，Notion 有大量的文档和块，因此也有大量的数据。

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Tapdata Connector 实用指南：数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，内置 60+ 数据连接器，拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力...借助 Tapdata 出色的实时数据能力和广泛的数据源支持，可以在几分钟内完成从源库到 BigQuery 包括全量、增量等在内的多重数据同步任务。...在数据增量阶段，先将增量事件写入一张临时表，并按照一定的时间间隔，将临时表与全量的数据表通过一个 SQL 进行批量 Merge，完成更新与删除的同步。...两个阶段的 Merge 操作，第一次进行时，强制等待时间为 30min，以避免触发 Stream API 写入的数据无法更新的限制，之后的 Merge 操作时间可以配置，这个时间即为增量的同步延迟时间，...不同于传统 ETL，每一条新产生并进入到平台的数据，会在秒级范围被响应，计算，处理并写入到目标表中。同时提供了基于时间窗的统计分析能力，适用于实时分析场景。

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2022 年最佳 ETL 工具：提取转换和加载软件

凭借 99.9% 的平台正常运行时间，Fivetran 可以复制云和本地数据库、迁移大量数据并使用预构建的数据模型丰富分析。...Fivetran 的优点和缺点 优点 用于安全和管理访问的直观信息访问权限 轻松同步来自多个数据库和云应用程序的数据 用户友好的 GUI，为管理员提供无缝实施和管理 考虑到供应商的数据处理能力，物有所值...缺点 手动重新同步数据所需的努力和有限的选择 某些受支持的连接器的间歇性响应 通知和警报可能更及时 一些流行的数据迁移应用程序缺乏集成 特点：Fivetran 数据阻塞以确保特定列或表不会复制到目标...通过基于日志的复制进行软删除允许对已删除数据进行持续分析 使用 Fivetran REST API 为用户、组和连接器执行中心功能 具有前向和后向同步步骤的优先级同步 对AWS、Apache、Snowplow...通过清理、重复数据删除、验证和丰富建立高质量数据 选择 ETL 解决方案的注意事项 有一系列 ETL 解决方案可以满足不同的组织规模和需求，在评估市场时，请考虑以下问题： 该解决方案是否提供平衡用户友好性和高级功能的

3.3K20

Apache Doris 简介：下一代实时数据仓库

可以与 Apache Spark、Apache Hive、Apache Flink、Airbyte、DBT 和 Fivetran 很好地集成。...基于MPP（大规模并行处理），可以充分发挥用户的机器和内核。在 Doris 中，查询执行是数据驱动的，意味着查询是否被执行取决于其相关数据是否准备好，这可以更有效地利用 CPU。...实时流写入： Stream Load：可以应用此方法通过 HTTP 写入本地文件或数据流。具有线性可扩展性，在某些用例中可以达到每秒 1000 万条记录的吞吐量。...它还允许更改索引和列的数据类型。Light Schema Change 与 Flink-Doris-Connector 的结合意味着上游表的毫秒级同步。...对外部表执行查询后，可以将结果放入Doris内部。当后续有类似的查询时，系统可以直接从 Doris 读取先前查询的结果，从而加快速度。 分层存储 分层存储的主要目的是省钱。

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大数据实时数据同步方案

概述 1.1、目标 实时数据同步主要实现从源数据库到目标数据库的实时数据同步。源数据主要支持mysql数据库，目标数据包括mysql数据库和hbase数据库。...1.2、整体设计架构 实时数据同步基于数据库变更订阅中心，实现从源数据到目标数据的实时数据同步应用。...周期性获取消费数据，调用数据解析和格式化程序，处理数据。 调用kafka接口，将处理后的数据发送。 按照要求，解析并格式化数据。...Hbase写入时必须设置合适的key，在出现故障时可以将数据冗余覆盖 kafka的offset修改为手动提交，保证HBase写入后再关提交offset。...all表示全表同步，part表示仅同步表的一部分is_deleteTINYINT是否删除update_timelong记录当前数据修改时间 2.3.2数据列对应关系表yzdc_sync_column_mapping

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mysql 5.78.0主从 迁移切换 到mysql8.0 主从(MHA) (修改时间2024.05.28)

所以得临时禁掉event) 迁移账号 由于是迁移部分业务库, 没得mysql库,目标端还存在数据, 所以得单独导出业务账号 注: 要放到导完数据后操作, 因为授权语句可能包含表的授权 导出建用户语句...迁移后数据同步 迁移后需要搭建主从同步原来的数据. 如果目标环境有同步其它环境数据的话, 注意加个channel 这步没得好说的, 直接change master就行....等待主从同步完成 目标环境主库查看 show slave status\G 5. 取消目标环境只读 如果之前设置了的话, 记得取消下目标环境的read_only; 可以取消目标环境主库的主从了....(源端没得写入, 也可以先不取消) 切换 修改业务连接, 或者修改域名, 或者修改中间件的信息. 根据实际情况来....切换后 业务测试 dba看下连接是否正常, 日志是否存在保存, 有必要的话, 可以巡检下.(表索引统计信息等) 回退方案 略. 基本上就是反向同步回去.

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Tapdata Cloud 场景通关系列：数据入湖仓之 MySQL → Doris，极简架构，更实时、更简便

【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud 自去年发布云版公测以来，吸引了近万名用户的注册使用。...HTTP 接口进行微批量推送写入和 JDBC 中使用 Insert 实时推送写入 Tapdata Cloud：如何优化数据入湖入仓架构？ ‍‍...（Tapdata Cloud 3.0 现已开放内测通道，点击文末「阅读原文」即可申请） 借助 Tapdata Cloud 全量增量一体的实时同步能力，可以实现极简的数据入湖入仓架构——读取源库的全量和增量数据...不同于传统 ETL，每一条新产生并进入到平台的数据，会在秒级范围被响应，计算，处理并写入到目标表中。同时提供了基于时间窗的统计分析能力，适用于实时分析场景。...数据一致性保障 通过多种自研技术，保障目标端数据与源数据的高一致性，并支持通过多种方式完成一致性校验，保障生产要求。

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如何在SQL Server中将表从一个数据库复制到另一个数据库

如果您安排将表复制到目标数据库，而不关心表的关系和顺序，那么此方法是将表从源数据库复制到目标数据库的一种快速方法。 使用此方法，表的索引和键将不会被转移。...Generate Scripts SQL Server提供了另一种为SQL Server数据库及其对象和数据生成脚本的方法。此脚本可用于将表的模式和数据从源数据库复制到目标数据库。...在“同步向导”窗口的依赖项中，如果不想编写相关表的脚本，请取消对包含相关数据库对象的检查。单击Next。...在“同步向导”窗口的摘要和警告中，检查操作并单击“创建脚本”。 ? 现在生成了使用对象创建数据库表的脚本，并按正确的顺序生成。您可以在目标数据库上运行此脚本来创建表。...在“同步向导”窗口的摘要和警告中，检查操作并单击“创建脚本”。 ? 现在，将生成用于插入数据库表(处理标识插入)的脚本。您可以在目标数据库上运行此脚本，以插入表的数据。

7.6K40

云数据库技术沙龙｜多云多源下的数据复制技术解读-NineData

那么在源端的抓取性能能够达到良好的时候，并且它可以线性扩展之后，吞吐量的瓶颈可能不在通道上，而在目标库的写入上。因此，在目标库的写入姿势就是非常重要。...例如，在平常进行并发写入时，在源端如果您将100G的数据写入，在目标端它可能会变成150G。这是因为如果单个表乱序提交的话，就可能会产生一些数据空洞。...其中热点数据的合并，如果一条记录从A1改到A2，再改到A3，一般同步模型是全轨迹修改，但开启热点能力后，它可能直接映射A3，不会插入A1或update A2，通过这种能力直接以终态的数据写入，在内存中把这个队列直接合并掉...确保表结构已经变更支持完，再把后续的DML放过来。此外，库级别和表级别都会有一些DDL的内存结构用于实现锁冲突的排序。...因此，我们第一次是实现了这个CollapsingMergeTree，通过它可以将数据同步到预期目标。

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基于InLong采集Mysql数据

离线类型 离线采集类型目前支持两种写入模式，Append适用于增量、Overwrite适用于小表全量和大表增量场景，因HDFS数据本身不具备更新能力，所以在增量场景下需要额外的Merge任务对数据进行加工处理...数据合并流程 因Append模式写入的数据并不会对主键去重，所以完成一次采集后需要经过下游业务去重处理。...Inlong实时将1月14号及之前的全量数据（任务配置选择全量模式即可：第一次运行会全量同步，目标分区表根据update_time动态生成多个分区）写入${T}_增量_分区表。...Inlong将1月14号及之前的全量数据（任务配置选择全量模式即可：第一次运行会全量同步，目标分区表根据update_time动态生成多个分区）写入${T}_增量。...目标表的唯一键除上述常规配置之外需要加入分区字段（不然会报错） 图片 实时类型 Upsert模式 当前模式主要通过实时写入并更新的方式生成目标数据内容，下游用户可以无感查询最新数据。

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袋鼠云产品功能更新报告03期丨产品体验全面优化，请查收！

事件任务事件任务可接收外部 http 信号，被触发后才能运行，多用于数栈离线任务依赖外部调度系统的任务的场景。3....数据同步字段映射支持表元数据刷新用户痛点：数据同步任务创建完成运行一段时间后，源表或目标表表结构有变更（例如有字段增减），需要对字段映射进行重新配置。...数据同步任务字段映射支持字段转换字段映射中，可选择资源管理中的资源单个 / 批量对字段进行转换处理，例如可以对源表字段进行加密 / 字段内容转换等操作后写入目标表。21....数据同步 Oracle 表搜索去除大小写敏感例如原库下有 Oracle12 和 oracle333 两张表，在数据同步源表和目标表的选择表中输入 “oracle” 进行表搜索【修改前】搜索结果为 oracle333...29.FTP 数据同步优化・在同步时可读取文件名称进行同步：FTP 数据源在字段映射处支持增加文件名称字段，针对每行数据记录其所对应的文件名称并写到目标表的字段中・对于同步成功的文件可进行处理：删除文件

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0595-CDH6.2的新功能

hbase pre-upgrade validate-cp：此工具验证您的co-processors是否与升级兼容。...此功能不适用于非HDFS表，例如Kudu或HBase表，并且不适用于将数据存储在云服务（如S3或ADLS）上的表。...如果查询产生的行数超过此查询选项指定的限制，Impala将取消查询。该限制仅适用于将结果返回给客户端的情况，例如对于SELECT查询，但不是INSERT查询。...如果手动覆盖--max_create_tablets_per_ts，则新表的最大大小实际上已被其复制因子的一个因子削减。请注意，创建表后仍可以添加分区。...5.读取多个表的多列导致繁重的UPDATE工作负载的扫描现在更加节省CPU。在某些情况下，升级到此版本后，此类表的扫描性能可能会快几倍。

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Sentry 监控 - Snuba 数据中台架构简介(Kafka+Clickhouse)

Snuba 数据存储在 Clickhouse 表和 Clickhouse 物化视图(materialized views)中。根据表的目标使用多个 Clickhouse 存储引擎。...摄取 Snuba 不提供用于插入行的 api 端点（除非在调试模式下运行）。数据从多个输入流加载，由一系列消费者处理并写入 Clickhouse 表。...一个 consumer 消费一个或多个 topic 并写入一个或多个表。到目前为止，还没有多个消费者写入表。这允许下面讨论的一些一致性保证。...此 topic 包含 error 消息和 transaction 消息。 Errors consumers 使用 events topic，在 Clickhouse errors 表中写入消息。...这是同步消费者(synchronized consumer)，它同时消费主 events topic 和 snuba-commit-log topic，因此它可以与主 consumer 同步进行。

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Apache Hudi 0.11 版本重磅发布，新特性速览!

元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。...用户可以设置org.apache.hudi.gcp.bigquery.BigQuerySyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现，并使目标 Hudi 表在 BigQuery...用户可以设置org.apache.hudi.aws.sync.AwsGlueCatalogSyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现，并使目标 Hudi 表在 Glue Catalog...DataHub Meta 同步 在 0.11.0 中，Hudi 表的元数据（特别是模式和上次同步提交时间）可以同步到DataHub。...用户可以将目标表设置org.apache.hudi.sync.datahub.DataHubSyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现，并将目标表同步为DataHub中的Dataset

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phoenix二级索引

一致性保证 在提交后成功返回给客户端，所有数据保证写入所有感兴趣的索引和主表。换句话说，索引更新与HBase提供的相同强一致性保证是同步的。...index.builder.threads.max 用于从主表更新构建索引更新的线程数 增加此值克服了从底层HRegion读取当前行状态的瓶颈。...增加这个数字可以确保我们不需要为每次尝试写入索引表而重新创建一个HTable。相反，如果此值设置得太高，则可能会看到内存压力。...在表中查找孤行的唯一方法是扫描表中的所有行，并在另一个表中查找相应的行。因此，该工具可以使用数据表或索引表作为“源”表，而另一个作为“目标”表运行。...该工具将所有无效行写入文件或输出表PHOENIX_INDEX_SCRUTINY。无效行是在目标表中没有相应行或在目标表中具有不正确值的源行（即覆盖的列值）。

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Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布！

元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。...用户可以设置org.apache.hudi.gcp.bigquery.BigQuerySyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现，并使目标 Hudi 表在 BigQuery...用户可以设置org.apache.hudi.aws.sync.AwsGlueCatalogSyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现，并使目标 Hudi 表在 Glue Catalog...DataHub Meta 同步 在 0.11.0 中，Hudi 表的元数据（特别是模式和上次同步提交时间）可以同步到DataHub[11]。...用户可以将目标表设置org.apache.hudi.sync.datahub.DataHubSyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现，并将目标表同步为DataHub中的Dataset

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如何在Ubuntu 18.04上使用PostgreSQL 10设置逻辑复制

保持数据库副本同步的过程称为复制。复制可以为大量同时读取操作提供高可用性水平扩展，同时减少读取延迟。它还允许在地理上分布的数据库服务器之间进行对等复制。...要设置它们，请遵循此初始服务器设置教程。没有服务器的同学可以在这里购买，不过我个人更推荐您使用免费的腾讯云开发者实验室进行试验，学会安装后再购买服务器。 在您的服务器上启用专用网络。...这会增加日志中的条目量，添加必要的信息以提取差异或更改特定数据集： ... wal_level = logical ... 此日志上的条目将由副本服务器使用，允许从主服务器复制高级写入操作。...通过设置这些权限，您现在可以继续使example数据库中的表可用于复制。 第3步 - 设置发布 发布是PostgreSQL用于使表可用于复制的机制。...第5步 - 测试和故障排除 要测试主服务器和副本服务器之间的复制，让我们向widgets表中添加一些数据并验证它是否正确复制。

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腾讯云数据库DTS发布全新数据集成方案：全增量无缝同步，快速构建实时数仓

DTS的「数据订阅」模块可以应用于数据集成并分发到下游的场景中，但订阅模块主要处理增量数据，无法实现全量+增量一起同步。...在导入到目标kafka时，也是按照分块导入的，同时这些分块都会进行标记，如果kafka发生重启，可以根据标记来识别中断的分块位置，从中断的分块开始继续向目标kafka写入。...在实现中，DTS向Kafka投递消息时，按照源库日志解析后的顺序来写入，因此可以实现写入Kafka顺序与业务生成顺序的一致。...增量阶段，DTS内部处理源库的日志解析时会插入标记，来识别数据写入到Kafka的位置，如果任务中断再恢复，通过DTS内部标记，可以找到中断的位置，继续增量同步。 2.3.4 库表变更，能否灵活同步？...这个步骤主要是验证DTS到源和目标库的网络是否打通，对应的用户权限是否满足要求，如果源库有安全组设置需要允许DTS IP访问，否则网络不通。

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ClickHouse 表引擎 & ClickHouse性能调优 - ClickHouse团队 Alexey Milovidov

要检查 ClickHouse 在执行查询时是否可以使用此索引，请使用 force_index_by_date 和 force_primary_key 参数。...（请注意，跨不同数据中心复制数据是复制的主要目的。） 创建复制表 故障后恢复 如果报告异常，系统会检查本地文件系统中的数据集是否与预期的数据集匹配（ZooKeeper 存储了此信息）。...如果分布式表“查找”复制的表，则使用此替代方法。换句话说，用于记录数据的表将被自己复制。 如果设置为 false（默认值），数据将写入所有副本。基本上，这意味着分布式表会复制数据本身。...您应该检查文件列表（数据等待发送）检查数据是否发送成功 如果服务器不存在，或者插入分布式表后发生暴力重启（例如设备故障），插入的数据可能会丢失。...当服务器使用 DROP TABLE 或单独的表停止时，缓冲的数据也将在目标表中更新。 您可以为数据库和表名称设置空单引号字符串。这表明没有目标表。在这种情况下，当达到数据更新条件时，缓冲区将被清除。

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