摄影：产品经理 家里做点简单的 我们知道，当使用 Pymongo 更新MongoDB 字段的时候，我们有两种常见的方法： handler.update_one({'name': 'value'}, {...大家在使用update_many的时候，不知道有没有想过一个问题：update_many会对所有满足条件的文档更新相同的字段。...例如，对于上面第二行代码，所有name字段为value的数据，在更新以后，新的数据的aa字段的值全都是bb。那么，有没有办法一次性把不同的字段更新成不同的数据呢？...例如，我们的 MongoDB 中有如下数据： sid name sex result is_qualified 1 王晓一 男 80 true 2 张小二 女 69 false 3 刘小三 男 76 false...所以现在需要批量更新数据。显然，对男生而言，有一些原本为True的需要变成 False；对女生而言，有一些原本为 False 的，要变成 True。
使用应用程序来负责审计日志 要实现这一点，你可以采用如下的方案之一： a.在更新现有的数据之前，复制现有的数据到另外一个表中，然后再更新当前表中的数据。...b.为数据添加一个版本号，然后每次更新都会插入一条已递增版本号的数据。 c.写入到两个数据库表中，其中一张表包含最新的数据，另外一张表包含审计跟踪信息。...在添加新的数据源方面，他们非常活跃。而 MD 目前只支持 MySQL 数据源。...MongoDB MongoDB是一个通用的、基于文档的分布式数据库，它是为现代应用开发人员和云时代所构建的。...我们可以愉快地开始进行审计了！ 结论 在本文中所描述的系统在实际部署中能够很好地运行，为我们提供了一个用户数据之外的额外数据源，但是在采用这种架构之前，有些权衡你必须要注意。
本文介绍的是基于kafka-connector的一种解决方案。 环境准备 已有搭建好的kafka集群，可以参考cosmo这篇《Kafka集群搭建》快速搭建一个开发用的kafka集群。...本文将使用debezium提供的变更数据事件采集器来采集数据，使用 mongodb 官方提供的connector中的sink将数据推送给下游数据源。...和 mongo-kafka-connect-1.0.1-all.jar 启动kafka-connect kafka-connector启动分为单机版和集群版，我们这里不讨论单机版。...逗号分隔 snapshot.mode initial 默认为： initial ,在启动时如果在oplog中找不到偏移量，会创建一个快照进行初始化同步。如果不需要请设置为never。...tombstone 事件 snapshot.delay.ms connector启动后拍摄快照之前等待的时间，单位为（毫秒）避免集群中多个connector启动时中断快照。
for SQLServer，以及 TencentDB MongoDB 作为源和目标； 开始支持任务「定时发布」：【全量】任务可以指定「执行周期」，【全量+增量】&【增量】任务亦可设置「计划运行时间」...、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB 作为源和目标，数据源据点数量扩张至 28。...还在为需要周而复始地手动启动周期性全量任务而头疼吗？ ——你想要的「任务定时发布」功能已上线。...具体流程：打开设置，显示时间选择控件→按需选择计划运行时间，可选时间为：[当前时间，+∞)→完成其他设置并保存任务→任务在指定时间触发启动并运行（*手动划重点：如果【任务保存时间】≥【计划运行时间】，则设置成功保存的同时...新功能下，用户可以： 在迁移过程中自由修改表名（不仅仅是前后缀），从而实现将源表数据写入指定目标表 通过修改目标表名为同一表名，从而实现将多个结构相同的源表写入同一目标表 重视成长路上收获的每一条反馈
数据源 对于Kafka数据源我们需要在Maven/SBT项目中引入： groupId = org.apache.spark artifactId = spark-sql-kafka-0-10_2.11...这里我们不需要自己设置group.id参数， Kafka Source 会将自动为每个查询创建一个唯一的 group id Kafka源数据中的schema如下: Column Type key binary...在json中，-1作为偏移量可以用于引用最新的，而-2(最早)是不允许的偏移量。...我们有一系列 arriving 的 records 首先是一个对着时间列timestamp做长度为10m，滑动为5m的window()操作 例如上图右上角的虚框部分，当达到一条记录 12:22|...条； 在 12:20 这个执行批次，State 中 2 条是被更新了的、 4 条都是新增的（因而也都是被更新了的），所以输出全部 6 条； 在 12:30 这个执行批次，State 中 4 条是被更新了的
对于主动查询而言，用户通常会在数据源表的某个字段中，保存上次更新的时间戳或版本号等信息，然后下游通过不断的查询和与上次的记录做对比，来确定数据是否有变动，是否需要同步。...综合来看，事件接收模式整体在实时性、吞吐量方面占优，如果数据源是 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等常见的数据库实现，建议使用 Debezium 来实现变更数据的捕获（下图来自 Debezium...、-U 表示记录更新前的值、+U 表示记录更新后的值，-D 表示删除）可以与 Debezium 等生成的变动记录一一对应。...[image.png] 在该场景下，由于 CDC 变更记录会暂存到 Kafka 一段时间，因此可以在这期间任意启动/重启 Flink 作业进行消费；也可以部署多个 Flink 作业对这些数据同时处理并写到不同的数据目的...直接对接上游数据库进行同步 我们还可以跳过 Debezium 和 Kafka 的中转，使用 Flink CDC Connectors 对上游数据源的变动进行直接的订阅处理。
线上业务数据基本存储在Mysql和MongoDB数据库中，因此实时数仓会基于这两个工作流实现，本文重点讲述基于MongoDB实现实时数仓的架构。 ...副本)，因此不可能保存全部数据，而且对保存数据的有效期也有限制，在实现前期规划中实时数据默认保留14天(在线下mongodb库中对数据表需要增加过期索引) b) 架构图中"蓝色"线条是提供给实时数仓，...Debezium-MongoDB连接器可以监视MongoDB副本集或MongoDB分片群集中数据库和集合中的文档更改，并将这些更改记录为Kafka主题中的事件。...update/delete数据记录中增加oid标识，以提供数仓溯源使用。...解决：在mongo库中查询schema数据，发现缺少某些字段值，登陆mongo手动更新schema数据，增加指定域值的显示，定义为varchar类型。
对于主动查询而言，用户通常会在数据源表的某个字段中，保存上次更新的时间戳或版本号等信息，然后下游通过不断的查询和与上次的记录做对比，来确定数据是否有变动，是否需要同步。...综合来看，事件接收模式整体在实时性、吞吐量方面占优，如果数据源是 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等常见的数据库实现，建议使用 Debezium 来实现变更数据的捕获（下图来自 Debezium...、-U 表示记录更新前的值、+U 表示记录更新后的值，-D 表示删除）可以与 Debezium 等生成的变动记录一一对应。...通过 Debezium + Flink 进行数据同步 在该场景下，由于 CDC 变更记录会暂存到 Kafka 一段时间，因此可以在这期间任意启动/重启 Flink 作业进行消费；也可以部署多个 Flink...直接对接上游数据库进行同步 我们还可以跳过 Debezium 和 Kafka 的中转，使用 Flink CDC Connectors 对上游数据源的变动进行直接的订阅处理。
业务场景 先看几个具有代表性的需求 用户可用额度在20000～50000元，而且有借款记录，未还本金为0，性别为“男” 用户发生了A行为且未还本金大于5000 用户在1天内发生A行为次数大于等于3次 用户在...中；而事件类数据主要来源于前端上报事件（有专门的服务接收再丢到kafka），关系型数据库里面也可以提取一些事件。...Esper Esper设计目标为CEP的轻量级解决方案，可以方便的嵌入服务中，提供CEP功能。 优势: 轻量级可嵌入开发，常用的CEP功能简单好用。 EPL语法与SQL类似，学习成本较低。...插件读取到kafka，数据源之一 report server：事件上报服务，数据源之一 tags：用户画像系统计算出来的标签，数据源之一 触发场景路由：分实时触发和延迟触发，实时触发直接到下一步，延迟触发基于...：兼容不同的推送方式 BloomFilter记录器：将推送用户和流水号记录到redis，用于幂等处理 推送事件记录器：将推送事件推入kafka 定时任务模块：基于elastic-job，处理定时推送任务
分片集：水平扩展的部署模式，将数据均匀分散在不同 Shard 上，每个 Shard 可以部署为一个副本集，Shard 中主要节点承载读写请求，次要节点会复制主要节点的操作日志，能够根据指定的分片索引和分片策略将数据切分成多个...Config Servers 中会记录 Shard 和数据块的对应关系。 MongoDB 的 Oplog 与 MySQL 的 Binlog 类似，记录了数据在 MongoDB 中所有的操作日志。...这亦是我们在实现 MongoDB CDC Connector 的时候没有采用直接订阅 Oplog 方案的主要原因。...在没有使用 Flink CDC 之前，一般使用 Debezium、Canal 等传统 CDC 工具来抽取数据库的变更日志，并将其转发到 Kafka 中，下游读取 Kafka 中的变更日志进行消费。...MongoDB 的用户可以在任何数据库、任何子库中进行创建。如果不是在 admin 的数据库中创建用户，认证的时候需要显示地指定要在哪个数据库中认证用户，也可以设置最大的连接大小等参数。
一种比较简单且容易想到的方案是，hardcode在程序中 例如现在有两个数据源DataSouce1和DataSource2，我们往里头写数据,代码如下 ProductService{ \\省略...一致性问题OK，这种情况下，各个数据源之间数据肯定是一致的。因为写入顺序已经在消息队列中定义好，各数据源按照消息队列中的消息顺序，恢复数据即可，并不存在竞争现象。因此，不会出现不一致的问题！...如下图所示 在该图中的中间件，例如oracle中的oracle golden gate可以提取数据变化。mysql中的canal能提取数据的变化。至于消息队列，可以选用kafka。...直接提取数据变化到kafka中，其他数据源从kafka中获取数据，避免了直接双写从而导致一致性和原子性问题。 基于微服务的思想，构建在 B2C 电商场景下的项目实战。...加入方式，长按下方二维码噢： 已在知识星球更新源码解析如下： 最近更新《芋道 SpringBoot 2.X 入门》系列，已经 101 余篇，覆盖了 MyBatis、Redis、MongoDB
CDC 变更数据捕获技术可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的。本文基于腾讯云 Oceanus 提供的 Flink CDC 引擎，着重介绍 Flink 在变更数据捕获技术中的应用。...对于主动查询而言，用户通常会在数据源表的某个字段中，保存上次更新的时间戳或版本号等信息，然后下游通过不断的查询和与上次的记录做对比，来确定数据是否有变动，是否需要同步。...综合来看，事件接收模式整体在实时性、吞吐量方面占优，如果数据源是 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等常见的数据库实现，建议使用 Debezium（https://debezium.io...、+U 表示记录更新后的值，-D 表示删除）可以与 Debezium 等生成的变动记录一一对应。...在该场景下，由于 CDC 变更记录会暂存到 Kafka 一段时间，因此可以在这期间任意启动/重启 Flink 作业进行消费；也可以部署多个 Flink 作业对这些数据同时处理并写到不同的数据目的（Sink
比如可以在消费kafka消息持久化到MongoDB的同时，还可以消费这些数据持久化到HDFS或者通过Spark Streaming等流式计算框架进行实时计算分析。...基本流程概览，如下图（图中方框代表基本的处理流程组件，箭头代表数据流向（可以配置多个箭头代表不同类型的数据，比如组件成功处理的数据，处理异常的数据等，具体类型根据输出组件有所不同），箭头中间的小方框可以理解为数据在组件间流动的队列...) 主要使用到的组件是ConsumeKafka_0_10组件，其中_0_10后缀代表组件适用的kafka版本，由于不同kafka版本在消息格式以及offset记录方式等存在差异无法兼容，在选择的时候一定要注意选择和部署的...2）从数据中提取出入库及路由等信息 (EvaluateJsonPath) 为了让整个流程能够自动识别入库的一些信息，可以在业务写入到kafka的数据中记录一些元信息，比如这条数据要写入的Mongodb的库...这里有关于性能的一个建议，适用于这里，也适用于我们任何程序写数据到mongodb的情形：慎用upsert（有就更新，没有就插入）操作，很多程序员为了省事，喜欢将所有的写入操作，都通过upsert的方式进行
数据源 对于Kafka数据源我们需要在Maven/SBT项目中引入： groupId = org.apache.spark artifactId = spark-sql-kafka-0-10_2.11...这里我们不需要自己设置group.id参数， Kafka Source 会将自动为每个查询创建一个唯一的 group id Kafka源数据中的schema如下: Column Type...在json中，-1作为偏移量可以用于引用最新的，而-2(最早)是不允许的偏移量。...[img] 如上图所示，在 Update 模式中，只有本执行批次 State 中被更新了的条目会被输出： 在 12:10 这个执行批次，State 中全部 2 条都是新增的（因而也都是被更新了的），所以输出全部...2 条； 在 12:20 这个执行批次，State 中 2 条是被更新了的、 4 条都是新增的（因而也都是被更新了的），所以输出全部 6 条； 在 12:30 这个执行批次，State 中 4 条是被更新了的
比如说MySQL里面的BinLog日志完整记录数据库中的数据变更，可以把binLog文件作为流的数据源 保障数据一致性，因为binLog文件中包含了所有历史变更明细 保障实时性，因为类似binLog的日志文件可以流式消费的...，动态表也可以转换成流 在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...与方案一的不同就是，采用了Flink通过创建Kafka表，指定format格式为debezium-json，然后通过Flink进行计算后或者直接插入到其他外部数据存储系统。...目前，Flink CDC的上游已经支持了MySql、MariaDB、PG、Oracle、MongoDB等丰富的数据源，对Oceanbase、TiDB、SqlServer等数据库的支持也已经在社区的规划中
1.1 数据迁移场景： 以Mysql数据库迁移为例，数据库常用迁移方案有停机迁移和平滑迁移。...1.2 数据同步场景 在我们实际开发过程中，会使用不止一种数据源，关系型数据库Mysql、OceanBase，缓存会使用Redis、MongoDB，搜索服务会使用ES、ClickHouse...2.1 应用代码中同步 在增加、修改、删除之后，执行操作ES的逻辑代码。优点：实施比较简单，简单服务可直接使用。缺点：代码耦合度高，且与业务代码同步执行，效率变低。...执行定时任务时，可在关系型数据库中设置一个更新记录的时间戳字段，这样每次定时任务执行时只需要查询这段时间内变动的数据来同步就可以了，从而不需要再次查询数据表中的所有数据，避免了每次执行任务都会进行全表扫描...各种数据源的变更抓取没有统一的协议，如MySQL 用 Binlog，PostgreSQL 用 Logical decoding 机制，MongoDB 则用 oplog。
开年又逢更新，优化一刻不停——Tapdata Cloud 新版本发布啦！ 此次发布的 2.0.1 版，在数据源上新之余，针对实际操作过程中的诸多细节再做优化，进一步提升了其易用性和操作的便捷性。...更新速览 支持设置增量采集时间点，增量任务可以自定义采集开始时刻 支持数据源再上新，数据连接新增 MariaDB 支持 细节更新：优化了编辑「已运行任务」的弹窗提示，避免误操作 01 支持设置增量采集时间点...如果你的全量+增量任务在进入增量阶段后出现异常，导致任务停止，可以编辑任务，将任务的同步类型改为【增量同步】，然后将【增量采集开始时刻】设置为任务停止时所处于的增量时间点，再继续运行任务。...本次更新中，数据连接新增 MariaDB 支持，可支持的数据源版图再增一块。...看，这都是 Tapdata Cloud 为你“打”下的江山： 03 细节优化 微小但贴心 使用更安心 用户导向，细节至上——这一次，我们优化了针对已运行任务进行编辑的弹窗提示。
D、在使用canal时，mysql需要开启binlog，并且binlog-format必须为row，可以在mysql的my.cnf文件中增加如下配置 log-bin=E:/mysql5.5/bin_log...如果不是hive中的数据，比如外部的数据，那么我们可以将外部的数据生成文件，然后上传到hdfs中，组装RowKey，然后将封装后的数据在回写到HDFS上，以HFile的形式存储到HDFS指定的目录中。...4）、HBase中建表，然后Hive中建一个外部表，这样当Hive中写入数据后，HBase中也会同时更新，但是需要注意 A、hbase中的空cell在hive中会补null B、hive和hbase中不匹配的字段会补...每一个部署在Kafka Connect分布式的、可扩展的、容错性的服务中的connector监控一个上游数据库服务器，捕获所有的数据库更改，然后记录到一个或者多个Kafka topic(通常一个数据库表对应一个...N个应用都直接去监控数据库更改，对数据库的压力为N，而用debezium汇报数据库更改事件到kafka，所有的应用都去消费kafka中的消息，可以把对数据库的压力降到1)。
注：Bucket数量的需要适中，如果希望充分发挥性能可以设置为：BE数量 * CPU core/2，最好tablet控制在1GB左右，tablet太少并行度可能不够，太多可能远数据过多，底层scan并发太多性能下降...用户需要动态、灵活的增删记录自己的任务，因而选择了JOSN 模型减少了应用程序代码和存储层之间的阻抗，选择MongoDB作为数据存储。...维度表更新频繁，即存储在MySQL中，StarRocks比较好的支持外表关联查询，很大程度上降低了开发难度，最终决定选用StarRocks作为存储引擎。...改造阶段，将原先MongoDB中的一个集合拆分成3张表。使用明细模型，记录每天的对应人员的任务信息，按天分区，由之前的每人每天一条记录改为，以事件为单位，每人每天可以多条记录。...实现频繁更新的维表，则选择使用外部表，减少维度数据同步到StarRocks的复杂度。小结改造前，MongoDB查询，写法复杂，多次查询。
数据入湖入仓，或者为现代数据平台供数，如： △ 常规 ETL 任务（建宽表，数据清洗，脱敏等） △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推 具体场景则数不胜数，值此之际，我们将以系列文章形式...，为大家盘点 Tapdata Cloud 可以支撑的业务场景，以便大家更好地在业务中应用 Tapdata，本期为系列文章第一弹。...：支持多种常见数据库和 SaaS 数据源，在 MongoDB、MySQL、Oracle、SQL Server、DB2、Elastic、Kafka、Sybase、PostgreSQL、Redis、GaussDB...如果可以启动，任务会被置为【待启动】状态。（*请注意定期清理编辑中的草稿任务）。...Tapdata Cloud 3.0 数据源支持：MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Oracle、MongoDB、IBM DB2、SQL Server、ClickHouse、Kafka、ActiveMQ
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