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数据入湖同步工具

数据入湖同步工具是一种用于将数据从源系统自动化地传输到数据湖的工具。数据湖是一个集中存储大量数据的地方，以便进行分析和处理。数据入湖同步工具的主要优势是可以自动化数据传输过程，节省人力成本，提高数据传输效率。

数据入湖同步工具的应用场景包括数据仓库建设、数据分析、机器学习等。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云数据迁移服务（Data Migration Service，DMS），它可以支持多种数据源和数据目标，并且支持全量和增量数据同步。DMS的产品介绍链接地址是：https://cloud.tencent.com/product/dms。

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COS 数据湖最佳实践：基于 Serverless 架构的入湖方案

这篇文章就数据湖的入湖管道为大家详细解答关于 COS 数据湖结合 Serverless 架构的入湖方案。...传统数据湖架构分入湖与出湖两部分，在上图链路中以数据存储为轴心，数据获取与数据处理其实是入湖部分，数据分析和数据投递其实算是数据出湖部分。...入湖部分是整个数据湖架构的数据源头入口，由于数据湖的高便捷可扩展等特性，它需要接入各种数据，包括数据库中的表（关系型或者非关系型）、各种格式的文件（csv、json、文档等）、数据流、ETL工具（Kafka...总结来看，整体数据湖链路中定制化程度最高，使用成本及代价最大的其实是数据入湖部分（指数据获取和入湖前的数据处理）。这块内容往往也是实现的数据湖架构比较核心的数据连接。...化封装为数据入湖，数据出湖提供更多能力拓展。

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基于Apache Hudi 的CDC数据入湖

它的应用比较广，可以做一些数据同步、数据分发和数据采集，还可以做ETL，今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖。...02 CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖，这个架构非常简单。...下图是典型CDC入湖的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路，前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar，再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路，因为我们我们做Spark的团队，所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。...整个入湖链路也分为两个部分：首先有一个全量同步作业，会通过Spark做一次全量数据拉取，这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步，避免对主库的影响，然后写到Hudi。

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基于Apache Hudi 的CDC数据入湖

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基于Flink CDC打通数据实时入湖

照片拍摄于2014年夏，北京王府井附近 大家好，我是一哥，今天分享一篇数据实时入湖的干货文章。...在构建实时数仓的过程中，如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Flink和数据湖Apache Iceberg两种技术，来解决业务数据实时入湖相关的问题。...Oracle的变更日志的采集有多种方案，这里采用的Debezium实时同步工具作为示例，该工具能够解析Oracle的changlog数据，并实时同步数据到下游Kafka。...数据入湖分为append和upsert两种方式。...并增加小文件监控、定时任务压缩小文件、清理过期数据等功能。 2，准实时数仓探索 本文对数据实时入湖从原理和实战做了比较多的阐述，在完成实时数据入湖SQL化的功能以后，入湖后的数据有哪些场景的使用呢？

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数据同步工具

公司要搞数据平台，首当其冲的是把旧库的数据导入到新库中，原本各种数据库大部分都提供了导入导出的工具，但是数据存储到各个地方，mongdb,hbase,mysql,oracle等各种各样的不同数据库，同步起来头都大了...因此最近使用了一些数据同步工具，记录下来： 离线导入导出 DataX 阿里的Datax是比较优秀的产品，基于python，提供各种数据村塾的读写插件，多线程执行，使用起来也很简单，定义好配置json文件执行脚本就可以了...Kettle Kettle作为传统ETL工具，目前也都已经有了nosql数据库的支持，而且kettle还有图形界面可以用，使用起来简单多了。...Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。...实时同步 实时同步最灵活的还是用kafka做中间转发，当数据发生变化时，记录变化到kafka，需要同步数据的程序订阅消息即可，需要研发编码支持。

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【数据湖】塑造湖：数据湖框架

大数据和数据湖的风险和挑战 大数据带来的挑战如下： 容量——庞大的数据量是否变得难以管理？ 多样性——结构化表格？半结构化 JSON？完全非结构化的文本转储？...准确性——当数据量不同、来源和结构不同以及它们到达湖的速度不同时，我们如何保持准确性和准确性？ 同时管理所有四个是挑战的开始。 很容易将数据湖视为任何事物的倾倒场。...框架 我们把湖分成不同的部分。关键是湖中包含各种不同的数据——一些已经过清理并可供业务用户使用，一些是无法辨认的原始数据，需要在使用之前进行仔细分析。...这里的数据是使用临时脚本手动准备的。 流——这里的数据是半实时的，来自事件中心，并在通过流分析等特定于流的工具进行处理后登陆。一旦登陆，就没有进一步的数据处理——湖本质上是一个批处理工具。...文件夹结构本身可以任意详细，我们自己遵循一个特定的结构： 原始数据区域是进入湖的任何文件的着陆点，每个数据源都有子文件夹。

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mysql数据库同步工具_mysql同步工具_mysql数据库同步

QQ1793040 ———————————————————- 关于HKROnline SyncNavigator 注册机价格的问题 HKROnline SyncNavigator 8.4.1 企业版数据同步软件...自2009年第一个版本开发出来以来，经过8年不断地根据客户需求，加强功能，修复bug，现在已经具备强大的数据库同步功能，以前官方syncnavigator授权码的价格是2800元一套，授权码是绑定电脑硬件的...因为这款HKROnline SyncNavigator 软件是目前为止，国内做的最好的数据库同步软件，傻瓜式同步数据库，只需要你设置好来源数据库和目标数据库的账号和密码，一键开启，后台自动同步，断点续传...并且还支持异构数据库，也可以同步部分表或者部分字段，都可以进行更为精准的设置操作。...SyncNavigator 数据酷同步工具 做数据同步时所支持的数据库类型： 支持sqlserver 2000-2014所有版本，全兼容，和MYsql 4.x 、MYsql 5.x 、MYsql 6.x

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Canal数据同步工具

一、Canal介绍 1、应用场景 ​ Canal就是一个很好的数据库同步工具。canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。...基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL。...表示该功能已开启 20210406172241.png （3）在mysql里面添加以下的相关用户和权限 （参考） ​ 判断是否需要配置，先检查一下的MySQL是否支持远程连接，测试很容易可以使用第三方工具...canal.instance.dbPassword=root #需要改成同步的数据库表规则，例如只是同步一下表 #canal.instance.filter.regex=.*\\..* canal.instance.filter.regex...： 虚拟机数据库： 20210406203916.png window本地数据库： image.png 以上效果，则表示测试成功！！！

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数据湖（一）：数据湖概念

数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理...数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。...三、数据湖与数据仓库的区别数据仓库与数据湖主要的区别在于如下两点：存储数据类型数据仓库是存储数据，进行建模，存储的是结构化数据；数据湖以其本源格式保存大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据...而对于数据湖，您只需加载原始数据，然后，当您准备使用数据时，就给它一个定义，这叫做读时模式（Schema-On-Read）。这是两种截然不同的数据处理方法。...因为数据湖是在数据使用时再定义模型结构，因此提高了数据模型定义的灵活性，可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。图片图片

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Flink CDC + Hudi 海量数据入湖在顺丰的实践

image.png 上图为 Flink + Canal 的实时数据入湖架构。...Upsert 或 Merge 写入才能剔除重复的数据，确保数据的最终一致性； 需要两套计算引擎，再加上消息队列 Kafka 才能将数据写入到数据湖 Hudi 中，过程涉及组件多、链路长，且消耗资源大...Flink + Canal 的架构能实现全量和增量自动切换，但无法保证数据的准确性； 最大限度地减少对源数据库的影响，比如同步过程中尽量不使用锁、能流控等； 能在已存在的任务中添加新表的数据采集...frc-06f8e86888f85015e1e90f32148bd317.jpg 我们对多表混合读取的性能进行了测试，由 TPCC 工具构造的测试数据，读取了 4。...比如数据源发生了 schema 信息变更，能够将其同步到 Kafka 和 Hudi 中；支持平台接入更多数据源类型，增强稳定性，实现更多应用场景的落地。

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基于Apache Hudi + Flink的亿级数据入湖实践

随着实时平台的稳定及推广开放，各种使用人员有了更广发的需求： •对实时开发来说，需要将实时sql数据落地做一些etl调试，数据取样等过程检查；•数据分析、业务等希望能结合数仓已有数据体系，对实时数据进行分析和洞察...，比如用户行为实时埋点数据结合数仓已有一些模型进行分析，而不是仅仅看一些高度聚合化的报表；•业务希望将实时数据作为业务过程的一环进行业务驱动，实现业务闭环；•针对部分需求，需要将实时数据落地后，结合其他数仓数据...总的来说，实时平台输出高度聚合后的数据给用户，已经满足不了需求，用户渴求更细致，更原始，更自主，更多可能的数据 而这需要平台能将实时数据落地至离线数仓体系中，因此，基于这些需求演进，实时平台开始了实时数据落地的探索实践...当时Flink+Hudi社区还没有实现，我们参考Flink+ORC的落数据的过程，做了实时数据落地的实现，主要是做了落数据Schema的参数化定义，使数据开发同事能shell化实现数据落地。 4....为了提高可用性，我们主要做了以下辅助功能; •Hive表元数据自动同步、更新；•Hudi schema自动拼接；•任务监控、Metrics数据接入等 实际使用过程如下 整套体系上线后，各业务线报表开发

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mysql实时同步工具|sqlserver同步工具|常见的数据库同步工具「建议收藏」

SyncNavigator是一款功能强大的数据库同步软件，适用于SQL SERVER, MySQL，具有自动/定时同步数据、无人值守、故障自动恢复、同构/异构数据库同步、断点续传和增量同步等功能...3.切换到 “同步管理” 面板中点击 “新建” 按钮开始创建同步项目。 4.首先切换到 “来源数据库” 选项卡。填写同步的来源数据库信息。...目标数据库不应包含外键约束，因为它可能导致部分数据无法同步。 如果您的目标数据库与来源数据库结构（如字段类型，约束）不兼容，这可能导致部分数据无法同步。...异构数据库/表同步细节 首先,打开软件,切换到,同步管理,新建一个同步项目,在来源数据库和目标数据库设置好数据连接,以上内容很简单,不做赘述。...下面主要讲解一下同步内容设置这里: 默认，在我们填写好来源数据库和目标数据库，打开同步内容设置界面，这里刷新出来的表都是来源数据库里的表，我们根据所需要同步的表进行全选或者部分选择,如下图: 版权声明：

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hbase数据同步工具—HashTableSyncTable

HashTable/SyncTable是一个同步hbase表数据的工具，其通过过程分为两步，这两步都是mapreduce job。...和CopyTable工具一样，他也可以用来在同一个或者不同的集群之间同步部分或者全部的表数据。只不过，相比CopyTable来说，本工具在同步不同集群之间的表数据时表现更好。...它不是复制某个区间范围的表数据，而是首先在源集群执行HashTable基于源数据表生成哈希序列，然后在目标集群执行SyncTable基于源数据表、源数据表生成的哈希序列、目标表、目标表生成的哈希序列，对两个表生成的哈希序列进行对比...那么在同步的时候就只需要同步缺失的数据就可以了，这可以极大减少带宽和数据传输。...经验法则是，不同步的单元格数量越少(找到差异的概率越低)，可以确定更大的批大小值。也就是说，如果未同步的数据少了，那么这个值就可以设置大一些。反之亦然。

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Flink CDC同步MySQL分库分表数据到Iceberg数据湖实践

Flink SQL CDC是以SQL的形式编写实时任务，并对CDC数据进行实时解析同步。相比于传统的数据同步方案，该方案在实时性、易用性等方面有了极大的改善。...Flink CDC 同步优势: 业务解耦：无需入侵业务，和业务完全解耦，也就是业务端无感知数据同步的存在。 性能消耗：业务数据库性能消耗小，数据同步延迟低。...数据湖: 支持存储多种原始数据格式、多种计算引擎、高效的元数据统一管理和海量统一数据存储。 Apache Iceberg: 是一个大规模数据分析的开放表格式, 是数据湖的一种解决方案....增量快照：Commit后的数据即可见，在Flink实时入湖场景下，数据可见根据checkpoint的时间间隔来确定的，增量形式也可回溯历史快照。...参考 Iceberg 实践 | 基于 Flink CDC 打通数据实时入湖：https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd5bdbe Flink CDC 系列 - 同步 MySQL

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数据湖

架构比略差 下面我们看下网上对于主流数据湖技术的对比 ?...从上图中我们可以看到hudi和iceberg的功能较齐全，下面我们将从如下几方面来 1.元数据打通 2.flink读写数据湖 3.增量更新 4.对事务的支持 5.对于写入hdfs小文件合并的支持 6.湖中的数据和仓中的数据的联通测试...7.高效的回缩能力 8.支持Schema变更 9.支持批流读写 9.支持批流读写 说完了技术体现，下面我们在简单说一下数据湖和数仓的理论定义 数据湖 其实数据湖就是一个集中存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据...数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据，这是没有大小限制。数据湖的开发主要是为了处理大数据量，擅长处理非结构化数据。 我们通常会将所有数据移动到数据湖中不进行转换。...它的作用是存储大量的结构化数据，并能进行频繁和可重复的分析。通常情况下，数据仓库用于汇集来自各种结构化源的数据以进行分析，通常用于商业分析目的。一些数据仓库也可以处理非结构化数据，这是十分常用的工具

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Dinky 构建 Flink CDC 整库入仓入湖

》，带了新的数据入仓入湖架构。...如何简化实时数据入湖入仓》总结为以下四点： 1.全增量切换问题 该CDC入湖架构利用了 Hudi 自身的更新能力，可以通过人工介入指定一个准确的增量启动位点实现全增量的切换，但会有丢失数据的风险。...3.Schema 变更导致入湖链路难以维护 表结构的变更是经常出现的事情，但它会使已存在的 FlinkCDC 任务丢失数据，甚至导致入湖链路挂掉。...2.定义 CDCSOURCE 整库同步语法 Dinky 定义了 CDCSOURCE 整库同步的语法，该语法和 CDAS 作用相似，可以直接自动构建一个整库入仓入湖的实时任务，并且对 source 进行了合并...此外 Dinky 还支持了整库同步各种数据源的 sink，使用户可以完成入湖入仓的各种需求，欢迎验证。

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数据同步工具之FlinkCDCCanalDebezium对比

前言 数据准实时复制（CDC）是目前行内实时数据需求大量使用的技术，随着国产化的需求，我们也逐步考虑基于开源产品进行准实时数据同步工具的相关开发，逐步实现对商业产品的替代。...Debezium是一种CDC（Change Data Capture）工具，工作原理类似大家所熟知的Canal, DataBus, Maxwell等，是通过抽取数据库日志来获取变更。...从 2010 年开始，业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步，由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。...例如 Flink CDC 的数据入湖或者入仓的时候，下游通常是分布式的系统，如 Hive、HDFS、Iceberg、Hudi 等，那么从对接入分布式系统能力上看，Flink CDC 的架构能够很好地接入此类系统...在数据转换 / 数据清洗能力上，当数据进入到 CDC 工具的时候是否能较方便的对数据做一些过滤或者清洗，甚至聚合？

6.6K51

docker安装canal数据同步工具

docker安装canal数据同步工具 假设一个场景：编写一个博客系统，需要引入elasticsearch搜索引擎实现对文章内容的检索。...则需要解决MySQL与elasticsearch数据同步的问题。 此时我们有三种选择： 1、使用业务代码实现同步： 在操作数据库数据同步操作elasticsearch中的数据。...2、使用MQ实现同步： 在执行完增加、修改、删除之后， 往MQ中发送一条消息 ；同步程序作为MQ中的消费者，从消息队列中获取消息，然后执行同步elasticsearch数据库的逻辑。...而且canal不止可以将数据同步给redis,也可以同步给其他类型的数据库。 优点：与业务代码完全解耦，API完全解耦，可以做到准实时。...本章我们学习第三种学习思路，仅实现canal和mysql的数据同步。

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