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lsyncd

路径为data最开始的策略是rsync+inotify用了一段间,发现有会出现app_2和app_3没有代码的问题。发现是因为inotify的shell脚本,意外终止了。 最后用的是lsyncdLysncd 际上是lua语言封装了 inotify 和 rsync ,采用了 Linux 内核(2.6.13 及以后)里的 inotify 触发机制,然后通过rsync去差异 ,达到的效果。 完美解决了 inotify + rsync海量文件带来的文件频繁发送文件列表的问题 —— 通过间延迟或累计触发事件次现。有2种方法可以安装yum安装,前提是安装了epel更新源。 :wwwdts, --累计事件,等待rsync间。这里设置0秒,表示

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MongoDB之 MongoShake

之前360出的那个mongodb比较老,对于3.X版本的mongodb支持不太好。 阿里巴巴出了个  MongoShake , 目前可以支持到MongoDB4.X(我测试从mongodb3.2.16到mongodb4.0.4没问题)官方地址: https:github.comalibabaMongoShake MongoDB集群间的异复制,免去业务双写开销。    2.  MongoDB集群间的镜像备份(当前1.0开源版本支持受限)    3.  日志离线分析    4.  路由。根业务需求,结合日志订阅和过滤机制,可以获取关注的,达到路由的功能。    6.  Cache。 ckpt_defaultcontext.start_position = 2000-01-01T00:00:01Zmaster_quorum = falsereplayer.dml_only = true    ## 我这里只允许dml

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    MongoDB之 MongoShake

    之前360出的那个mongodb比较老,对于3.X版本的mongodb支持不太好。 阿里巴巴出了个  MongoShake , 目前可以支持到MongoDB4.X(我测试从mongodb3.2.16到mongodb4.0.4没问题)官方地址: https:github.comalibabaMongoShake MongoDB集群间的异复制,免去业务双写开销。    2.  MongoDB集群间的镜像备份(当前1.0开源版本支持受限)    3.  日志离线分析    4.  路由。根业务需求,结合日志订阅和过滤机制,可以获取关注的,达到路由的功能。    6.  Cache。 基于日志的集群监控MongoShake功能介绍MongoShake从源库抓取oplog,然后发送到各个不的tunnel通道。

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    Flinkx的研究与

    一、Flink简介与需求 1、Flink简介 Flink是新型的计算框架,有分布式、低延迟、高吞吐和高可靠的特性。 2、需求 这里主要说明的是离线相对而言没有周期性的资源调度问题,原生的Flink框架结合其丰富的connector即可满足大部分需求。 3、常见异构对比 Flinkx是袋鼠云开源的一款基于Flink的分布式(框架)。 经过对比不难发现:少量、简单源下,阿里开源的datax等已经可以满足需求。 二、Flinkx框架现与原理 1、现概览 FlinkX采用了一种插件式的架构来现多种异构源之间的: 不的源库被抽象成不的Reader插件; 不的目标库被抽象成不的Writer 插件; 理论上,FlinkX框架可以支持任意源类型的作。

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    sersync

    修改配置文件编写前备份# lltotal 4-rw-r--r-- 1 root root 2214 Oct 26 2011 confxml.xml# cp confxml.xml{,.bak}6-11行表示排除 :  结论:经过测试,每秒200文件并发,几乎无延迟(小于1秒)1.4.2 inotify 优点:  1)监控文件系统事件变化,通过。 接口(例如:更新cdn缓存)  5)默认多进程rsync1.4.5 高并发方案小结:  1)inotify(sersync)+ rsync,是文件级别的。   2)drbd文件系统级别,文件系统级别,基于block块,缺点:备节点不可用  3)第三方软件的功能:mysql(主从复制),oracle,mongodb  4)程序双写,直接写两台服务器 7 Miscellanea #杂记 8 System Administration tools and Daemons #系统管理和程序 Distributions customize the manual

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    mongodb:(一)

    关于mongodb,如果只是做备份的话,直接搭建一个replica set集群或者shard集群就可以现目的了。 云上的需要到云下,但云下的库会写入一些其它业务。这样的话我只能将从云上采集到云下库。本文介绍的是基于kafka-connector的一种解决方案。 db库白名单,与黑名单不能使用database.blacklistempty string 监听变更的db库黑名单, 与白名单不能使用 collection.whitelistempty string 监听变更的collection库白名单, 与黑名单不能使用 。 逗号分隔collection.blacklistempty string 监听变更的collection库黑名单, 与白名单不能使用 。

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    之MongoDB

    MongoDB是当前很多企业使用的,当日积月累很大,就可能会忽略历史的价值,可以把到其他储存:HBASE、HIVE、HDFS文件等等。 再开始监听MongoDB库增量变化,现MongoDB的监听和(Oplog)。 也可以在创建 mongod 服务,在mongo.conf中oplogSize自定义参设置,单位是mb,如果不指定,不操作系统上的 oplog 默认大小不体为以下:For 64-bit Linux oplog的内存占比速度与系统处理写请求的速度相当,所以很快就会增量更新间上完全可以支持。 总之,对于当前企业库MongoDB,无论是使用Change Streams,还是Oplog增量汇聚、搭建服务共享平台,提取价值、长久规划,都是必不可少的。

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    之FlinkCDCCanalDebezium对比

    前言复制(CDC)是目前行内需求大量使用的技术,随着国产化的需求,我们也逐考虑基于开源产品进行准的相关开发,逐现对商业产品的替代。 从 2010 年开始,业务逐尝试库日志解析获取增量变更进行,由此衍生出了大量的库增量订阅和消费业务。 把一张表到其他系统,每次通过查询去获取表中最新的;无法保障一致性,查的过程中有可能已经发生了多次变更;不保障性,基于离线调度存在天然的延迟。 在转换 清洗能力上,当进入到 CDC 候是否能较方便的对做一些过滤或者清洗,甚至聚合? 你好,我是王知无,一个大领域的硬核原创作者。做过后端架构、中间件、平台&架构、算法程化。专注大领域动态&技术提升&个人成长&职场进阶。

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    之FlinkCDCCanalDebezium对比

    前言复制(CDC)是目前行内需求大量使用的技术,随着国产化的需求,我们也逐考虑基于开源产品进行准的相关开发,逐现对商业产品的替代。 ,当我们了 4 小候作业失败,这候就需要重新开始,再读取 5 个小。 从 2010 年开始,业务逐尝试库日志解析获取增量变更进行,由此衍生出了大量的库增量订阅和消费业务。 把一张表到其他系统,每次通过查询去获取表中最新的;无法保障一致性,查的过程中有可能已经发生了多次变更;不保障性,基于离线调度存在天然的延迟。 在转换 清洗能力上,当进入到 CDC 候是否能较方便的对做一些过滤或者清洗,甚至聚合?

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    etl之kettle

    公司领导交给我了一个活,让我用etl清洗,并到我们公司的中心,于是我便在网上找教程学习了etl。 在使用中我感觉这个真的很强大,支持图形化的GUI设计界面,然后可以以作流的形式流转,在做一些简单或复杂的抽取、质量检测、清洗、转换、过滤等方面有着比较稳定的表现,其中最主要的我们通过熟练的应用它 Kettle这个ETL集,它允许你管理来自不库的,通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么,而不是你想怎么做。 3.Output Stream:一个Output Stream 是离开一个的行的堆栈。 4.Input Stream:一个Input Stream 是进入一个的行的堆栈。 大致流程如下,对源源转换后的列表进行遍历,然后对目标源进行转换: ?这是一个Kettle 的作业,第一个转换内容是查询的表复制到记录上。?

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    系统

    写了份代码,用来windows间。

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    mysql到Elasticsearch

    业务需要把mysql的到ES,现低延迟的检索到ES中的或者进行其它分析处理。 本文给出以mysql binlog的方式到ES的思路, 践并验证该方式的可行性,以供参考。 我们要将mysql的到ES, 只能选择ROW模式的binlog, 获取并解析binlog日志的内容,执行ES document api,将到ES集群中。 使用go-mysql-elasticsearch开源到ES go-mysql-elasticsearch是用于mysql到ES集群的一个开源,项目github地址: https: 使用mypipe到ES集群 mypipe是一个mysql binlog,在设计之初是为了能够将binlog event发送到kafka, 当前版本可根业务的需要也可以自定以将到任意的存储介质

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    Linux下sersync

    sersync其是利用inotify和rsync两种软件技术来功能的,inotify是用于监听sersync所在服务器上的文件变化,结合rsync软件来进行,将给客户端服务器 作过程:在主服务器上开启sersync,负责监听文件系统的变化,然后调用rsync命令把更新的文件到目标服务器上,主服务器上安装sersync软件,目标服务器上安装rsync服务。? ,就会调用rsync现触发式! binsersync修改配置文件***********************************30行开始****************************** #-artuz为rsync的参 Connection resetby peer (104)rsync error: error in rsync protocoldata stream (code 12) at io.c(604) 说明:原目录里没有存在以上就是本文的全部内容

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    常常修改网站,写了个服务器与本机之间的。把本机修改了的文件到服务器去。其就像自动化脚本。

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    CentOS7+rsync+sersync

    候,并不知道体是哪个文件或者哪个目录发生了变化,每次都是对整个目录进行,当量很大,整个目录非常耗(rsync要对整个目录遍历查找对比文件),因此,效率很低。 2、Rsync+sersync (1):sersync可以记录下被监听目录中发生变化的(包括增加、删除、修改)体某一个文件或某一个目录的名字; (2):rsync在候,只发生变化的这个文件或者这个目录 (每次发生变化的相对整个目录来说是很小的,rsync在遍历查找比对文件,速度很快),因此,效率很高。 小结:当的目录量不大,建议使用Rsync+Inotify-tools;当量很大(几百G甚至1T以上)、文件很多,建议使用Rsync+sersync。 准备 操作系统 CentOS 7 sersync2.5.4_64bit 源服务器 192.168.0.248 目标服务器 192.168.0.249 把A机器上的一个目录下文件的变化到B机器上,

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    CentOS7+rsync+sersync

    候,并不知道体是哪个文件或者哪个目录发生了变化,每次都是对整个目录进行,当量很大,整个目录非常耗(rsync要对整个目录遍历查找对比文件),因此,效率很低。 2、Rsync+sersync (1):sersync可以记录下被监听目录中发生变化的(包括增加、删除、修改)体某一个文件或某一个目录的名字; (2):rsync在候,只发生变化的这个文件或者这个目录 (每次发生变化的相对整个目录来说是很小的,rsync在遍历查找比对文件,速度很快),因此,效率很高。 小结:当的目录量不大,建议使用Rsync+Inotify-tools;当量很大(几百G甚至1T以上)、文件很多,建议使用Rsync+sersync。 准备 操作系统 CentOS 7 sersync2.5.4_64bit 源服务器 192.168.0.248 目标服务器 192.168.0.249 把A机器上的一个目录下文件的变化到B机器上,

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    从MongoDB至Elasticsearch

    简介本文采用mongo-connector作为MongoDB到Elasticsearch的。 mongo-connector是基于python开发的服务,它可以创建一个从MongoDB簇到一个或多个目标系统的管道,目标系统包括:Solr,Elasticsearch,或MongoDB簇等 该在MongoDB与目标系统间,并跟踪MongoDB的oplog,保持操作与MongoDB的。 本文以MongoDB 3.2.10的导出至Elasticsearch 5.6.4为例,介绍将MongoDB的到Elasticsearch的方案。安装一. 使用mongo-connector命令 ,mongo-connector的oplog(参照-o参)不能随便删除,否则会引起重新所有的问题。该问题可以通过--no-dump选项关闭。

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    使用Maxwellmysql

    Maxwell简介maxwell是由java编写的守护进程,可以读取mysql binlog并将行更新以JSON格式写入kafka、rabbitMq、redis等中,  这样有了mysql增量流 ,使用场景就很多了,比如:到缓存,到ElasticSearch,迁移等等。 (默认库名称为maxwell),所以需要提前给权限:#创建一个有的用户yhreplmysql> create user yhrepl@* identified by scgaopan; Query maxwell库,该库记录了maxwell的状态,最后一次的id等等信息,在主库失败或异常后,只要maxwell库存在,下次会根最后一次的id。 xiehd --password xiehd2018 --client_id maxwell_devxhd.xhd-sso表的所有,并指定client_id示maxwell_dev的maxwell

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    Linux系统sersync

    Linux系统sersync前面介绍了以守护进程的方式传输或rsync软件,linux系统软件很多,今天来介绍下sersync软件一:sersync介绍 sersync 其是利用inotify和rsync两种软件技术来功能的,inotify是用于监听sersync所在服务器上的文件变化,结合rsync软件来进行,将给客户端服务器二: sersync作过程 在主服务器上开启sersync,负责监听文件系统的变化,然后调用rsync命令把更新的文件到目标服务器上,主服务器上安装sersync软件,目标服务器上安装rsync服务三 ,表明成功,手成功之后,然后再进行后面的配置七:安装sersync服务 首先下载好安装软件sersync_64bit_binary_stable_final.tar.gz # tar -zxvf ,能够

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    HBase使用HashTableSyncTable集群

    这意味着复制部署中涉及的所有集群上的所有现有仍将需要以其他某种方式在级之间进行复制。有很多可用于对等集群上的现有。 它看起来类似于CopyTable,该可以执行部分或全部表复制。与CopyTable不,它仅在目标集群之间复制分散的,从而在复制过程中节省了网络和计算资源。 本文的其余部分将更深入地介绍现细节。为什么要两个不骤? 该的主要目标是仅识别和复制两个集群之间丢失的。 通常,在检查两个集群之间的状态,要么根本没有不匹配,要么是暂的临问题导致较大集的一小部分不。在前面的示例中,我们一直在测试环境中使用两个簇上应有100,008行有匹配值的行。 ,VerifyReplication的执行间几乎没有变化。结论当处理两个集群集之间的稀疏不匹配项,HashTableSyncTable是用于移动的有价值的

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