ETL基本上就是数据采集的代表,包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。数据源是整个大数据平台的上游,数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理,完成数据清洗工作。
最近在做MySQL向infobright的迁移工作,用的方法是shell脚本的方法。之前听说过有datax的方法也可以做数据流转,今天下班后,就试了试datax的方法,整个过程还是比较顺利的。记录一下。
过去,TiDB 由于不支持存储过程、大事务的使用也存在一些限制,使得在 TiDB 上进行一些复杂的数据批量处理变得比较复杂。
里面讲到了 DataX 的概况、框架设计、核心架构、插件体系、核心优势,由阿里出品,并在阿里内部被广泛使用,其性能、稳定都是经过了严格考验的。得益于它的框架设计
DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本,在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
本周赠书《性能之巅》第2版 我们公司有个项目的数据量高达五千万,但是因为报表那块数据不太准确,业务库和报表库又是跨库操作,所以并不能使用 SQL 来进行同步。当时的打算是通过 mysqldump 或者存储的方式来进行同步,但是尝试后发现这些方案都不切实际: mysqldump:不仅备份需要时间,同步也需要时间,而且在备份的过程,可能还会有数据产出(也就是说同步等于没同步) 存储方式:这个效率太慢了,要是数据量少还好,我们使用这个方式的时候,三个小时才同步两千条数据… 后面在网上查看后,发现 DataX 这
一、DataX数据同步原理二、全量同步实现三、增量同步的思考四、增量同步实现方案五、关于DataX高可用参考
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
DataX 是阿里内部广泛使用的离线数据同步工具/平台,可以实现包括 MySQL、Oracle、HDFS、Hive、OceanBase、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。DataX采用了框架 + 插件 的模式,目前已开源,代码托管在github
大目录:xxx\DataX\target\datax\datax\plugin下分2个reader和writer目录,下面以mysql为例
Mysql中ResultSet默认会将一次查询的结果存入内存中。如果数据量比较大,就会占用大量的内存。如果内存不够,就会报错。
本需求将模拟从MySQL中向Hive数仓中导入数据,数据以时间分区。测试两种导入场景,一种是将数据全量导入,即包含所有时间分区;另一种是每天运行调度,仅导入当天时间分区中的用户数据。
通过 异构数据源同步之数据同步 → DataX 使用细节,相信大家都知道如何使用 DataX 了
此部分主要需要了解网络本身的情况,即从源端到目的端的带宽是多少(实际带宽计算公式),平时使用量和繁忙程度的情况,从而分析是否是本部分造成的速度缓慢。以下提供几个思路。
在resource目录下新建一个datax目录,在datax目录下新建test.json文件。
数仓的基础是数据,没有数据,那么数仓就是一个空壳,数据的来源有很多,我们需要按照一个规则和流程来制定采集方案,还要根据数据的特性和用途选取合适的采集程序,数据的采集我们一般分为全量和增量,对于一些业务场景,也需要二者配合使用。
git clone https://github.com/DTStack/flinkx.git
reader部分参数请参考MysqlReader 插件文档 writer部分参数请参考HBase20xsqlwriter插件文档
Greenplum(以下简称GP)支持多种数据导入方法,比如GP自带的gpfdist,通过gpfdist+外部表的形式将远端服务器上的数据并行导入到GP中,再比如GP自带的COPY命令,能够将本地的数据按照一定格式导入到GP中。除此之外,还有一些比较优秀的第三方导入工具,本文主要介绍DataX。
目前主要是reader插件,主要有rdbmsReader(sqlServer、mysql、postgresql、oracle等)、hbase20xsqlreader、DrdsReader和KingbaseesReader。
1、"调度中心OnLine:"右侧显示在线的"调度中心"列表, 任务执行结束后, 将会以failover的模式进行回调调度中心通知执行结果, 避免回调的单点风险;
因为datax工具本身无法传入认证参数,所以若想在TBDS上使用datax同步数据则需要关闭相应的服务认证。
先在源端 MySQL 用如下脚本创建测试表,以及写入10000条数据用于迁移测试。
此次源码分析的版本是3.0。因为插件是datax重要的组成部分,源码分析过程中会涉及到插件部分的源码,为了保持一致性,插件都已大部分人比较熟悉的mysql为例子说明。
ChunJun 是⼀款稳定、易⽤、⾼效、批流⼀体的数据集成框架,基于计算引擎 Flink 实现多种异构数据源之间的数据同步与计算。ChunJun 可以把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从⽽为企业提供全⾯的数据共享,目前已在上千家公司部署且稳定运⾏。
1、使用datax工具将mysql数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系,主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入,目前支持数据如下图:
上次 写了阿里巴巴高效的离线数据同步工具DataX: https://mp.weixin.qq.com/s/_ZXqA3H__Kwk-9O-9dKyOQ 安装DataX这个开源工具,并且同步备份了几张数据表。但是发现一个问题,就是每张表都需要单独写一个 job。如果数据表有几百张是不是要写几百个,这个不太现实了。
有赞大数据技术应用的早期,我们使用 Sqoop 作为数据同步工具,满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
Flink是新型的计算框架,具有分布式、低延迟、高吞吐和高可靠的特性。其支持多种部署方式:local(单机)、standalone模式,也可以基于yarn,mesos或者k8s做资源调度。Flink提供了比较高级的API,我们能比较方便地扩展现有的API来满足一些特殊需求,此外Flink提供了完整的状态管理体系(checkpoint),可以基于这个机制实现断点续传。
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
SqlServerReader插件实现了从SqlServer读取数据。在底层实现上,SqlServerReader通过JDBC连接远程SqlServer数据库,并执行相应的sql语句将数据从SqlServer库中SELECT出来。
实时同步是 ChunJun 的⼀个重要特性,指在数据同步过程中,数据源与⽬标系统之间的数据传输和更新⼏乎在同⼀时间进⾏。
Airflow之所以受欢迎的一个重要因素就是它的插件机制。Python成熟类库可以很方便的引入各种插件。在我们实际工作中,必然会遇到官方的一些插件不足够满足需求的时候。这时候,我们可以编写自己的插件。不需要你了解内部原理,甚至不需要很熟悉Python, 反正我连蒙带猜写的。
原始文件位置在 xx/DataX/core/src/main/bin/下,datax项目打包后会将文件拷贝到 xx/DataX\target\datax\datax\bin 下。
2.1.4使用数据库 1.进入容器 $ docker exec -it sqlserver2017 bash 2.连接数据库 $ /opt/mssql-tools/bin/sqlcmd -S localhost -U SA -P "********" 3.查询数据库 1> select name from sys.Databases; 2> go 4.创建数据库 1> create database testdb; 2> go 5.创建表并插入数据 use testdb create table t1(id int) go Insert into t1 values(1),(2) go 2.2安装GreatSQL环境 使用Docker镜像进行安装,直接拉取GreatSQL镜像即可 $ docker pull greatsql/greatsql 并创建GreatSQL容器 $ docker run -d --name greatsql --hostname=greatsql -e MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD=1 greatsql/greatsql 2.3安装datax DataX安装需要依赖的环境
作者:赵黎明,爱可生 MySQL DBA 团队成员,熟悉 Oracle、MySQL 等数据库,擅长数据库性能问题诊断、事务与锁问题的分析等,负责处理客户 MySQL 及我司自研 DMP 平台日常运维中的问题,对开源数据库相关技术非常感兴趣。
在C语言中,scanf函数是一种常用的读取数据的方式,它可以按照我们预期的格式读取数据。为了让scanf函数更高效地工作,我们可以使用格式化字符串来限制输入的数据类型和长度。
数据库的事务是数据库并发控制的基本单位,一组操作的集合、序列。要么都执行,要么都不执行,是一个不可分割的整体。比如银行的转账,钱从一个账户转移到另一个账户,账户A扣钱账户B加钱,要么都执行,要么都不执行。不可能A扣了钱B没有加钱,也不可能A没扣钱B却加了钱。
在开发 Web 应用程序时,难免不会遇到功能或性能等问题。为了快速定位问题,需要打印请求和响应的内容。
微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)
改变参数化的取值方式,关键在于Select next row和Update value on这两个选项。
3. 打开文件输出流 : 调用 ofstream 对象的 open() 方法 , 即可打开文件的输出流 , 可以用于向文件中写入数据 ;
stringstream 对象用于输入一行字符串,以 空格 为分隔符把该行分隔开来
我知道你可以通过做var variable = (condition) ? (true block) : (else block)来设置一行if / else语句的var variable = (co
因为yaml语法很简洁,比较喜欢写yaml配置文件,但是经过试验,@PropertySource默认不支持yaml读取,我们改成@Value注解也是可以读取的,不过属性一堆的话,一个一个读取也是很繁琐的,通过网上找资料和自己实验验证,发现是可以实现对yaml支持
Pandas-13.索引 索引运算符[]和属性运算符.可用的。 另外支持三种多轴索引: .ix()已废弃 索引运算符 对象 索引 描述 Series s[index] 标量值 DataFrame df[row_index, column_index] 标量对象 Panel p[item_index, major_index, minor_index] p.loc[item_index,major_index, minor_index] 读取第A列: df["A"] ''' a 0.719258 b
这里使用next()方法读取整个字符串,然后通过charAt(0)获取第一个字符。
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