在当今数字化时代,实时数据处理变得越来越关键。本教程详细介绍如何使用Canal中间件同步MySQL 8数据到Elasticsearch (ES),确保开发者和数据库管理员能够轻松实施这一过程。涉及关键概念包括MySQL 8配置、Canal安装与设置、数据同步到Elasticsearch、以及监控数据同步状态等,适合各层次技术人员学习和应用。
使用Canal同步MySQL的数据可以直接使用Canal客户端API方式消费Canal同步的数据,详细api参照:
Canal介绍:Canal 是用 Java 开发的基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费的中间件(数据库同步需要阿里的 Otter 中间件,基于 Canal)。
Canal [kə’næl],译意为水道/管道/沟渠,canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,基于Java开发。基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费。GitHub的地址:https://github.com/alibaba/canal
Binlog Load提供了一种使Doris增量同步用户在Mysql数据库的对数据更新操作的CDC(Change Data Capture)功能。针对MySQL数据库中的INSERT、UPDATE、DELETE、过滤Query支持,暂不兼容DDL(Data Definition Language)语句。
1.所有的save、update、delete操作,都会进入主Mysql服务器,也就是Master节点 2.Master节点会生成一个BinLog二进制文件,每次操作Mysql数据库就会记录到二进制文件当中 3.Slave节点(从服务器),会订阅Master节点的BinLog日志,以增量备份的形式同步数据到Slave节点
Oracle GoldenGate 是一款实时访问、基于日志变化捕捉数据,并且在异构平台之间迚行数据传输的产品。GoldenGate TDM是一种基于软件的数据复制方式,它从数据库的日志解析数据的变化(数据量只有日志的四分之一左右)。GoldenGate TDM将数据变化转化为自己的格式,直接通过TCP/IP网络传输,无需依赖于数据库自身的传递方式,而且可以通过高达10:1的压缩率对数据迚行压缩,可以大大降低带宽需求。在目标端,GoldenGate TDM可以通过交易重组,分批加载等技术手段大大加快数据投递的速度和效率,降低目标系统的资源占用,可以在亚秒级实现大量数据的复制,并且目标端数据库是活动的。
大多数情况下,应用架构设计不好,引入什么新存储,引入什么DDD,治标不治本,都是扯淡。
Canal 1.1.4 版本引入了 Canal Admin,提供了统一管理 Canal Server 的 WebUI 界面。Canal Admin 的核心概念主要有:
距离上一篇文章发布又过去了两周,这次先填掉上一篇秒杀系统文章结尾处开的坑,介绍一下数据库中间件Canal的使用。
这个问题我想只要是在做数据开发的,有一定数据实时性要求、需要做数据的增量同步的公司都会遇到。
本文将介绍canal项目中client-adapter的使用,以及落地生产中需要考虑的可靠性、高可用与监控报警。(基于canal 1.1.4版本)
ElasticSearch 是一款强大的分布式搜索和分析引擎,支持多种方式同步数据和日志。下面介绍几种常见的同步方式:
canal 是阿里的一款开源项目,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(也支持 mariaDB)。
canal是一款基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅与消费的框架,整个框架纯JAVA开发,目前仅支持Mysql和MariaDB(和mysql类似)。
在家远程办公第三周,快被手机上的消息搞的有些神经质了,生怕错过一条有用的信息,没办法形势如此,公司摇摇欲坠大家也都如履薄冰,毕竟这时候失业有点惨(穷怕了)。
Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,利用Java开发。主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费,目前主要支持MySQL。
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
早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,产出了canal项目。canal的原理很简单,就是如上图片所示
对于数据仓库,大数据集成类应用,通常会采用ETL工具辅助完成。ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、交互转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多,以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
随着业务的增长和技术的演进,在应用架构上,我们经历了单一用用架构->垂直应用架构->分布式应用架构的发展。对应的,后台数据库也出现了分布式的解决方案。读写分离,负载均衡读写以及两点双写集群甚至于多点多写集群这些,都离不开数据库的同步。一般的,这些同步都是在同一机房内的。 渐渐的,我们的业务扩展到了全国各地甚至与全世界各地。我们不能也不再满足于将应用和数据库部署在一个机房之中。在多个机房中,我们部署相同的服务。那么一个比较严峻的问题就是数据库跨机房的镜像如何做,也就是我们如何保证不同机房间的数据一致性?
在本篇博客中,我们将深入探讨如何使用Canal进行MySQL到Elasticsearch (ES) 的数据同步。本文将涵盖Canal的基本概念、安装过程、配置步骤以及具体的同步操作,旨在帮助开发者和数据工程师理解并实现实时数据处理。关键词包括:Canal介绍、MySQL同步、Elasticsearch配置、实时数据同步、Canal操作指南、数据同步问题解决。适合从技术新手到资深开发者阅读。
客户需要将华为云rds for MySQL和天翼云rds for MySQL做一个双向同步,当华为云rds宕机的时候,可以切换到天翼云继续提供服务,而且此时,天翼云的数据也可以自动同步到华为云rds,平时只使用华为云的rds,和双A方案有点差异,需要注意的是rds环境不能安装任何的软件,所以,我目前想到的方案有:
互联网时代除了业务迭代速度快,还有就是数据增速也比较快。单应用、单实例、单数据库的时代早已不复返。现在,作为技术研发,如果参与的项目没有用到分库分表,都不好意说自己做过大项目。
在实际项目开发中,我们经常将Mysql作为业务数据库,ES作为查询数据库,用来实现读写分离,缓解Mysql数据库的查询压力,应对海量数据的复杂查询。
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。
canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费。 早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。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。
•当你使用了redis或者其他中间件做缓存的时候,经常发现缓存和数据库的数据不一致,只能通过定时任务或者缓存过期的方式去做一些限制。•当你使用了ES做搜索工具,使用双写的那一套方法,还在为ES和数据库不是一个事务而担忧。•当你需要迁移数据的时候,也还在使用双写的方法,如果是同一个数据库的还好,如果是不同数据库就不能保证事务,那么数据一致性也是个问题,就会写很多的修复Job和检查Job。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
canal [kə’næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费
在shigen之前的文章当中,苦于mysql和elasticsearch之间的数据同步问题,甚至尝试开源一款mysql-es数据同步工具 - 掘金。觉得可以自己去实现这些同步。但是遇到了的问题也很多:
大家好,我是小义,今天来讲一下Canal。Canal是阿里巴巴开源的一款基于MySQL数据库binlog的增量订阅和消费组件,它的主要工作原理是伪装成MySQL slave,模拟MySQL slave的交互协议向MySQL Master发送dump协议。当MySQL master收到canal发送过来的dump请求后,开始推送binary log给canal,然后canal解析binary log,再发送到存储目的地,如MySQL,Kafka等。
CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称,使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游,供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等。
数据测试环境只有一套,平时只用于日常的数据需求测试,无法满足用户 UAT 要求,因此需要重新搭建一套数据测试系统,作为用户的 UAT 环境。
先前介绍了ElasticSearch,以及ES配合MySQL的问题,这种方案是让ES上的数据根据MySQL的数据做对照从而形成对应的索引,再将数据通过处理和封装存放在ES当中。(可回顾:技术分析 | 浅析MySQL与ElasticSearch的组合使用)回到生产环境,我们如何保证MySQL中与ES对照的数据发生更新的时候ES也进行更新呢?就以ES为例。
正如上文提到的那样,在 Canal Instance 启动的时候,首先会查询日志管理器中查找上一次的同步位点,如果没有查询到,则默认会从最新的位点开始同步,但如果每一次启动 Instance 都从最后开始同步,其数据完整性无法保证,正确的做法是在数据同步的过程中应该记录位点并持久化,重新启动后按照继续从上一次的位置继续同步,实现真正的增量同步。
数据分片后,对数据的查询就没那么自由。如订单表按用户ID作为Sharding Key,就只能按用户维度查询。我是商家,我想查我店铺的订单,做不到。(强行查也不是不行,在所有分片上都查一遍,再把结果聚合,又慢又麻烦,实际意义不大)
1、同步双写:字面意思,同步+双写。比如老库模型重构,数据迁移到新库,迁移过程中,如果有数据变更,既要写到老库,也要写到新库,两边同步更新。
早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元。 ps. 目前内部版本已经支持mysql和oracle部分版本的日志解析,当前的canal开源版本支持5.7及以下的版本(阿里内部mysql 5.7.13, 5.6.10, mysql 5.5.18和5.1.40/48)
Datax 一般比较适合于全量数据同步,对全量数据同步效率很高(任务可以拆分,并发同步,所以效率高),对于增量数据同步支持的不太好(可以依靠时间戳+定时调度来实现,但是不能做到实时,延迟较大)。
在并发场景下,MySQL和Redis之间的数据不一致性可能成为一个突出问题。这种不一致性可能由网络延迟、并发写入冲突以及异常情况处理等因素引起,导致MySQL和Redis中的数据在某些时间点不同步或出现不一致的情况。数据一致性问题的级别可以分为三种:
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。
canal主要用途是对MySQL数据库增量日志进行解析,提供增量数据的订阅和消费,简单说就是可以对MySQL的增量数据进行实时同步,支持同步到MySQL、Elasticsearch、HBase等数据存储中去。
canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费,不支持全量已有数据同步。由于采用了 binlog 机制,Mysql 中的新增、更新、删除操作,对应的 Elasticsearch都能实时新增、更新、删除。
业务线与系统越来越多,系统或业务间数据同步需求也越频繁。当前互联网业务系统大多MySQL数据存储与处理方案:
| 作者 史鹏宙,CSIG云与智慧产业事业群研发工程师 ---- ClickHouse作为OLAP分析引擎已经被广泛使用,数据的导入导出是用户面临的第一个问题。由于ClickHouse本身无法很好地支持单条大批量的写入,因此在实时同步数据方面需要借助其他服务协助。本文给出一种结合Canal+Kafka的方案,并且给出在多个MySQL实例分库分表的场景下,如何将多张MySQL数据表写入同一张ClickHouse表的方法,欢迎大家批评指正。 首先来看看我们的需求背景: 1. 实时同步多个MySQL实例数据
作者 | stone-no1 来源 | https://blog.csdn.net/weixin_38071106/article/details/88547660 Canal 定位: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。 原理: canal模拟mysql slave的交互协议,伪装自己为mysql slave,向mysql master发送dump协议 mysql master收到dump请求,开始推送binary log给slave(也就是canal) canal解
如今大型的IT系统中,都会使用分布式的方式,同时会有非常多的中间件,如redis、消息队列、大数据存储等,但是实际核心的数据存储依然是存储在数据库,作为使用最广泛的数据库,如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步,既能确保数据的一致性、及时性,也能做到代码无侵入的方式呢?如果有这样的一个需求,数据修改后,需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢?
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
构建实时数据仓库最大的挑战在于从操作型数据源实时抽取数据,即ETL过程中的Extract部分。我们要以全量加增量的方式,实时捕获源系统中所需的所有数据及其变化,而这一切都要在不影响对业务数据库正常操作的前提下进行,目标是要满足高负载、低延迟,难点正在于此,所以需要完全不同于批处理的技术加以实现。当操作型数据进入数据仓库过渡区或ODS以后,就可以利用数据仓库系统软件提供的功能特性进行后续处理,不论是Greenplum、Hive或是其他软件,这些处理往往只需要使用其中一种,相对来说简单一些。
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