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  • DataX 增量同步导入 MySQL 数据

    本文主要介绍使用 HashData 公司修改过的 DataX,将其 MySQL 中的数据增量同步到云数据仓库 PostgreSQL。使用 DataX 将 MySQL 中的数据增量同步到云数据仓库 PostgreSQL 中,具体步骤如下: 从本地文件读取上次同步成功之后的最大时间 MaxTime(初始同步时,可以结合业务选取指定一个初始时间值修改 datax.json 配置,指定同步表的时间区间(Sql 的 where 条件)为:, querySql: } ] } }, writer: { name: gpdbwriter, parameter
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  • 云数据仓库 PostgreSQL

    产品概述,应用场景,产品动态,常见问题,词汇表,工具及下载,快速入门,节点规格,使用 DataX 离线导入 TencentDB 数据,定义数据库,管理数据,管理用户权限,连接数据库,计费概述,创建集群,MySQL 到 CDWPG 集群的实时同步,建表优化,冷备数据,联系我们,TPC-B,帆软 FineBI,使用 rule 规则实现 CDWPG upsert 操作,云上搭建 Airflow,告警配置,DataX增量同步导入 MySQL 数据,访问管理概述,策略授予,策略设置,统计信息和空间维护,产品简介,产品概述,应用场景,产品动态,常见问题,词汇表,工具及下载,快速入门,节点规格,购买指南,操作指南,使用 DataX建表优化,冷备数据,联系我们,性能指标,TPC-B,BI 分析工具,帆软 FineBI,使用 rule 规则实现 CDWPG upsert 操作,数仓开发,云上搭建 Airflow,监控告警,告警配置,DataX
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  • 使用 DataX 导入或导出 COS

    DataX 版本:DataX-3.0。 下载与安装获取 HADOOP-COS在官方 Github 上下载 HADOOP-COS。获取 DataX 软件包在官方 Github 上下载 DataX。安装 HADOOP-COS下载 HADOOP-COS 后,将 dep 目录下的hadoop-cos-2.x.x-shaded.jar拷贝到 Datax 解压路径pluginreaderhdfsreaderlibs使用方法DataX 配置修改 datax.py 脚本打开 DataX 解压目录下的 bindatax.py 脚本,修改脚本中的 CLASS_PATH 变量为如下:CLASS_PATH = ("") % (DATAX_HOME, DATAX_HOME, DATAX_HOME)在配置 JSON 文件里配置 hdfsreader 和 hdfswriter示例 JSON 如下:{ job:
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  • 使用 DataX 离线导入 TencentDB 数据

    DataX 是一个开源的命令行工具,支持将 TencentDB 中全量或增量数据导入到云数据仓库 PostgreSQL 中。DataX 工具安装: 在 DataX 官网 下载源码进行编译。直接使用已编译好的版本,datax-v1.0.4-hashdata.tar.gz。下文主要介绍由 HashData 公司修改过的 DataX,其导入云数据仓库 PostgreSQL 效率更高,经测试可达到每秒10W条以上。参数具体含义和调优可以参考 DataX。mysqlreader的 jdbc url 建议加上serverTimezone=AsiaShanghai参数,避免时区问题导致的数据不一致。
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  • DataX使用记录

    DataX概述DataX是一款能够完成异构数据源之间数据迁移的软件,DataX采用FrameWork+Plugin的软件架构,扩展方便。支持的数据类型使用DataX进行数据导入时,第一步是将源端数据源的数据转换为DataX的数据类型,然后将DataX的数据类型转换为目标数据源的数据类型。因此,在使用DataX前,需要先确认是否存在DataX不支持的数据类型,现有数据源中的数据类型与DataX的类型映射如下:GreenplumMysqlOracle使用方法本节将会介绍把Mysql中的数据导入到数据过滤例子中的配置,在每次作业时,会将源端数据库表中的数据全量导入到目标数据库表中,DataX支持对reader进行where条件配置,对源端数据库表的数据进行过滤,例如:reader: { where: id>100 }通过配置where语句,通常可以用来对表的数据进行增量导入,例如,若表中有一个时间戳字段,下次导入时,可以选择一上次导入的最后一个时间戳开始,完成增量导入。
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  • 云 HDFS

    ,创建 CHDFS,创建权限组,创建权限规则,创建挂载点,使用 CAM 授权访问,使用 CHDFS 作为 Druid 的 Deep storage,原生 HDFS 数据迁移到腾讯云 CHDFS,使用 DataXCHDFS,创建权限组,创建权限规则,创建挂载点,使用 CAM 授权访问,最佳实践,使用 CHDFS 作为 Druid 的 Deep storage,原生 HDFS 数据迁移到腾讯云 CHDFS,使用 DataX
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  • 使用 DataX 导入或导出 CHDFS

    DataX 版本:DataX-3.0。 下载与安装获取 CHDFS JAR在官方 Github 上下载 CHDFS_JAR。获取 DataX 软件包在官方 Github 上下载 DataX。安装 CHDFS JAR下载 CHDFS JAR 后,将chdfs_hadoop_plugin_network-1.7.jar拷贝到 Datax 解压路径pluginreaderhdfsreaderlibs使用方法DataX 配置修改 datax.py 脚本打开 DataX 解压目录下的 bindatax.py 脚本,修改脚本中的 CLASS_PATH 变量为如下:CLASS_PATH = ("") % (DATAX_HOME, DATAX_HOME, DATAX_HOME)在配置 JSON 文件里配置 hdfsreader 和 hdfswriter示例 JSON 如下:{ job:
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  • Greenplum数据导入系列 -- (一)DataX

    DataX概述 DataX是一款能够完成异构数据源之间数据迁移的软件,DataX采用FrameWork+Plugin的软件架构,扩展方便。支持的数据类型 使用DataX进行数据导入时,第一步是将源端数据源的数据转换为DataX的数据类型,然后将DataX的数据类型转换为目标数据源的数据类型。因此,在使用DataX前,需要先确认是否存在DataX不支持的数据类型,现有数据源中的数据类型与DataX的类型映射如下: Greenplum Mysql Oracle HashData公司开源DataX数据过滤 例子中的配置,在每次作业时,会将源端数据库表中的数据全量导入到目标数据库表中,DataX支持对reader进行where条件配置,对源端数据库表的数据进行过滤,例如: reader: { where: id>100 } 通过配置where语句,通常可以用来对表的数据进行增量导入,例如,若表中有一个时间戳字段,下次导入时,可以选择一上次导入的最后一个时间戳开始,完成增量导入。
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  • DataX的Clickhouse读写插件

    where描述:筛选条件,ClickHouseReader根据指定的column、table、where条件拼接SQL,并根据这个SQL进行数据抽取。注意:不可以将where条件指定为limit 10,limit不是SQL的合法where子句。 where条件可以有效地进行业务增量同步。如果不填写where语句,包括不提供where的key或者value,DataX均视作同步全量数据。、where选项。这块交由DataX用户方自己保证。
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  • 使用 DataX 增量同步数据

    使用 DataX 增量同步数据关于 DataXDataX 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、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS如果想进一步了解 DataX ,请进一步查看 DataX 详细介绍 。由于 DataX 支持多种数据库的读写, 一种相对简单并且可靠的思路就是:利用 DataX 的 DataReader 去目标数据库读取一个最大值;将这个最大值用 TextFileWriter 写入到一个`# 如果最大时间不为 null 的话, 修改全部同步的配置,进行增量更新;if ; then # 设置增量更新过滤条件 WHERE=DataTime > $MAX_TIME sed s1=1$WHEREg为什么用 shell 来实现因为 DataX 支持多种数据库的读写, 充分利用 DataX 读取各种数据库的能力, 减少了很多开发工作, 毕竟 DataX 的可靠性是很好的。
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  • 关于DataX

    关于DataX1.1.DataX的优势所以现在在来谈谈数据同步工具该怎么推销,那不就是把数据同步工具可完善,可扩展的部分尽可能的讲一遍吗首先是工具本身方面,我们需要DataX在传输性能上有保证,它采用的任务架构可以保证在单机多线程上速度随并发线性增长那么如何保证传输过快,导致数据接收方崩掉呢,所以DataX提供了精准的速度控制模式,可以随意调整作业速度,保证达到最高效的同步速度数据同步还需要什么?多了,不同的数据库可能字段类型需要一定转换,根据需要对数据可能需要进行特定的过滤,脱敏,补全操作,最好还可以用户自定义操作,这些DataX也提供了同步的时候我们需要关注什么?我们需要的是配置简单,操作容易,依赖少,这也是DataX的特点上述这些都是在正常情况下的操作,我们需要应对异常情况,比如网络波动,甚至宕机,所以我们需要DataX具有健壮的容错机制,对于这个,它提供了丰富的重试策略
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  • datax数据流转小试牛刀

    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。01datax介绍 Datax是阿里的一个开源项目,项目地址放在这里:https:github.comalibabaDataX它的主要用途是数据流转,是一个易购数据源离线同步工具,所谓的异构,就是指来源不同02快速上手方法1、下载下载的时候,需要注意,不要下载datax的源码,而是在Gtihub界面上的:Quick Start --->DataX下载地址此处下载datax.tar.gz的编译好的包,这样,plugin_job_template.json看看:{ name: mysqlreader, parameter: { username: , password: , column: , table: , where当然这个只是全量同步方法,增量同步的时候,需要用到datax.py当中的参数-p来透传相关增量字段参数值到job.json文件中的变量中,job.json中的文件可以使用where参数,来确定需要同步表中的哪些符合条件的内容
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  • 图解 DataX 核心设计原理

    前段时间我在 K8s 相关文章中有提到过数据同步的项目,该项目就是基于 DataX 内核构建的,由于公司数据同步的需求,还需要在 DataX 原有的基础上支持增量同步功能,同时支持分布式调度,在「使用基于我在项目中对 DataX 的实践过程,给大家分享我所理解的 DataX 核心设计原理。DataX 插件。核心概念DataX 核心主要由 Job、Task Group、Task、Channel 等概念组成:1、Job在 DataX 中用来描述一个源端到一个目的端的同步作业,是 DataX 数据同步面向用户的最小业务单元调度流程DataX 将用户的 job.json 同步作业配置解析成一个 Job,DataX 通过 JobContainer 完成全局切分、调度、前置语句和后置语句等工作,整体调度流程用如下图表示:?
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  • DataX在有赞大数据平台的实践

    三、前期设计3.1 运行形态使用 DataX 最重要的是解决分布式部署和运行问题,DataX 本身是单进程的客户端运行模式,需要考虑如何触发运行 DataX。DataX在有赞大数据平台的上下文 在每个数据平台的 worker 服务器,都会部署一个 DataX 客户端,运行时可同时启动多个进程,这些都由调度系统控制。以读取 MySQL 全表为例,我们把一条全表去取的 SQL,拆分为很多条小 SQL,而每条小 SQL 只走主键 id 的聚簇索引,代码如下 select ... from table_name where4.6.2 与数据平台的交互数据平台提供了 DataX 任务的编辑页面,保存后会留下 DataX 运行配置文件以及调度周期在平台上。调度系统会根据调度周期和配置文件,定时启动 DataX 任务,每个 DataX 任务以独立进程的方式运行,进程退出后任务结束。运行中,会把 DataX 的日志实时传输并展示到页面上。
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  • 对象存储

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    ,主题分区,基本概念,消费原理,检索页面参数设置,低版本 LogListener 异常状态排查,如何采集部分字段缺失的日志,管理日志集,管理日志主题,分析简介,运算符,AS 语法,SELECT 语法,WHERE低版本 LogListener 异常状态排查,如何采集部分字段缺失的日志,常见问题,资源管理,管理日志集,管理日志主题,日志分析,分析简介,分析语法,分析函数,运算符,AS 语法,SELECT 语法,WHERE
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  • WHERE 语法

    WHERE 用于提取那些满足指定条件的日志。WHERE 语法格式* | SELECT 列名(KEY) WHERE 列名(KEY) 运算符 值 运算符可以是=、<>、>、<、>=、<=、BETWEEN、IN、LIKEWHERE 语法示例从日志数据中查询状态码大于400的日志:* | SELECT * WHERE status > 400 从日志数据中查询请求方式为 GET 且客户端 IP 为 192.168.10.101的日志条数:* | SELECT count(*) as count WHERE method='GET' and remote_addr='192.168.10.101&#39URL 后缀的为 .mp4 的平均请求大小:* | SELECT round(sum(body_bytes_sent) count(body_bytes_sent), 2) AS avg_size WHERE
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    最近在做一些数据迁移相关工作,调研了一些工具,发现DataX是个不错的东西,所以安利给大家。那么DataX是什么呢?主要功能DataX本身作为数据同步框架,将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件,以及向目标端写入数据的Writer插件,理论上DataX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作。具体介绍请移步DataX介绍系统要求LinuxJDK(1.8以上,推荐1.8)Python(推荐Python2.6.X)Apache Maven 3.x (Compile DataX)设置jvm堆内存,堆内存要求大于1g,否则会出现启动不了的情况export JAVA_OPTS= -Xms1024m -Xmx1024m快速开始部署DataX方法一、直接下载DataX工具包:DataX下载地址下载后解压至本地某个目录,进入bin目录,即可运行同步作业: $ cd {YOUR_DATAX_HOME}bin $ python datax.py {YOUR_JOB.json}方法二、下载DataX源码,自己编译:DataX
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    从接触DataX起就有一个疑问,它和Sqoop到底有什么区别,昨天部署好了DataX和Sqoop,就可以对两者进行更深入的了解了。大数据同步工具DataX与Sqoop之比较 DataX 直接在运行DataX的机器上进行数据的抽取及加载。而Sqoop充分里面了map-reduce的计算框架。而实际的测试中也是如此,测试一个Oracle to hdfs的作业,DataX上只能看到运行DataX上的机器的数据库连接,而Sqoop运行时,4台task-tracker全部产生一个数据库连接。相比使用原生Sqoop的2.8MBs快了将近一倍,sqoop又比DataX的760KBs快了两倍。大数据同步工具DataX与Sqoop之比较
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